SMIC 創辦人：晶片成功不只是看 2nm——SEA 應該注意
晶片產業最愛炫的一件事，就是更小的節點。3nm、2nm、next-gen wafers、Apple chips、NVIDIA AI hardware——通常所有 spotlight 都集中在這裡。
但 SMIC 創辦人 Richard Chang 認為，這種看法太狹窄了。
在一場新訪談中，Chang 表示，半導體的成功不應該只用一家公司能不能做到尖端 3nm 或 2nm 量產來衡量。照他的說法，這種思維忽略了市場中更大的一塊：成熟製程。
成熟晶片依然支撐著世界大部分運作
Chang 表示，先進製造只佔整體半導體需求不到 20%，而成熟製程則佔了超過 80% 的市場。
這是一個很大的提醒，尤其對 Malaysia 和 SEA 的讀者來說。不是每一顆重要晶片都在推動 AI server 或 flagship gaming GPU。很多現實世界的需求，其實來自沒那麼 glamorous 的硬體：車用電子、routers、家電、工業系統、budget phones、payment terminals、IoT devices、display controllers，還有很多默默讓日常科技正常運作的東西。
對 Malaysia 來說，這很重要，因為我們本來就已經站在全球半導體鏈中很關鍵的位置，尤其是 assembly、testing、packaging 和 electronics manufacturing。Hype 可能都圍繞著 2nm AI accelerators，但 SEA 真正的商業機會，很多時候是在公司實際需要大量供應的 practical chips。
SMIC 可能不再只盯著 2nm 競賽
TSMC 的崛起，是建立在先進節點上的頂級執行力，Apple 和 NVIDIA 這些大客戶都依賴它快速穩定困難製程的能力。市場的這一邊依然非常重要，尤其是在現在 AI boom 的情況下。
但 Chang 的重點是，不是每一家晶片公司都需要在同一個戰場開打。
他建議，本土半導體公司應該去看那些目前由海外公司主導的 niche areas。與其一次過什麼都想做，公司應該找出特定 bottlenecks，然後好好解決它們。
這是一條更 pragmatic 的路線：選一個缺失的環節，把它做到很強，然後再從那裡往上建立。
為什麼這也跟 AI hardware 有關
Chang 也指出，目前很多 AI chip 的討論都集中在 cloud computing。大型 data centres、巨型 GPU clusters、trillion-dollar companies——memang 所有 spotlight 都在那邊。
但 distributed AI 是另一個故事。這代表 AI 更靠近 users、devices、factories、cars、cameras、stores 和 local systems 運行，而不是所有東西都丟到巨大 cloud setups 裡處理。
對 SEA 來說，這可能很大。想想看：affordable devices 裡的 AI features、smart city systems、retail cameras、factory automation、logistics、agriculture tech，甚至是不完全依賴 cloud servers 的 gaming 和 creator hardware。這些 scenario-based applications 不一定需要最頂級的 2nm node，但它們需要可靠、cost-effective 的晶片。
Chang 也提醒 AI startups，不要只是燒掉大量資金，硬碰硬挑戰最大玩家。他的看法是，startups 應該找出具體 use cases，然後圍繞它們來打造產品。
中國晶片問題依然真實存在
當然，SMIC 並不是突然就跟 TSMC 或 Samsung 站在同一條起跑線上。中國晶片產業依然面對嚴重限制，因為 SMIC 無法取得先進 EUV lithography tools，而這些工具是 5nm 及以下製程所需要的。
因此，SMIC 仍然依賴較舊的 DUV equipment，並且大致受限在 7nm class。這讓它要直接跟 TSMC 最先進的量產能力競爭，變得極度困難。
但 Chang 的論點基本上是這樣：如果 cutting edge 被擋住，那就去別的地方贏。
老實說，這個判斷不差。世界依然需要大量成熟節點晶片。對 Malaysia 和 SEA 來說，在 cost、supply stability 和 practical hardware 都非常重要的情況下，成熟晶片市場最後可能會跟那些搶 headline 的 AI race 一樣重要。
來源：Wccftech Gaming
