欧洲芯片的心脏–德国萨克森硅谷_欧洲_硅谷

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2021年3月，英飞凌集团宣告将扩建其在德累斯顿的生产工业，并承诺在未来数年内投资24亿欧元。
博世集团位于德累斯顿的半导体工厂于今年6月正式开工，并宣言向其工厂投资10亿欧元。
美国格芯集团也在今年宣告为其在德国的工厂投资约14亿美元。
在环球芯片短缺的情形下，德国萨克森硅谷是如何得到浩瀚紧张芯片制造商的青睐？在“欧洲数字主权”的计策背景下，萨克森硅谷在环球半导体行业的前景如何？

萨克森硅谷位于德国东部萨克森州首府德累斯顿，是欧洲最大、天下第五大的微电子家当集聚区，拥有德国最大芯片制造商英飞凌等有名本土半导体企业，以及天下有名半导体企业格芯、博世在此设立的最前辈的芯片工厂。
除了微电子，萨克森硅谷还是节能系统、纳米电子、纳米技能、下一代通信、有机和柔性电子以及智能系统领域的公司和研究机构的枢纽。

回顾萨克森硅谷的崛起进程，不难明得近期环球芯片短缺的背景下，萨克森硅谷得到芯片大厂青睐的缘故原由。
第一，萨克森州拥有良好的工业根本和根本科研水平。
1886年化学家克莱门斯·温克勒在弗莱堡创造了第一个半导体材料“锗”后，1966年半导体核心原材料硅片在弗莱堡正式开始生产。
1998年至2000年，德累斯顿英飞凌公司与摩托罗拉的合伙企业开始向客户供应基于300毫米技能的64兆动态随机访问储存器。
第二，萨克森州在1990年后通过经济改革重生。
当时德累斯顿转入市场经济，引进了新的法律制度和西德的资金，吸引了摩托罗拉、大众汽车、空中客车公司、日本凸版等公司在此投资，以及英飞凌、世创和格芯相继入驻。
此外，萨克森州政府也补贴了大量资金，创立了精简的官僚机构来支持萨克森硅谷发展微电子家当。

自2009年来，德累斯顿芯片技能类群一贯在持续增长。
如今，萨克森州的开姆尼茨-佛莱贝格-德累斯顿地区已成为欧洲芯片生产最主要的地区之一。
博世已宣言在德累斯顿建立一个大型物联网芯片工厂，该公司已向新工厂投入了约10亿欧元，这是其130年历史上最大的单项投资。
美国格芯公司在德累斯顿的厂区也正在扩建。
该地区拥有的高密度的芯片制造商、工程公司和研究机构为它带来了强大的竞争上风。

打造具有竞争力的欧洲家当生态是“欧洲数字主权”的主要内容。
欧盟近期将微电子列为了强化“技能主权”的核心之一。
欧盟《2030数字指南针》（2030 Digital Compass）为未来10年欧洲的半导体家当发展提出两项目标：“截止到2030年，欧洲前辈和可持续半导体的生产总值将至少占环球生产总值的20%；占领2nm工艺，能效至少翻10倍。
”为确保欧洲的芯片供应，欧盟操持在2022年落实《欧洲芯片法案》（European Chip Act），以削弱欧洲对亚洲和美国芯片制造商的依赖。

在“欧洲数字主权”的计策背景下，萨克森硅谷得到了来自欧盟和德国联邦政府从家当政策到公共资金的切实支持。

欧盟层面，2020年12月初推出了“欧洲共同利益的主要项目”(Important Projects of Common European Interests, IPCEIs)，以扩大资金补助以及支持私营企业对微电子进行投资。
16个欧盟国家（包括德国、法国、意大利和荷兰）已宣告在此项目上缔盟，估量各国政府会根据企业须要投入150亿至500亿欧元扶持干系家当。
德国目前正从欧盟预算中得到总计100亿欧元的声援。
为了能够利用操持中的资金，德国现在已经提出了32个得当的项目。
联邦政府层面，新政府承诺将“在全体代价链上为该行业供应足够的财政支持，以确保、加强和扩展这一关键技能。
”博世在萨克森新芯片工厂的投资也得到了联邦政府2亿欧元的支持。

萨克森硅谷助力“欧洲数字主权”子领域半导系统编制造的前景尚不明朗。
一方面，萨克森芯片制造水平和台湾、韩国比起来差距较大。
目前台积电以及三星拥有唯一一家可以制造最前辈的5纳米芯片的铸造厂，而萨克森硅谷目前芯片制造水平大约只有到14纳米。
另一方面，欧洲智库Bruegel的研究指出欧洲在投资规模方面仍掉队于美国或日本，而仅仅增加生产地点的数量并不能自动地降落依赖性和提高数字主权，“纵然半导体行业的子部门在本地大规模扩展，环球依赖性仍旧存在。
”德国智库Stiftung Neue Verantwortung (SNV)的技能和地缘政治项目主管Jan-Peter Kleinhans也表示，在德国培植更多晶圆厂本色上并不能彻底避免未来的供应紧，也不会完备降落欧盟对国外芯片的依赖。

去年下半年的“缺芯”危急让欧盟决心改变欧洲对付亚洲制造的半导体芯片的依赖以及芯片生产长期投资不敷的局势。
德国萨克森硅谷在此计策支配下得到了来自欧盟和德国联邦政府的大力支持并被寄予厚望助力“欧洲数字主权”子领域半导系统编制造的工业前景。
只管如此，为萨克森硅谷注入巨额补贴也很难在短期改变欧洲在环球芯片行业的地位。

本文作者：

殷嘉宜

本文选自《人工智能资讯周报》第158期，转载请注明出处

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