前一陣子馬斯克一方面提出晶片牆(物理極限)的見解，認為不一定要追求最貴的製程，但一定要追求最有效率的架構(例如他舉例的7nm)，這可能構成中國在AI發展下半場的優勢。一方面又提到特斯拉將要自己蓋2奈米的晶片廠，而非更低階的7奈米。這兩種看似矛盾的見解，我認為底層邏輯是相通的，或許特斯拉將會在即將到來的AI戰爭白熱化紀元，為自己在牆上開啟一扇窗，甚至一道門。
雖然我不喜歡特斯拉的電動車，但這一思維我卻很認同。
馬斯克的這番論點核心類似於「邊際效用遞減」以及「系統架構優於單一製程」的思維。他所指的「晶片牆」類似於經濟學上的瓶頸，意即投資再多精密製程，回報也逐漸縮小。特斯拉的工程師認為當製程從 3 奈米進入2 奈米，物理上的漏電控制、散熱與量子隧穿效應等等都變得更加複雜。雖然從 3 到 2 數字看起來進步了很多，但實際反映在實質進步方面，可能只有10%左右。
為了這 10% 的提升，晶圓的代工成本、研發費用與良率損失卻是呈幾何級數跳升。馬斯克認為，為了 10% 的效能增加去支付 50% 以上的成本溢價，在商業大規模應用上是不划算的。
馬斯克認為，以總算力成本來看，中國若能將 7 奈米製程做到極致成熟、良率極高且成本極低，就可以用「群狼戰術」來對抗「精兵戰術」。也就是說，如果單顆 3 奈米晶片太貴，中國可以設計一套架構，用兩顆或四顆便宜的 7 奈米晶片進行封裝技術（如 Chiplet 小晶片或 3D 堆疊）來達成同等的總算力。如此一來，當 7 奈米的產能是 3 奈米的數十倍時，在 AI 模型訓練、自動駕駛等需要海量計算的領域，總體算力規模會壓倒製程領先。
那麼，為什麼馬斯克要蓋的晶圓廠不是7奈米的而是2奈米的呢? 還說要在廠裡面吃漢堡~~
我認為他的想法是這樣的，馬斯克認為未來的勝負在於電路設計的最佳化、軟硬體協同優化（如 Tesla 自研的 Dojo 晶片）以及能源管理，而不是迷信幾奈米。能將架構優化做到極致，才能發揮先進製程的省電優勢，這樣就可以在電力供應跟不上晶片發展的狀況下，確保特斯拉的領先地位。
馬斯克在談論「7 奈米算力優勢」時，是指地面上的資料中心或大型 AI 訓練集群。在那種環境下，國家可以透過增加散熱、擴建電廠來解決能耗問題。 然而，特斯拉目前主推的核心產品是電動車與人形機器人，這就面臨了散熱空間有限以及電力供應有限的難關，因此對特斯拉而言，2 奈米的價值並不在10%的效能改善，而在於功耗大幅下降(相較於7奈米而言可能是數倍的差距)，這是讓自動駕駛系統與機器人能夠長時間運作的關鍵。
因此特斯拉自己蓋廠或設計晶片，是為了做 ASIC（特殊應用積體電路）。透過軟硬體垂直整合，針對神經網路運算進行「電路層級」的客製化。從系統到晶片全都是客製的，這就可以產生巨大的系統性優勢，是贏過傳統車廠的關鍵，Apple不就一直在提高自製晶片的比例嗎? 更重要的，既然製程已經撞牆（進步緩慢），那麼未來的競爭將變成「誰能最穩定地獲取這些最高階產能」。如果特斯拉自己有晶圓廠，當 AI 戰爭進入白熱化時，特斯拉就不會因為買不到最高階晶片而停產。
繞了一圈，各大品牌從揚棄自有晶圓廠，將業務轉包給台積電，又可能回頭從製作客製化IC開始，再度蓋起自家晶圓廠。看看Apple Google已經在做的事情，馬斯克的見解其來有自，且讓我們拭目以待。
