摘要：台积电公布A14制程最新进展：内部类产品测试载具的器件性能接近目标值90%，256Mb SRAM良率也接近90%。A14采用第二代纳米片晶体管，计划2027年试生产、2028年量产。
台积电公布 A14 制程最新进展：内部类产品测试载具的器件性能接近目标值 90%，256Mb SRAM 良率也接近 90%。
A14 采用第二代纳米片晶体管，计划 2027 年试生产、2028 年量产，目标客户覆盖智能手机和 AI 高性能计算芯片。
台积电在 2026 年第二季度财报会上更新了 A14 制程进展。
公司董事长兼 CEO 魏哲家表示，A14 内部类产品测试载具的器件性能已经接近目标水平的 90%，256Mb SRAM 良率也接近 90%。智能手机以及 HPC、AI 客户对该制程表现出较强兴趣，客户设计定案活动已经提前展开。
A14 通常被称为 1.4 纳米级制程，采用台积电第二代纳米片环绕栅极晶体管。公司计划 2027 年开始试生产，2028 年进入量产。
这两个“接近 90%”说明 A14 开发进展较快，但它们的含义需要准确理解。
两个90%分别代表什么
台积电财报会提到了两个指标：
- 器件性能接近目标值的 90%；
- 256Mb SRAM 测试芯片良率接近 90%。
“器件性能 90%”不代表 A14 芯片的性能是现有芯片的 90%，也不代表制程已经完成 90%。
它表示测试载具中的晶体管性能接近台积电为 A14 设定的工程目标。工程团队会测量晶体管速度、漏电、工作电压和稳定性，并与制程开发目标进行比较。
“SRAM 良率接近 90%”则表示，在测试晶圆上制造的 256Mb 静态随机存取存储器中，接近 90% 达到指定测试要求。
SRAM 结构规则、单元数量大，对微小制造缺陷十分敏感，因此经常被用于判断新制程成熟度。
但 SRAM 测试芯片良率不能直接等同于大型 CPU 或者 AI 加速器的最终良率。
完整芯片还包括复杂逻辑、电源网络、高速接口、模拟电路和多层金属互连。芯片面积越大，遇到缺陷的概率通常也越高。先进封装和 HBM 集成还会引入额外制造环节。
所以，这组数据说明底层制程模块进展良好，距离客户大规模量产仍有设计验证、工艺整合和产能爬坡等工作。
三个月内进展明显
A14 最初于 2025 年 4 月的台积电北美技术论坛上公布。
台积电当时表示，A14 计划于 2028 年投入生产，与 N2 相比，可以在相同功耗下提高 10% 至 15% 的速度，或者在相同速度下降低 25% 至 30% 的功耗，同时增加约 20% 的芯片密度。台积电官方发布称，当时 A14 的开发和良率表现已经领先原计划。
根据后续披露，今年 4 月，A14 器件性能达到目标值的 85% 以上，256Mb SRAM 良率超过 80%。到 7 月，两项数据均接近 90%。Tom’s Hardware 的对比显示，A14 在预定量产前约两年半达到这一水平，成熟速度快于 N2 开发的对应阶段。
这种进展并不意味着 A14 一定会提前量产。
量产时间还取决于客户芯片设计、EDA 工具、IP 模块、光罩准备、晶圆厂产能和封装配套。即使制造工艺提前成熟，客户设计尚未完成，也没有必要提前大规模铺设产能。
台积电目前给出的正式路线仍是 2027 年试生产、2028 年量产。
第二代纳米片晶体管带来经验复用
A14 进展较快，一个重要原因是它建立在 N2 的技术基础上。
台积电此前长期使用 FinFET 晶体管。进入 N2 后，公司开始采用环绕栅极纳米片晶体管，也就是 GAA nanosheet。
传统 FinFET 通过突出于硅基底的鳍状结构增加栅极控制面积。纳米片晶体管则让栅极从多个方向包围沟道，可以更精确地控制电流并降低漏电。
A14 使用第二代纳米片晶体管。台积电能够复用 N2 阶段积累的材料、设备、量测、缺陷控制和设计规则经验。
大致可以理解为：
1 | N2：建立第一代纳米片制造体系 |
从 FinFET 切换到第一代纳米片，需要改变晶体管结构及大量制造步骤。第二代纳米片仍然复杂，但工厂已经拥有基础工艺和生产经验。
这有助于缩短缺陷学习周期。
NanoFlex Pro参与性能优化
A14 还将采用 NanoFlex Pro 标准单元架构。
芯片设计中的标准单元，是组成逻辑电路的基本模块。不同高度和结构的单元，在性能、功耗和面积方面各有取舍。
NanoFlex Pro 允许芯片设计团队在同一设计中组合不同类型的标准单元：
- 高性能单元用于关键计算路径；
- 高密度单元用于面积敏感区域；
- 低功耗单元用于非关键模块；
- 不同单元组合用于平衡频率、功耗和芯片面积。
因此，制程性能提升不仅来自晶体管缩小，也来自制造工艺与芯片设计的协同优化。
台积电将这种方法称为 DTCO，即设计—技术协同优化。随着晶体管尺寸继续缩小，单纯依靠光刻微缩获得收益越来越困难，标准单元、布线、电源和封装都需要共同调整。
A14比N2提升多少
根据台积电目前公布的目标，A14 相对 N2 具有以下改进：
| 指标 | A14相对N2的目标 |
|---|---|
| 相同功耗下的速度 | 提高 10% 至 15% |
| 相同速度下的功耗 | 降低 25% 至 30% |
