「知識分享」芯片3nm制程會面臨哪些挑戰？

在半導體制造廠，要跟上摩爾定律不僅僅是一場經濟斗爭。這也是一個過程控制技術的問題。

半導體工業的繁榮是基于一個非常簡單的概念：使晶體管更小。從晶體管的發明到現在，這種方法就像一個無底洞，每一個新的節點都會帶來更多的錢。

摩爾定律將半導體工業推向了這一步。圖片使用由下一個站臺

現在，隨著制造商接近3nm，制造業和經濟壁壘使得這一方法更加復雜。AAC曾有機會與為半導體制造廠開發設備的應用材料公司（Applied Materials）坐下來，聽取他們希望能為半導體行業注入活力的新工藝控制。

同時歷史上，隨著新節點的出現，設計成本一直在增加，這些成本現在正呈指數級增長。

據麥肯錫公司稱，在16nm節點設計集成電路的總成本，包括架構、驗證和IP認證，大約花費1.04億美元。向前跳到5nm，我們已經達到了2.97億美元。5億美元即將以3百萬美元的價格出現。

研發和制造新型集成電路節點的成本呈指數級增長。圖片使用由麥肯錫咨詢公司

然而，在許多方面，唯一比將晶體管縮小到3nm節點更昂貴的事情是制造能夠實際生產這些晶體管的制造設備。麥肯錫的同一份報告告訴我們，在16nm節點建造和裝備一個晶圓廠的成本是13億美元。在5nm，我們已經達到了54億美元，而在未來的3nm中可能會有100億美元。

這些設備的許多成本來自于對支持較小節點制造的新工具的需求；例如，雖然EUV工具現在對于較小的節點來說是至關重要的（也是昂貴的）必需品，但是對于大型節點來說，它們并不存在。

半導體工廠所面臨的技術和經濟挑戰已經變得如此巨大，以至于o只有大公司才有能力在這場游戲中占有一席之地 .

半導體設計和制造成本不斷增加的直接必然結果是效率變得比以往任何時候都重要。這樣想吧：因為運營一家工廠每天要花費數百萬美元，任何停工都是有害的. 由于這個原因，許多晶圓廠將價值數百萬美元的晶圓作為閑置庫存，因為他們寧愿承擔這些成本，也不愿承擔與停工相關的成本。

工廠利用率與不同補貼水平的盈虧平衡時間。圖片使用由麥肯錫咨詢公司

麥肯錫和公司的報告顯示，如果沒有政府補貼，5納米級的晶圓廠將需要5年以上的時間來實現投資盈虧平衡，即使其利用率為100%。當利用率降低到50%時，即使是一個獲得高達20億美元補貼的晶圓廠也需要10年以上才能實現盈虧平衡。

這些陡峭的經濟壁壘甚至抑制了企業參與其中的積極性，進一步鞏固了一些富有的公司和國家的產業。

這些工廠一直在尋找提高速度和產量效率的方法。應用材料公司旨在通過將人工智能和數據科學應用于晶圓檢驗過程 .

在現代半導體設備中，缺陷檢測可能是一個昂貴的過程。使用的圖像由Applied Materials提供

他們的一個平臺光線，利用數據科學和光學來執行更先進的晶圓檢驗。通過收集更多的產量關鍵數據，該公司相信它可以將捕獲關鍵缺陷的成本降低三倍，并在同一過程中提高產量。

過程控制的另一個元素，SEMVision系統，是一種eBeam審查技術，它使用第三個元素來訓練光線系統：ExtractAI。

ExtractAI系統使用人工智能將成品缺陷與高端掃描儀產生的一般噪音區分開來。事實上，該系統工作得非常好，以至于該公司報告說，在只檢查了0.001%的樣品后，就能夠識別出晶圓上所有潛在的缺陷。

光線、提取器和SEMVision這三個元素使用光學來捕捉更多的成品率數據，可快速地對晶圓缺陷進行分類。

晶圓廠的主要任務是快速識別晶圓廠的缺陷。像那些由應用材料公司推出的工具，似乎可以在降低成本的同時保證生產周期的準時性。