全球2nm晶圆厂竞赛：技术、资本与地缘政治的博弈

在半导体制造领域，2nm节点象征着先进制程的巅峰，融合了EUV光刻技术、GAA晶体管架构、先进封装方法，以及供应链与地缘政治的多重维度，被全球视为AI时代算力主权的关键门槛。

当前，围绕这一门槛，全球正展开一场以‘建造2nm晶圆厂’为核心的资本与国家战略竞赛：台积电在台湾本土加速2nm厂区部署，同时推进美国亚利桑那、日本熊本及德国德累斯顿等海外项目；英特尔凭借18A工艺与‘国家队股东’支持，试图重塑代工格局；三星在2nm良率与客户拓展上持续追赶；而日本Rapidus则在政策扶持下，押注单晶圆工艺，为沉寂多年的日本半导体产业带来‘重启’机遇。

台积电规划10座2nm晶圆厂

根据台媒最新报道，台积电在台湾的2nm布局已从‘七座厂’升级为‘十座厂’构想——新竹宝山2座、高雄楠梓5座，再加上南科特定区规划的3座，总计10座2nm厂。估算显示，一座2nm晶圆厂的建造成本约为3000亿新台币（约80-100亿美元）。因此，新增的三座厂将需约9000亿新台币投资。

最新公开信息也间接证实了这一趋势：

• TrendForce引用《自由时报》等台媒称，受AI芯片订单驱动，台积电在新竹、楠梓现有的7座先进制程厂已难以满足需求，正评估在台湾再建多达12座先进制程与封装新厂，重点关注2nm与1.4nm节点。
• 另据台湾中央社报道，中部科学园区已确认，台积电在台中A14厂区的1.4nm（A14）厂已获建设许可，计划2025年底前动工，目标2028年量产。这意味着台湾本岛将在2nm之后，几乎无缝衔接下一技术节点。
• 此前台积电已规划在高雄楠梓新园区兴建5座新厂，用于2nm、A16及更先进制程，配合屏东科学园区的供应链基地，逐步将台湾南部打造为另一个先进制程中心。

除了台湾本地持续加码2nm与1.4nm，台积电也积极拓展海外布局：今年3月，台积电宣布将美国亚利桑那三座厂、两座先进封装厂及一个大型研发中心的投资总额提升至1650亿美元。魏哲家在宣布美国加码投资时强调，‘AI客户全部找上门来，台湾的产能依然严重不足’，希望政府继续在本地协助解决土地、电力和水资源问题。

从商业逻辑分析，台积电对2nm的基本判断清晰：

首先，先进制程采取‘有订单才扩产’策略，且主要服务头部客户。2nm技术家族将长期服务于AI GPU/加速卡（英伟达、AMD、自研ASIC）、高端CPU/GPU/AP，以及部分高端手机SoC。即便宏观需求波动，这些客户也具备足够议价能力锁定长期产能。

其次，最领先的节点必须集中在台湾本岛。海外厂主要在政治和客户关系上‘补课’：在美国、日本、欧洲获取补贴、锁定本地车用/工业客户，但技术重心仍为台湾的2nm/1.4nm集群，这也是为什么2nm的量产节奏优先在宝山、楠梓与南科，而非亚利桑那。

从产业竞争视角看，台积电的疯狂建厂既是对AI超预期需求的被动响应，也是对三星、英特尔、Rapidus等发起‘政策+资本攻势’的主动防守：通过将2nm产能深植于护城河，对手即便获得补贴与大客户，短期内也难以撼动生态黏性。

英特尔：18A工艺与国家资本背水一战

在2nm叙事中，英特尔的18A工艺在技术上对标2nm。18A是英特尔继20A后的新一代GAA（RibbonFET）节点，结合背面供电PowerVia技术。从公开路线图与第三方拆解看，18A在晶体管密度、功耗和性能上已具备与台积电N2家族正面竞争的实力。

