Praktyczne porównanie TSMC i Samsung Foundry: przewaga procesowa, yield, mapy drogowe, pakowanie i dlaczego zaufanie klientów decyduje, kto zbuduje układy następnej generacji.

„Foundry” to firma, która produkuje układy dla innych firm. Apple, NVIDIA, AMD, Qualcomm i wiele startupów zwykle projektują układ (wykonują blueprint), a następnie polegają na foundry, aby zmienić ten projekt w miliony identycznych, działających egzemplarzy w skali.
Rola foundry to nie tylko nanoszenie wzorów — to prowadzenie powtarzalnego, wysokoseryjnego systemu fabrycznego, gdzie drobne różnice procesowe decydują, czy produkt trafi na czas na rynek, osiągnie założone parametry i pozostanie opłacalny.
Przewaga procesowa to mniej marketing, a więcej zdolność do niezawodnego dostarczania lepszego PPA — wydajności, zużycia energii i powierzchni — przy wysokim yieldzie. Dla kupujących przewaga przekłada się na praktyczne efekty:
Węzły na krawędzi technologicznej to miejsca, gdzie zazwyczaj pojawiają się największe zyski efektywności, dlatego mają kluczowe znaczenie dla akceleratorów AI i centrów danych (wydajność na wat), smartfonów (czas pracy na baterii i termika) oraz komputerów osobistych (utrzymana wydajność w cienkich obudowach).
Jednak „najlepszy” węzeł zależy od produktu: SoC mobilny i ogromny GPU do AI obciążają proces w bardzo różny sposób.
To porównanie nie wyłoni jednego trwałego zwycięzcy. Różnice przesuwają się w zależności od generacji węzła, etapu życia węzła (wczesny ramp vs. dojrzałość) oraz konkretnych reguł projektowych i bibliotek używanych przez klienta.
Jedna firma może przodować dla jednej klasy produktów, podczas gdy druga będzie atrakcyjniejsza w innym obszarze.
Publiczne etykiety typu „3nm” nie są ustandaryzowanymi pomiarami. To nazwy produktowe, a nie uniwersalna skala. Dwa „3nm” mogą różnić się konstrukcją tranzystorów, celami gęstości, charakterystyką mocy i dojrzałością — dlatego sensowne porównania opierają się na realnych metrykach (PPA, yield, tempo rampy), a nie samym oznaczeniu węzła.
„Przewaga” foundry to nie jedna liczba. Kupujący oceniają węzeł po tym, czy osiąga użyteczną równowagę PPA, dostarcza yield na skali i osiąga czas do wolumenu na tyle szybko, by sprostać harmonogramom produktowym.
PPA oznacza wydajność (jak szybko układ może działać), zużycie energii (ile energii zużywa przy danej prędkości) i powierzchnię (ile krzemu zajmuje). Cele te wzajemnie na siebie oddziałują.
SoC do telefonu może priorytetyzować energię i powierzchnię, by wydłużyć czas pracy na baterii i zmieścić więcej funkcji na jednym chipie. CPU do data center lub akcelerator AI może zaakceptować większą powierzchnię (i koszt), aby osiągnąć wyższą częstotliwość i utrzymaną wydajność, przy jednoczesnym dbaniu o moc, bo energia i chłodzenie dominują koszty operacyjne.
Yield to odsetek działających egzemplarzy na waferze, które spełniają specyfikacje. Ma wpływ na:
Yield kształtują gęstość defektów (ile losowych wad się pojawia) i zmienność (jak konsystentne są parametry tranzystorów w obrębie wafera i między partiami). Na początku życia węzła zmienność zwykle jest wyższa, co może obniżać liczbę użytecznych binów częstotliwości lub wymuszać konserwatywne napięcia.
Zapowiedzi mają mniejsze znaczenie niż data, w której węzeł konsekwentnie produkuje wafery o wysokim yieldzie i w specyfikacji dla wielu klientów. Węzły dojrzałe są często bardziej przewidywalne; stabilność węzła we wczesnej fazie może zmieniać się, gdy procesy, maski i reguły są dopracowywane.
