【微影製程大解密】(2)——2025年正展開的半導體競賽

在晶片微縮的競賽中，過去六年，EUV（極紫外光）成為突破的利器，它的波長僅13.5奈米，能刻畫出比頭髮直徑小上千倍的電路細節，然而，這項技術並非唾手可得：從動輒數億美元的設備成本，到需要真空與特殊反射鏡的嚴苛條件，再到光罩檢測的繁複手續，每一步都牽動著半導體製程的效能與良率，然而，2025年開始，台積電已經更進一步率先引進High-NA EUV，將推動製程進入2奈米以下的時代，在這場半導體的競賽中，誰有功夫能率先駕馭這道最強光束，就掌握了未來十年的半導體霸主地位。

撰文｜黃鼎鈞

深紫外光 (Deep Ultraviolet, DUV) 微影製程自1990年代起成為主流，波長193奈米的ArF 光源撐起了將近二十年的摩爾定律，在面臨微縮瓶頸之時，台積電透過「浸潤式光刻」技術，將折射率為1.43的超純水引入鏡頭與晶圓之間，為DUV的使用打了延長賽，然而，Rayleigh公式告訴我們：

要再度縮小線寬，僅靠NA的提升已經不足，工程師必須尋找更短的波長λ，才能提高解析度，大幅地推動半導體製程跨世代發展，而成為新一代製程微縮利器的就是波長僅有13.5奈米的極紫外光 (Extreme Ultraviolet, EUV)。

為什麼過去EUV微影系統遲遲無法落地？

EUV的導入困難首先來自成本，相比之下，傳統 DUV光刻機每臺約需5,000萬美元，而EUV機臺的售價則高達1.5億美元以上，且機臺體積相當於一輛巴士，需要專門的廠房基礎設施才能安裝，此外，EUV的能耗也遠高於DUV：一臺EUV機臺耗電約1.3MW，而DUV僅約0.13MW，相差達十倍，不僅如此，耗材、維護與檢測成本亦大幅增加，只有資本雄厚、產能龐大的晶圓廠，才能負擔EUV的使用，也因此延遲了EUV真正落地的時間。直到近年，隨著智慧型手機、AI、雲端運算等新興應用擴大了市場規模，使得單顆晶片的價值足以攤平這筆成本，換句話說，EUV居高不下的成本，最終是在市場需求與產業規模的推動下才有機會落地。

除了成本之外，EUV的發展還有一系列光學挑戰，首先，13.5奈米的極紫外光能量極高，易與空氣分子作用，因此整個系統必須在超高真空環境下運作，其次，不像DUV能用石英透鏡折射成像，EUV的高能光線幾乎無法透過任何材料傳輸、聚焦或成像，這些特性讓系統設計難度大幅提升。為了突破這些限制，產業導入了多層布拉格反射鏡：在鉬 (Mo) 與矽 (Si) 交替堆疊的40–50層薄膜中，利用布拉格繞射與干涉效應來提高反射率，即使如此，每片反射鏡的反射率也僅有約70%，這意味著即使設計再精細，能量仍會在逐層反射中流失，光線在多次反射後仍會出現明顯耗損。

光罩本身也面臨新的挑戰，由於波長越短對缺陷的敏感度就越高，奈米級的顆粒或凹陷都會透過繞射效應放大，造成圖案邊界模糊，並在後續上千道製程中逐步被誇張放大，最終可能導致整片晶圓報廢，因此針對光罩品質的把關必須更嚴格。在DUV時代，工程師能直接利用DUV光源對光罩圖形做透射式檢查，快速確認圖案是否正確；然而在EUV波段，光線無法透射材料，因此傳統檢查方式失效，工程師需額外使用電子束 (e-beam) 或其他高能檢測設備逐點掃描，這樣的方法既速度緩慢且大幅增加成本。這些困境都凸顯出了EUV的發展並非一蹴可幾，除了需要大量資金的投入，還需要各產業的攜手合作。

AI也能助微影製程一臂之力？

隨著人工智慧的進步，演算法開始在光罩設計中發揮作用，這一部分的工作大多聚焦在光學鄰近效應 (Optical Proximity Correction, OPC)，當光線經過光罩照射到晶圓時，不可預期發生的繞射或散射都會使圖案出現偏差，也就是說真實曝光的圖案會與光罩上原先設計的圖案不同，因此，工程師在設計光罩時，會故意把圖案線條「畫歪一點」，例如稍微加粗、縮短或增加輔助小圖案，讓曝光後的結果反而更接近原本想要的形狀，像在印章雕刻時，先把字刻得怪怪的，蓋出來反而正好，至於要畫得多歪才能得到預期的圖案，則需要藉由經驗的累積來修正，然而，當線寬縮小到奈米等級，光學效應變得非常複雜，人工經驗方法已經無法應付，這時，AI演算法就能派上用場，它能透過學習大量的曝光與成像數據，自動找出最佳的修正方式，並在製程中即時調整，這樣不僅加快設計速度，也能確保大量生產時的穩定性和良率。

最新的戰場：High-NA EUV

2025年開始，High-NA EUV的半導體製程競賽全面展開，而台積電首先取得了由ASML（荷蘭艾司摩爾公司）所研發的High-NA EUV，據報導其他相關公司如Intel, Samsung也將在本年度引入該機型。ASML是如何在既有的EUV架構中，再次提升其製程解析度的呢？由於NA值受入射角度的影響，若能提高光入射角度，NA就能提高，所以ASML利用「非等比光學設計」 (anamorphic optics)，就是在X與Y方向上使用不同的放大倍率，好比把畫面水平拉長、垂直壓縮，這樣能在控制鏡片大小的同時，讓光線以更大的角度進入鏡片，進而提升 NA，簡單來說，原本一次可以完整曝光一個影像區域，但現在則是一次只能曝光半個晶圓場，再透過兩次拼接完成整張圖案，雖然增加了製程的複雜度，卻換來了解析度的提升。

High-NA EUV的微縮競賽正在揭開序幕，誰的功夫能駕馭好這項技術，就有機會繼續在這產業中成為領頭羊！

參考文獻

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