【SEMICON Taiwan 2026】KLA、AIチップ大型化で「レチクル限界」に接近 1枚5個なら欠陥1つで歩留まり2割低下
「SEMICON Taiwan 2026 マスターズフォーラム＆グローバル・エコシステム・サミット」が2日、台北南港展覧館で開催された。写真はKLAのセミコンダクター・プロダクツ＆カスタマー社長、アーマド・カーン（Ahmad Khan）氏。（写真/劉偉宏撮影）
AIチップのサイズが拡大を続ける中、KLA（NASDAQ：KLAC）のセミコンダクター・プロダクツ＆カスタマー社長、アーマド・カーン（Ahmad Khan）氏は2日、「SEMICON Taiwan 2026」のマスターズ・フォーラムで、AIチップがレチクル限界に近づくにつれ、1枚のウェハから切り出せるダイの数は大幅に減少すると指摘した。仮に1枚のウェハから大型チップを5個しか切り出せない場合、そのうち1個に致命的な欠陥が生じれば、歩留まりは2割低下する可能性があるという。
カーン氏は、これはあくまでチップサイズと欠陥による損失の関係を説明するための仮定のシナリオであり、現在、すべてのAI向けウェハから5個しかチップを取れないという意味ではないと強調した。ダイの面積が拡大するにつれ、チップ1個当たりの価値は高まり、ウェハ検査やプロセス制御、先端パッケージングの歩留まりもいっそう重要になるという。
AI演算性能は数年間で2000倍に向上
カーン氏は、AIがここ数年の半導体産業における最大の市場転換点になったと指摘した。同氏が講演の中で示した比較によると、AIシステムの演算性能は数年間で約2000倍に、帯域幅は約50倍に向上し、チップ間の相互接続密度も大幅に高まったという。
「ムーアの法則に沿った従来の微細化だけでは、もはやAIの需要を満たせない」と同氏は述べた。AIの演算アーキテクチャーは従来のCPUから、GPU、行列演算ユニット、ベクトル演算ユニットへと拡張し、高帯域幅メモリー（HBM）や先端パッケージングと組み合わせることで、並列演算能力とデータ転送能力を高めているという。
AI推論市場の成長は、CPUやDDRメモリー、NANDの需要も同時に押し上げる。カーン氏は、これまでロジック、メモリー、パッケージングがそれぞれ独立して発展してきた境界が消えつつあり、今後の性能向上はシステム全体から考える必要があるとの見方を示した。
ダイサイズの拡大は、歩留まりの計算にも影響を与える。同氏が挙げた例によると、1枚のウェハから1000個の小型チップが得られる場合、そのうち1個に致命的な欠陥が生じても、全体の歩留まりへの影響は限定的だ。しかし、大型チップを5個しか切り出せない場合、そのうち1個が不良になれば、歩留まりは100％から80％に低下する。
High-NA EUV、CFET、3D DRAMが並行して進展
メモリー分野では、システムアーキテクチャーがDDRやLPDDRからHBMへと徐々に拡張し、DRAMセルは6F²から4F²へと進化する可能性があり、長期的には3D DRAMへと向かっている。パッケージングも、ファンアウト型パッケージ、2.5D・3D集積から、ウェハ・ツー・ウェハ、ダイ・ツー・ウェハ、ハイブリッドボンディングへと進んでいる。
カーン氏は、こうした技術の転換はそれぞれ新たな材料、プロセス、欠陥形態をもたらすため、ファブはプロセスウィンドウを再構築し、歩留まりを改めて確立する必要があると述べた。
AIパッケージが大型化、業界は「四角いパネル」を検討
レチクル限界に近いサイズの演算チップを複数組のHBMと統合すると、パッケージ面積が既存のシリコンインターポーザーで対応できる範囲を超える可能性がある。このため業界では、より大型のパネルレベル・パッケージングの検討が始まっている。
カーン氏は「これまで我々が扱ってきたのは丸いウェハだった。それが今では、皆が四角いパネルを求め始めている」と表現した。
ただし、丸いウェハから四角いパネルへの移行は、単にプロセス面積を拡大するだけではない。大面積パネルでは、薄膜堆積、均一性、反り、欠陥制御がより複雑になり、関連する装置や測定手法も再設計する必要がある。
カーン氏は、AIシステムの最終的な歩留まりはGPUだけで決まるものではなく、GPU、DRAM、インターポーザー、IC基板、パッケージング工程が総合的に作用した結果だと強調した。複数の高価なダイで一つのAIアクセラレーターを構成する場合、どの工程で欠陥が生じてもパッケージ全体が不良となる可能性があり、製造側が負担するコストも高くなるという。
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