欧洲《芯片法案2.0》，即将推出

欧盟委员会公布了其《芯片法案》后续提案，旨在弥补一些关键缺陷。第一部《芯片法案》因缺乏影响评估和明确的目标而受到批评。

新法案引入了“重大挑战”，扩大了试点生产线的范围，并推动在该地区建设领先的AI芯片制造厂。

尽管欧盟日益重视半导体技术，但其半导体产量仍不足全球总产量的10%，且几乎完全依赖亚洲和美国供应5纳米以下的尖端芯片，包括人工智能芯片。欧盟委员会指出，对台湾和亚洲的结构性依赖加剧了供应中断、胁迫压力和系统性冲击的风险，这些风险将影响欧盟的关键产业，从汽车、能源到航空航天和国防。总而言之，半导体问题凸显了欧洲在技术主权方面面临的紧迫挑战。

因此，《芯片法案2.0》将与其他举措（例如《云计算和人工智能发展法案》(CADA)）一起，纳入更广泛的“技术主权一揽子计划”。该计划还将包括一座用于尖端硅技术的晶圆厂，这项提议因成本过高而被之前的法案否决。英特尔原本可以在德国马格德堡提供这项能力，但由于产业挑战，该计划被搁置。台积电位于德累斯顿的欧洲工厂将于2027年投产，但该工厂将为恩智浦、博世和英飞凌供应28纳米和22纳米的汽车芯片，以及16纳米和12纳米的FinFET芯片。这凸显了计划从提出到最终实现需要多长时间。

德国硅谷投资（来源：Silicon Saxony）

然而，随着数十亿欧元被投入到人工智能超级工厂的建设中以确保自主研发能力，认为尖端硅芯片制造成本过高的说法便站不住脚了。问题的关键在于对合适芯片的需求。

一项旨在支持人工智能芯片和其他半导体生产的重要战略项目将被列为最高优先级。该项目预计耗资高达500亿欧元，目标是在该地区建立首个半导体工厂，该工厂将“结合领先的节点制造、芯片集成和先进的3D封装技术”。试点生产计划于2030年至2033年进行。

比利时研究实验室imec将是提供这项技术的关键，因为它已经运营着NanoIC试点生产线，开发出精度低至1纳米的芯片技术。

imec告诉媒体：“imec支持旨在加强欧洲半导体生态系统的各项举措，并欢迎探索开放协作的代工模式。作为我们长期参与欧洲半导体生态系统的一部分，imec致力于提升关键能力，以支持欧洲在先进制造业领域的雄心壮志。在此背景下，imec承诺支持欧洲层面的讨论，并在必要时提供意见。同时，我们正积极通过NanoIC试点生产线等举措，推动欧洲需求的增长，包括PDK的分发和代工渠道的开放，以及围绕参考设计构建生态系统。”

英飞凌科技战略主管安德烈·陶伯表示：“《欧洲芯片法案》是朝着在欧洲建立一流全球半导体生态系统和增强韧性迈出的重要一步。”

新法案也受到了行业组织 SEMI Europe 的欢迎，该组织表示，更新后的框架反映了SEMI 和更广泛的行业一直倡导的几个优先事项。

“我们欢迎《芯片法案2.0》旨在扩大‘首创’概念的适用范围，加速研发成果的产业化应用，简化审批流程，并刺激整个半导体价值链的需求，”欧洲半导体制造商协会（SEMI Europe）主席莱斯·阿尔蒂米姆（Laith Altimime）表示。“这些措施对于加强欧洲半导体生态系统、提升技术自主性以及构建更具韧性和全球竞争力的欧洲供应链至关重要。”

2022年2月颁布的首部《芯片法案》是欧盟针对全球半导体价值链关键脆弱性而采取的首个战略应对措施。这些脆弱性因新冠疫情以及第三国补贴驱动的全球竞争加剧而暴露出来。德拉吉报告随后详细阐述了这些担忧，并呼吁尽快进行产业更新。

