2025年將改變半導體行業(yè)的大趨勢

生成式人工智能 (AI) 是推動(dòng)從芯片技術(shù)到軟件應用等各方面發(fā)展的主要因素之一。它還改進(jìn)了開(kāi)發(fā)工作流程。這項技術(shù)的基礎是用于制造推動(dòng)這場(chǎng)革命的電子產(chǎn)品的材料。

展望今年的發(fā)展前景，筆者與默克集團電子業(yè)務(wù)部門(mén) EMD Electronics 分子間服務(wù)總裁 Ganesh Panaman 討論了推動(dòng)半導體行業(yè)發(fā)展的大趨勢。

哪些大趨勢正在推動(dòng)半導體行業(yè)恢復增長(cháng)？

自生成式人工智能出現以來(lái)，用戶(hù)見(jiàn)證了它的變革能力。對于半導體行業(yè)來(lái)說(shuō)，它既帶來(lái)了挑戰，也帶來(lái)了機遇?，F在，用戶(hù)可以利用人工智能和機器學(xué)習來(lái)識別和優(yōu)化更智能的材料，以提高效率。然而，人工智能解決方案需要更多的功率和存儲空間，這帶來(lái)了制造更小、更快、更強大的芯片的挑戰。

隨著(zhù)芯片變得越來(lái)越復雜，幾個(gè)原子將決定整個(gè)芯片的功能。我們需要新材料和增強當前使用的材料，以實(shí)現更高性能的設備（圖 1）。

圖 1AI 和其他數字解決方案需要更多的功率和存儲空間，這給制造更小、更快、更強大的芯片帶來(lái)了挑戰。因此，我們需要能夠實(shí)現更高性能設備的新材料和工藝。

此外，可穿戴設備已成為日常生活中的常態(tài)，尤其是眼鏡。這些新設備需要更精簡(jiǎn)的解決方案來(lái)支持 AR 和 VR（增強現實(shí)和虛擬現實(shí)）操作，新技術(shù)使這些操作可以在更小的設備內運行。

最后，全球關(guān)注可再生能源，可持續性正在推動(dòng)對太陽(yáng)能電池板、能源存儲系統和高效電源管理設備等應用的需求。

將人工智能推向邊緣（例如 AR 眼鏡、自動(dòng)駕駛汽車(chē)的實(shí)時(shí)大量數據處理）不僅需要根據摩爾定律進(jìn)行擴展，還需要替代架構（例如神經(jīng)形態(tài)計算和量子計算）來(lái)超越功率和內存的限制。鑒于生成式人工智能的成功，這一趨勢將以前所未有的方式加速。

為什么半導體行業(yè)正處于「材料時(shí)代」？

技術(shù)變革要求半導體行業(yè)重新考慮如何為下一代芯片設計材料。替代架構、改進(jìn)的性能以及對高帶寬內存訪(fǎng)問(wèn)的需求將需要傳統的擴展方法和新材料、異質(zhì)集成、先進(jìn)封裝和設備設計以及材料協(xié)同優(yōu)化。多組分氧化物、硫族化物、透明導電氧化物、2D 材料和其他多組分合金在設備路線(xiàn)圖中變得越來(lái)越常見(jiàn)。

為了進(jìn)一步增強半導體器件的固有性能，越來(lái)越需要在更高的抽象層次上共同優(yōu)化器件和材料技術(shù)。這標志著(zhù)材料研究方法論的一個(gè)轉折點(diǎn)（圖 2）。

圖 2 隨著(zhù)半導體設備變得越來(lái)越復雜，實(shí)現原子級精度變得越來(lái)越重要。

傳統上，新材料的發(fā)現依賴(lài)于艱巨、反復且昂貴的實(shí)驗室合成和測試過(guò)程，涉及半導體制造商、工具制造商和材料供應商。隨著(zhù)人工智能將對半導體的需求推向前所未有的水平，這種模式面臨著(zhù)挑戰，需要滿(mǎn)足快速、共同優(yōu)化和高效引入和擴展新材料的需求。

EMD Electronics 等材料供應商處于引領(lǐng)這些創(chuàng )新努力的有利位置，可以加速增長(cháng)，同時(shí)降低引入新材料帶來(lái)的風(fēng)險。

材料智能涉及在原子和分子水平上對材料的科學(xué)理解和工程設計，以及集成數字技術(shù)以?xún)?yōu)化材料特性、性能和制造工藝。

通過(guò)將人工智能和機器學(xué)習算法應用于這些數據，EMD Electronics 可以預測各種條件下的材料行為，確定特定應用的最佳材料成分，并提高制造效率。這種獨特的能力使得能夠在正確的地點(diǎn)、正確的時(shí)間生產(chǎn)出具有正確質(zhì)量的正確材料。

材料將把其推動(dòng)作用從前端擴展到價(jià)值鏈的其他創(chuàng )新熱點(diǎn)，例如異構集成。半導體行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)摩爾定律受到挑戰的時(shí)代。對更快、更節能的計算的追求正在改變半導體行業(yè)。隨著(zhù)我們從節點(diǎn)驅動(dòng)轉向整個(gè)價(jià)值鏈的系統范圍方法，涉及進(jìn)一步的多樣化和專(zhuān)業(yè)化，系統地尋求材料的下一個(gè)發(fā)展至關(guān)重要。

