隨著邏輯製程微縮排入埃米時代，基於原子級超薄二維（2D）半導體的垂直堆疊互補場效應電晶體（CFETs）為器件微縮突破A2節點提供了潛在路徑。本文建構了針對A2節點、接觸多晶矽間距（CPP）為36奈米、柵長（Lg）為10奈米的整合工藝流，並對若干關鍵工藝模組進行了初步驗證。儘管二維柵極全環繞（GAA）CFETs採用原子級超薄溝道，但在A2節點下，其接觸多晶矽間距微縮優勢並未優於矽基GAA CFETs，這是因為接觸形成的限制條件使得兩者的最小CPP均約為36奈米。 此外，本文結合關鍵評估與多尺度功耗-性能-面積（PPA）評估框架，該框架涵蓋量子輸運模擬、緊湊模型生成、面向A2節點的二維CFET柵極全環繞整合工藝流定義、寄生參數提取以及電路級基準測試。分析結果表明，二維GAA CFETs的預期性能優勢受非理想效應的嚴重制約，尤其是高接觸電阻和佔主導地位的佈局寄生電容。 儘管架構最佳化可提升電容-電阻比值，但絕對電容的相應增加會限制電路層面的性能提升。要實現實質性突破，需對接觸結構、輸運特性和寄生參數進行協同最佳化，同時研發適配二維材料的CFET新型架構。 介紹

今天，一年一度的AMD Advancing AI （以下簡稱AAI）大會在舊金山隆重舉行。在會議開始的時候，AMD董事會主席及首席執行長CEO蘇姿丰（Lisa Su）博士發表了重要演講。 “人工智慧是近50年來最重要的技術。”蘇姿丰在演講開頭首先強調，她同時指出，人工智慧的發展速度之快，前所未見。儘管仍處於發展初期人工智慧已經開始改變各行各業。 按照蘇姿丰在會上所說，模型性能的提升顯著，群毆提升速度也超過了硬體性能的提升速度。與此同時，AI行業還呈現另一個特徵，那就是用於推理的AI計算能力超過用於訓練的計算能力。而且，計算需求正以驚人的速度增長，智能體人工智慧需要的計算資源遠比早期的AI聊天機器人要多得多。 AMD預計，到2030年，人工智慧加速器市場的潛在市場規模將達到1.4兆美元，這將與目前整個晶片市場的規模相當。當中，有不少貢獻是來自GPU，因為很多任務還是需要GPU完成。但正如蘇姿丰所說，CPU也必不可少，因為除了需要協助GPU外，智能體AI還需要大量的CPU來實際處理智能體正在運行的任務。這也是AMD認為CPU市場在2030年將達到2300億美元的原因。

近日特斯拉正式啟動全球範圍內的資深晶片工程師招募工作，CEO伊隆·馬斯克親自下場推進招聘事宜。據悉，此次招募的核心崗位為流程整合工程師等資深晶片相關職位，並非普通工程崗位，而是主導先進邏輯系統單晶片（SoC）開發的關鍵角色，覆蓋從新產品匯入、量產良率提升、製程窗口分析，到產品認證與DPPM降低的完整流程。招募門檻也是十分嚴苛，應徵者需具備學士以上學歷，並擁有至少十年以上先進製程開發經驗，涵蓋良率提升、代工廠合作與供應鏈管理能力。此次大規模招募背後，是特斯拉雄心勃勃的Terafab超級晶片工廠計畫。該計畫於2025年11月特斯拉年度股東大會首次公佈，2026年3月22日正式啟動工廠建設，選址於美國德克薩斯州超級工廠北園區，瞄準2奈米先進製程，計畫投資200-400億美元，最終實現月產100萬片晶圓、年產1000-2000億顆AI晶片的目標，產品將覆蓋FSD自動駕駛、Optimus人形機器人、Cybercab無人計程車及Dojo資料中心等全場景。馬斯克在2025年第四季度財報電話會議中也曾強調，未來3-4年，晶片將成為制約特斯拉增長的關鍵因素，人工智慧邏輯晶片和儲存晶片的供應穩定性備受擔憂。據測算，到2030年，特斯拉每年對人工智慧晶片的需求或將達到1200萬顆，而全球現有供應鏈難以匹配這一規模。 (TechWeb)

距離2nm製程量產還有一年左右的時間，當下，對於台積電、三星和英特爾這三大玩家來說，都進入了試產準備期，新一輪先進工藝市場爭奪戰一觸即發。 經過多年的技術積累、發展和追趕，在工藝成熟度和良率方面，三星、英特爾與台積電的差距越來越小了，在2nm時代，台積電依然佔據優勢地位的局面可以預見，但與5nm和3nm時期相比，市場競爭恐怕會激烈許多。 01 三大玩家的2nm技術路線 在發展2nm製程技術方面，台積電、三星和英特爾既有相同點，也有不同之處，總體來看，台積電相對穩健，英特爾相對激進，三星則處於居中位置。