Nawet przy podobnej fizyce krzemu, wyniki zależą od wsparcia projektowego: jakości PDK, bibliotek standard-cell i pamięci, zweryfikowanego IP oraz dobrze ugruntowanych przepływów EDA.
Silne enablement zmniejsza liczbę re-spinów, poprawia zamknięcie timingu/poboru mocy i pomaga zespołom szybciej osiągnąć wolumen — często zawężając realne różnice między foundry.
Jest tu użyteczna paralela do oprogramowania: zespoły szybciej wypuszczają produkty, gdy „platforma” usuwa tarcia. Narzędzia takie jak Koder.ai robią to dla tworzenia aplikacji, pozwalając zespołom budować web, backend i mobilne przez chat (z trybem planowania, snapshotami/rollback, wdrożeniem i eksportem kodu źródłowego). W krzemie enablement foundry pełni podobną rolę: mniej niespodzianek, większa powtarzalność.
„3nm”, „2nm” i podobne etykiety brzmią jak miara fizyczna, ale w praktyce to skrót myślowy dla generacji ulepszeń procesu. Każde foundry wybiera własne nazewnictwo, a liczba „nm” nie odpowiada już 1:1 rozmiarowi konkretnego elementu układu.
Dlatego „N3” jednego producenta i „3nm” innego mogą znacząco się różnić pod względem prędkości, mocy i yieldu.
Przez lata logiczne układy na wiodących węzłach bazowały na FinFET — wyobraź sobie pionowy „grzebień” krzemu, wokół którego bramka owija się z trzech stron. FinFET poprawił kontrolę i zmniejszył wycieki w porównaniu do wcześniejszych tranzystorów planar.
Następnym krokiem jest GAA (Gate-All-Around), gdzie bramka otacza kanał bardziej kompletnie (często realizowane jako nanosheets). W teorii GAA daje lepszą kontrolę wycieków i skalowanie przy bardzo niskich napięciach.
W praktyce wprowadza też nową złożoność produkcyjną, wyzwania strojenia i ryzyko większej zmienności — więc „nowsza architektura” nie oznacza automatycznie lepszych wyników dla każdego układu.
Nawet jeśli tranzystory logiczne skalują się dobrze, prawdziwe produkty często ograniczają:
Czasem zyski wydajności wynikają bardziej z ulepszeń metalizacji i routingu niż z samych tranzystorów.
Niektórzy klienci priorytetyzują gęstość (więcej obliczeń na mm² dla kosztu i przepustowości), inni — efektywność energetyczną (czas pracy na baterii, termika i utrzymana wydajność).
Węzeł może wyglądać „lepiej” na papierze, ale być gorszy, jeśli realne PPA nie pasuje do celów produktu.
Gdy klienci opisują, dlaczego wybierają TSMC, rzadko zaczynają od pojedynczego benchmarku. Mówią o przewidywalności: daty dostępności węzła, które nie dryfują, opcje procesu pojawiające się z mniejszą ilością niespodzianek i rampie, która wydaje się „nudna” w najlepszym znaczeniu — czyli pozwala zaplanować cykl produktu i rzeczywiście go dotrzymać.
Duża część atrakcyjności TSMC to otaczający ekosystem. Wielu dostawców IP, przepływy narzędzi EDA i metodologie referencyjne są dostrojone najpierw (lub najdokładniej) pod PDK TSMC.
To szerokie wsparcie obniża ryzyko integracji, szczególnie dla zespołów, które nie mogą sobie pozwolić na długi cykl debugowania.
TSMC często przypisuje się szybkie uczenie się yieldu po rozpoczęciu realnych wolumenów. Dla klientów przekłada się to na mniej kwartałów, w których każdy egzemplarz jest drogi i ograniczony dostępem.
