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应用材料正利用AI与大数据改变半导体设备产业
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发布时间：
2021年3月23日
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原文内容：
对于台积电或其他半导体晶圆厂来说，芯片检测精密度与效率对于其获利非常重要。为了
让晶圆厂商即时发现芯片致命却陷，应用材料公司（Applied Materials）推出了结合了
大数据和AI技术的新一代光学半导体晶圆检测机（Semiconductor wafer inspection）。
晶圆制造越来越昂贵和复杂，随着半导体制程走入5奈米以下，检查晶圆上日益微型化图
案的成本正在上升，并且检测出芯片缺陷也变得愈来愈复杂。十年前，芯片工厂的成本约
为90亿美元，现今已经增加了一倍。在工厂的制造生命周期中，芯片制造商可以降低工厂
中芯片制造设备的成本，但是一旦面临制造延误和检测失败则会导致工厂闲置，并带来大
量资金损失，因为工程师试图找出芯片缺陷变得愈来愈难。
以内存芯片为例，停机一周可能会使年产量降低2%。最重要的是，芯片的价格会随着时
间的推移而迅速下降，因此产能落后的确会带来严重损失。根据应用材料推算，如果采用
新一代晶圆检测机，其能为晶圆厂创造的收益可能会超过220亿美元！
市场分析公司VLSI Research表示，能够快速准确地辨识出致命缺陷是芯片工程师在过去
三十多年中一直努力的方向。应用材料（Applied Materials）采用ExtractAI技术的
Enlight系统是解决这一难题的突破性方法。由于采用AI能使系统透过学习变得愈智慧化
，让厂商每小时可以减少260万美元的良率损失，也就是说，Enlight系统可以帮助芯片制
造商随着时间的推移而增加每片晶圆的营收。
根据VLSI Research推算，现今一座先进晶圆厂成本约为220亿美元，几乎相当于两艘航空
母舰和65架F22 Raptor战斗机的总和。由于制造芯片需要经历几百道复杂的关卡，其中，
晶圆检测费用约占先进晶圆厂成本的10%。
对于全球芯片制造商来说，减少开发和提升先进制造制程节点所需的时间可能让其少花费
数十亿美元。但是无法快速地检查芯片成为产量速度提升的障碍。毕竟，电路相距仅5奈
米，比起灰尘还要小得多，真的需要依赖机器进行检测。因而引入AI与大数据的确可能为
晶圆制造商带来价值。
例如：近期在COVID-19大流行期间，芯片严重短缺的现象，一丁点的改进半导体制造的设
备，都将扮演关键性角色。
根据VLSI Research统计，全球前五名半导体设备厂商分别是应用材料(Applied
Materials)、ASML、Lam Research、东京电力以及KLA。未来将有更多厂商引入AI与大数
据持续改善半导体设备，以帮助半导体迎接未来挑战。
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应用材料新晶圆检测机结合AI和大数据，能快速辨识缺陷，推估可以为制造厂增加200多
亿的收入。