TL;DR
· عرضت AMAT في الندوة الحصرية في 25 يونيو خارطة طريق DRAM والتغليف المتقدم، مشيرةً إلى أن حصتها في معدات DRAM ارتفعت لتصبح الأولى عالميًا.
· يتطلب الجيل التالي من DRAM وHBM والربط المختلط المزيد من خطوات الترسيب والنقش والقياس، حيث تغطي AMAT 15 خطوة من 19 خطوة في عملية TSV.
· لا تزال زيادة الحصة تعتمد على الإنفاق الرأسمالي للعملاء، وإنتاجية 3D DRAM، ووتيرة الإنتاج الضخم للتغليف على مستوى اللوحة.

عرضت شركة Applied Materials (AMAT) في الندوة الحصرية حول DRAM والتغليف المتقدم في 25 يونيو خارطة طريق أجهزة الذاكرة والتغليف في عصر الذكاء الاصطناعي، وأكد بنك دويتشه على توصية الشراء، مستندًا إلى أن خوادم الذكاء الاصطناعي تدفع DRAM وHBM والتغليف المتقدم نحو عمليات تصنيع أكثر تعقيدًا.

هذا ليس مجرد إطلاق أجهزة جديدة. بالنسبة للمستثمرين، يكمن المفتاح في أن اختناقات خوادم الذكاء الاصطناعي لا تقتصر على وحدة معالجة الرسومات نفسها، بل إن الذاكرة عالية النطاق ومكدسات DRAM والترابط بين الرقائق وألواح التغليف المحيطة بوحدة معالجة الرسومات أصبحت أيضًا أكثر صعوبة في التصنيع. كلما زاد تعقيد العملية، زادت الخطوات التي يمكن لموردي المعدات المشاركة فيها، وزاد احتمال تحول الإنفاق الرأسمالي من "شراء المزيد من طاقات رقاقات السيليكون" إلى "شراء معدات هندسة مواد أكثر تعقيدًا".

الرقم الأكثر مباشرة الذي قدمته AMAT هو أن حصتها في سوق DRAM ارتفعت من أقل من 15% في عام 2013 إلى المرتبة الأولى عالميًا حاليًا. تحاول الشركة إثبات أن ترقية ذاكرة الذكاء الاصطناعي ليست طلبًا لمرة واحدة، بل هي تغيير منهجي يمتد من ترانزستورات DRAM والترابط والربط والتغليف إلى الفحص والقياس.

خوادم الذكاء الاصطناعي لا تشتري وحدات معالجة الرسومات فقط، تصنيع الذاكرة يصبح أيضًا أكثر صعوبة

في العامين الماضيين، كان اهتمام السوق بالأجهزة الذكاء الاصطناعي يتركز في الغالب على وحدات معالجة الرسومات وعمليات التصنيع المتقدمة. ولكن بعد الدخول الفعلي في نشر المجموعات واسعة النطاق، أصبحت سعة النطاق الترددي للذاكرة واستهلاك الطاقة وكثافة التغليف عوامل رئيسية تحد من أداء النظام بأكمله.

HBM هو مثال نموذجي. فهو يزيد من سعة النطاق الترددي من خلال تكديس طبقات متعددة من DRAM، ولكن كلما زاد التكديس، كلما أصبحت الرقاقة أرق، مما يزيد من صعوبة التحكم في الالتواء، وملء الفراغات، والمحاذاة، واكتشاف العيوب أثناء التصنيع. بالنسبة لموردي المعدات، يعني هذا دخول المزيد من خطوات الترسيب والنقش والتنظيف والتلميع والربط والقياس إلى السوق القابلة للخدمة.

ما تؤكد عليه AMAT هذه المرة ليس الجهاز المنفرد، بل نطاق التغطية. في عملية TSV لتغليف HBM، من بين 19 خطوة في هندسة المواد، يمكن لمنتجاتها تغطية 15 خطوة. TSV هي العملية الأساسية التي تخترق ثقوبًا عمودية عبر رقاقة السيليكون ثم تملأها بمعادن لتحقيق الترابط متعدد الطبقات، وهي أيضًا الخطوة الأساسية في زيادة عدد طبقات تكديس HBM.

