身處後摩爾時代，半導體產業正面臨一場艱苦的「良率」戰鬥。隨著晶片越來越複雜化，電晶體密度成倍增加，晶片製造良率管理難度也呈指數級增長，特別是對於那些追求先進製程的晶圓廠而言，更是會成為致命傷。

良率：半導體工廠的生命線

良率是半導體工廠的核心競爭力所在，也稱為是半導體工廠的「生命線」。

半導體良品率是實際生產的晶片總數與一個晶圓上最大晶片（集成電路）數的百分比，換句話說，良率是實際生產的數量與投入的總數量之比。良品率越高，生產力越高，良率直接影響成本和產能利用率。因此，提高良品率在半導體產業非常重要。同時，良率也是評估企業競爭力的重要指標之一，直接反映了製造過程的穩定性和產品品質的可靠性。

在邏輯晶片領域，依照摩爾定律的指引，目前能夠實現量產的最先進製程是3奈米。在該領域，台積電和三星是兩大主要的玩家，兩家在這場3nm之戰中展開了激烈角逐。

三星於2022年6月率先宣布3nm量產，比台積電早幾個月。三星是業界率先在3nm中引進柵極環繞(GAA) 製程的廠商，相較之下，台積電仍採用FinFET電晶體架構。但三星卻在良率上遭遇了滑鐵盧，雖然三星近日否認了韓媒ZDNet Korea所報道的，三星3nm良率低於20%的消息，然而由於良率問題，三星3nm確實流失了大量客戶。

Google的Tensor處理器在第四代之前都委託給三星電子代工部門，但從引入3nm 製程的第五代開始，就轉向了台積電。三星自家的Exynos 2500晶片也深受良率困擾，6月25日，知名分析師郭明錤在X（原Twitter）平台上發布社交動態評論，稱由於三星自研的Exynos 2500處理器3奈米晶片良率低於預期而無法出貨。

預計今年，包括智慧型手機、伺服器、人工智慧等在內的Fabless公司及IT大廠都將開始將3nm作為主要過程。在良率這個重要的考核指標面前，由於台積電的領先優勢，預計將獲得大部分大廠的3nm訂單，這將有可能進一步拉大台積電與三星電子的市場份額差距。

然而，即使是台積電，目前其3nm製程的良率相較上一代也不高。台積電目前也積極提升3nm的良率。

良率低的問題不僅限於邏輯晶片領域，記憶體晶片也面臨同樣的挑戰。生成式AI正在消耗大量的HBM記憶體晶片，但良率一直是NVIDIA GPU晶片大規模量產的攔路虎之一。根據路透社報道，三星的高頻寬儲存HBM3晶片的生產良率約為10%~20%，而SK海力士的HBM3良率可達60%~70%。在傳統的DRAM儲存方面，三星第五代10奈米級（1b）製程DRAM的良率未達業界80%至90%的一般目標，迫使三星在上個月成立專門工作小組以解決這個問題。

而接下來，生成式AI還在滾滾向前，對晶片算力的需求望不到底。為了獲得更高性能、更高算力的AI晶片：

一方面，邏輯廠商正積極向2nm製程突破，台積電和三星目前都計劃在2025年開始2nm大規模量產，與此同時，還在發力FOPLP（扇出型面板級封裝）等先進封裝技術；

另一方面，儲存廠商也大力投入下一代HBM（即HBM4）的研發，各種先進的技術也在考慮當中，例如混合鍵結。

可想而知，屆時良率又會成為一大難關。根據《韓國經濟日報報道》，SK海力士正在招募數十名與HBM相關的職位，在其招聘啟事中顯示，希望尋找晶片專家能夠透過改進代工製程和測試邏輯晶片，進而提高HBM晶片的良率。

良率低是半導體廠商普遍面臨的難題，也是限制晶片產業發展的瓶頸。從經濟學角度上講，提升晶片良率也可以視為摩爾定律的另一個延續。如何在新科技不斷推展新的背景下，提高良率，成為每個半導體廠商必須解決的關鍵問題。

