马斯克计划打造“TeraFab”芯片工厂，黄仁勋警示“极难”

埃隆·马斯克在特斯拉年度股东大会上表示，为满足公司巨大的人工智能半导体需求，正考虑将部分芯片生产外包给英特尔铸造厂，甚至自建芯片生产业务。作为可能率先计划打造完整半导体生产设施的大型企业高管，马斯克的这一构想引发行业关注，而英伟达首席执行官黄仁勋已对此作出回应，指出其可能低估了该项目的难度。

马斯克提到：“我认为我们可能不得不打造特斯拉TeraFab。它类似（台积电的）Gigafab（千兆工厂），但规模要大得多。”

台积电将月产能3万至10万片晶圆的工厂综合体称为“Megafabs（兆级工厂）”，月产能超过10万片晶圆（WSPM）的则命名为“Gigafabs（千兆工厂）”。“TeraFab（太级工厂）”意味着月产能将远超10万片晶圆，这将使特斯拉跻身业内最大芯片制造商之列。作为参考，台积电位于亚利桑那州、总投资1650亿美元的Fab 21综合体，规划包含6座工厂、2个先进封装设施及1个研发中心，未来有望成为Gigafab级工厂——显然，马斯克的目标更为宏大。但如今成为芯片制造商，所需的远不止资金，我们不妨先梳理整个事件的来龙去脉。

英伟达首席执行官黄仁勋在周四的台积电活动中直言：“建立先进的芯片制造极其困难。这不仅是建造工厂本身，台积电赖以立足的工程技术、科学研发与工艺艺术，都极具挑战性。”

作为同时拥有业内顶尖人工智能超级计算机的主流汽车制造商，特斯拉需要稳定的高性能处理器为其人工智能相关业务提供支撑。该公司已部署数以万计的英伟达GPU，且在Dojo项目取消后，计划将自研的AI5处理器应用于汽车、机器人及数据中心。为保障芯片供应，特斯拉计划通过台积电和三星实现双重采购。马斯克还提及考虑与英特尔合作芯片生产，不过这一合作存在一定挑战——英特尔目前并无汽车级工艺技术。

“我一直在思考的问题是，我们如何才能生产出足够的芯片。”马斯克在特斯拉活动的主旨演讲中反问道，“我们非常尊重台积电和三星这两位合作伙伴，也可能会与英特尔开展合作。目前尚未签署任何协议，但与英特尔进行洽谈或许值得一试。”

然而他认为，从长远来看，公司对人工智能处理器的需求将持续增长，仅靠外部供应商难以满足，因此需要建立自己的芯片制造业务，本质上成为一家集成设备制造商（IDM）。要知道，即便是AMD、富士通、IBM和松下等知名芯片设计企业，近几十年来也已放弃了这一角色。

马斯克向观众表示：“即便我们按供应商芯片生产的最佳情况预估，未来的芯片供应量仍然不足。所以我认为，我们可能不得不打造特斯拉TeraFab。它类似（台积电的）Gigafab，但规模要大得多。要获得我们所需的芯片数量，我看不到其他可行路径，因此必须建造一座巨型芯片工厂，这件事势在必行。”

尖端芯片制造商开发制造工艺需投入数十亿美元，而建造一座月产能2万片晶圆、能够生产最先进工艺芯片的单一工厂，成本就高达数百亿美元。

日本新成立的芯片制造商Rapidus，计划数十年内实现先进节点芯片制造，该公司估计，要开发工艺技术并在2027年建成可商业化生产2纳米级芯片的工厂，总投资约需5万亿日元（约合320亿美元）。尽管我们对这一雄心勃勃的项目表示赞赏，但在21世纪20年代，从零开始成为领先节点的芯片制造商是否可行，仍有待观察。

从零开发新的工艺技术是一项极为复杂的多学科工程，如今从启动到产能爬坡，往往需要5年甚至更长时间。制造技术的开发周期始于技术路径探索、材料研究、晶体管结构研发，随后需进行无数次TCAD模拟，以仿真新晶体管的掺杂、应变和泄漏情况。

Rapidus已从IBM授权获得2纳米GAA晶体管结构，还可从imec（比利时微电子研究中心）和CEA-Leti（法国原子能委员会下属研究所）等公私研发机构获得大量类似技术许可。但即便正确的晶体管结构至关重要，这也仅仅是迈出了第一步。

晶体管技术确定后，工程师需设计数千个紧密关联的工艺步骤，这些步骤被划分为FEOL（前段工艺）、MOL（中段工艺）和BEOL（后段工艺）模块，涵盖晶体管形成、互连与金属化等环节。每个步骤都要求在沉积、蚀刻、光刻和退火等工艺上达到原子级精度。要调整这些步骤（每个步骤包含数百甚至数千个参数），以确保可制造性、均匀性、可靠性、低缺陷率、低功耗和高性能，需要团队具备数十年的工程经验和充足时间——这一点上，IBM、Imec或CEA-Leti等技术提供方也难以提供实质帮助。

当沉积、蚀刻、注入、光刻和退火等单个步骤在隔离环境下稳定后，工程师会开始在测试晶圆上组合模块（如晶体管栅格与源极/漏极），并调整其顺序和温度预算，避免交叉污染或材料退化。这一过程本质上是构建定义芯片节点的数百个有序步骤组合——即工艺流程。同样，这些集成配方无法从研发公司或研究所获得授权。

在设备性能、功耗和良率达到目标后，还需通过生成PDK（工艺设计套件）、SPICE模型、EDA工具验证标准单元库及芯片设计师所需的IP，使该工艺具备设计可用性。与此同时，工程师需在实际工厂和生产线中落地制造流程，而设备参数的调试与设置又是一项依赖经验的挑战，并非金钱可以解决。

最后，工厂必须在大规模生产中实现高良率，这是一个需要大量资深工程师参与、艰难漫长且需不断迭代的过程。一家行业新贵能否在五年内从零完成这一切？Rapidus将在2027年给出答案。