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一片晶圓，改寫芯片規則

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一片晶圓，改寫芯片規則

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本文由半導體產業縱橫（ID：ICVIEWS）編譯自embedded
單晶圓加工重塑芯片制造 。
想象一下 ， 一家能夠實時思考、學習、調整和優化工藝流程的半導體代工廠 。 這家工廠不僅能檢測每一片晶圓 ， 還能預測每一個缺陷 ， 同時采取糾正措施 ， 并為客戶提供改進設計的見解 。
這聽起來像是科幻小說 ， 但這正是下一代半導體制造的樣子 ， 進而創造出一種為人工智能時代而精心調整的新型代工廠 。
單晶圓加工是下一代代工廠愿景的關鍵 。 然而 ， 在傳統的直線型代工廠中運行單晶圓效率不高 。 必須設計一種新型代工廠 。 這種代工廠能夠更流暢地移動晶圓 ， 并從每顆晶圓中學習 ， 然后利用人工智能模型預測錯誤并進行修正 。 為了從每顆晶圓中獲取數據 ， 未來的先進代工廠需要重新思考晶圓在工廠內的移動方式 ， 并調整布局 ， 以便在同一工廠內同時管理多個客戶項目和封裝項目 。
未來的代工廠需要創新集成來實現制造優化 。
半導體制造：前端處理芯片制造的晶圓或前端工藝始于氧化層 ， 然后使用光刻技術（包括抗蝕劑涂覆、曝光和顯影）繪制圖案；蝕刻零件；添加離子；創建金屬層和絕緣層；以及平滑表面 。 這些步驟重復多次 ， 以構建復雜的電路層 。 在前端處理（圖1）中 ， 在同一晶圓上重復這些步驟 ， 以構建構成集成電路 (IC) 的零件和連接 。

單晶圓加工與批量晶圓加工：有何區別？在傳統的代工廠中 ， 晶圓被集中到前開式晶圓傳送盒(POD) 中 ， 同一工藝一次最多可處理 25 片晶圓 。 任何調整或變更都會應用于所有 25 片晶圓 。 如果變更不成功 ， 代工廠將對接下來的 25 片晶圓進行不同的變更 。 這種處理方法效率高且成本低 ， 非常適合生產大量芯片 。 它通常用于需要大批量生產的產品 ， 例如存儲芯片和標準邏輯電路 。
由于一次可處理多片晶圓 ， 因此每片芯片的成本會下降 ， 設備成本也可以分攤到更多晶圓上 。 批量工藝（圖2）是一種成熟可靠的方法 ， 已沿用多年 。

但批量處理的一個主要缺點是 ， 同時運行多片晶圓可能會導致工藝條件的細微差異 ， 從而影響質量 。 此外 ， 由于這種方法需要批量處理所有晶圓 ， 因此需要浪費大量晶圓來調整設置和進行微調 ， 因此不太適合小批量生產或頻繁的工藝變更 。
在單晶圓工藝中 ， 每個晶圓（或一小組晶圓）單獨運輸 。 可以對單個晶圓進行調整 ， 進行測試 ， 如果成功 ， 則應用于所有后續晶圓 。 單晶圓可以捕獲更多數據 ， 從而訓練AI模型以改進晶圓生產并提高良率 。 這可以實現非常精確的控制 ， 加快產量提升 ， 同時減少晶圓浪費 。 這將有助于提高質量和良率 ， 同時提供有用的反饋以改進芯片設計 ， 并最終縮短從設計到成品的時間 。
加快批量生產時間并優化晶圓啟動對于制造先進芯片和前沿節點CPU 的經濟性至關重要 。
單晶圓加工技術為何越來越受歡迎最近 ， 我們看到越來越多的代工廠轉向單晶圓工藝 。 這種轉變主要有兩個原因：技術進步和市場需求的變化 。
從技術角度來看 ， 先進節點半導體更加復雜 ， 線寬更細 ， 三維結構也更復雜 。 這意味著工藝條件的容錯率變得極小 。 需要更多控制措施來確保每片晶圓都得到均勻處理——而這正是單晶圓工藝的優勢所在 。 自從晶圓廠開始使用更大的300毫米晶圓以來 ， 清洗和退火等步驟已經從批量工藝轉向單晶圓工藝 。 清洗過去意味著將大量晶圓浸泡在化學溶液中 ， 但自從轉向300毫米晶圓以來 ， 工廠越來越多地引進機器 ， 逐片清洗晶圓 ， 以提高精度 。
半導體市場也在發生變化 。 如今 ， 人們不再大量生產單一的通用芯片 ， 而是越來越傾向于針對特定用途設計半導體 。 單晶圓工藝系統使代工廠生產線能夠更輕松地在小批量生產和大批量生產之間切換 。

單晶圓生產線的運輸Rapidus 是首批在其先進的晶圓代工廠中實現單晶圓加工商業化的公司之一 。 該公司將不再像過去那樣批量加工晶圓 ， 而是專注于在每臺機器上逐個加工晶圓 。
批量代工廠采用線性（流水線）制造模式 。 當晶圓傳送盒（FOUP）中的一批晶圓完成一個工序后 ， 它們會等待生產線清空 ， 然后移至下一臺機器并進入下一個工序 。 FOUP 每次可傳送 25 片晶圓 。 這種線性模型意味著每個 FOUP 都要等待前一個 FOUP 完成其工序 。
【一片晶圓，改寫芯片規則】下一代晶圓代工廠將采用一種新型的網格傳輸系統來傳輸晶圓 。 想象一下晶圓加工工具上方的一組XY軌道 。 當晶圓完成一項工藝后 ， 網格將找到通往下一個工具的最快路徑——無需等待 。
先進封裝晶圓完成并測試后 ， 會被切割成單個芯片 ， 稱為“裸片” 。 這些裸片隨后通過引線鍵合和外部引線安裝在封裝基板上 ， 經過測試后 ， 被密封在保護性樹脂中 ， 以便它們能夠在電子設備中作為半導體發揮作用 。
通常 ， 這種后端處理由外包的半導體封裝和測試(OSAT) 公司完成 。 強大的處理器 ， 例如用于人工智能的處理器 ， 尤其是 CPU 和 GPU ， 必須與快速內存匹配 ， 才能快速處理大量訓練或推理數據 。 這涉及將完整的芯片連接或堆疊在一個封裝內 ， 以實現高帶寬、短距離通信 ， 滿足性能和功率要求——這種方法被稱為芯片集成 。
未來的晶圓廠將擁有現場2.5 和 3D 封裝服務 ， 為客戶提供從晶圓到封裝芯片的單一服務 。
晶圓代工發展的關鍵時刻AI 芯片設計的發展速度比以往任何時候都快 ， 有時甚至只需幾周時間 。 但制造周期卻未能跟上 。 雖然我們生產的芯片越來越智能 ， 但晶圓廠的創新卻停滯不前 。 我們必須開發先進的代工廠 ， 以滿足生產各種芯片（從傳統的 CPU 和GPU到定制設備）所需的靈活性 ， 從而滿足不同客戶的需求 。 為此 ， 下一代代工廠必須針對新工藝進行優化 ， 例如單晶圓加工 ， 并充分利用全自動化和智能傳感器 。 否則 ， 繼續采用過時制造方法的代工廠將面臨被淘汰的風險 。
這一歷史性時刻 ， 人工智能與硅片的結合 ， 以及前后端在單一晶圓廠的結合——未來的晶圓廠 。 這不僅僅是一個地方 ， 而是一種理念 ， 它重視速度、質量、靈活性、智能和集成 。
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