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今年8月，The Information爆料了苹果和台积电之间的“甜心交易”（sweetheart deal）：苹果下单了台积电3nm工艺，但台积电必须独自承受报废芯片的良率损失，这一举措能为苹果省下几十亿美元的成本[1]。
曾经苹果和台积电被称为“最完美的合作关系”：借由规模庞大的研发投入和资本开支，台积电在芯片制造上始终保持领先，苹果则用大规模的订单给台积电报销开发成本，帮助其进一步扩大领先优势。
然而，这个双赢合作却在这两年出了些问题。
一方面，先进制程的开发成本越来越高，台积电也有点扛不住。另一方面，由于手机市场的萎靡，最爽快的两大客户苹果和高通也难免囊中羞涩。
面对巨大的利润压力，台积电选择先涨为敬。根据媒体报道进行估算，2023年台积电的晶圆代工价格与两年前相比大约上涨了16%（先进制程）到34%（成熟制程）。在过去十多年里，台积电都从未大幅提价。
在台积电宣布涨价后，苹果曾以一贯的强势态度表示坚定拒绝[2]，几经博弈之下，才有了那份“按良率付费”的协议。
去年10月，台积电还颇有先见之明的表示，预计2023年整个半导体行业可能会下滑，于是下调资本开支至360亿美元。
结果两个月后ChatGPT横空出世，全世界的AI芯片公司又把台积电送上了神坛。
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一般来说，芯片制程越先进，需要的生产环节也就越多，成本自然水涨船高。在一些特殊节点，由于生产工艺的彻底改变，原本的设备和产线会被彻底淘汰，成本瞬间被拉高。前者的代表就是刻蚀环节的增加： 所谓刻蚀，就是将光刻标记出来的区域，通过物理或化学方法去除，精准雕刻出设计好的功能外形。由于光刻技术受波长限制，单凭光刻机很难满足5nm、3nm及更先进的工艺，只能通过反复的刻蚀来实现更小的尺寸。 现阶段先进制程工艺的提升，相当程度上源于刻蚀步骤的叠加。因此近两年刻蚀和薄膜沉积（刻蚀的逆过程）在设备行业的市场份额极速上升，甚至超越了光刻机。 后者则创造了14/16nm这个经典制程：在14/16nm之前，芯片制造的主流工艺是HKMG（High-k Metal Gate），2014年，三星依靠梁孟松团队抢先台积电攻克14nm。当时，梁孟松用了FinFET工艺解决了生产问题，但工艺变化也意味着设备、产线的大手术。 一些晶圆厂在14nm的生产良率反而超过28nm，也是工艺变化的原因。 而由于DUV光刻机的精度限制，芯片制造深入到7nm制程后，就需要用EUV光刻机，价格是DUV光刻机的至少3倍。[3]台积电曾尝试利用DUV光刻机+多重曝光的方式生产7nm芯片，但扛不住低良率的巨额成本，最后还是老老实实买EUV光刻机。
这个昂贵的技术爬坡之所以多年来行之有效，是因为以苹果为首的一大批芯片设计公司，每年会排着队给台积电下订单。但当财大气粗的苹果都嫌贵的时候，这个循环就会出现问题。
根据IBS的测算，10nm，7nm和5nm芯片的IC设计成本分别1.7亿、3.0亿和5.4亿美元，而3nm芯片的设计成本则达到惊人的5亿至15亿美元。
由于芯片架构和IP复用等因素影响，业界对芯片设计成本的测算常常被高估。但即便排除这些影响，这也是个天文数字。任何芯片设计公司下单之前都得掂量掂量，自己有没有那么大的出货量。
越来越贵的成本只是台积电的焦虑之一。过去几年，台积电面临的问题有两个：
一是先进制程的高成本，导致钱砸的越来越多客户反而越来越少。
二是几个耗资巨大的工艺节点，产能高峰也就一两年，难以持续造血。