良率提升，為何如此困難？

想要提高良率，首先要先明確導致良率低的原因有哪些？影響半導體製造良率的因素眾多，但無外乎「人、機、料、法、環、測」。

具體而言：

人：操作人員的技術水準和操作規範性直接影響生產過程的穩定性

機：半導體製造設備的精度和穩定性直接影響晶片的微觀結構和尺寸

料：原料的純度和一致性影響晶片的質量

法：製程參數控制和操作精度對良率至關重要

環：生產車間的環境因素會影響晶片的製造過程

測：測試設備性能和測試方法影響良率評估的準確性

然而，隨著晶片製程不斷朝向先進製程邁進，影響良率的因素更是讓人「難以捉摸」：

一方面，製程的進步所涉及的製程步驟和材料種類增多，晶片上的缺陷種類也越來越繁多，而且缺陷成因複雜，難以分析和排除。另一方面，新製程、新材料、新設備的不斷引入也為良率提升帶來了新的挑戰。此外，提升良率需要投入大量的資金與人力，包括研發投入、設備投入、人才培育等。而且一些先進的檢測和分析手段也需要較高的成本。

這也是為何產業每往前邁進一個流程，良率都愈發難以提升。

為了提高良率，業界絞盡腦汁

為了提高半導體製造的良率，業界各方正不遺餘力地進行多方面的最佳化和創新。

減少污染物：半導體的紛繁複雜的多個製程步驟過程要用到大量的氣體和溶液，作為半導體製造的“血液”，這些氣/液體的純度和可靠性在很大程度上決定著半導體裝置的性能品質和良率。根據業內人士估計，污染​​造成的產量損失高達50%。

污染控制是半導體製造過程中至關重要的一環。如果氣體和溶液中存在污染物，例如顆粒、雜質等，就會導致晶片出現缺陷，降低良率，甚至造成晶片報廢。因此，如何有效去除這些污染物，確保「血液」的純淨，是半導體製造面臨的重大挑戰。

為了滿足產業對先進製程的迫切需求和對良率提升的挑戰，全球過濾、分立和純化解決方案的專家，頗爾公司（Pall corporation）近年來持續加大投資，去年，頗爾位於北京工廠的Gaskleen與Profile II雙產線正式投產上市，今年6月份，頗爾又宣布新加坡工廠投產，新增了Litho光刻和WET濕法化學兩條重要的過濾器產品線，可為當下先進製程節點的邏輯和記憶體晶片製造提供強有力的支援。

頗爾北京氣體過濾產品

頗爾能夠提供全系列的半導體過濾器，涵蓋CMP過濾器、光刻過濾器、氣體過濾、氣體純化系統、超純水過濾器、濕式蝕刻過濾器等等，這些強大的過濾器具有先進的奈米級雜質攔截功能，可在不同的關鍵製程中清除顆粒、雜質等污染物，確保晶片的高品質和高良率。此外，高效率的過濾技術可以減少污染物對設備的損害，延長設備的使用壽命，降低維護成本。

製程優化：製程優化是提高良率的基石。透過不斷改進製程工藝，提高生產製程的精度和可控性，減少缺陷的發生。例如，採用EUV微影技術、3D封裝/Chiplet/CoWos等各種先進封裝技術等先進製程。

引進AI和大數據分析技術：在半導體製造過程中，存在著大量的製程參數和生產數據。借助AI、大數據等新興技術實現更高的良率和更少的投入，已成為產業共識。半導體工廠的數據管理向智慧化升級是大勢所趨。

工程智能（EI）、電腦整合製造（CIM）、製造執行系統（MES）等工業軟體是半導體製造的重要工具。隨著AI和大數據技術的融入，這些軟體也不斷升級，為半導體工廠提供更智慧的功能。在智慧製造模式下，生產過程更加透明、可控，生產效率和產品品質顯著提升。

自動化升級：減少人為操作環節，降低人為操作失誤所導致的缺陷率是提高良率的重要手段。自動引導車（AGV）、天車和自主移動機器人（AMR）的引入，正在加速半導體製造邁向智慧製造的新時代。自動化設備的應用，可以有效減少人為操作環節，將工人從繁重的體力勞動和重複性工作中解放出來，從而降低人為操作失誤導致的缺陷率，提高生產效率和產品品質。

由此可看出，提高半導體製造良率是一項複雜的系統工程，需要半導體廠商從材料、製程、設備、管理等多方面入手，不斷創新改進，才能有效降低缺陷率，提升產品競爭力。

結語

現今，良率提升成為半導體產業發展的核心驅動力之一。我們也看到像頗爾這樣的過濾器廠商積極進取，擴建建廠，不斷提升過濾技術的水平和產能，為先進製程的應用和良率的提高保駕護航。

相信透過全產業鏈協作，持續攻堅克難，半導體產業一定能夠不斷提升良率水平，推動產業高品質發展，為全球經濟成長貢獻更大的力量。