胡傑筆 / 工研院材化所
一、前言
由SEMI Electronic Materials Group (EMG) 所主辦，在美國聖荷西Hayes Mansion舉辦為期三天的Strategic Materials Conference 2024研討會(SMC 2024)，吸引半導體/材料供應鏈領導業者及Key Speaker與會。本次研討會分為六大主題，包括：① KEYNOTE；② 市場、地緣政治和經濟趨勢；③ 人工智慧驅動的異質封裝與Chiplet技術；④ 永續材料挑戰；⑤ 材料放大、良率和檢測挑戰；⑥ 人工智慧加速半導體材料創新開發，共發表二十二場演說，以及一場韌性供應鏈圓桌會議。本文將分享研討會期間所發表之重點及產業未來趨勢，期許對國內相關領域讀者有所助益。
二、研討會精摘
1. 市場、地緣政治和經濟趨勢
中國在地緣上具備獨特的半導體原料優勢，其豐富的礦產資源，特別是石墨、稀土、矽、鎵等關鍵礦物，使其在全球半導體產業鏈中舉足輕重。然而，過度集中於單一地區的供應，也使得全球半導體產業面臨著地緣政治風險。以鎵為例說明，中國占全球98 %礦產量並為主要精煉出產國，對鎵的壟斷地位使得中國如控管或限制鎵出口，將導致全球半導體產業面臨巨大衝擊。
為了降低對單一地區的依賴，全球半導體產業正在積極進行供應鏈重組，伴隨著晶片法案推動晶圓廠投資新建(如美國Arizona、德國Dresden、日本熊本)，Bloomberg Intelligence的首席半導體分析師Kunjan Sobhani與SEMI市場情報資深總監Clark Tseng皆提到……
圖一、全球關鍵礦物開採和精煉各國占比
2. 人工智慧驅動的異質封裝與Chiplet技術
此次研討會AMD、Intel、tsmc等Key Speaker皆提到為因應近年半導體產業對於高速運算及AI需求趨勢，目前3D IC與先進封裝已是目前發展趨勢。透過垂直堆疊所達成的異質整合與先進封裝，其具有低功耗、低成本、高元件密度、高傳輸速率等特色，以提供大型語言模型(如ChatGPT、QWen、LLaMA)、人工智慧、機器學習、高頻寬記憶體、生醫晶片等具高速運算元件的整合。其中，tsmc 3DFabric資深總監Lluis Paris所分享的SoIC®、InFO®及CoWoS® 3D IC技術平台(圖四)，更吸引眾人的熱烈討論。
3D Fabric可整合chiplet、高頻寬記憶體等特殊製程晶片，實現不同客戶創新產品設計承接。於異質整合可帶來提升運算力的同時，並可大幅下降電晶體數量的使用(圖五)。SoIC-P使用Bumped技術，適用於通訊或行動應用等講求成本效益產品；SoIC-X主要採Hybrid Bonding技術，因為無需使用Microbump(屬Bumpless)，因此能將大幅降低接點尺寸與提升I/O密度，進而適合應用於技術困難度高但適合用於AI與高速運算等需求。然而……
圖五、tsmc 3DIC大幅提升運算力且電晶體數量大幅下降
3. AI應用於材料開發
近期國際盛會都已將AI技術做為一專題議程來說明，此次SMC則是聚焦探討AI工具在材料開發中的具體應用案例。圖七與圖八是由Merck首席科學與技術長Laura Matz所介紹的Bayesian Back End (BayBE)，圖九為IBM Research資深經理Daniel Sanders所介紹的MoLFormer，上述說明充分展示AI如何革新傳統的材料研發流程。
Merck所開發的BayBE軟體，是一項基於貝氏統計的實驗設計工具。相較於傳統的實驗設計方法DOE，BayBE能夠更有效地利用數據、縮短實驗週期、降低成本，目前已成功應用於DRAM高介電材料與鋰電池中電解質的新材料配方開發，並將Python Source Code公開在GitHub。而IBM所開發的MoLFormer則是一種基於神經網路的材料預測網路平台，以PubChem與ZINC化學物質資料庫為基石，藉由……
圖八、BayBE AI工具加速實驗參數設計
4. 美國半導體產業對PFAS限令因應
全/多氟烷基化合物(PFAS)在半導體產業的顯影製程、密封材料、閥體、潤滑劑等方面扮演著不可或缺的角色(圖十)。然而PFAS的持久性、生物累積性以及對環境和人體健康的潛在危害，於近年掀起禁用或限用管制潮。PFAS的替代品開發需要考慮到性能、成本、供應鏈穩定性等多方面的因素，是一個複雜而漫長的過程，因此SEMI與相關供應鏈組成PFAS聯盟 ---以上為部分節錄資料，完整內容請見下方附檔。