泛林集團(tuán)CTO與魏少軍教授談半導(dǎo)體制造的挑戰(zhàn)

作者 / 王瑩　

   近日，泛林集團(tuán)技術(shù)研討會(huì)(Lam Research Technical Symposium)在清華大學(xué)舉行，泛林集團(tuán)(Lam Research)執(zhí)行副總裁兼首席技術(shù)官Richard A. Gottscho博士和清華大學(xué)微電子學(xué)研究所所長(zhǎng)魏少軍教授向電子產(chǎn)品世界編輯介紹了下一代半導(dǎo)體制造業(yè)的挑戰(zhàn)。

泛林集團(tuán)技術(shù)研討會(huì)注重產(chǎn)學(xué)結(jié)合

　　據(jù)Gottscho博士介紹，泛林集團(tuán)技術(shù)研討會(huì)每年舉辦一次， 今年已是第二屆。會(huì)議的目的是通過相互交流與探討，激發(fā)創(chuàng)意，從而共同應(yīng)對(duì)行業(yè)面臨的新問題和挑戰(zhàn)。

　　本次研討會(huì)邀請(qǐng)到了來自泛林集團(tuán)、清華大學(xué)、麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校、西部數(shù)據(jù)的國(guó)際知名學(xué)者與業(yè)界專家，就全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)面臨的挑戰(zhàn)深入交換意見，探討如何更好地助力產(chǎn)業(yè)技術(shù)突破與創(chuàng)新發(fā)展。

半導(dǎo)體工藝ALE和ALD的進(jìn)展

　　Gottscho博士稱，目前，泛林集團(tuán)在所擅長(zhǎng)的ALE(原子層刻蝕)和ALD(原子層沉積)技術(shù)方面的進(jìn)展非常順利，實(shí)際應(yīng)用也越來越多。ALD比ALE誕生得早，所以技術(shù)發(fā)展更為成熟，普及度也更高。但ALE的應(yīng)用也在不斷拓展。

　　技術(shù)的普及主要面臨兩方面的挑戰(zhàn)：一是生產(chǎn)的通量，二是總擁有成本。這兩個(gè)方面都在不斷被改進(jìn)，泛林集團(tuán)也在不斷推出新版本的ALE和ALD，并基于新的設(shè)計(jì)架構(gòu)推進(jìn)ALE和ALD技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展和成熟。

　　此外，泛林集團(tuán)還逐漸將這兩個(gè)技術(shù)集成，在一個(gè)工藝腔內(nèi)實(shí)現(xiàn)ALD和ALE的工序。對(duì)于一些傳統(tǒng)產(chǎn)品，在刻蝕腔里實(shí)現(xiàn)ALD，或者在沉積腔里實(shí)現(xiàn)一部分ALE的功能。

　　人們?cè)菊J(rèn)為使用ALD和ALE 可以取得兩方面的收益，一是包括在硅片層面和設(shè)備層面的均勻性的提升，二是選擇比的改進(jìn)。但在實(shí)踐中，泛林集團(tuán)發(fā)現(xiàn)除了這兩點(diǎn)之外，還有其他意想不到的收益，比如產(chǎn)品的損壞率會(huì)下降，粗糙度會(huì)進(jìn)一步降低。隨著粗糙度的進(jìn)一步降低，EUV(極紫外線)的使用功率可以減少，所以EUV技術(shù)的性價(jià)比會(huì)得到提升，這是目前的發(fā)展趨勢(shì)。

EUV光刻機(jī)的走勢(shì)

　　據(jù)Gottscho博士介紹，EUV光刻的普及度在上升，這種趨勢(shì)尤其體現(xiàn)在7nm以下的制程中。芯片制造商已開始將其使用于邏輯芯片和DRAM，成本也在緩慢下降。但就目前的情況來看，EUV的價(jià)格仍然非常高，生產(chǎn)效率依然存在問題。

　　泛林集團(tuán)正和其他企業(yè)開展合作，以進(jìn)一步降低EUV成本，而采取的技術(shù)途徑是通過ALE和ALD來減少器件的粗糙程度，使相關(guān)的堆疊對(duì)于EUV光子更加敏感，以更小的劑量實(shí)現(xiàn)同等的粗糙度或者故障率，從而使生產(chǎn)效率進(jìn)一步提升，總擁有成本進(jìn)一步下降。

3D NAND的挑戰(zhàn)

　　關(guān)于3D NAND閃存方面，2018年業(yè)界的主流是做到128層，到2022年要做到512層，那么這種發(fā)展趨勢(shì)會(huì)帶來哪些技術(shù)挑戰(zhàn)呢?Gottscho博士稱，泛林集團(tuán)在和客戶的交流中發(fā)現(xiàn)，3D NAND需要多層堆疊的結(jié)構(gòu)。而在多層堆疊結(jié)構(gòu)上形成溝道的過程中，如何對(duì)深度和薄膜的應(yīng)力進(jìn)行控制，是目前業(yè)界所面臨的最大的技術(shù)挑戰(zhàn)。

設(shè)備在芯片制造業(yè)中的作用

　　為何采用同樣的設(shè)備，有些代工廠/芯片工廠能制造出先進(jìn)的特征尺寸的制程，而對(duì)于有些企業(yè)來說會(huì)很難?

