2024-06-02|閱讀時間 ‧ 約 26 分鐘

2025年台灣半導體產業最缺什麼樣的人才?

TSMC 的 RD 部門早在五年前就已研發出2奈米製程,但直到今年才對外公布明年(2025年)可以商業化量產,可見 TSMC 其彈藥準備非常充足!

目前雖然彈藥供應充足,但鑑於南韓政府宣布將重金投資於半導體產業擴廠,再加上英特爾針對 High-NA EUV 的超前部署,TSMC 以及我國政府無疑需要積極應對這一挑戰。從 FinFET 到 GAA(Gate-All-Around) 技術的轉變表明,為了實現更精細的奈米級製程,TSMC 雖然可能也計劃購買 High-NA EUV,但目前似乎更傾向於先完善現有製程並確保盈利以及累積更多IP,隨後再著手未來的技術升級。

極紫外光(Extreme ultraviolet;EUV),是波長小於13.5奈米的光,可穿透矽。

但光等待 ASML 的新型光刻機設備創新,似乎有些緩不濟急。若台灣想要領先它國好幾年,勢必需要培育研究高能物理(輻射)和 AI 的人才。

為何需要AI人才,在此就不追述。現今哪個行業不需要AI,不用可能就會被淘汰。但其實以前就會將實驗數據進行統計分析和優化,只不過現在是透過更強的 AI。

為什麼說會需要研究高能物理(輻射)的人才,這就要討論到透過極高能紫外光雷射來實現更小奈米級的製程了。

在現代半導體製造業中,微型化和高精度製造是提高積體電路效能的關鍵。而極高能的紫外光雷射(例如:飛秒激光)正是實現這一目標的重要技術之一。

接下來會介紹從極高能紫外光雷射產生強烈輻射,到最終實現更小的奈米級製程的完整流程和細節。

什麼是極高能紫外光雷射?

極高能紫外光雷射,特別是飛秒激光,具有極短的脈衝,可以在10^-15秒的時間內輸出極高的能量。這些雷射脈衝能夠激發材料中的電子,使其從原子中逸出,形成電漿。

步驟1:產生極高能雷射脈衝

首先,極高能的紫外光雷射裝置會產生飛秒級的脈衝。這些脈衝的持續時間極短,但能量非常高,足以激發材料中的電子。這個步驟中,關鍵是控制脈衝的時間和能量,以確保能量集中在一個極小的空間和時間範圍內

步驟2:激發材料形成電漿並產生強烈的輻射

當極高能的雷射脈衝照射到材料表面時,材料中的電子會被激發,逸出原子結構,形成電漿。電漿是由自由電子和離子組成的高能態物質。在電漿形成過程中,自由電子和離子之間的相互作用會產生強烈的輻射。這種輻射具有極高的能量密度,能夠直接用於局部加熱或移除材料,從而精確地改變材料表面的結構。這使得雷射輻射成為一種極為有效的工具,用於在奈米尺度上雕刻和定義晶圓片上的微小結構。

步驟3:精細雕刻晶圓片

利用飛秒激光產生的強烈輻射,可以對晶圓片表面進行精細雕刻。藉由精確控制雷射脈衝的位置和能量,這些輻射能量足以移除或改變材料的微小部分,從而在晶圓片上創建出奈米級別的結構。這一過程需要高度精密的控制技術,以確保每一個雕刻步驟的精度和一致性,確保晶圓片表面的每一個微小結構都能達到預期的規格。

步驟4:實現奈米級製程

通過飛秒激光精細雕刻技術,可以實現更小的奈米級製程。在半導體製造中,這意味著可以製造出更小的晶體管、更低的電阻和更高的整合度,從而提升積體電路的效能和效率。這對於推動電子設備的微型化和效能提升至關重要。

帶大家看完如何才能實現更小的奈米級製程。身為科研的一份子,說老實話這是台灣的痛點,其實台灣十分欠缺高能物理(輻射、X-Ray)的人才。

雖然目前兩奈米很強,且懂技術的先進也逐漸進入高教機構春風化雨、培育人才。但如果台灣想要站穩腳步,立於不敗之地。勢必需要從現在開始培育這方面的人才。也許經濟部、數發部、國科會、教育部能共同合作,專門組織一個半導體人才公費留學培育計畫,送台灣學子至比利時、英國學習高能物理(輻射、X-Ray)、直線加速器單光子generator 等…先進技術,而後回國服務。

晶創計畫海外基地拍板布拉格

但其實台灣人力也不夠了,所以就如同經濟部長郭智輝說的,產量想要翻倍(或鞏固目前地位),吾人覺得延伸台灣產業供應鏈聚落到海外,這項政策勢必要好好發展!照目前來看藉由國外便宜的土地人力來實現比較有可能。

可惜台灣的國際地位 唉…,有望國人諒解,勢必需要稍許金錢外交,但我相信隨著透明化的趨勢,這種情形會越來越少。


關於作者

蔡秀吉 (thc1006);現職為國研院台灣半導體研究中心駐外(布拉格)約聘人員。目前於捷克查理大學附設醫院實習,並於布拉格理工大學訪問研究。喜歡研究開放電信網路(O-RAN)及其相關的技術發展,感興趣的領域有:雲原生、人工智慧、表觀遺傳學、體外循環系統(ECMO)。

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是貓咪,就讀於陽明數位醫療、交大百川學程、清大電資學士班 感興趣的領域包含:資訊工程、腦科學、精神醫學、體外循環、偏鄉教育、本土語言、以及戲曲表演,是個技能樹亂點的人生 Python · Machine Learing · AI · Biomedical engineering · IOT
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