前者在业内被反复提及，后者则常常被忽略。
台积电的7nm工艺创造了很多经典产品，比如苹果的A12芯片，AMD的Zen 2/3架构处理器，以及海思的麒麟985芯片。
一般来说，当一个新制程量产后，苹果和高通是第一个吃螃蟹的。而随着工艺升级，苹果和高通、AMD会更新到下一代制程，上一代制程的产能会降价，留给AMD等芯片公司。随着制程继续升级，成熟制程就会慢慢留给服务器芯片、汽车芯片等等产品代工。
对台积电来说，老制程虽然已经落后了，但产能不会被浪费。随着产线的成本慢慢折旧完，持续开动的产线反而能贡献可观的利润。在台积电的营收里，将近1/3都是40/45nm以上的成熟制程贡献的。
了解了这个背景，就能看出7nm的尴尬之处：说它是先进制程，也没有那么先进；说它是成熟制程，也没有那么成熟。
随着苹果和高通已经用上了更先进的5nm甚至3nm，作为关键替补队员的汽车芯片，却仍在使用成熟制程。截至2021年，14nm以下的车用芯片比例仅为6%。
从台积电的年报中也可以发现，从2020-2022年，5nm份额逐年增加，但16nm以上的产品占比却变化不大。理论上的“末位淘汰”逻辑并未发生，真正遭到挤兑的是上一代冠军：7nm。
2020-2022年，台积电7nm的收入占比从33%下降至27%。根据台媒爆料，台积电7nm的产能利用率在2021年一度超过100%，到2022年底跌到了不足50%，今年年初更是一度跌至30%。
原因也很简单，对于替补队员们来说，7nm还是太贵了。
正如前文所述，7nm是由DUV光刻机换为EUV光刻机的重要节点，也成了成本激增的起点。另外，7nm流片时，用于对向硅片上投影芯片图像的耗材掩膜版急剧增加，这一项就能花掉一千多万美元。
和前两代的16nm相比，7nm的设计成本增至将近3倍。这些成本最终传导到下游客户的报价上，物联网、汽车等设备等芯片出货量远低于动辄年产十几亿的智能手机，面对高昂的价格自然望而却步。
所以苹果、高通、AMD陆续在7nm节点短暂停留后，长期为台积电7nm贡献收入的产品只有英伟达的车载芯片Orin X和A100 GPU。
如果没有新的增量市场，7nm大概率不会是唯一尴尬的一代，5nm，4nm甚至3nm都很快就会步其后尘。
但ChatGPT的横空出世改变了这一点。
Dojo负责人Ganesh展示D1芯片，2021 AI Day
早在几年前，特斯拉还曾被黄仁勋视为标杆客户。但随着Dojo的问世，两家公司的塑料友谊暴露无遗。 一方面，D1芯片是特斯拉为了适配自家产品，专门针对汽车、机器人等应用场景的研发，强调视觉处理等功能。和英伟达的通用GPU相比，制程要求略低，同时不会造成算力的浪费。另一个目的就是省钱，根据摩根士丹利的测算，芯片自研让特斯拉足足省下了65亿美元。 时至今日，全球主要的AI芯片中，超过80%都由台积电生产，既有谷歌和英伟达这类老牌列强，也有Graphcore这类初创公司，中国大陆的GPU设计公司，目前也依赖台积电的产能。 台积电能照单全收的另一个原因，恐怕也是老对手三星的掉队。虽然三星在每个节点都没落后太多，甚至率先宣布量产了3nm工艺。但由于良率和功耗控制等原因，不仅没等来大客户，反而接连坑哭了高通和英伟达。这也难怪SemiAnalysis在报告里阴阳怪气的说：就连英特尔也能抢走三星的客户了。 要知道去年10月，台积电总裁魏哲家在内部沟通时，还罕见地鼓励员工休假。没想到一年过去，订单就挤满了台积电十八厂的N4/N5产线。 躲过了英伟达的算力税，终究没躲过台积电的宝刀。
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