　　Gottscho博士解答道，泛林集團(tuán)為全球客戶提供包括薄膜沉積、等離子刻蝕和單片晶圓清洗解決方案，事實(shí)上，當(dāng)今市場(chǎng)上幾乎每一顆先進(jìn)的芯片都使用了泛林集團(tuán)的技術(shù)。但是，泛林集團(tuán)在幫助客戶取得成功的過程中發(fā)揮的是輔助性作用，而決定企業(yè)發(fā)展快慢的原因是多方面的，其中包括企業(yè)相關(guān)技術(shù)起步的早晚，企業(yè)自身的文化和學(xué)習(xí)能力等。

　　泛林集團(tuán)在提供設(shè)備和解決方案的過程中始終遵循著一個(gè)基本原則：絕對(duì)禁止把一個(gè)客戶的專業(yè)技術(shù)透露給另一個(gè)客戶。我們堅(jiān)信每個(gè)客戶必須根據(jù)自身實(shí)際情況找到合適自己的發(fā)展路徑，形成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。然而，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)所處的位置是不斷變化的，隨著新技術(shù)節(jié)點(diǎn)的出現(xiàn)，這種變化還會(huì)繼續(xù)發(fā)生。

　　對(duì)此，魏少軍教授補(bǔ)充道，能夠制成特征尺寸更小的芯片，固然有設(shè)備的原因，但并不是主要的。中國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)起步比其他國(guó)家和地區(qū)晚，海外在做14nm的時(shí)候，我們可能還在攻克28nm。此外，設(shè)備不可能是一家提供的，每個(gè)設(shè)備商也只能提供和其設(shè)備相關(guān)工藝上的控制和相關(guān)參數(shù)。真正形成生產(chǎn)線時(shí)，需要將各家的生產(chǎn)線按照生產(chǎn)流程很好地進(jìn)行管理和運(yùn)行，最終通過精確控制和流程管理生產(chǎn)出先進(jìn)的產(chǎn)品。而這一點(diǎn)是我們本土企業(yè)的弱項(xiàng)，還需要不斷提升。

AI芯片對(duì)半導(dǎo)體業(yè)的推動(dòng)作用

　　在被問及人工智能(AI)將對(duì)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生的影響時(shí)，Gottscho博士指出影響將是多方面的。首先，AI對(duì)于半導(dǎo)體行業(yè)，尤其是存儲(chǔ)方面提出了更多需求。這將要求未來有更多芯片廠的支持，對(duì)芯片設(shè)備的需求也會(huì)隨之上漲。預(yù)計(jì)未來很多年，這樣的趨勢(shì)將會(huì)一直保持，這將促進(jìn)泛林集團(tuán)等半導(dǎo)體設(shè)備供應(yīng)商業(yè)務(wù)的持續(xù)增長(zhǎng)。

　　此外，AI、大數(shù)據(jù)已經(jīng)促使了許多行業(yè)的改變，其中也包括了半導(dǎo)體行業(yè)和半導(dǎo)體設(shè)備行業(yè)。通過AI，芯片制造商可以進(jìn)一步提升生產(chǎn)效率和良率，減少總擁有成本。而泛林集團(tuán)也可以用更短的時(shí)間和更低的成本提出生產(chǎn)工藝和控制方面的解決方案。

　　魏少軍教授補(bǔ)充道，AI應(yīng)用十分廣泛，我們經(jīng)常說“無產(chǎn)業(yè)不AI、無應(yīng)用不AI”。比如人臉識(shí)別、語音識(shí)別、自動(dòng)駕駛等都可能對(duì)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生一定的拉動(dòng)作用。但魏少軍教授認(rèn)為目前AI的發(fā)展還處于初級(jí)階段，是一種輔助系統(tǒng)。因此還需等技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展——當(dāng)AI大量的最終計(jì)算能夠從云移動(dòng)到邊緣，特別是手機(jī)能夠真正實(shí)現(xiàn)智能化時(shí)，才將對(duì)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生真正深遠(yuǎn)的影響。

　　從AI的發(fā)展來看，魏教授認(rèn)為中國(guó)和國(guó)際上的差距不大，甚至在某些方面還發(fā)展得更好。中國(guó)有14億人口，在應(yīng)用發(fā)展過程中可以產(chǎn)生很強(qiáng)的拉動(dòng)作用。

　　但是從AI的根本、基礎(chǔ)技術(shù)來看，中國(guó)還有很長(zhǎng)的路要走， 特別是在算法和數(shù)據(jù)的應(yīng)用上。我們需要冷靜地看待自身發(fā)展，并逐漸縮小和同行之間的差距。(王瑩)