推動(dòng)當(dāng)今價(jià)值超過(guò) 5000 億美元的半導(dǎo)體行業(yè)將年收入增長(zhǎng)到 1 萬(wàn)億美元，這正在挑戰(zhàn)更廣泛供應(yīng)鏈的各個(gè)方面擁抱人工智能。

人工智能正在改變晶圓廠的架構(gòu)和運(yùn)行方式、設(shè)備的制造方式以及服務(wù)器群的構(gòu)建方式。與此同時(shí)，所有這一切都得益于人工智能芯片和算法的進(jìn)步，這是一種更智能技術(shù)的良性循環(huán)，使其他技術(shù)能夠提高兩者的能力。這是今年在鳳凰城舉行的 SEMICON West 會(huì)議上討論的主要話題，推動(dòng)了近年來(lái)缺乏的熱議。

從大局來(lái)看，人工智能正在各地創(chuàng)造巨大的機(jī)會(huì)?！皵[在我們面前有 2 萬(wàn)億美元的機(jī)會(huì)，一個(gè)是 AI 工廠呈現(xiàn)給我們的，另一個(gè)是實(shí)體 AI。為了抓住這些機(jī)遇，半導(dǎo)體設(shè)計(jì)和制造工作負(fù)載以及人工智能的許多部分都需要?jiǎng)?chuàng)新，“NVIDIA 工業(yè)和計(jì)算工程總經(jīng)理 Timothy Costa 說(shuō)?！俺?jí)計(jì)算和加速計(jì)算旨在幫助半導(dǎo)體設(shè)計(jì)和制造應(yīng)用;代理人工智能，提高半導(dǎo)體工程師的能力;工廠數(shù)字孿生，用于自動(dòng)化晶圓廠和晶圓廠機(jī)器人;以及視覺(jué)人工智能，用于在掩模和晶圓檢測(cè)中更好地進(jìn)行缺陷分類。

人工智能無(wú)處不在的應(yīng)用才剛剛開(kāi)始。“物理人工智能將通過(guò)自動(dòng)化全球數(shù)百萬(wàn)家工廠和數(shù)十萬(wàn)個(gè)倉(cāng)庫(kù)來(lái)改變所有行業(yè)。每棟建筑都將變得自主，在其中編排自主機(jī)器人以抓住這個(gè)機(jī)會(huì)，“科斯塔說(shuō)。“這是關(guān)于我們?nèi)绾卫萌斯ぶ悄芎图铀儆?jì)算來(lái)抓住人工智能工廠和物理人工智能給我們帶來(lái)的機(jī)會(huì)，從加速半導(dǎo)體設(shè)計(jì)到晶圓廠代理的工廠數(shù)字孿生，這將提高半導(dǎo)體工程師的生產(chǎn)力。我看到了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在計(jì)算光刻、掩模和晶圓缺陷檢測(cè)以及良率優(yōu)化方面的機(jī)會(huì)，這些只是人工智能和加速計(jì)算的一些實(shí)現(xiàn)，已經(jīng)推動(dòng)了我們的行業(yè)向前發(fā)展。

科斯塔強(qiáng)調(diào)了英偉達(dá)等人工智能基礎(chǔ)設(shè)施公司與半導(dǎo)體設(shè)備供應(yīng)商之間的戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系。“當(dāng)我們進(jìn)入新市場(chǎng)時(shí)，我們會(huì)與這些生態(tài)系統(tǒng)合作。因此，我們很高興看到應(yīng)用材料公司、Cadence、KLA、Lam Research、西門子 [EDA] 和新思科技與我們合作，通過(guò)采用 CUDA X 來(lái)加速半導(dǎo)體制造和設(shè)計(jì)的工作量，“他說(shuō)?！拔覀冇薪Y(jié)構(gòu)分析，我們有光刻，我們有離散元方法，我們有電路仿真，我們有檢測(cè)，我們有 CFD，我們有 TCAD。例如，我們看到 CUDA X 庫(kù)和 TCAD 的集成使 TCAD 性能提高了 20 到 100 倍。

