第408章 出道即巔峰，還怕把同行打死。
重生2004：我寫字能賺錢 作者：520農民 投票推薦 加入書簽 留言反饋
2010年，世界主流的芯片製程工藝大約在32nm到45nm之間，許多高端處理器和圖形芯片采用這個範圍的製程。
最先進的商用芯片製程，則達到了32nm。
比如，鷹特爾在2010年初推出了32nm製程的westmere架構處理器。
ibm、globalfoundries和四星的聯盟也在2010年開始量產32nm芯片。
值得一提的是，移動設備芯片的製程通常落後於高性能處理器。
在2010年時，很多移動芯片還在使用45nm或更大的製程。
當然，
32nm是當前最先進的量產製程，但更先進的製程已經在研發中，比如22nm製程正在積極開發，預計在接下來的1-2年內投入生產。
16\/14nm 也在研究中，但要到幾年後才能商用。
芯片發展非常迅速。
到了2020年，主流的芯片製程工藝大約在7nm到14nm之間。
許多高端處理器、移動芯片和圖形處理器都采用這個範圍的製程。
最先進的商用芯片製程，已經達到了5nm。
苔積電在2020年開始量產5nm芯片，平果a14 bionic處理器是首批采用這一製程的產品之一。
四星也在2020年底開始量產5nm芯片。
而此時非常牛比的鷹特爾，主要在14nm和10nm製程，但在先進製程上落後於競爭對手。
當然，市場上流通的，主要還是14nm和28nm製程。
如果未來汽車想實現智能駕駛lv2，可能就需要22nm製程工藝製作車機芯片了。
如今，
郝強掌握的ebl光刻機製作工藝，以目前的技術，已經可以實現14nm製程，也是成本最低。
當然，製程縮小，更先進的3nm和2nm製程也不是問題。
隻不過，製作成本要高許多。
通常來說，
14nm製程，通常需要9n（99.%）或更高純度的單晶矽。
3nm製程，可能需要11n（99.%）或更高純度的單晶矽。
2nm製程，可能需要11n+（99.%以上）的超高純度單晶矽。
ebl光刻機的確具有製造更先進芯片的潛力，包括1.4nm和1nm等製程。
隻要3d封裝技術、芯片堆疊等配套技術能夠跟上，這些更小製程的實現將指日可待。
可以說，郝強選擇的ebl光刻機和相關芯片製造工藝，在未來幾十年內都有望保持世界第一地位。
根據當前的研發進度，未來科技集團要實現14nm製程的芯片量產，預計需要至少兩年時間。
時間點也到了2012年，市場上主流芯片可能已達到28nm製程，頂尖產品或將達到22nm，甚至14nm製程。
在這種情況下，郝強可以考慮先從14nm製程入手。
出道即巔峰！
將這一技術應用於汽車芯片，其水平將與2023年的頂尖汽車芯片相當。
當然，他也想直接批量生產7nm，低價銷售，直接把國際同行給幹死。
隻不過，事情不是那麽簡單。
傾銷銷售，老外也可以限製進口，或者以其他手段圍剿未來科技集團。
還是保守起見，穩一點好，必須考慮自身安全。
把老外逼急了，啥事都能幹出來。
所以啊，還是給競爭對手留點希望。
底牌都沒有，還打不死人家，這隱患太大了。
畢竟芯片對一個國家來說太重要了，它跟其他行業不一樣，某些國家可不想看到樺國在這領域領先他們太多。
同時，高起點也意味著更大的研發難度和更長的開發周期。
入門太高了，而且沒什麽研發經驗，可不是什麽好事。
此外，他怕趕不及，萬一未來兩三年內被限製的話，可能會影響汽車廠的生存，進而影響整體戰略布局。
因此，一個更務實的方案是先研發一款能夠應對當前挑戰的自主芯片。
這不僅可以解決眼前的困境，還能積累寶貴的實戰經驗，為未來更先進芯片的研發奠定基礎。
這種漸進式的發展策略，既能確保短期目標的實現，又為長期技術領先留下了充足的發展空間。
“嗯，就這麽決定了，先從14nm製程入手！”
“先解決汽車車機芯片！”
郝強搞清楚這三個技術後，然後確定選擇。
不過，他還不能融合技術。
7級技術商店的技術，還差eda軟件沒有研製出來。
按照寫字係統的規則，上一級的技術研製出來後，才能融合新的技術。
“eda軟件項目還沒完成，但也快了！”
“接下來的這段時間，主要精力放在這個項目上。”
郝強暗道，他擁有新的技術，對未來更加期待了。
鷹偉達、鷹特爾、四星、平果、ibm、膏通，你們先等著！
特別是膏通公司，他們公司的汽車芯片就是從這個公司購買的。
非常貴，一套下來（包括自動駕駛芯片、車載信息娛樂係統芯片、車載網絡和通信芯片、動力係統控製芯片等），約4000美元。