من بين الأجهزة الجديدة، يعالج Avila 2 CVD مشكلة انحناء رقاقات DRAM الأرق في HBM؛ بينما يستخدم Nokota VMax 2 لملء ثقوب TSV الأصغر دون فراغات؛ ويُدخل OPTA Quad CMP عملية التلميع الكيميائي الميكانيكي في التغليف المتقدم تحت التحكم الفوري. تشير هذه المنتجات جميعًا إلى نفس الشيء: ترقية ذاكرة الذكاء الاصطناعي لا تؤدي إلى انفجار في جهاز واحد، بل إلى صعوبة متزامنة في عدة خطوات معالجة.

خمسة تحديات رئيسية في DRAM

تلخص AMAT التغييرات في الجيل التالي من DRAM في خمسة اتجاهات رئيسية: النقش بالأشعة فوق البنفسجية المتطرفة (EUV)، الترانزستورات المتقدمة والأسلاك، صفائف الربط بين CMOS، DRAM العمودي بحجم 4F²، وDRAM ثلاثي الأبعاد.

وراء هذه المصطلحات، توجد المشكلات العملية التي يجب مواجهتها عندما يستمر DRAM في التصغير وتحسين الأداء. تجد الهياكل المستوية التقليدية صعوبة متزايدة في تلبية متطلبات الكثافة واستهلاك الطاقة والتكلفة في وقت واحد، مما يستلزم على مصنعي الذاكرة إدخال نقوش أكثر تعقيدًا، وترابط أكثر دقة، وهياكل ذات نسبة عرض إلى ارتفاع أعلى، وطرق تكديس وربط أكثر تشابهًا مع الرقائق المنطقية.

يزيد النقش بالأشعة فوق البنفسجية المتطرفة من الحاجة إلى نقش عالي الدقة؛ وتجعل ترانزستورات FinFET والترابط النحاسي والترسيب الخارجي عمليات الترانزستور والأسلاك أكثر اعتمادًا على هندسة المواد؛ وتفصل صفائف الربط بين CMOS بين الصفيف والمنطق المحيط وتجمعهما لاحقًا؛ بينما تدفع ترانزستورات 4F² العمودية وDRAM ثلاثي الأبعاد الصعوبات نحو قنوات السيليكون ذات النسبة العالية من العرض إلى الارتفاع، ونقش الموصلات، والقياس بالإلكترونات.

هذا هو أيضًا السبب وراء تركيز AMAT على حصتها في DRAM. في عام 2013، كانت حصتها في سوق معدات DRAM أقل من 15%، وتقول الآن إنها أصبحت الأولى عالميًا. إذا انتقل DRAM من التصغير ثنائي الأبعاد إلى المزيد من الهياكل ثلاثية الأبعاد وهياكل الربط، فإن تغطيتها السابقة في الترسيب والنقش والترسيب الخارجي والقياس قد تستمر في التوسع.

ومع ذلك، لا يمكن فهم ذلك ببساطة على أنه "ترقية تكنولوجيا DRAM تعني زيادة حصة AMAT حتمًا". يعتمد تسليم الطلبات الفعلية على وتيرة اعتماد مصنعي الذاكرة للهياكل الجديدة، وسرعة تحقيق العائد المرتفع، وقيود الإنفاق الرأسمالي لكل وحدة، بالإضافة إلى ردود فعل المنافسين في مجالات النقش والترسيب والقياس.

التغليف ينتقل من طبقات السيليكون الوسيطة إلى الألواح الكبيرة، والربط المختلط يبرز إلى الواجهة

بالإضافة إلى DRAM نفسه، يعد التغليف المتقدم الخط الرئيسي الآخر لـ AMAT هذه المرة.

تحتاج مسرعات الذكاء الاصطناعي وHBM إلى ترابط عالي الكثافة ومنخفض استهلاك الطاقة، وتواجه حلول طبقات السيليكون الوسيطة التقليدية ضغوطًا من حيث المساحة والتكلفة. الاتجاه الذي تقترحه AMAT هو ألواح تغليف أكبر حجمًا، تبدأ من 310×310 مم و510×515 مم، وتتجه نحو 600×600 مم.