數(shù)字孿生優(yōu)化產(chǎn)量 設(shè)備上
每百分之一的產(chǎn)量都可以為利潤(rùn)做出重大貢獻(xiàn)。這使得數(shù)字孿生特別有吸引力，因?yàn)樗鼈兛梢蕴岣弋a(chǎn)量并縮短產(chǎn)量斜坡?！皵?shù)字孿生在大批量制造中的應(yīng)用有很多機(jī)會(huì)，特別是在產(chǎn)量?jī)?yōu)化方面，”Lam Research Semiverse Products 董事總經(jīng)理 Joseph Ervin 說(shuō)。流程窗口正在縮小。在圖案化和收縮結(jié)構(gòu)之間實(shí)現(xiàn)工藝步驟的集成具有挑戰(zhàn)性，同時(shí)隨著技術(shù)復(fù)雜性和集成復(fù)雜性而出現(xiàn)更系統(tǒng)的缺陷。原子級(jí)結(jié)構(gòu)規(guī)模的模式化使得在領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)高收益并獲得真正為公司和公司提供資金的東西變得越來(lái)越具有挑戰(zhàn)性，“Ervin 說(shuō)?！巴ㄟ^(guò)同時(shí)解決多個(gè)缺陷問(wèn)題，快速提高良率的關(guān)鍵?！?/p>

Ervin 展示了使用現(xiàn)有工具的虛擬工藝建模、虛擬計(jì)量和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) （DOE） 的虛擬工藝優(yōu)化如何徹底改變半導(dǎo)體生產(chǎn)。“令人興奮的部分是將其推回機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能中，根據(jù)技術(shù)、靈敏度、變化做出自動(dòng)決策，并將其推入技術(shù)流程。虛擬硅需要兩種類型的輸入——設(shè)計(jì)，即印在晶圓上的掩模特征，以及工藝流程（見(jiàn)圖 1）。因此，逐步查看工藝集成，包括沉積、蝕刻、清潔、計(jì)量，在線發(fā)生的一切都是虛擬完成的。我們能夠創(chuàng)建這種結(jié)構(gòu)，代表工藝線每個(gè)部分正在發(fā)生的事情。將虛擬芯片和機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能結(jié)合在一起至關(guān)重要。訣竅是理解并使用物理和建模來(lái)預(yù)測(cè)工藝流程，并創(chuàng)建實(shí)際的集成結(jié)構(gòu)，這些結(jié)構(gòu)可以很好地代表硅上發(fā)生的事情。

圖 1：以晶圓廠為中心的數(shù)字孿生使良率工程師能夠同時(shí)解決多種故障模式，而不是一個(gè)接一個(gè)地解決。資料來(lái)源：Lam Research

設(shè)備/材料
中的人工智能在 SEMICON West 的一次人工智能小組討論中，高管們強(qiáng)調(diào)了將技術(shù)發(fā)展與可持續(xù)發(fā)展相結(jié)合的必要性?！懊總€(gè)人都可能聽(tīng)說(shuō)過(guò) OpenAI、NVIDIA 和 AMD 宣布他們將建造巨大的千兆級(jí)數(shù)據(jù)中心，預(yù)計(jì)功耗約為 10 吉瓦，”ASM 高級(jí)總監(jiān)兼高級(jí)執(zhí)行技術(shù)專家 Angada Sachid 說(shuō)?！皬倪@個(gè)角度來(lái)看，如果你以整個(gè)鳳凰城地區(qū)為例，10 吉瓦可以在未來(lái) 10 年內(nèi)為所有家庭供電，而這 10 吉瓦只是實(shí)現(xiàn)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施所需的更大系列數(shù)據(jù)中心的第一個(gè)組成部分。”

圖 2（左至右）：NY Creates 的 Anderson、ASM 的 Sachid、IBM Research 的 Khare、Merck 的 Matz 和 TEL 的 Dougherty。資料來(lái)源：SEMI

必須滿足多種要求才能使大型數(shù)據(jù)中心比現(xiàn)在更高效，就像人工智能芯片本身做出更智能、更好的設(shè)計(jì)和制造決策一樣。“全球合作始終建立在信任、互利和堅(jiān)定的信念之上，即通過(guò)共同努力，我們可以為人類創(chuàng)造最大價(jià)值，”日月光首席執(zhí)行官吳天說(shuō)?！敖裉?，半導(dǎo)體行業(yè)面臨著與我們的前輩不同的初始條件和邊界條件。半導(dǎo)體正在挑戰(zhàn)人工智能的極限，而矛盾的是，人工智能正在挑戰(zhàn)半導(dǎo)體的極限。