已投入超过 520 亿欧元用于公共和私人投资，用于建设持续生产设施和五条试点生产线，以及建立协调和危机应对机制。

《芯片法案2.0》在第一阶段计划中也寻求扩大“首创”（FOAK）战略的覆盖范围。这些FOAK试点项目涵盖整个半导体价值链，包括以制造为中心的芯片设计活动、特种材料、制造设备、印刷电路板、先进封装和组装。如果战略项目也被认定为首创，则根据竞争规则，国家联合资助的战略项目也将适用首创性评估。

现有的试点生产线虽然刚刚开始运营，但也必须展现出更快的商业化能力。

《芯片法案2.0》的一个新重点是提出重大挑战，以提振对半导体技术的需求。此举旨在帮助尽早产生需求，促进参考部署，并加快欧盟开发的先进芯片进入市场的速度。

这让人想起十年前DARPA的重大挑战，它加速了无人驾驶汽车的研发。此次重大挑战的目标领域是下一代半导体技术，包括支撑人工智能、云计算、数据中心和边缘基础设施的技术，尤其侧重于提高能源效率、确保前沿技术产能以及增强欧盟的制造业实力。

可能面临的重大挑战包括：开发新的计算技术，以大幅降低高性能 AI 加速器（采用 HBM 级内存、堆叠逻辑和光/射频互连）的能耗 1000 倍，以及开发智能/具身 AI 系统、边缘智能和安全低功耗基础设施。

另一项重大挑战是开发处理器和加速器，这些处理器和加速器将在欧盟设计，并在适当情况下在欧盟制造，并成为云和人工智能堆栈的一部分。这项重大挑战将与基于云的重大挑战紧密相关，并为其做出贡献，以消除关键技术的依赖性。

第三大挑战可能在于物理人工智能，即提供基础技术，以实现从人形机器人到工业机器人等各种未来的应用、服务和自主系统，以及它们的部署，尤其是在医疗技术和医疗保健、制造业、航空航天和国防领域。

第四个重大挑战可能在于智能眼镜和虚拟世界。欧盟委员会最近发布的一份文件阐述了虚拟世界和Web 4.0的战略及拟议行动。光学、光子学和半导体技术对于实现支持虚拟世界应用（例如智能眼镜）的传感和可视化设备至关重要，相关研究有望显著提高虚拟世界内容处理和传输的质量、性能和效率。

智能眼镜的巨大挑战还可以是将传感器、摄像头、音频设备、激光器、特种眼镜、显示器、神经形态或人工智能芯片等超低功耗组件集成到工作原型和演示器中。

重大挑战也可能涉及市场目标，例如，到2035年实现100家无晶圆厂初创公司（包括10家独角兽企业）的芯片流片，或者开发汽车硬件平台或人工智能超级工厂的全栈技术。重大挑战还可能涉及新的半导体生产技术，例如提高回收利用率，促进材料的循环利用，或者开发先进的半导体冷却技术。

在欧洲，关键基础设施、设备或系统的公共采购现在可以将供应安全标准与价格考虑因素结合起来，以协调的方式推动需求。

新法案还包含更多供应侧措施，以促进安全技术的应用，并加强下游战略部门的安全性和韧性。为配合气候、环境和能源目标，应优先发展节能环保且可持续的芯片生产和运营。此外，还需简化审批程序，以加快产业部署并保持国际竞争力，尤其是在欧盟委员会提出的加快环境评估的条例提案指导下。

英国还计划投资 11 亿英镑用于“人工智能硬件计划”，以加大对半导体行业的供应激励。

这将包括1.5亿英镑用于从Fractile和Olix（前身为Flux Computing）等公司购买英国设计的AI芯片，以及1.5亿英镑由Playground Global管理的风险投资，该公司由英特尔前首席执行官帕特·盖尔辛格领导。

由英国研究与创新署 (UKRI) 和英国半导体中心合作设计的“人工智能硬件创新计划”旨在通过原型制作支持、合作研发、早期资助和以目标为导向的项目，帮助英国公司开发相关技术。该计划将提供从可行性研究到商业化的全程结构化支持，助力英国人工智能硬件公司将概念转化为经过验证的原型。

