半导体行业蓬勃发展，概念非常简单：使晶体管更小。从晶体管的发明到现在，这种方法似乎是一个无底的金罐，每个新节点带来更多的钱。
摩尔定律推动了半导体行业的发展。使用的图像礼貌下一个平台
现在，随着制造商的方法3nm，制造和经济障碍使得这种方法更加复杂。AAC有机会坐下来与应用材料，这是一种为半导体工厂开发的公司，听到它希望呼吸到半导体行业的新过程控制。
缩减节点的竞争代价高昂
而设计成本历史上增加了新节点，这些费用现在正在呈指数增长。
根据麦肯锡公司的数据，设计16nm节点的集成电路的总成本，包括架构、验证和IP认证，约为1.04亿美元。跳到5纳米，我们已经达到了2.97亿美元。3nm即将迎来5亿美元的投资。
R＆D的成本和新的IC节点的制造成了指数增长。使用的图像礼貌麦肯锡和公司
然而，在许多方面，唯一比缩放到3NM节点级晶体管唯一昂贵的是创建可以物理生产这些晶体管的制造设备。来自麦肯锡的同一份报告告诉我们，在16nm节点的建筑和装备工厂的成本为13亿美元。在5米处，我们已达到54亿美元，并在未来为3纳米的10亿美元。
许多这些设备成本都来自需要新的工具来支持较小的节点制造;例如，虽然EUV工具现在是较小节点的至关重要的（并且昂贵）必要性，但对于大节点尺寸而言，它们不存在。
半导体晶圆厂所面临的技术和经济挑战已经变得如此巨大O.庞然大规则甚至可以在游戏中有皮肤。
Fab效率的成本
这种越来越多的半导体设计和制造成本的直接推论是效率比以往任何时候都变得更加重要。这样想：因为操作鹅厂可以花费数百万美元，任何停机都有害。出于这个原因，许多工厂将数百万美元的价格保持在闲置库存，因为它们宁可逼近这些成本而不是与停机时间相关的成本。
Fab利用率与休息时间与不同的补贴水平。使用的图像礼貌麦肯锡和公司
麦肯锡公司的报告显示，如果没有政府补贴，一家5纳米晶圆厂将需要5年以上的时间来实现投资收支平衡，即使它的利用率达到100%。当利用率降至50%时，即使是一家获得20亿美元补贴的晶圆厂也需要10年以上才能实现收支平衡。
这些严重的经济壁垒使企业甚至不愿参与其中，从而进一步巩固了该行业，使其依附于少数富有的公司和国家。
应用材料简化晶片缺陷检测
这些Fab设施不断寻找在速度和产量方面提高效率的方法。应用材料旨在解决这个问题将人工智能和数据科学应用到晶圆检测过程中。
在现代半导体设备中，缺陷检测是一个昂贵的过程。图像使用了应用材料的礼貌
他们的平台之一伦敦，利用数据科学和光学来执行更先进的晶圆检查。通过收集更多的收益关键数据，公司认为它可以减少三次捕捉关键缺陷的成本，并在相同的过程中提高产量。
过程控制的另一个元素，即SEMVision系统，是一种eBeam审查技术，它使用第三个元素:ExtractAI来训练光线系统。
提取系统使用人工智能来区分高端扫描仪创建的通用噪声的产量缺陷。事实上，该系统的工作方式很好，即该公司在审查仅需0.001％的样品后，该公司报告了识别晶圆上的所有潜在缺陷的能力。
三个元素-nillight（左），提取版（中心）和SemVision（右） - 使用光学器件捕获更多的收益数据和AI以快速对晶片缺陷进行分类。图像使用了应用材料的礼貌
3nm生产的解决方案?
随着晶圆厂的任务是将生产规模扩大到3nm，设备更快速、更有效地识别晶圆缺陷至关重要。应用材料公司推出的这种工具似乎可以在降低成本的同时保证生产周期的按时进行。