不過(guò)，這不僅僅是經(jīng)濟(jì)學(xué)，吳說(shuō)?！八谌肓藝?guó)家安全的基礎(chǔ)以及人類在未來(lái)世界中的繁榮方式。半導(dǎo)體不僅僅是半導(dǎo)體。這種新的現(xiàn)實(shí)本質(zhì)上是不可逆轉(zhuǎn)的，因?yàn)榧夹g(shù)本身是不可逆轉(zhuǎn)的。在這個(gè)新世界中，我們不僅受到供應(yīng)鏈效率和經(jīng)濟(jì)的約束，還必須注意地緣政治平衡和可持續(xù)性。未來(lái)十年，半導(dǎo)體行業(yè)將面臨技術(shù)和數(shù)量的增長(zhǎng)，以及地域多樣性、規(guī)模和監(jiān)管控制方面日益復(fù)雜的問(wèn)題。在所有挑戰(zhàn)中，需要新的靈活性和智慧。然而，指導(dǎo)原則始終不變——信任、互利、追求為人類創(chuàng)造最大價(jià)值。

實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)需要讓人工智能更廣泛地使用。“我們的行業(yè)以自動(dòng)化和民主化而聞名，”IBM 研究院的 Mukesh Khare 說(shuō)。如果你看看芯片設(shè)計(jì)，我們?cè)?jīng)手工設(shè)計(jì)芯片——字面意思。隨著設(shè)計(jì)變得越來(lái)越復(fù)雜，EDA 行業(yè)將物理方面從手工設(shè)計(jì)抽象到使用算法設(shè)計(jì)芯片。今天的靜態(tài)算法由設(shè)計(jì)師共享。但由于 5nm 節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)成本超過(guò) 50 億美元，現(xiàn)在是利用人工智能進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)民主化的最佳時(shí)機(jī)。

代理人工智能將在這項(xiàng)工作中發(fā)揮重要作用?！霸谶^(guò)去的幾年里，該行業(yè)創(chuàng)建了大型語(yǔ)言模型，這些人工智能代理將用于設(shè)計(jì)或幫助加速芯片設(shè)計(jì)，”Khare 說(shuō)?！按蟛糠止ぷ鞫际窃陂_(kāi)放環(huán)境中完成的，然后公司可以開(kāi)始針對(duì)用例進(jìn)行定制。我們需要一個(gè)開(kāi)放的生態(tài)系統(tǒng)。軟件行業(yè)取得如此長(zhǎng)足進(jìn)步的原因之一是每個(gè)人都在為開(kāi)放環(huán)境中加速軟件開(kāi)發(fā)做出貢獻(xiàn)。

Khare 邀請(qǐng)了行業(yè)設(shè)計(jì)師參與。“對(duì)于試圖在前沿技術(shù)中設(shè)計(jì)芯片的非常廣泛的公司來(lái)說(shuō)，這是實(shí)現(xiàn)技術(shù)民主化之旅的下一步——真正利用集體知識(shí)的力量和代理人工智能來(lái)設(shè)計(jì)芯片，”他說(shuō)?！皩?duì)于 IBM 來(lái)說(shuō)，它的下一步是在軟件開(kāi)發(fā)中應(yīng)用代理人工智能，我們將軟件開(kāi)發(fā)本身的生產(chǎn)力提高至少 50%。當(dāng)我們將其應(yīng)用到復(fù)雜的芯片設(shè)計(jì)活動(dòng)中時(shí)，我們預(yù)計(jì)生產(chǎn)率至少提高 50% 或周期時(shí)間縮短，或者您可以將其視為降低成本。