Poza waferami, kupujący zwracają uwagę na praktyczne „dodatki”: usługi projektowe i szerokie menu opcji pakowania. Zaawansowane opcje pakowania (np. podejścia w stylu CoWoS/SoIC) mają znaczenie, bo wiele produktów wygrywa integracją systemową, nie tylko gęstością tranzystorów.
Wadą bycia wyborem domyślnym jest konkurencja o moce przerobowe. Sloty na węzły wiodące mogą być ciasne, a alokacja może faworyzować największych, najdłużej zobowiązanych klientów — szczególnie podczas dużych ramp.
Mniejsze firmy fabless czasem muszą planować wcześniej, zaakceptować inne okna tapeoutu lub użyć drugiego foundry dla mniej krytycznych części.
Mimo tych ograniczeń wiele zespołów fabless standaryzuje się wokół głównego foundry, bo to upraszcza wszystko: ponownie używalne bloki IP, powtarzalne signoffy, spójna książka DFM i relacja z dostawcą, która poprawia się z każdą generacją.
W rezultacie jest mniej oporu organizacyjnego — i większa pewność, że „wystarczająco dobre na papierze” będzie też dobre w produkcji.
Historia Samsung Foundry jest ściśle powiązana z Samsung Electronics: firmą projektującą flagowe chipy mobilne, produkującą wiodące pamięci i posiadającą dużą część stosu produkcyjnego.
Ta integracja pionowa może przekładać się na praktyczne zalety — ścisła koordynacja między potrzebami projektowymi a wykonaniem fabu, oraz zdolność do dużych, długoterminowych inwestycji kapitałowych, gdy przypadek biznesowy jest strategiczny, a nie czysto transakcyjny.
Niewiele firm łączy wysokoseryjną produkcję pamięci z zaawansowaną logiką. Prowadzenie ogromnych operacji DRAM i NAND buduje głębokie umiejętności w kontroli procesu, automatyzacji fabryk i dyscyplinie kosztowej.
Choć pamięć i logika to różne wyzwania, ta kultura „produkcji na dużą skalę” może być wartościowa, gdy węzły zaawansowane muszą przejść z laboratoriów do powtarzalnej, wysokoprzepustowej produkcji.
Samsung oferuje też szerokie portfolio poza nagłówkowym węzłem: węzły dojrzałe, RF i procesy specjalistyczne, które dla realnych produktów mogą znaczyć tyle samo co debata „3nm vs 3nm”.
Klienci oceniający Samsung Foundry często skupiają się mniej na deklaracjach szczytowego PPA, a bardziej na przewidywalności operacyjnej:
To nie znaczy, że Samsung nie może dostarczyć — oznacza to, że klienci mogą planować z większymi buferrami i większym nakładem weryfikacji.
Samsung bywa atrakcyjny jako strategiczne drugie źródło, by zmniejszyć ryzyko uzależnienia, szczególnie dla produktów o dużych wolumenach, gdzie ciągłość dostaw jest tak samo ważna jak niewielka przewaga efektywności.
Może też pasować, gdy zespół klienta już dostosował się do ekosystemu Samsunga (PDK, biblioteki, opcje pakowania) lub gdy produkt korzysta z szerokiego portfolio urządzeń Samsunga i długoterminowych zobowiązań dotyczących mocy przerobowych.
Litografia EUV to główny element umożliwiający współczesne układy „z klasy 3nm”. Przy tych wymiarach starsze techniki deep-UV często wymagają intensywnego multi-patteringu — dzielenia warstwy na kilka ekspozycji i trawień.
EUV może zastąpić część tej złożoności mniejszą liczbą kroków, co zwykle oznacza mniej masek, mniej punktów wyrównania do pomyłki i czyściejsze odwzorowanie cech.
Zarówno TSMC, jak i Samsung Foundry mają skanery EUV, ale przewaga to umiejętność konsekwentnego przekształcania tych narzędzi w wafery o wysokim yieldzie.
