אפלייד חשפה מערכות ייצור חדשות לשבבי AI ואחת מהן פותחה בישראל

PROVision 10. קרדיט: אפלייד מטיריאלס

חברת אפלייד מטיריאלס (Applied Materials) הכריזה השבוע על שלוש מערכות ייצור שבבים חדשות, שמיועדות להתמודד עם האתגרים של עידן הבינה המלאכותית: טרנזיסטורים מהירים יותר, חיבורים מדויקים בין שבבים, ובקרת איכות תלת ממדית ברזולוציה תת ננומטרית. מדובר במהלך שמכוון ישירות לצווארי הבקבוק של תעשיית השבבים: בין אם מדובר באריזות מתקדמות ל-GPU, בזיכרונות HBM לדאטה סנטרים, או בטרנזיסטורי GAA בקנה מידה של 2 ננומטר ומטה.

אחת משלוש המערכות נולדה כאן בישראל: PROVision 10, מערכת מטרולוגיה מתקדמת שפותחה בחטיבת המטרולוגיה של אפלייד בישראל (PDC), נועדה לשפר את התפוקה של שבבים תלת ממדיים באמצעות טכנולוגיית eBeam מדויקת וחדשנית. היא מאפשרת הדמיה מהירה וחדה מתחת לרזולוציה ננומטרית וזיהוי של בעיות בשכבות פנימיות, טרם הרכבת השבב או שליחתו למבחני מאמץ.

המהלך כולל גם את מערכת Kinex: פתרון חדשני לחיבור היברידי בין שבבים (Hybrid Bonding), ומערכת Xtera לייצור מדויק של טרנזיסטורים בטכנולוגיית Gate-All-Around, שמתוכננת לעידן של 2nm ומטה. שלושתן מתכתבות עם המגמה הברורה בעולם החומרה: הפקת ביצועים גבוהים יותר, בצריכת חשמל נמוכה יותר ובשטח קטן יותר, כדי לעמוד בדרישות ההולכות וגוברות של יישומי AI מתקדמים.

חיבור היברידי באריזות מתקדמות

מערכת Kinex החדשה מהווה מהלך אסטרטגי לייעול האריזות מרובות השבבים שזולגות במהירות מ-HPC אל עולמות השרתים והקצה. באריזות מסוג Chiplets, בהן מספר שבבים מבצעים פעולה אחת משולבת (כמו CPU ו-GPU באותו מארז), מתגלה הצורך הקריטי בחיבור צפוף, מדויק וחסכוני. כאן  נכנס החיבור ההיברידי: קשר ישיר בין שבב לשבב באמצעות נחושת, ללא תיווך של שכבות מבודדות, שמאפשר מעבר מידע מהיר יותר, פיזור חום טוב יותר וחיסכון בחשמל.

אפלייד פיתחה את Kinex יחד עם חברת Besi ההולנדית והמערכת מאחדת את שלבי תהליך החיבור הקריטיים לכדי מכונה אחת: החל מיישור השבבים, דרך הקישור הפיזי, ועד למטרולוגיה תוך קווית (in-line metrology) שמזהה סטיות חפיפה או סחיפה (drift) עוד לפני שהחלקים יוצאים מהקו. בין היתר, מציעה המערכת ניהול ברמת Die, שמירה על סביבות נקיות ומבוקרות ושליטה על זמני המתנה בין שלבים. כולם קריטיים להצלחת חיבור כזה בתצורת ייצור סדרתית.

מהזווית התפעולית, עבור ארגונים שמתכננים תשתיות AI בקנה מידה גדול, הטכנולוגיה הזו תתורגם לשבבים חסכוניים יותר, שצורכים פחות חשמל לוואט, דורשים פחות קירור וניתנים לפריסה גבוהה יותר בדאטה סנטרים צפופים.

Kinex. תמונה: אפלייד מטיריאלס

 דור חדש של טרנזיסטורים

בנוסף, אפלייד חשפה גם את מערכת Xtera – פתרון ייצור חדש שמתמקד בטרנזיסטורים מדור Gate-All-Around (GAA), שצפויים להחליף את FinFET הקלאסיים. כדי לבנות את מבני ה-Source וה-Drain בצורה אחידה, נדרש תהליך שיקוע מדויק בתעלות עמוקות, וזו משימה לא פשוטה בשיטות הקיימות. חוסר אחידות בשכבות האפיטקסיה (Epitaxial Layers) עלול להוביל לחללים שיפגעו בביצועים ובאמינות השבב.

מערכת Xtera מטפלת בכך באמצעות תא תהליך חדש, עם שילוב של ניקוי וחריטה, וחיסכון של עד 50% בגז לעומת השיטות המסורתיות. התוצאה: מבנים אחידים יותר ב-40%, ללא חללים, מה שתורם ליציבות ולתפוקה בקווי ייצור של טרנזיסטורים ב-2nm ומטה. גם כאן המשמעות המעשית לצוותים בשטח היא ברורה: מדובר בדור שבבים שיכולים להפעיל מודלי AI מורכבים בצפיפות גבוהה וביציבות תרמית טובה יותר, תוך שמירה על footprint מינימלי.

Xtera. קרדיט: אפלייד מטיריאלס

ובחזרה לישראל: מערכת PROVision 10, שפותחה כאן בארץ, מתמקדת בנקודה קריטית בכל תהליך הייצור: זיהוי מוקדם של תקלות לפני שהן הופכות לבאגים בלתי מוסברים במוצר הסופי. מדובר במערכת הדמיה מתקדמת מבוססת Cold Field Emission (CFE), שמביאה שיפור של עד 50% ברזולוציית ההדמיה ופי 10 במהירות, בהשוואה לדור הקודם.

המערכת מסוגלת לבצע מדידות עומק בתוך שכבות מרובות של שבבים תלת־ממדיים, בין אם מדובר ב-DRAM, NAND 3D, טרנזיסטורים מסוג GAA או שכבות EUV. היא תומכת במדידות overlay מדויקות ישירות על השבב, ולא רק על תבניות בדיקה. מהצד התשתיתי, יצרנים ולקוחות בענף השרתים והאחסון יוכלו לסמוך יותר על איכות השבבים שברשותם, כשהשלב הקריטי של בקרת הייצור מבוצע ברזולוציה גבוהה וכל זה מפותח כאן בארץ.

כל עדכוני ה-IT, תשתית וטכנולוגיה בערוץ הטלגרם של ITtime

מה הלאה?

המערכות החדשות כבר בשימוש אצל מספר יצרני שבבי לוגיקה וזיכרון, וכנראה שכבר נמצאות ברקע של כמה מהשבבים שנראה ב-2026 בדאטה סנטרים מתקדמים, שרתי AI ותחנות קצה ייעודיות. לא מדובר בהכרזה תאורטית אלא בפלטפורמות פעילות, שמטרתן לצמצם את הפער בין החזון של בינה מלאכותית בכל מקום – לבין היכולת התשתיתית ליישם את זה.

עבור אנשי IT בישראל, זהו סימן מובהק לכך שהשינויים מתרחשים לא רק בענן ובקוד, אלא גם בעומק שכבת החומרה. ככל שהביקוש ל-AI גובר, כך גם האחריות של ארגונים לבחור תשתיות שמתבססות על שבבים שמיוצרים בטכנולוגיות שמבטיחות פחות חום, פחות תקלות, והרבה יותר ביצועים.