材料也將在這項(xiàng)工作中發(fā)揮關(guān)鍵作用?！敖裉?，你不能問(wèn) ChatGPT 下一個(gè)半導(dǎo)體材料是什么，但我們確實(shí)希望隨著時(shí)間的推移能夠構(gòu)建它，”默克公司首席科學(xué)技術(shù)官勞拉·馬茨 （Laura Matz） 說(shuō)?！暗绻覀兺撕笠徊剑纯次覀兘裉焖幍男袠I(yè)以及圍繞人工智能的興奮，我們還必須考慮能源消耗。我住在歐洲。由于許多國(guó)家/地區(qū)不一定擁有能源基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)滿足實(shí)時(shí)拉動(dòng)的人工智能和數(shù)據(jù)中心需求，我們剛剛在慕尼黑開(kāi)設(shè)了一個(gè)高性能計(jì)算中心。這些地區(qū)的加速令人難以置信，但全球范圍內(nèi)對(duì)能源效率的利用非常真實(shí)。

幸運(yùn)的是，材料開(kāi)發(fā)是一個(gè)推動(dòng)因素。“在臺(tái)積電的 2nm 節(jié)點(diǎn)中，您可以獲得性能優(yōu)勢(shì)，還可以通過(guò)擴(kuò)展提高能效，”Matz 說(shuō)。“但這需要在原子水平上開(kāi)發(fā)新的集成和材料。過(guò)去幾年的變化不僅是對(duì)材料的性能要求不斷提高。這也是更快地推動(dòng)創(chuàng)新的速度。所以這意味著我們必須以不同的方式做事。

這涉及打破圍繞流程開(kāi)發(fā)的一些孤島，并轉(zhuǎn)向更加集成的開(kāi)發(fā)流程?！拔迥昵?，我們會(huì)考慮在材料開(kāi)發(fā)過(guò)程的每個(gè)單獨(dú)步驟中使用成像、視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，”她說(shuō)?！坝行┠Ｐ涂梢詮淖畛醯牟牧习l(fā)現(xiàn)到制造過(guò)程中的測(cè)試和優(yōu)化。這些部分是很好的理解。但是，如果我們優(yōu)化了一步而不加速下一步，我們真的沒(méi)有為自己節(jié)省大量時(shí)間。因此，現(xiàn)在我們正在解決的關(guān)鍵挑戰(zhàn)是將所有這些工藝步驟與跨步驟的無(wú)法作的數(shù)據(jù)集成在一起，以在材料開(kāi)發(fā)中創(chuàng)造階梯式變化。

Matz 指出，在晶圓廠完全加工之前，尚不清楚新材料是否真的有效?！拔覀円恢痹谘芯楷F(xiàn)在可以幫助優(yōu)化晶圓上結(jié)果的算法。初步估計(jì)表明，我們可以將所需的晶圓數(shù)量減少一半，從而加快工藝速度，同時(shí)提高可持續(xù)性。

數(shù)字孿生的一個(gè)關(guān)鍵方面是不同的孿生是否可以相互通信?！拔覀兏拍罨姆绞绞菍a(chǎn)品生命周期的每個(gè)要素都納入其中，從概念和可行性到早期研發(fā)、alpha 和 beta 級(jí)別、演示、設(shè)計(jì)、控制、系統(tǒng)和軟件架構(gòu)、實(shí)際過(guò)程演示和與材料的聯(lián)系，然后進(jìn)入我們工廠的制造，”TEL America 總裁 Mark Dougherty 說(shuō)?！罢?Laura 所提到的，數(shù)字孿生和仿真功能已經(jīng)存在多年，但問(wèn)題是”我們?nèi)绾螌⑵渲幸恍┻B接在一起？我們需要在生命周期的每個(gè)階段展示效率。這包括在人工智能的幫助下顯著縮短我們?cè)O(shè)備的設(shè)計(jì)和演示周期。

結(jié)論
半導(dǎo)體行業(yè)在人工智能芯片、服務(wù)器場(chǎng)和集成電路晶圓廠和組裝之間處于虛擬創(chuàng)新周期，正在加快技術(shù)發(fā)展的步伐。公司在數(shù)字孿生的使用方面取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，特別是在提高產(chǎn)量和生命周期效率方面。人們發(fā)現(xiàn)了更快地開(kāi)發(fā)材料、設(shè)備、工藝和服務(wù)器的新動(dòng)力，同時(shí)始終提高運(yùn)營(yíng)效率。通過(guò)將人工智能內(nèi)置到芯片和處理這些芯片的系統(tǒng)中，結(jié)果將沿著多個(gè)軸改進(jìn)，每個(gè)軸都將為其他軸提供信息。