EUV jest wrażliwa na drobne odchylenia (dawka, ogniskowanie, chemia resistu, zanieczyszczenia), a defekty, które tworzy, mogą mieć charakter probabilistyczny, nieoczywisty. Zwycięzcy to zespoły, które:
Narzędzia EUV są rzadkie i drogie, a przepustowość jednego skanera może stać się wąskim gardłem dla całego węzła.
Gdy dostępność spada lub wskaźniki reworku rosną, wafery spędzają więcej czasu w kolejce fabrycznej. Dłuższy czas cyklu spowalnia uczenie się yieldu, bo potrzeba więcej czasu kalendarzowego, by sprawdzić, czy zmiana pomogła.
Mniej masek i kroków może obniżyć koszty zmienne, ale EUV dodaje własne koszty: czas skanera, konserwację i bardziej rygorystyczną kontrolę procesu.
Efektywne wykorzystanie EUV to więc podwójne zwycięstwo: lepsze yieldy (więcej dobrych egzemplarzy z wafera) i szybsze uczenie się, co łącznie obniża realny koszt każdego wysyłanego układu.
Przewaga procesowa nie udowadnia się na slajdzie — pokazuje się, gdy realne produkty wysyłają się na czas, z zakładaną wydajnością i w znaczących ilościach.
Dlatego język „ramp” ma znaczenie: opisuje chaotyczne przejście od obiecującego procesu do niezawodnego przepływu fabrycznego.
Większość węzłów na krawędzi przechodzi przez trzy szerokie fazy:
„HVM” może znaczyć różne rzeczy w zależności od rynku:
Klienci obserwują czas między tape-out → first silicon → validated stepping → product shipments.
Krótszy czas nie zawsze jest lepszy (pośpiech może się zemścić), ale długie przerwy często sugerują problemy z yieldem, niezawodnością lub tarcia w ekosystemie projektowym.
Nie zobaczysz wewnętrznych wykresów yieldu, ale warto zwracać uwagę na:
W praktyce foundry, które przekuwają wczesne sukcesy w konsekwentne wysyłki, zdobywają wiarygodność — a ta może być warta więcej niż niewielka przewaga PPA.
„Lepszy węzeł” nie gwarantuje już lepszego produktu. Gdy układy dzielą się na wiele die (chiplets) i pamięć układa się obok obliczeń, zaawansowane pakowanie staje się częścią historii wydajności i dostaw, a nie dodatkiem.
Współczesne procesory często łączą różne płytki krzemowe (CPU, GPU, I/O, cache) produkowane w różnych procesach, a następnie łączą je gęstymi interkonektami.
Wybory w zakresie pakowania bezpośrednio wpływają na latencję, moc i osiągalne częstotliwości — bo odległość i jakość połączeń mają prawie takie samo znaczenie jak prędkość tranzystorów.
Dla akceleratorów AI i wysokiej klasy GPU rachunek pakowania często obejmuje:
To nie są „miłe dodatki”. Świetny die obliczeniowy sparowany ze słabym rozwiązaniem termicznym lub interkonektowym może stracić wydajność w realnych warunkach lub wymagać obniżenia mocy.
Nawet gdy yield waferów się poprawia, yield i moce produkcyjne pakowania mogą stać się czynnikiem ograniczającym — szczególnie dla dużych urządzeń AI, które potrzebują wielu stosów HBM i złożonych substratów.
Jeśli dostawca nie zapewni wystarczającej liczby miejsc na zaawansowane pakowanie lub jeśli montaż multi-die ma słaby yield, klienci mogą stanąć przed opóźnieniami rampy i ograniczonymi wolumenami.
Przy ocenie TSMC vs Samsung Foundry klienci coraz częściej pytają o aspekty pakowania, np.:
W praktyce przewaga węzła i zaufanie klienta wykraczają poza sam krzem: obejmują zdolność do dostarczenia kompletnego, o wysokim yieldzie pakietu w skali.
Przewaga 1–3% w PPA wygląda na decydującą na prezentacji. Dla wielu kupujących nie jest.