沒法講價，愛要不要。
而且，看到未來汽車賣得好，還漲價了。
郝強被人拿捏，感覺很不痛快。
但是，未來科技集團隻能接受。
剛開始，貴也就無所謂了，他厭惡的是，看到未來汽車賣得好，就跟著漲價。
就跟租鋪麵做生意一樣，生意好了，房東趁機漲租金。
次日，
郝強正式組建汽車芯片項目團隊。
設計一款頂尖的汽車芯片是一項複雜的工程，需要大量的人力資源投入。
1. 核心芯片設計團隊（包括架構師、數字設計工程師、模擬設計工程師等）：50-100人
2. 驗證和測試團隊：30-60人
3. 軟件開發團隊（開發驅動程序、中間件、應用程序接口等）：50-100人
4. 係統集成團隊（負責芯片與其他車載係統的集成）：20-40人
5. 安全和加密專家：10-20人
6. 人工智能和機器學習專家：20-40人
除此之外，還有負責芯片的物理設計和製造過程的硬件工程師，熱管理和功耗優化專家等。
總計需求人數至少200人。
這個估計是針對一個大型、綜合性的汽車芯片項目。
某些專注於特定功能的芯片可能需要較少的人員。
當然，實際人數可能會隨項目進展而波動，在某些階段可能需要更多人員。
另外，隨著人工智能和自動化工具的發展，未來可能會影響所需的人員數量和結構。
在組建eda軟件項目的時候，郝強就讓人事部招聘了一部分相關人才，大概有三四十人。
除了這個項目，還有芯片製造和工藝人才約500人、芯片輔助設備研發人才約100人。
如今，芯片項目正式啟動，是向全國挖人才的時候了。
隻要是人才，郝強就舍得砸錢趕進度。
這次大規模招聘，主要還是委托各獵頭公司進行。
接下來的幾天，與未來科技集團合作過的獵頭公司又收到新的委托。
“芯片專家年薪百萬起步？臥靠，你們公司真土豪！那得從研究所挖人了，我們親自出馬。”
“五年工作經驗的模擬設計工程師年薪三十六萬元以上？”
“明白了，隻要有工作經驗的，現場筆試。”
各獵頭公司接到委托資料後，被未來科技集團的薪酬報價給震驚了。
隻要能挖到人，特別是頂尖人才，價格你來出。
不怕未來科技集團給不起價，怕你不敢出價。
對獵頭公司來說，隻要完成一單，就能拿到候選人15%年薪以上的酬勞。
年薪越高，中介酬勞比例越低。
當然，也不是那麽容易完成的，未來科技集團要筆試和麵試。
要是提供的候選人絕大部分不符合要求，那直接取消合作。
最先進的商用芯片製程，則達到了32nm。
比如，鷹特爾在2010年初推出了32nm製程的westmere架構處理器。
ibm、globalfoundries和四星的聯盟也在2010年開始量產32nm芯片。
值得一提的是，移動設備芯片的製程通常落後於高性能處理器。
在2010年時，很多移動芯片還在使用45nm或更大的製程。
當然，
32nm是當前最先進的量產製程，但更先進的製程已經在研發中，比如22nm製程正在積極開發，預計在接下來的1-2年內投入生產。
16\/14nm 也在研究中，但要到幾年後才能商用。
芯片發展非常迅速。
到了2020年，主流的芯片製程工藝大約在7nm到14nm之間。
許多高端處理器、移動芯片和圖形處理器都采用這個範圍的製程。
最先進的商用芯片製程，已經達到了5nm。
苔積電在2020年開始量產5nm芯片，平果a14 bionic處理器是首批采用這一製程的產品之一。
四星也在2020年底開始量產5nm芯片。
而此時非常牛比的鷹特爾，主要在14nm和10nm製程，但在先進製程上落後於競爭對手。
當然，市場上流通的，主要還是14nm和28nm製程。
如果未來汽車想實現智能駕駛lv2，可能就需要22nm製程工藝製作車機芯片了。
如今，
郝強掌握的ebl光刻機製作工藝，以目前的技術，已經可以實現14nm製程，也是成本最低。
當然，製程縮小，更先進的3nm和2nm製程也不是問題。
隻不過，製作成本要高許多。
通常來說，
14nm製程，通常需要9n（99.%）或更高純度的單晶矽。
3nm製程，可能需要11n（99.%）或更高純度的單晶矽。
2nm製程，可能需要11n+（99.%以上）的超高純度單晶矽。
ebl光刻機的確具有製造更先進芯片的潛力，包括1.4nm和1nm等製程。
隻要3d封裝技術、芯片堆疊等配套技術能夠跟上，這些更小製程的實現將指日可待。
可以說，郝強選擇的ebl光刻機和相關芯片製造工藝，在未來幾十年內都有望保持世界第一地位。
根據當前的研發進度，未來科技集團要實現14nm製程的芯片量產，預計需要至少兩年時間。