一项价值4亿英镑的采购机会，将用于采购一套专用芯片，该项目隶属于一项总投资 7.5 亿英镑的异构超级计算机计划。这包括一项价值 1.5 亿英镑的扩大版高级市场承诺 (AMC)，用于采购新型高性能推理芯片（将于今年夏季授予），以及随后一项价值 2.5 亿英镑的额外专用硬件采购。这将为人工智能硬件公司（包括英国众多实力雄厚的企业）创造巨大的商业机遇，并支持新技术在英国的部署和规模化应用。此举将有助于英国成为下一代人工智能硬件的领先市场，并巩固我们在这一具有重要战略意义的领域的地位。

通过国家云基础设施计划 (NCIP) 建立新的数字采购模式，为英国人工智能硬件公司提供在云基础设施中大规模部署的机会，并展示其进军全球市场的准备情况。

英国政府将投入高达2000万英镑用于扩建“规模化推理实验室”，以支持更多公司和更大规模的系统构建和评估。该项目由ARIA机构和CommonAI合作开展，建立在ARIA在该领域已有的5000万英镑投资之上。此举将构建国家级的新型人工智能计算系统测试和验证能力，使企业能够在实际工作负载下展示性能，并将技术集成到完整系统中，从而降低投资者和客户的风险。该项目的目标是将其打造成为世界领先的设施，支持英国企业扩展规模并在全球范围内展开竞争，包括向大型人工智能客户（例如超大规模数据中心和前沿人工智能实验室）展示新型硬件。

位于南威尔士的现有化合物半导体应用加速器将于下个月更名为半导体加速器，专注于人工智能硬件，并支持英国公司在部署过程中集成和验证系统。

“提升人工智能数据中心的性能和能源效率仍然是一项重大的全球性和国家性挑战。英国半导体公司拥有世界领先的产品和服务，可用于人工智能数据中心所需的硬件，”CSA Catapult首席执行官Caroline O'Brien表示。“Semiconductor Catapult将与业界合作，在节能型可部署系统的研发方面取得突破，从而降低风险，并确保更多初创企业能够利用以英国为基地的全新供应链。通过重新调整战略重点，我们将扩大对英国半导体公司在设计、开发和商业化方面的支持，覆盖更广泛的英国半导体行业。”

欧盟委员会和英国政府都将安全视为关键问题。在英国，一项新的1800万英镑硬件安全研发计划旨在加强人工智能硬件的安全部署和扩展，包括内存安全等领域。该计划通过支持政府、产业界和学术界之间的合作，弥合研究与商业整合之间的差距，并增强英国更广泛的硬件安全能力。

在《芯片法案》实施的同时，并考虑到《网络安全法案》的修订，网络安全风险评估将评估影响特定关键行业公共采购中使用的半导体网络安全的技术漏洞和非技术因素。

技能也是该战略的重要组成部分，政府投入 4800 万英镑扩大半导体技能计划，为电气和电子工程以及材料科学等学科提供更多本科生助学金——从 25-26 学年的 300 个名额增加到 26-27 学年的 400 个名额，再到 27-28 学年的 500 个名额；同时扩大学校推广计划和教学奖学金，以增强英国的芯片设计能力并支持规模化企业。

耗资 1200 万英镑新建的芯片设计博士培训中心 (CDT) 旨在促进芯片设计和人工智能硬件领域的长期人才储备，支持先进研究和早期创新，但该中心每年可能只能培养出少数（10 至 15 人）人才。

TechFirst计划新增2000万英镑专项投资，旨在帮助500名英国博士生在整个博士学习期间获得额外资助和支持。此举将吸引英国本土人才，并通过提高英国培养的战略关键领域研究人员的比例，以及支持英国留住高价值人才，从而增强英国自主研发人工智能硬件的能力。

