芯片代工行业在制程迈入10nm以内后，面临的成本压力也越来越高。据SemiEngineering报道，IBS的测算显示，10nm芯片的开发成本已经超过了1.7亿美元，7nm接近3亿美元，5nm超过5亿美元。如果要基于3nm开发出NVIDIA GPU那样复杂的芯片，设计成本就将高达15亿美元。而上面所提到的联发科开发的是一款既有ARM CPU又有基带处理部分的SoC芯片（联发科今年9月曝光了其首款集成5G调制解调器的7nm SoC，采用ARM Cortex-A77 CPU 核心、以及 Mali-G77 GPU ），上面用到了众多的IP核和复杂的异构工艺部分，甚至比NVIDIA GPU还要复杂。我们试着分析一下成本。

1、流片费用：7nm FinFET工艺流片费用约3000万美金（参考下面麒麟990流片费用，同时兼顾考虑联发科与台积电同属台湾地区，可能有优惠），合2亿人民币；根据业内人士@手机晶片达人在微博上的爆料称，麒麟990处理器目前正在用台积电7nm Plus EUV的工艺设计中，预计将在明年第一季流片。同时这位业内人士还表示，此次麒麟990处理器仅流片费用就高达3000万美金，足以表明华为的决心。



上面提到的FinFET工艺，其实就是华人科学家胡正明教授发明的（胡正明教授还提出了著名的BSIM模型）。也是为了解决芯片做到更小尺寸的一种方法，据说16nm FinFET工艺的价格，不管芯片的面积有多大，起步价500万美金。



2、IP授权购买费： 主要是购买了ARM最新的Cortex-A77CPU、Mali-G77GPU授权，估计其他一些小的模块应该也有购买的，如音视频编解码器什么的。按生命周期5000万颗算，各种ip授权购买费按每颗40元算，这大概20亿。单ARM CPU授权一项，据悉，每次约1亿美金。

3、自研部件费用：联发科这款5G SoC 集成了自研的最先进的独立AI处理单元APU完全保证用户对于5G网络环境下手机的使用需求。除比较复杂的APU外，自研部件还包括多模通讯基带（2G3G4G5G等），相机isp，各种控制开关，微核等。这部分很难估算，而且是长期的研发的成果。这部分成本暂复算为10亿人民币。

4、高通专利费：按5000万颗算，每颗交10元，合5亿人民币。

5、研发工程师工资奖金。 1000名工程师每年按50万计算，3年合计15亿。

以上各项共计2+20+10+5+15=52亿人民币。而这些还不包括架构开发，生态构建等的费用。

也许大家觉得这种复杂的SoC芯片比较特殊，需要花费的成本价当然比较高。那么咱们可以看一下一款普通的NAND FLASH控制器芯片需要多少钱才能开发出来？

研发一款商用的普通NAND FLASH接口控制器芯片需要多少钱？

大家知道，NAND FLASH控制器芯片其实功能很单一，仅仅只是通过PCIe接口按照NVMe之类的协议来把指令交给FLASH芯片，同时把数据在HOST主机和FLASH芯片及DDR上搬来搬去而已。

下图来自于实际商用NAND FLASH产品宣传时的PPT，从图中可以看出，开发一颗NAND FLASH主控芯片前期投入（软件、硬件、IP及人力和时间费用，软件工具费，设计服务费及仪器测试费用等）的开发费用折合人民币约为1.35亿人民币，而后期流片、封测等费用为2200万元人民币，共计约1.57亿人民币。



2018年，NAND Flash正式进入3D制程发展，其相关控制芯片之晶圆制造制程则在近两年正式进入1x纳米时代，因此NAND Flash控制芯片的设计愈加复杂、所需要运用的人力及资金等资源耗费较市场成长的幅度高。

有同学可能说，如果做更简单的芯片呢？没有上面所说的购买IP、人力成本、甚至软件成本都不考虑，自己写RTL代码，自己做后端版图，那么剩下的最大的成本恐怕就剩下流片了。当然，这种情况在高校和一些研究机构可能存在。软件工具如果按照市场价格从仿真、综合到后端布局布线，每一步骤都有相应的软件，而这些软件LICENSE的使用费用（主要是Cadence和Synopsys等之类的工具），每一种半年的LICENSE使用费用都在100万人民币以上（只是一个key的价格，多个人还需要买多个）。

所以，从上面的两个例子来看，华为海思十年间在芯片上投入的资金就达到3940个亿，这个近4000亿的投资多吗？

不多。

流片费用是成本里较大的组成部分

工艺进入28nm后，芯片的流片成本成指数级增长。“如果说2014年开一个28nm的芯片200-300万美元对很多公司来说已是不堪重负，那么，未来，开一款16nm的芯片成本将在千万美元左右，而开一款10nm的芯片，从现在各项投入来看，可能需要达到1.3亿美元。”在“2014上海FD- SOI论坛”上，芯原微电子公司技术市场和应用工程师资深总监汪洋说道。不过，尽管如此昂贵，他透露国内仍有一些真土豪提出要开16nm的芯片，主要是那些为挖金币而定制的处理器芯片。