| 综合芯片密度 | 提高约 20% |
| 纯逻辑密度 | 最高提高约 23% |
| 晶体管结构 | 第二代 GAA 纳米片 |
| 试生产时间 | 2027 年 |
| 量产时间 | 2028 年 |
这些数字分别代表不同的设计选择，不能简单相加。
芯片企业可以把制程收益用于提高频率，也可以保持频率不变以降低功耗，还可以在接近相同面积内集成更多逻辑模块。
具体产品能够获得多少提升，还取决于芯片架构、缓存规模、工作负载、电压设置、封装和散热条件。
功耗收益对AI芯片更加重要
AI 芯片持续面临功耗和散热约束。
单颗加速器集成大量矩阵计算单元和高速接口，还需要连接 HBM。数据中心部署数万颗芯片后，芯片功耗会进一步转化为供电、冷却和基础设施成本。
如果 A14 能够在相同性能下降低 25% 至 30% 的功耗，芯片设计公司可以选择：
- 降低单颗加速器的运行功耗；
- 在相同功率预算中增加计算单元；
- 提高机柜部署密度；
- 减少部分冷却压力；
- 为高速互连和 HBM 保留更多功率空间。
但先进制程无法单独解决 AI 算力效率问题。
AI 系统性能还受到 HBM 容量与带宽、芯片间互连、先进封装、网络、软件栈和模型结构影响。计算芯片变快后，如果内存和通信没有同步升级，系统仍可能受到数据搬运限制。
因此，A14 需要与 CoWoS、3D 堆叠、HBM 和高速互连共同构成完整 AI 芯片平台。
为什么手机客户也关注A14
台积电表示，A14 的客户兴趣同时来自智能手机和 HPC、AI 领域。
对于手机芯片，先进制程带来的低功耗尤其重要。端侧模型、视频处理、影像生成和多模态助手会提高持续计算负载，但手机的电池容量和散热空间非常有限。
A14 的功耗收益可以用于：
- 提高端侧 AI 推理能力；
- 增加 NPU 和 GPU 规模；
- 延长高负载场景的电池续航；
- 降低设备表面温度；
- 支持更长时间的多模态感知。
手机芯片面积通常小于大型数据中心加速器，在新制程量产初期也更容易获得可接受的芯片良率。因此，旗舰手机处理器经常成为先进制程的重要早期客户。
台积电没有公布 A14 客户名单。市场对具体客户和产品的推测，目前都不能视为正式信息。
良率影响制造成本和产能
先进制程晶圆价格较高。如果一片晶圆只能获得少量合格芯片，单颗芯片成本就会明显上升。
提高良率有三个直接作用：
- 相同晶圆数量可以交付更多芯片；
- 缺陷导致的材料和设备浪费减少；
- 晶圆厂更容易预测交付数量和生产周期。
但“SRAM 良率接近 90%”暂时无法直接计算 A14 未来的芯片成本。
最终成本还取决于晶圆定价、芯片面积、光罩数量、制造周期、客户设计规则和封装方案。大型 AI 芯片通常面积更大，对随机缺陷更敏感，其成品率也会低于小型测试芯片。
这组良率数据更适合用于判断制程开发趋势，而非预测某款产品价格。
A14还需要跨过哪些关口
距离 2028 年量产，A14 至少还要完成五方面工作。
工艺窗口稳定。 制造设备、材料和参数需要形成足够宽的稳定范围。晶圆厂必须保证不同批次、不同设备和不同时间生产的晶圆保持一致。
逻辑与互连验证。 SRAM 只是测试载具的一部分。复杂逻辑、高速信号和多层金属互连仍需继续验证。
EDA和IP准备。 客户设计芯片需要使用经过 A14 认证的 EDA 工具、标准单元库、高速接口、存储控制器和其他 IP 模块。
客户芯片流片。 客户完成设计后要进行流片、封装和测试。发现问题后可能需要修改设计并再次流片，这一过程通常需要数月。
量产产能建设。 试验线上获得良好结果后，工艺还要复制到大规模生产设备，并建立材料供应、设备维护和质量控制体系。
魏哲家在财报会上表示，开发一个先进节点、建设产能并完成爬坡，目前需要五至七年，没有捷径。
对先进制造的启示
A14 表面上是一项晶体管制程，背后却是一整套高精度制造体系：
- 光刻设备负责形成微细图形；
- 刻蚀与沉积设备构建纳米片结构；
- 量测设备识别尺寸和缺陷；
- 电子设计自动化工具连接芯片设计与制造规则；
- 材料企业提供光刻胶、气体、晶圆和化学品；
- 晶圆厂通过大量生产数据持续调整参数；
- 封装企业把逻辑芯片、HBM 和互连结构组合起来。
先进制程竞争也由单一尺寸指标扩展到晶体管、设计技术、良率、封装和产能的综合竞争。
接近 90% 的 SRAM 测试良率说明台积电已经较早建立了可用的制程基础。后续能否形成商业优势，还要观察客户流片数量、量产爬坡速度、大型芯片良率及配套封装能力。
结语
台积电 A14 的最新进展包含两项关键信号。
第一，第二代纳米片晶体管的开发速度快于第一代。N2 阶段积累的制造经验开始在 A14 上产生复用价值。
第二，A14 获得了手机和 AI 高性能计算客户的共同关注。先进制程的主要价值逐渐集中到能源效率、逻辑密度和系统级计算能力。
当前的两个 90% 仍属于内部测试载具数据，不能直接等同于商业芯片量产良率。但在距离计划量产还有约两年的阶段达到这一水平，说明 A14 的技术风险已经有所下降。
对于 AI 产业，A14 带来的意义也很直接：未来算力增长将继续依赖模型、芯片架构、先进制程、存储、封装和数据中心基础设施共同推进。