过去一年市场最大质疑在于：18A工艺能否顺利爬坡至稳定量产？近期出现积极信号：

据TechPowerUp报道，英特尔副总裁John Pitzer表示，过去七八个月里，该公司18A芯片的良率曲线稳步提升。英特尔技术专家在之前的Panther Lake会议上也透露，今年10月，Intel 18A工艺已正式启动生产。当前18A的良率水平不低于此前任何一代核心节点，且良率提升进入更可预测轨道。预计2025年第四季度达到大规模量产所需的良率门槛，全面进入高产能生产阶段。

过去一年里，Intel 18A缺陷密度呈现稳定下降趋势，整体表现向好

一个月前，英特尔宣布Panther Lake处理器量产时，该公司公开承认，首批CPU所需的所有晶圆将在俄勒冈州的试点生产线上生产，计划从2026年起逐步切换到亚利桑那Fab 52高产能厂，借助规模效应摊薄成本并进一步稳定良率。

如果说18A是技术层面的‘复仇回合’，那资本结构变化则让英特尔更具‘国家队’色彩：

• 今年8月，美国政府将原本CHIPS法案与Secure Enclave计划中的111亿美元补贴转换为股权，直接获得英特尔约9.9%的股份（附带额外5%认股权证），成为公司最大单一股东。
• 9月，英伟达宣布以50亿美元认购英特尔普通股，两家公司围绕PC SoC与数据中心平台展开合作。虽然短期内英伟达未将核心GPU订单交给英特尔代工，但这一‘互绑’动作为英特尔制造能力提供了战略背书。

可以预见：在2nm节点上，英特尔的胜负不仅取决于18A工艺本身，更取决于它能否‘运营一家真正意义上的代工公司’——将设计者对工艺、IP、封装、测试的协同体验提升至接近台积电水平。

三星：2nm良率突破六成，韩美双基地加速爬坡

近年来，三星在先进制程上几乎将所有筹码押注于3nm/2nm GAA节点——前者用于抢占部分高端手机与HPC客户，后者则试图在AI、车载与矿机芯片上‘卡位’。

三星最新公告显示，其2nm工艺（SF2）良率已攀升至55–60%区间，较此前约30%的预期显著提高。市场研究公司Counterpoint Research本月20日预测，三星电子的2纳米产能将增加163%，从2024年的每月8,000片晶圆增至明年年底的21,000片晶圆。此次扩产是在三星2纳米工艺良率稳定后进行的。

三星的2nm晶圆厂主要位于两处：

• 一处是韩国华城，华城现有EUV基础完善，研发团队和量产工程师高度集中，三星正在华城S3线导入2nm（SF2）产线。目前传出的2nm良率55–60%，主要来自华城线数据；
• 另一处是美国德州Taylor。根据美国商务部与三星披露信息，该项目总投资规模约370–400亿美元，被视为美国历史上最大绿地外资项目之一。原计划Taylor厂2024–2025年完成主要建设，但由于全球半导体需求波动和客户不确定性，项目曾被曝推迟至2026年正式投产；

真正的转折点是拿下特斯拉AI6芯片订单。2025年7月，三星与特斯拉签署价值165亿美元、为期8年的AI6芯片代工协议。AI6计划采用三星的2nm节点，在Taylor厂生产，供特斯拉Robotaxi、Optimus机器人等下一代平台使用。行业普遍认为，这笔长期大单是拯救Taylor项目、提升三星在美国代工话语权的关键。

Exynos 2600被普遍视为首批在SF2上大规模量产的SoC，将为2026年Galaxy S26系列供货，良率大致在50%以上。外部厂商订单中，除了特斯拉，三星还获得两家中国加密货币矿机厂商（MicroBT、嘉楠）的2nm矿机芯片代工，预计年营收规模达数亿美元级别。

从财务与战略角度看，三星的2nm策略有几个特点：

用‘难啃客户’积累履历。无论是自家Exynos，还是Tesla、矿机厂商，都是对功耗、频率与良率极端敏感的客户，但相对容易接受早期风险。这与当年台积电靠iPhone A系列芯片拉起7nm/5nm履历有相似之处。

