AIチップの性能が高まるほど、エネルギーと封裝の課題が深刻に！応材がSEMICON Taiwanで混合鍵合とパネルレベル封裝を重点展開

人工知能（AI）チップの演算能力が向上し続ける中、チップが3D構造や異種集積、システムレベルパッケージへと進化するにつれて、データ伝送時の消費電力やダイ間の接続密度、先進パッケージングの歩留まりが新たな技術的課題となっています。アプリッド・マテリアルズ（Applied Materials、NASDAQ：AMAT）は、SEMICON Taiwan 2026において、微細ピッチ混合鍵合、ダイ対ウエハー統合、パネルレベルパッケージングなどの技術に注力し、デジタルリソグラフィやエージェント型AIを導入することで、材料、接続、パターン形成、スマート製造の各側面から、AIチップのエネルギー効率と量産性の限界を突破することを目指します。

AIは半導体のイノベーションモデルを変化させています。過去には、トランジスタの微細化によってチップの性能が向上していましたが、先端プロセス技術の難易度とコストが高まるにつれ、業界ではChiplet（小チップ）、3Dスタッキング、異種集積の手法が採用されるようになりました。これにより、異なるプロセスや機能を持つ複数のチップを一つのシステムに統合し、計算性能を高めることが可能になっています。

この変化により、パッケージングはチップ製造後の後工程という位置付けから、システムの性能、消費電力、歩留まりに直接影響を与えるキーテクノロジーへと進化しています。材料、プロセス、装置、パッケージング技術が連携して開発されるかどうかが、新技術を研究段階から量産へと移行させる速度を左右するのです。

アプリッド・マテリアルズのグループ副社長であり、台湾アプリッド・マテリアルズの社長である余定陸（Yu Ting-Lu）氏は、「AIは半導体イノベーションの複雑さを高めており、あらゆる技術的突破はエコシステム全体の協働イノベーションに依存しています」と述べました。同社は台湾に36年間拠点を置いており、今後も顧客、パートナー、サプライチェーンと連携しながら、材料エンジニアリングと接続技術のポートフォリオを通じて、研究開発成果の量産化を加速していくとしています。

混合鍵合による接続密度の向上とデータ転送時の消費電力の低減

AIチップが3Dスタッキングや異種集積に向かう中、異なるチップ間のデータ転送距離をいかに短くするかが、消費電力を抑える上で重要な課題となっています。アプリッド・マテリアルズのアショク・クマール・ムツクマラン（Ashok Kumar Muthukumaran）シニアディレクターは、半導体先端プロセス技術フォーラムにて、微細ピッチ混合鍵合とダイ対ウエハー（Die-to-Wafer、D2W）統合技術の最新動向について説明します。

混合鍵合は、チップまたはウエハー間に極めて微細なピッチで接続を形成する技術です。従来のバンプ接続と比べて接続密度が高くなり、演算チップとメモリなどの素子間のデータ転送距離を短縮できます。AIプロセッサに統合されるチップの数が増えるにつれ、この技術は限られたパッケージ面積に多数の接続を実現するとともに、データ移動に伴う消費電力を低減することが期待されています。

一方、ダイ対ウエハー統合は、異なる機能やサイズ、あるいは異なるプロセスで製造された複数のチップを一つのウエープラットフォームに統合する技術です。これにより、AIプロセッサ、メモリ、その他の機能素子をシステムの要求に応じて柔軟に組み合わせることが可能になります。アプリッド・マテリアルズは、より高い接続密度、低い消費電力、拡張可能な異種集積アーキテクチャを通じて、AI演算におけるエネルギーのボトルネックに対応できると考えています。

アプリッド・マテリアルズの藍章益（Lan Chang-Yi）シニアテクニカルディレクターも、「AI Packaging Supply Chain Ecosystem & Driving Technology」と題した異種集積国際サミットを主催し、AI先端パッケージングのサプライチェーンと主要ドライビング技術について議論します。

パネルサイズの拡大に伴うパターン精度と歩留まりの課題

混合鍵合に加え、パネルレベルパッケージング（Panel-Level Packaging、PLP）も、アプリッド・マテリアルズがSEMICON展示で注力するもう一つの重点技術です。

従来の円形ウエハーを基盤とするパッケージングプロセスと比べ、PLPはより広い面積の基板を用いて一度に多数のパッケージユニットを処理することで、面積利用率と生産効率を高めることを目指しています。しかし、製造プラットフォームのサイズが大きくなると、電鋳の均一性、パネルの反り、パターンのずれ、露光精度などの問題が顕在化し、歩留まりの管理がPLPの商業化における重要な課題となっています。

アプリッド・マテリアルズのマイケル・ロッシルト（Michael Rosshirt）カスタマーテクニカルディレクターは、同社のPLP製品ポートフォリオ、特にパネルレベル電気化学蒸着（Electrochemical Deposition、ECD）技術について紹介します。この技術は、大面積のパネル上で先進パッケージングに必要な金属接続構造を形成するのに役立ちます。

パターン形成プロセスに関しては、アプリッド・マテリアルズのデジタルリソグラフィ事業部のジェネラルマネージャーであるアナント・チマルギ（Anant Chimmalgi）氏が、マスクレスデジタルリソグラフィとデジタルダイナミックリンク機能を紹介します。これらの技術は、パネルの実際の位置や変形に基づき、露光ずれをリアルタイムで補正することで、大面積パネルのパターン精度とプロセス歩留まりを改善します。

従来の固定マスク露光とは異なり、デジタルリソグラフィはデジタル方式でパターンを調整できるため、パネルプロセス中に発生する位置ずれに柔軟に対応できます。先進パッケージングの線幅がさらに微細化し、パネル面積が拡大する中で、リアルタイムの補正能力は、接続パターンの正確な位置合わせに直結する重要な要素となります。

エージェント型AIがファブに導入され、自動化から自律化へ

アプリッド・マテリアルズは、AIの活用をチップ側から製造現場へと拡大しています。同社の自動化製品事業部の戦略マーケティングシニアマネージャーであるMingyuan Zhao氏は、ハイテクスマート製造フォーラムにて、エージェント型AI（Agentic AI）を活用して、ファブの自動化生産から自律的な運営へと移行する方法について説明します。

現在のファブでは、すでに多くの自動化装置や製造実行システムが導入されていますが、異常事象が発生した場合、多くの問題は依然としてエンジニアがデータを確認し、プロセスパラメータを比較して根本原因を判断する必要があります。アプリッド・マテリアルズが提案するAI駆動システムは、異常をリアルタイムで検出し、根本原因を分析し、意思決定を支援することで、問題解決までの時間を短縮し、歩留まり、生産性、運営の柔軟性を向上させることを目指しています。

アプリッド・マテリアルズは、2026年8月31日から9月4日にかけてSEMICON Taiwan 2026の関連技術フォーラムに参加します。混合鍵合、パネルレベルパッケージング、エージェント型AIに至るまで、今回の取り組みは、AIチップの競争がもはや先端プロセスノードの微細化競争ではなく、材料、装置、パッケージング、スマート製造のシステム統合競争へと拡大していることを示しています。計算能力を高めながら消費電力を抑え、量産可能な歩留まりとコストを維持することが、次世代半導体産業の競争の鍵となるでしょう。