AI芯片的纳米制程需求因应用场景和厂商技术能力而异，主要分为以下四类：

1. 主流制程节点

   • 14-16纳米 ：拜登政府拟将出口限制从7纳米提高到14-16纳米，适用于AI应用。中国已宣布14纳米制程完全自主可控，12纳米实现90%自主可控。

   • 4纳米 ：芯驰科技发布的AI座舱芯片X10采用4纳米制程，性能和功耗显著优于7nm/5nm芯片，支持本地部署大模型。

2. 先进制程趋势

   • 3纳米 ：OpenAI计划采用台积电3纳米工艺量产自研AI芯片，但需克服高成本和供应链限制。

   • 1.6纳米 ：OpenAI曾与台积电合作探索1.6纳米工艺，但具体进展未明确。

3. 技术挑战与成本

   • 7纳米以下制程（如3纳米）需极紫外光刻技术，成本极高且目前主要由阿斯麦供应，仅适用于极少数高端场景。

   • 4纳米及以下制程需突破光刻精度、材料稳定性等技术瓶颈，目前仍处于研发阶段。

总结 ：AI芯片纳米制程选择需平衡性能、成本和供应链稳定性。当前主流为14-16纳米，3纳米等先进制程仅适用于特定场景且面临技术挑战。