Gdy premiera produktu zależy od wąskiego okna, przewidywalne wykonanie może być warte więcej niż nieco lepsza gęstość czy częstotliwość.
Zaufanie to nie mglista uczucie — to pakiet praktycznych zapewnień:
Wiodąca produkcja to nie towar. Jakość wsparcia inżynieryjnego, jasność dokumentacji i siła ścieżek eskalacji mogą zdecydować, czy problem zajmie dwa dni, czy dwa miesiące.
Długoterminowi klienci zwykle cenią sobie:
Firmy próbują zmniejszyć zależność, kwalifikując drugiego foundry. Na zaawansowanych węzłach to jednak drogie i wolne: różne reguły projektowe, inna dostępność IP i de facto drugi port chipu.
Wiele zespołów kończy z dual-sourcingiem jedynie dla węzłów dojrzałych lub mniej krytycznych części.
Zapytaj o to przed podjęciem decyzji:
Jeśli odpowiedzi są mocne, niewielka różnica w PPA często przestaje być decydującym czynnikiem.
Oferta foundry zwykle zaczyna się od ceny za wafer, ale ta liczba to tylko pierwszy element.
To, za co kupujący naprawdę płacą, to dobre układy dostarczone na czas, i kilka czynników decyduje, czy „tańsza” opcja pozostaje tania.
Ceny waferów rosną wraz z nowością i złożonością węzła. Główne dźwignie to:
TCO to miejsce, gdzie wiele porównań się odwraca. Projekt, który potrzebuje mniej re-spinów (mniej tape-outów) oszczędza nie tylko koszty masek, ale miesiące pracy inżynierskiej.
Opóźnienia w harmonogramie mogą być droższe niż jakakolwiek zniżka na waferze — utrata okna produktowego oznacza utracone przychody, nadmiar zapasów lub opóźnioną platformę.
Liczy się też praca inżynierska: jeśli osiągnięcie docelowych taktów lub mocy wymaga intensywnego strojenia i obejść, te koszty pojawią się w zatrudnieniu i czasie.
Na węźle wiodącym kupujący często płacą za rezerwację mocy przerobowych — zobowiązanie gwarantujące dostępność waferów podczas rampy. W prostych słowach to jak rezerwacja miejsc produkcyjnych z wyprzedzeniem.
Komponentem wymiany jest elastyczność: mocniejsze zobowiązania mogą dać lepszy dostęp, ale mniej możliwości szybkiej zmiany wolumenów.
Jeśli jedna opcja ma niższą cenę waferu, ale niższy yield, większą zmienność lub większe ryzyko re-spinów, koszt za dobry egzemplarz może okazać się wyższy.
Dlatego zespoły zakupowe coraz częściej modelują scenariusze: Ile sprzedawalnych układów dostajemy miesięcznie przy naszych docelowych specyfikacjach i co się stanie, jeśli przesuniemy się o kwartał? Najlepsza oferta to ta, która przetrwa te odpowiedzi.
Wybierając foundry na wiodącym węźle, firma wybiera także miejsce, gdzie jej najcenniejszy produkt będzie budowany, wysyłany i potencjalnie opóźniany.
To sprawia, że koncentracja ryzyka to kwestia na poziomie zarządu: zbyt dużo krytycznej pojemności w jednym regionie może zamienić lokalne zakłócenie w globalny brak produktu.
Większość wiodącej produkcji jest skupiona w niewielkiej liczbie lokalizacji. Kupujący martwią się o wydarzenia niezwiązane z inżynierią: napięcia między regionami, zmiany polityki handlowej, sankcje, zamknięcia portów czy nawet ograniczenia wizowe albo logistyczne, które opóźniają instalacje i konserwacje.
Planują też na poważne, ale codzienne zagrożenia — trzęsienia ziemi, burze, przerwy w zasilaniu i ograniczenia wody — bo zaawansowana fabryka to precyzyjny system. Krótkie zakłócenie może rozlać się na opóźnienia w premierach.