如何實(shí)現芯片制造商的技術(shù)路線(xiàn)圖？

EMD Electronics 正在開(kāi)發(fā)先進(jìn)材料和工藝，以推動(dòng)半導體器件的不斷小型化。極紫外 (EUV) 光刻技術(shù)的創(chuàng )新對于制造更小、更密集的晶體管至關(guān)重要。尖端光刻膠和圖案化解決方案的開(kāi)發(fā)有助于形成精確的納米級圖案，這對于縮小器件幾何形狀至關(guān)重要。

為了克服傳統平面縮放的局限性，垂直堆疊技術(shù)（例如 3D NAND 和背面電源通過(guò)硅通孔傳輸）變得越來(lái)越重要。先進(jìn)的介電和金屬化解決方案可確?？煽?、高效的垂直互連。蝕刻和沉積工藝的創(chuàng )新使多層結構的精確構建成為可能，從而在更小的占用空間內實(shí)現更高的內存密度和增強的性能。

隨著(zhù)半導體器件變得越來(lái)越復雜，實(shí)現原子級精度變得越來(lái)越重要。材料行業(yè)處于開(kāi)發(fā)原子層沉積 (ALD) 和原子層蝕刻 (ALE) 技術(shù)的前沿，這些技術(shù)在原子尺度上提供了對材料特性和厚度的無(wú)與倫比的控制。這些技術(shù)對于制造具有出色均勻性和精度的超薄膜和界面至關(guān)重要，包括高縱橫比和地形挑戰性特征。

此外，二維材料和量子點(diǎn)等新型材料的進(jìn)步正在擴大設備復雜性和功能的可能性。

這些創(chuàng )新共同推動(dòng)芯片制造商推進(jìn)其技術(shù)路線(xiàn)圖，在下一代半導體設備中實(shí)現更高的性能、更高的效率和新的功能。

人工智能、機器學(xué)習和數據分析在材料智能新時(shí)代發(fā)揮著(zhù)怎樣的作用？

全球數據格局正在呈指數級增長(cháng)，這為我們提供了前所未有的機會(huì )，能夠更深入地了解我們的生產(chǎn)流程和材料。然而，處理如此大量的數據本身就很復雜，這帶來(lái)了挑戰，需要創(chuàng )新的解決方案。EMD Electronics 使用 AI 來(lái)開(kāi)發(fā)能夠更高效地運行 AI 平臺的解決方案。

隨著(zhù) QC 參數的數量不斷增加，不能固守幾十年前的過(guò)時(shí)數據分析方法。適應和采用先進(jìn)的分析方法對于控制相關(guān)參數和防止成本呈指數級增長(cháng)至關(guān)重要?？茖W(xué)家和工程師使用最先進(jìn)的數字工具，結合 Intermolecular 服務(wù)的強大功能來(lái)推動(dòng)現代技術(shù)的發(fā)展。

通過(guò)利用先進(jìn)的設備測試功能對設備和材料進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化，我們能夠充分利用人工智能在科學(xué)發(fā)現中的潛力。這推動(dòng)了人工智能的進(jìn)一步發(fā)展，并加速了各個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng )新。

通過(guò)研究不同材料、工藝和設備架構之間的相互作用，可以在早期階段找到表現出卓越性能的解決方案。我們在 DRAM 電容器堆棧工程、ALE 和神經(jīng)啟發(fā)計算等領(lǐng)域的工作充分體現并展示了這種數字化轉型。

利用快速發(fā)展的材料建模和發(fā)現數字工具，還可以擴大探索空間的廣度和深度，并有效地識別推動(dòng)芯片制造商創(chuàng )新的新分子和集成解決方案。

此外，加速材料創(chuàng )新需要獲取和處理大量數據的能力。此類(lèi)過(guò)程需要量子計算和神經(jīng)形態(tài)計算等先進(jìn)計算平臺來(lái)識別新型化學(xué)物質(zhì)和材料。

這還需要高吞吐量和組合能力，以及快速制作原型和測試設備的能力，例如在分子間設施中擁有的設備。我們與 PsiQuantum 的合作是一個(gè)很好的例子，展示了我們如何通過(guò)開(kāi)拓新材料實(shí)現量子計算的巨大改進(jìn)。

量子計算機規?；年P(guān)鍵部件是單光子探測器 (SPD)。這需要具有超導性的薄膜，且只能在極低溫度 (<10K) 下實(shí)現，這使得系統規?；兊镁哂刑魬鹦?。

在 Intermolecular，我們成功識別出有前景的塊狀超導體，將其擴展為薄膜，并優(yōu)化堆棧。結果證明了創(chuàng )紀錄的 SPD 性能，我們將繼續創(chuàng )新，以證明這種第二代材料的臨界溫度有了顯著(zhù)改善。