كلما كانت اللوحة أكبر، زادت المساحة المعالجة في كل مرة، مما يقلل من تكاليف التغليف، ولكن تزيد أيضًا صعوبة التصنيع. يصبح الحفاظ على التجانس في الترسيب والنقش والطلاء الكهربائي والتسطيح والتحكم في العيوب عبر اللوحة الكبيرة أكثر صعوبة. استثمرت AMAT بالفعل في الليثوغرافيا الرقمية، وترسيب البخار الفيزيائي (PVD) والترسيب الكيميائي البخاري (CVD) والنقش على مستوى اللوحة، بالإضافة إلى تعزيز قدرة الطلاء الكهربائي للنحاس على المساحات الكبيرة من خلال الاستحواذ على NEXX.

الأكثر جذبًا للانتباه هو نظام الربط المختلط Kinex. فهو يدمج تنشيط سطح البلازما، والتنظيف، والربط، والقياس، ويُوصف من قبل AMAT بأنه أول نظام ربط مختلط متكامل من الرقاقة إلى الرقاقة في الصناعة. تكمن قيمة الربط المختلط في جعل الترابط بين الرقائق أكثر كثافة وأقصر وأكثر توفيرًا للطاقة، وهو مناسب لطرق التغليف المستقبلية حيث تتحد الذاكرة عالية النطاق والرقائق المنطقية بشكل أكثر تكاملاً.

فيما يتعلق بالتحكم في العمليات، أطلقت AMAT أيضًا VeritySEM 7AP وSEMVision G7AP، لقياس أحجام الوسادات في الربط المختلط وTSV والنقاط الدقيقة، ولإعادة فحص وتصنيف العيوب. ينتقل التغليف المتقدم من "تغليف الرقاقة" إلى "عملية ذات دقة عالية تشبه تصنيع الواجهة الأمامية"، مما يزيد من أهمية القياس واكتشاف العيوب.

هل يتم الشراء؟ لا يزال يعتمد على الإنفاق الرأسمالي للعملاء والعائد

يستند التقييم الإيجابي لبنك دويتشه إلى فرضية أن الطلب على أداء الذكاء الاصطناعي لكل واط سيستمر في دفع كثافة رأس المال في الذاكرة والتغليف، وأن مجموعة AMAT المكونة من الترسيب والنقش والتلميع الكيميائي الميكانيكي (CMP) والربط والقياس كاملة بما فيه الكفاية.

هذا يفسر سبب استعداد السوق لإعادة النظر في شركات معدات أشباه الموصلات مثل AMAT. إذا بقيت استثمارات الذكاء الاصطناعي مقتصرة على شراء وحدات معالجة الرسومات، فإن سلسلة الفائدة تكون مركزة نسبيًا؛ ولكن إذا كانت HBM وDRAM والتغليف المتقدم يتطلب عمليات ومعدات جديدة، فإن الخطوات التي يمكن لموردي المعدات المشاركة فيها تتوسع بشكل ملحوظ.

ومع ذلك، فإن المخاطر واضحة أيضًا. أولاً، الإنفاق الرأسمالي لعملاء الذاكرة دوري، والطلب القوي على الذكاء الاصطناعي لا يعني أن مصنعي DRAM سيزيدون الإنتاج بلا حدود. ثانيًا، تحتاج DRAM ثلاثي الأبعاد وترانزستورات 4F² العمودية والربط المختلط إلى التحقق من العائد، والطرق المخبرية لا تعادل الإنتاج الضخم. ثالثًا، على الرغم من أن التغليف على مستوى اللوحة جذاب من حيث التكلفة، إلا أن اتساق الألواح الكبيرة والتحكم في العيوب لا يزالان تحديين صناعيين.

لقد انتقلت AMAT من "مطارد حصة معدات DRAM" إلى "منصة المعدات الأساسية لترقية ذاكرة الذكاء الاصطناعي". ما سيدعم هذه السردية حقًا في المستقبل ليس عدد أسماء المنتجات، بل مدى نقل العملاء للعمليات الجديدة إلى خطوط الإنتاج، وما إذا كانت هذه العمليات ستؤدي بالفعل إلى المزيد من الطلبات المستدامة.

يوضح الرسم البياني للتوصيات التاريخية لـ AMAT وتغيرات السعر المستهدف، صعود سعر السهم وتعديل التصنيفات من 2023 إلى 2026.

انقر لمعرفة الوظائف المتاحة في BlockBeats

مرحبًا بكم في الانضمام إلى المجتمع الرسمي لـ BlockBeats:

مجموعة الاشتراك على Telegram: https://t.me/theblockbeats

مجموعة النقاش على Telegram: https://t.me/BlockBeats_App

الحساب الرسمي على Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia