「知識分享」芯片3nm制程會面臨哪些挑戰(zhàn)？

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

半導體工業(yè)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(fā)明到現(xiàn)在，這種方法就像一個無底洞，每一個新的節(jié)點都會帶來更多的錢。

摩爾定律將半導體工業(yè)推向了這一步。圖片使用由下一個站臺

現(xiàn)在，隨著制造商接近3nm，制造業(yè)和經(jīng)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(fā)設(shè)備的應(yīng)用材料公司（Applied Materials）坐下來，聽取他們希望能為半導體行業(yè)注入活力的新工藝控制。

同時歷史上，隨著新節(jié)點的出現(xiàn)，設(shè)計成本一直在增加，這些成本現(xiàn)在正呈指數(shù)級增長。

據(jù)麥肯錫公司稱，在16nm節(jié)點設(shè)計集成電路的總成本，包括架構(gòu)、驗證和IP認證，大約花費1.04億美元。向前跳到5nm，我們已經(jīng)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(xiàn)。

研發(fā)和制造新型集成電路節(jié)點的成本呈指數(shù)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(jié)點更昂貴的事情是制造能夠?qū)嶋H生產(chǎn)這些晶體管的制造設(shè)備。麥肯錫的同一份報告告訴我們，在16nm節(jié)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(jīng)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(shè)備的許多成本來自于對支持較小節(jié)點制造的新工具的需求；例如，雖然EUV工具現(xiàn)在對于較小的節(jié)點來說是至關(guān)重要的（也是昂貴的）必需品，但是對于大型節(jié)點來說，它們并不存在。

半導體工廠所面臨的技術(shù)和經(jīng)濟挑戰(zhàn)已經(jīng)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(shè)計和制造成本不斷增加的直接必然結(jié)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(shù)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(shù)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(guān)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(xiàn)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(xiàn)盈虧平衡。

這些陡峭的經(jīng)濟壁壘甚至抑制了企業(yè)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(chǎn)業(yè)。

這些工廠一直在尋找提高速度和產(chǎn)量效率的方法。應(yīng)用材料公司旨在通過將人工智能和數(shù)據(jù)科學應(yīng)用于晶圓檢驗過程 .

在現(xiàn)代半導體設(shè)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(shù)據(jù)科學和光學來執(zhí)行更先進的晶圓檢驗。通過收集更多的產(chǎn)量關(guān)鍵數(shù)據(jù)，該公司相信它可以將捕獲關(guān)鍵缺陷的成本降低三倍，并在同一過程中提高產(chǎn)量。

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

ExtractAI系統(tǒng)使用人工智能將成品缺陷與高端掃描儀產(chǎn)生的一般噪音區(qū)分開來。事實上，該系統(tǒng)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(shù)據(jù)，可快速地對晶圓缺陷進行分類。

晶圓廠的主要任務(wù)是快速識別晶圓廠的缺陷。像那些由應(yīng)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(chǎn)周期的準時性。