以利润承换取产能爬坡。在良率尚未完全成熟前，2nm订单很难立即带来高利润，但能为2027–2028年之后更广泛的高端客户铺路。三星自身为晶圆代工业务设定‘两年内恢复盈利、并将市占率提升至20%’的目标，本质上是押注2nm能在这段时间窗口内跑赢行业均值。

问题在于，2nm市场本身具有高度粘性：对于已深度绑定台积电生态的大客户而言，从PDK、IP组合到封装、测试全套迁移至三星，成本极高。三星的机会更多来自三个方向：一是像加密矿机、特定AI ASIC这类‘敢赌’的新兴客户；二是对地缘政治高度敏感的美国客户（例如特斯拉）出于‘第二来源’需求；三是某些对性价比极度敏感、又能接受早期风险的大陆客户。

Rapidus：1座2nm厂与1座1.4nm及以下厂

与台积电、英特尔、三星相比，日本Rapidus体量较小，但在‘打造2nm本土产能’上，政府给予的期待丝毫不低。

图源：Rapidus

今年7月，Rapidus宣布在北海道IIM-1工厂开始2nm GAA测试线路的试生产，首批测试晶圆已达到预期电性指标。

根据公开材料，在其位于千岁的第一座工厂，Rapidus目标是在2027财年下半年启动2nm芯片量产。即便2nm芯片量产尚未完全成熟，Rapidus也计划迅速推进第二座工厂建设。从2026财年起，Rapidus将在继续与IBM合作（IBM提供2nm芯片相关技术）的同时，启动1.4nm产品的全面研发。

Rapidus计划在2027财年于北海道启动第二座工厂建设，该厂除生产1.4nm产品外，也可能生产1nm芯片，计划最早于2029年开始生产1.4纳米芯片。该项目预计耗资数万亿日元，第二座工厂资金将主要来自政府支持，日本政府将向该公司投资数千亿日元，其中部分用于研发。其余部分将通过日本大型银行贷款以及民间企业投资筹集。相关贷款将由政府提供担保。预计第二座工厂总投资将超过2万亿日元。

全球芯片制造商正竞相缩小芯片电路线宽。台积电计划今年量产2nm芯片，并在2028年量产1.4nm芯片。韩国三星电子则计划在2027年量产1.4nm芯片。可见，围绕先进制程的节点竞赛仍在持续。

Rapidus选择了一条与传统IDMs不同的技术路径——前端制程全面采用单晶圆处理：每片晶圆在各关键步骤上独立加工、独立量测，通过密集数据回传配合AI优化工艺参数，以换取对良率、缺陷的更精细控制。代价是资本开支更高、产能效率偏低。在商业模式上，前期会重点吸引AI数据中心定制芯片设计公司（fabless），随后拓展汽车、机器人等边缘设备客户。

对日本政府而言，Rapidus的意义远不止一家公司，而是一整套‘从IBM技术转移 + EDA/IP生态联盟 + 国内整机厂订单导入’的系统性工程：在台积电熊本厂主攻12–28nm车载/影像传感器的同时，Rapidus承担起‘在日本本土重建2nm级制造能力’的象征性任务。

为何全球竞相建设2nm厂？

我们再来分析全球竞相建设2nm厂背后的逻辑，可从三层视角解读：

首先在技术与经济逻辑：2nm是AI时代的‘能源基础设施’。在GB200、Vera Rubin这一代AI加速器之后，下一代训练/推理芯片几乎注定要在3nm之后的节点上实现（N2、N2P、18A、SF2等）。2nm能以更高的晶体管密度和更低功耗，支撑每瓦算力的进一步提升——在供电、散热、机房负荷都成约束的背景下，领先一个节点，本质上是在AI基础设施的单位资本支出上更具优势。

再者在资本与产业链逻辑层面：巨额资本支出只能靠‘政策+头部客户’捆绑。一座2nm厂动辄80–100亿美元级别，外加EUV机台、先进封装厂与配套水电网，单一企业难以靠自由现金流承担。