几年前，采用不太先进的16nm工艺，流片费用需要1500万美金以上。

如果是这两年，采用7nm的工艺，流片费用需要准备1-3亿美金以上。

而十年前，海思给出的平均每颗商用芯片的研发成本仅为4000万人民币。

这里面有太多太多的原因。要研制出一块芯片很容易，但是要在控制温度、成本以及功耗的情况下实现量产，却不是一件容易的事，换句话来说，就是芯片制造一共有两个难点，首先就是在试验阶段投入的资金非常的高昂，一次大概需要10万块钱，从设计到加工的过程中走过的工序差不多就有3000到5000道，而且一次耗费的时间差不多就是一年，在时间和金钱的制约下，对于其精度的要求是极其的高。其次就是排错难度大，虽然芯片看上去的体积非常小，但是在上面却分布着数亿个晶体管，可以被检测出来的信号最多也就只有几百条，能够看到如果哪条晶体管出了差错，那都是难上加难！除了这些技术方面的原因之外，还有国际因素，因为有专利权和出口协定的管控，因此我们想从一些拥有芯片技术的老牌国家中获取先进的技术根本是不可能的事情，而且中国每年进口一台相关的仪器，其中的专利费就高得吓人，像前段时间买入中国的阿斯麦光刻机，一台价值就要8亿元！



当然，如果想办法，做芯片还是有不少省钱的办法的。不用买IP，在高校里面找廉价的学生来设计（没有研发成本），租用高校里面的EDA工具，自己从RTL代码一直坐到GDSII，再采用便宜的MPW，选择非常古老的工艺线，不用量产，仅做做实验，那么计算下来一颗芯片流片一次的费用也至少需要几十万元人民币。如果是项目要用的稍微复杂一点的芯片，那么一次流片至少也需要几百万人民币。如果一次流片后还有BUG，再流片的话还得花费五六百万，如此反复的烧钱。

可做芯片成本这么高，听说有的地方的学生学一门课，然后全班的学生都可以自己做出来一颗芯片来交作业？

高校里上一门课然后布置所有学生都做出一颗芯片的作业现实中存在吗？

是存在的。

有人曾经看到过台湾的大学芯片专业的学生全班同学都可以流片，好像觉得流片跟做个PCB板子差不多一样，其实不是这样的。台湾有个组织叫CIC（国研院晶片中心），只针对台湾的业界、学术界有优惠，CIC设立的初衷就是为台湾的IC产业提供良好的服务和保障，TSMC 28nm工艺的，小面积下大约是23.5万人民币每平方毫米；45nm大约是12万人民币每平方毫米（CIC公开报价）。其实毫米非常小，做芯片随随便便就有N个平方毫米。前面所说的全班都可以流片的就是TSMC的180nm工艺线（教育线），比如平时大学本科的模电课，一学期上完了，全班都可以申请流片做个放大器什么的，毕业设计就更不用说了。这个教育线在台湾地区几乎是免费的。所以，几乎可以人人做芯片，这也是为什么台湾地区的芯片设计和制造比较厉害的关键原因。

这种把流片当做跟吃饭一样随便的地方澳门也有。

比如，IEEE fellow，IET fellow、中国科学院海外特聘专家，现任澳门大学教授、微电子研究院副院长、模拟与混合信号超大规模集成电路国家重点实验室副主任麦沛然教授课题组。



3年21篇ISSCC顶级会议论文，凭什么？



除了自身实力之外，凭的就是不断的流片实验的经验积累。培养几届学生专盯某一个具体的点，工作具有良好的延续性。精心设计，用先进工艺，测试结果的优势就出来了。而且，芯片小，一个学生就可以负责一颗，一方面可以用心打磨，另一方面可以快速出多篇优化方案。选择小点突破，为工程准备预案。如果咱们也有这样的环境和条件，流片如吃饭般容易，是否也可以做成这种效果？仔细想想，似乎不难，就针对某种电路往死里优化，先仿真出来，再去流片验证，是不是也不难啊？电路结构千千万，即便是数字的，如果有这种烧钱的条件，肯定会有一两个点会突破的。难就难在流片费用太高，资金不足。

说实话，大陆高校里面每年能有一两次流片机会的高校都屈指可数，更别提如上面的例子中根据需要尽情的流片的高校是完全不存在。当然，国内还是有不少渠道能够减免一些流片费用的，比如去年中兴事件后，各地政府部门出台的一些扶植芯片的政策，有的地方甚至可以申请免费流片（其实费用是政府部门出了）。

希望今后大陆的集成电路制造业也能够飞速发展，至少让教育界的老师和学生们能够实现“流片自由”。