Zapowiedzi rozbudowy mocy mają znaczenie, ale ważna jest też redundancja: wiele fabryk skwalifikowanych dla tego samego procesu, zapasowe media i udokumentowana zdolność szybkiego przywrócenia operacji.
Klienci coraz częściej pytają o scenariusze odzyskiwania po awarii, regionalną dywersyfikację pakowania i testów oraz o to, jak szybko foundry może przekierować partie, gdy zakład przestaje działać.
Produkcja węzłów zaawansowanych zależy od długiego łańcucha sprzętu (skanery EUV, narzędzia osadzania, trawienia) i specjalistycznych materiałów.
Kontrole eksportowe mogą ograniczać, dokąd narzędzia mogą być wysłane, co może być serwisowane lub którym klientom można dostarczać. Nawet gdy fabryka działa normalnie, opóźnienia w dostawach narzędzi, części zamiennych czy aktualizacji mogą spowolnić rampę i zmniejszyć dostępną pojemność.
Firmy zwykle łączą kilka podejść:
To nie eliminuje ryzyka, ale zamienia „zakład o firmę” w zarządzalny plan.
„2nm” to mniej pojedyncze zmniejszenie wymiaru, a więcej pakiet zmian, które muszą przyjść razem.
Większość planów 2nm zakłada nową strukturę tranzystora (zwykle gate-all-around / nanosheet) w celu redukcji wycieków i lepszej kontroli przy niskim napięciu.
Coraz częściej polegają też na zasilaniu od spodu (backside power delivery), by uwolnić miejsce na sygnały, plus nowych materiałach i regułach połączeń, aby przewody nie stały się głównym ograniczeniem.
Innymi słowy: nazwa węzła to skrót dla tranzystora + zasilania + okablowania, a nie tylko lepsza litografia.
Ogłoszenie 2nm ma znaczenie tylko wtedy, gdy foundry potrafi (1) osiągać powtarzalne yieldy, (2) dostarczać stabilne PDK i przepływy signoff odpowiednio wcześnie dla klientów oraz (3) zorganizować pakowanie, test i moce przerobowe, by produkty w wolumenie faktycznie mogły się wysłać.
Najlepsza mapa drogowa to ta, która przetrwa prawdziwe tape-outy klientów, a nie tylko wewnętrzne demonstracje.
AI pcha układy w stronę ogromnych die, chipletów i szerokiej przepustowości pamięci — podczas gdy ograniczenia energetyczne faworyzują zyski efektywności zamiast surowej częstotliwości.
To sprawia, że dostarczanie zasilania, termika i zaawansowane pakowanie będą równie ważne jak gęstość tranzystorów. Spodziewaj się, że decyzje o „najlepszym węźle” będą obejmować opcje pakowania i efektywność energetyczną w realnych obciążeniach.
Zespoły, które priorytetyzują sprawdzoną przewidywalność w wolumenie, gotowość EDA/IP i niskie ryzyko harmonogramu, mają tendencję do wyboru TSMC — nawet jeśli to drożej.
Zespoły, które cenią konkurencyjną wycenę, są gotowe do współoptymalizacji projektu z foundry lub chcą strategii drugiego źródła, często rozważają Samsung Foundry — zwłaszcza gdy czas do kontraktu i strategiczna dywersyfikacja są równie ważne co szczytowe PPA.
W obu przypadkach zwycięskie organizacje mają też wewnętrzną standaryzację wykonania: jasne planowanie, szybką iterację i rollback, gdy założenia upadają. Ten sam operacyjny sposób myślenia tłumaczy, dlaczego nowoczesne zespoły deweloperskie adoptują platformy takie jak Koder.ai do szybkiego tworzenia aplikacji end-to-end (React w webie, Go + PostgreSQL na backendzie, Flutter dla mobile) z wdrożeniem i hostingiem — bo szybsza iteracja ma sens tylko wtedy, gdy jest przewidywalna.