AI世代高速运算需求增 半导体新材料趁势崛起

人工智能(AI)及大数据兴起，促使半导体不断朝高效、体积小、低功耗发展。 为此，应用材料(Applied Materials)以全新材料「 钴」取代铜，降低个位数奈米半导体导线制程电阻，使导线的导电性更佳和功耗更低，且让芯片体积得以更小，进一步推动摩尔定律可延伸至7奈米，甚至到5奈米及3奈米以下的先进制程中。

应用材料公司集团副总裁暨台湾区总裁余定陆表示，以数据处理、储存与运算以及相互链接为例，未来智能城市、智能工厂、智能车、智能飞机、社群网络等，每天将产生爆量的千亿笔数据，可想而知须要提出创新的解决方案来解决运算的问题。

余定陆说，海量数据为云端及终端装置带进更多创新，而为满足高速运算需求，半导体制程也变得愈加复杂；要维持高效能且将芯片体积持续缩小，半导体材料势将会跟着演进。

据悉，当半导体金属沉积制程进入7奈米以下技术节点时，链接芯片中数十亿个晶体管的导线电路将渐渐成为技术瓶颈。 原因在于，一方面要扩增芯片上晶体管的数量，而一方面又要追求系统整合芯片封装，以缩小导线进而增加晶体管密度。

然而，当导线的截面积减少，表示导电区域的体积也减少，这会造成电阻增加，进而阻碍最佳效能的实现。 此一阻容迟滞的瓶颈有赖在阻障层、内衬层微缩制程进行更多的创新，以利在更狭小的空间中改善导电特性。 为此，应材便利用「钴」取代传统铜材料。

另一方面，当芯片制程到达10奈米以下之后，必须使导线内非常薄的薄膜处在控制良好的环境下。 因此，该公司除了用钴取代铜做为导线新材料，降低电阻之外，还透过旗下的金属化系统--Endura平台，在关键的阻障层与种晶层进行沉积，推进先进制程导线技术发展。

同时，该系统还具备多功能模块化布局功能，能支持最多八个制程反应室，方便半导体厂能将物理气相沉积、化学气相沉积和原子层沉积制程技术同时整合在同一平台上，运用单一整合程序来制造复杂的薄膜堆栈结构。

综上所述，半导体制程因大数据、AI的兴起，变得日趋复杂，因此材料工程的创新十分重要。 应材指出，该公司不仅持续精进金属沉积制程，同时也采用创新材料，加速实现半导体先进制程高效运算与低功耗之目标。