台积电依靠Apple、英伟达、AMD、超大规模云厂商 + 美国、日本、德国政府补贴；英特尔背后是美国政府近10%的股权 + 英伟达50亿美元战略投资；三星则通过集团内部订单 + 特斯拉、矿机客户等高ASP订单，为2nm产线提供‘高毛利订单’，以时间换空间；Rapidus完全是‘政策先行 + 生态伙伴站台’，IBM、Cadence等构成其技术和工具护栏。在这样的模式下，建2nm厂已不仅是企业决策，而是国家产业政策的执行工具。

最后，2nm带有浓重的地缘政治色彩。美国政府直接入股英特尔，将CHIPS补贴变为国有股；日本经济产业省将Rapidus视作‘新一代信息基础设施’的关键；欧洲通过欧洲芯片法案引入台积电、英特尔、格芯；中国台湾则通过密集的本岛建厂计划，将自身在全球供应链中的‘不可替代性’进一步提升。换句话说，谁掌握2nm产能，谁就在未来10年的AI算力游戏中占据话语权。

当然，所有这些看似热火朝天的建厂计划，也并非没有隐忧：

第一，需求是否会一直如此‘离谱’？魏哲家已公开承认，AI驱动下的先进制程需求‘远超预期’，大致是当前产能的三倍左右——但这种超预期是短期的供给断层，还是可持续5–10年的结构性趋势，目前无人敢打包票。

一旦全球在2nm/1.4nm上同时投入数十座厂，下一轮周期下行时的价格战、减值和财务压力，可能会比2018年存储器价格崩盘更惨烈。

第二，地缘政治集中度问题。如果台积电真在宝山、楠梓、南科建10座2nm厂，再加上A14台中厂、美国亚利桑那三座厂，日本熊本与计划中的德国厂，全球2nm+的产能仍高度集中在台湾及少数几个盟国——这对供应链弹性与地缘政治风险管理都是双刃剑。

第三，人才与供应链‘是否跟得上厂房’。2nm不只是建一栋厂房，更要在短时间内培养成千上万名具备EUV经验的工程师与技术员；连带还需足够的化学品、光罩、前道/后道设备维护团队。这也是为什么台积电一边在台湾疯狂招人，一边被统计为‘推升台湾赴美工作人口增长的关键力量’。

谁将受益？

2nm厂的兴建，最直接的受益者是半导体设备商（最大赢家之一）。2nm厂基本是‘设备堆出来的’。EUV/浸没式光刻、沉积、刻蚀、清洗、量测/检测、CMP、封装相关设备会在建厂期就获得订单与交付节奏。还有上游的材料与耗材供应链，如硅片、光刻胶/化学品、特气、靶材、抛光材料、光罩/掩膜版相关、过滤系统等，随着产线扩张持续放量。

待良率达到量产后，先进封装与测试链将长期受益。AI芯片早已不只依赖更先进制程，而是制程 + CoWoS/2.5D/Chiplet + HBM的系统组合。2nm产能扩张，往往同步拉动先进封装、测试、基板等需求。

对于NVIDIA、Apple、AMD、高通、特斯拉、云厂商等大客户而言，多家2nm并进，提供了更多议价与第二来源空间。

然而，最大不确定性在于，如果AI需求回落或良率不达标，最容易承压的是‘投入巨额资本支出但产线跑不满’的一方。

小结

如果将视角拉长，2nm制程和围绕它兴建的晶圆厂，更像是过去40年摩尔定律的‘期末大考’：对台积电来说，这是一场关于‘本岛 vs 海外、护城河 vs 去风险’的资产重配；对英特尔来说，这是一次用18A和国家队资本，争夺‘先进制程最低保真度’的背水一战；对三星来说，这是借2nm强行将自己从‘有能力的挑战者’推向‘不可忽视的第二选择’的赌博；对Rapidus和日本而言，这是在全球分工格局重塑中，抢回一块先进制造话语权的窗口。

2nm工艺本身的物理意义也许越来越模糊，但围绕‘建2nm厂’展开的技术、资本和政治较量，却在清晰地划出一条新的产业分水岭：谁能熬过这轮高资本、高风险的节点，更重要的是，谁能在AI算力需求回归常态之后仍然站得住，谁才有资格在下一个1.x nm周期继续书写规则。