突发！美政府欲限制AI芯片核心技术GAA、高带宽内存HBM出口
编辑：编辑部
【新智元导读】外媒最新消息称，美国政府正在考虑进一步限制中国获得尖端半导体技术，包括用于制造AI加速器的关键硬件技术全环绕栅极（GAA）和高带宽内存（HBM）。
彭博报道称，美国政府正在考虑进一步限制中国获取用于AI的尖端芯片技术。
这项技术是制造尖端芯片「全环绕栅极」（GAA）晶体管技术。
另外，知情人士透露，高带宽存储器（HBM）的限制也在谈判中。这些都是构建AI加速器的关键技术。
现有的制裁措施阻止了中国获取用于3nm及以下生产所需的设备。
知情人士表示，目前还不知道美国何时会做出最终决定。专家们仍在研究如何制定这类规定的范围。
尖端芯片核心技术GAA受限
政策制定者的目标是，让中国在开发和制造AI模型所需的高度复杂的计算系统加大难度。
其中，GAA是目前最尖端芯片背后，关键技术所在。
GAA纳米片晶体管在提高密度的同时，提供了功率和性能优势，但它们仅用于最尖端的工艺节点。
目前，全世界只有三星在其3nm节点上生产这种技术。
2年前，得益于GAA，三星官宣3nm制程的芯片量产之际，使得芯片性能猛提30%，功耗暴降50%，而且面积也减少了35%。
此外，英特尔将在其未来的20A节点中采用GAA，而台积电将在其A16工艺中跟进。
在明年年内，大多数机构都计划开始大规模生产GAA架构的芯片，包括英伟达、英特尔、AMD等领先半导体公司以及台积电、三星等芯片制造商。
知情人士称，美国工业与安全局（BIS）最近向技术咨询委员会发送了一份GAA规则草案。该委员会由行业专家组成，就具体技术参数提供建议——这是监管过程的最后一步。
有行业官员对草案发出了质疑，认为规则过于宽泛，因此具体条款的范围尚未最终确定。关于GAA的对话正在进行，外界也不清楚美国何时会宣布最终决定。
预计这些措施不会构成对GAA芯片出口的全面禁止。相反，这次制裁瞄准的是制造相关芯片所需的技术。
与此同时，美国对高带宽存储器（HBM）出口的新限制，也将成为打造AI计算系统一个关键的瓶颈。
这些半导体由SK Hynix、Micron Technology等公司制造，可以加快内存访问速度，增强AI加速器的性能。
它们可用于训练AI软件，这个过程需要大量的信息输入。
不过，据说这些讨论尚未像加强GAA限制那样深入，因此可能未来才会看到这些限制的正式宣布。
这则消息披露后，造成了半导体公司的股市震荡。英伟达公司股价下跌了2.5%，AMD下跌了1.9%，英特尔下跌不到1%。
取代FinFE，GAA延续「摩尔定律」
一直以来，包括7nm、5nm在内的芯片制程都采用的是FinFET晶体管技术。
要知道，半导体行业进步的背后有着一条金科玉律，那就是「摩尔定律」。
摩尔定律表明：每隔 18~24 个月，封装在微芯片上的晶体管数量便会增加一倍，芯片的性能也会随之翻一番。
当FinFET结构走到了无法突破物理极限的时候，对新的晶体管技术提出了需求。
也就是说，GAA (gate-all-around，简称 GAA) 架构的出现再次拯救了摩尔定律。
相比于传统芯片采用的「FinFET」技术而言，三星采用的「GAAFET」技术明显占据优势。
「FinFET」技术已经在芯片上使用了将近10年时间，它帮助芯片完成了从28纳米工艺到5纳米工艺的跨越。
相比之下，「GAAFET」的沟道被栅极四面包围，沟道电流比三面包裹的「FinFET」更加顺畅，这样的设计进一步改善了对电流的控制，从而优化栅极长度的微缩。不仅消耗功率低，耗电量低，速度也更快了。
三星认为采用纳米线沟道设计必须堆叠更多的线层以增加总沟道宽度，这样的工艺不仅复杂，且付出的成本可能也大于收益。
因此，三星设计了一种全新的GAA形式——MBCFET（Multi-Bridge-Channel FET，多桥-通道场效应管），采用多层堆叠的纳米片（Nanosheet）来替代「GAAFET」中的纳米线（Nanowire）。
「MBCFET」采用了具有更大宽度的片状结构，同时保留了所有「GAAFET」优点，实现了最小化复杂度。
基于纳米片的「MBCFET」具有极高的可定制性，纳米片的宽度是定义功率和性能特性的关键指标，即纳米片的宽度越大，它的性能就越高。
参考资料：
https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/white-house-seeks-to-restrict-chinas-access-to-gaa-chip-technology-and-the-high-bandwidth-memory-thats-critical-for-ai-accelerators
https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-06-11/us-weighs-more-limits-on-china-s-access-to-cutting-edge-chips-needed-for-ai