時間點也到了2012年，市場上主流芯片可能已達到28nm製程，頂尖產品或將達到22nm，甚至14nm製程。
在這種情況下，郝強可以考慮先從14nm製程入手。
出道即巔峰！
將這一技術應用於汽車芯片，其水平將與2023年的頂尖汽車芯片相當。
當然，他也想直接批量生產7nm，低價銷售，直接把國際同行給幹死。
隻不過，事情不是那麽簡單。
傾銷銷售，老外也可以限製進口，或者以其他手段圍剿未來科技集團。
還是保守起見，穩一點好，必須考慮自身安全。
把老外逼急了，啥事都能幹出來。
所以啊，還是給競爭對手留點希望。
底牌都沒有，還打不死人家，這隱患太大了。
畢竟芯片對一個國家來說太重要了，它跟其他行業不一樣，某些國家可不想看到樺國在這領域領先他們太多。
同時，高起點也意味著更大的研發難度和更長的開發周期。
入門太高了，而且沒什麽研發經驗，可不是什麽好事。
此外，他怕趕不及，萬一未來兩三年內被限製的話，可能會影響汽車廠的生存，進而影響整體戰略布局。
因此，一個更務實的方案是先研發一款能夠應對當前挑戰的自主芯片。
這不僅可以解決眼前的困境，還能積累寶貴的實戰經驗，為未來更先進芯片的研發奠定基礎。
這種漸進式的發展策略，既能確保短期目標的實現，又為長期技術領先留下了充足的發展空間。
“嗯，就這麽決定了，先從14nm製程入手！”
“先解決汽車車機芯片！”
郝強搞清楚這三個技術後，然後確定選擇。
不過，他還不能融合技術。
7級技術商店的技術，還差eda軟件沒有研製出來。
按照寫字係統的規則，上一級的技術研製出來後，才能融合新的技術。
“eda軟件項目還沒完成，但也快了！”
“接下來的這段時間，主要精力放在這個項目上。”
郝強暗道，他擁有新的技術，對未來更加期待了。
鷹偉達、鷹特爾、四星、平果、ibm、膏通，你們先等著！
特別是膏通公司，他們公司的汽車芯片就是從這個公司購買的。
非常貴，一套下來（包括自動駕駛芯片、車載信息娛樂係統芯片、車載網絡和通信芯片、動力係統控製芯片等），約4000美元。
沒法講價，愛要不要。
而且，看到未來汽車賣得好，還漲價了。
郝強被人拿捏，感覺很不痛快。
但是，未來科技集團隻能接受。
剛開始，貴也就無所謂了，他厭惡的是，看到未來汽車賣得好，就跟著漲價。
就跟租鋪麵做生意一樣，生意好了，房東趁機漲租金。
次日，
郝強正式組建汽車芯片項目團隊。
設計一款頂尖的汽車芯片是一項複雜的工程，需要大量的人力資源投入。
1. 核心芯片設計團隊（包括架構師、數字設計工程師、模擬設計工程師等）：50-100人
2. 驗證和測試團隊：30-60人
3. 軟件開發團隊（開發驅動程序、中間件、應用程序接口等）：50-100人
4. 係統集成團隊（負責芯片與其他車載係統的集成）：20-40人
5. 安全和加密專家：10-20人
6. 人工智能和機器學習專家：20-40人
除此之外，還有負責芯片的物理設計和製造過程的硬件工程師，熱管理和功耗優化專家等。
總計需求人數至少200人。
這個估計是針對一個大型、綜合性的汽車芯片項目。
某些專注於特定功能的芯片可能需要較少的人員。
當然，實際人數可能會隨項目進展而波動，在某些階段可能需要更多人員。
另外，隨著人工智能和自動化工具的發展，未來可能會影響所需的人員數量和結構。
在組建eda軟件項目的時候，郝強就讓人事部招聘了一部分相關人才，大概有三四十人。
除了這個項目，還有芯片製造和工藝人才約500人、芯片輔助設備研發人才約100人。
如今，芯片項目正式啟動，是向全國挖人才的時候了。
隻要是人才，郝強就舍得砸錢趕進度。
這次大規模招聘，主要還是委托各獵頭公司進行。
接下來的幾天，與未來科技集團合作過的獵頭公司又收到新的委托。
“芯片專家年薪百萬起步？臥靠，你們公司真土豪！那得從研究所挖人了，我們親自出馬。”
“五年工作經驗的模擬設計工程師年薪三十六萬元以上？”
“明白了，隻要有工作經驗的，現場筆試。”
各獵頭公司接到委托資料後，被未來科技集團的薪酬報價給震驚了。
隻要能挖到人，特別是頂尖人才，價格你來出。
不怕未來科技集團給不起價，怕你不敢出價。
對獵頭公司來說，隻要完成一單，就能拿到候選人15%年薪以上的酬勞。
年薪越高，中介酬勞比例越低。
當然，也不是那麽容易完成的，未來科技集團要筆試和麵試。
要是提供的候選人絕大部分不符合要求，那直接取消合作。