良率（Yield）就是一片晶圆上做出来的芯片，最后能通过测试、可以拿去卖的比例。良率八成就意味着另外两成直接报废——它们消耗了同样的机台时间、电力和材料，却一分钱不值。
原理：一炉饼干里的糊点
晶圆（wafer）是一整片圆形硅片，上面像邮票一样排布着几百上千颗芯片裸片（die）。制造要走几百道工序，每一道都可能引入微小缺陷：一粒尘埃、一个针孔。缺陷落在谁的“地盘”上，这颗芯片就废了。
打个比方：一炉烤一百块小饼干，有几块沾了糊点不奇怪；但如果这一炉只烤一块铺满整个烤盘的大饼干，只要任意一个角落有糊点，整块就报废。芯片同理——缺陷密度不变时，裸片面积越大，良率下降得越快，而且不是线性下降，是指数级下降。业界常用的粗略估算就是：良率约等于 e 的负（缺陷密度 × 裸片面积）次方。
这解释了两件事：一是动辄几百平方毫米的 AI 训练芯片，天生良率低、成本高；二是厂商热衷把大芯片拆成多颗小裸片（chiplet）再拼起来——小裸片良率高，拼装虽然麻烦，但总账更划算。
和相邻概念区分一下
| 概念 | 看的是什么 |
|---|---|
| 良率 Yield | 做出来的合格比例 |
| 制程节点 Process Node | 晶体管能做多小多密 |
| 分档 Binning | 合格品里按性能分级卖 |
要特别注意：制程更先进，不等于良率更高。新节点刚量产时良率通常很低，需要花很长时间“爬坡”，这正是新一代芯片早期又贵又缺货的原因。
为什么 HBM 和先进封装被良率卡住
HBM（High Bandwidth Memory）是把多层 DRAM 裸片叠起来，用硅通孔（TSV）连成一体。堆叠是“串联”逻辑：假设单层良率九成，粗算堆八层全部合格的几率约是 0.9 的 8 次方，只剩四成上下。所以必须先筛出“已知合格裸片（KGD）”再往上堆，还得留冗余单元做修复——这些步骤本身就是成本。
先进封装（如中介层 interposer 上的 2.5D 封装）更像“总装”：一颗 GPU 大裸片加几颗 HBM 堆栈，全放在一块很大的中介层上，而中介层本身也是一块大芯片，良率同样被面积拖累。任何一个部件坏掉，整包报废，总良率是各环节良率的连乘。
对从业者和普通人意味着什么
对从业者：谈 AI 算力成本，不能只看芯片设计，还得看良率和封装产能；架构上优先考虑 chiplet、冗余设计和分档销售，采购时用“每美元有效算力”而不是峰值算力做比较。
对普通人：新闻里说的 GPU 缺货、产能紧张，瓶颈往往在先进封装环节，而不是光刻机本身。具体工艺与产能数据各家口径不同，以官方页面为准。