为人工智能研究资源 (AIRR) 建造的新型价值 7.5 亿英镑的异构人工智能超级计算机，能够将不同类型的先进计算技术（包括新型人工智能架构，以及随着时间的推移，量子计算）集成到单个系统中，并用于实际的研究工作负载——这反映了向异构、推理优化系统的日益增长的转变，并支持在实践中进行部署和性能验证。

“英国汇聚了世界上一些最有才华的研究人员、技术专家和企业家。我们相信，突破性创新可以在任何地方发生，下一代具有持久生命力的深度科技公司也可以在这里诞生，”Playground Global 普通合伙人兼 Fractile 投资人 Gelsinger 表示。“作为一家全球性公司，Playground 致力于搭建本地创新与客户、供应链、合作伙伴和全球市场之间的桥梁。此次合作仅仅是我们长期承诺的开始，我们将持续致力于在英国乃至更广泛的欧盟范围内构建一个强大的生态系统。”

下一部《芯片法案》还将设立“欧洲半导体卓越区域”称号，授予那些拥有稳健的半导体区域投资计划且该计划与战略重点相符的地区。这些战略重点包括扩大半导体制造规模、加强研发合作、提升技能水平以及构建可持续的基础设施。此举旨在向国际投资者表明，该地区拥有极具潜力的半导体相关产业生态系统。德累斯顿显然是首个获此殊荣的地区，而比利时鲁汶也同样值得考虑，因为那里拥有imec的试点生产线。

爱尔兰共和国也是“硅岛”的有力竞争者，这里有英特尔的 Fab 37 工厂和 Analog Devices 公司，以及用于研究和培训的廷德尔研究所。

“《芯片法案2.0》标志着欧洲方法的根本性转变——从支持研究能力和能力建设转向支持大规模的产业化应用。这正是欧洲现在需要的转型，”廷德尔研究所战略发展主任乔治·法加斯教授（左下图）说道。

“《芯片法案 2.0》强化了这一使命的重要性，并为欧洲在关键半导体领域（从异构集成和先进封装到颠覆性材料创新和系统级半导体技术）发挥领导作用创造了条件，”他补充道。

Tyndall 目前还在协调 Rinn Semiconductors 项目，该项目是政府对七个爱尔兰研究中心（简称 Rinn 中心）投资 4.6 亿欧元的一部分。

在7100万欧元的资金支持下，Rinn Semiconductors将专注于基于芯片单元设计和先进封装技术的异构集成半导体系统，汇集了科克大学学院、都柏林圣三一学院、芒斯特理工大学、都柏林城市大学、戈尔韦大学和利默里克大学。研究方向将涵盖未来互联网技术、可持续能源和环境系统以及数字医疗。Rinn Semiconductors还将与Rinn旗下的其他几个中心开展合作，包括Rinn人工智能中心、Rinn制药与生物制药中心以及Rinn医疗器械中心。

与英国的计划类似，Rinn 中心将为首席研究员和合作申请人提供支持，并培训 100 多名博士研究人员和多达 200 名博士后研究人员，为爱尔兰半导体行业建立重要的人才储备。

“Rinn Semiconductors 代表着千载难逢的机遇，它将重新定义我们设计和构建硬件及智能系统的方式，”Rinn Semiconductor 中心主任 Paul Townsend 教授表示。“通过推进基于芯片组的架构，以及异构集成和先进封装技术，我们正在突破传统尺寸缩放的局限，并为性能、效率和功能开辟全新的道路。该中心汇聚了爱尔兰各地的杰出专家，并通过与廷德尔国家实验室的设施开展合作，我们将创建一个真正一体化的研究生态系统，其研究成果能够从基础科学到通信、医疗保健和可持续技术领域的实际应用，产生深远的影响。”

然而，委员会承认，它仍然缺乏足够完善的机制、工具和机构能力，以及时、协调的方式预测和评估各种干扰。

现在，作为《芯片法案2.0》的一部分，该公司计划建立一个企业对企业半导体供应链平台，企业可以通过该平台以汇总形式共享非商业敏感信息。此举旨在帮助构建数字化供应链模型，提高结构性相互依存关系的可见性，实现系统性的风险识别，并增强应对中断的能力。