在半导体制造领域，2纳米及以下工艺正成为各大厂商竞相追逐的技术高地。然而，随着晶体管尺寸的不断缩小，摩尔定律的延续正面临前所未有的挑战。传统上，通过缩小晶体管、导线和存储单元尺寸来提升芯片性能的方法，在2纳米制程下遭遇了物理极限的制约。导线过细导致的RC延迟问题日益突出，SRAM作为缓存的主要手段，其尺寸缩小速度远远落后于数字逻辑电路，进而限制了单芯片上的存储容量。工艺偏差的加剧使得晶圆厂在维持高良率方面面临巨大困难，数百个插入点和数十种制造工具的微小差异都可能导致芯片缺陷率上升，成本增加而良率下降。
Synopsys工程副总裁Abhijeet Chakraborty指出，尽管人们期望尺寸缩小能带来性能提升和功耗降低，但实际挑战在于如何实现这些目标。他提到，对于许多注重每瓦性能和晶体管密度的应用来说，更低的功耗极具吸引力，但能否在2纳米制程下实现性能提升10%到15%、功耗降低20%到30%，仍是一个未知数。良率和可制造性成为制约技术发展的关键因素。
随着工艺的演进，制造过程中的裕量设计成为另一大挑战。proteanTecs首席技术官Evelyn Landman表示，在2纳米和18A工艺中，裕量已成为最受诟病的资源之一。传统的静态保护带设计已无法应对工艺偏差、热效应、环境影响和工作负载压力等多重挑战。她提出，直接测量保护带，即在实际工作负载下实时监测时序裕量，并在产品生命周期内持续管理，是提升芯片性能和可靠性的关键。
在材料创新方面，半导体行业正经历着前所未有的变革。Lam Research的首席人工智能官David Fried提到，从高介电常数材料和金属栅极到硅锗应力源，材料创新层出不穷。随着先进逻辑晶体管的发展，每十年都会出现几项关键材料创新。例如，从钨到钼的过渡已经在NAND和DRAM字线以及底层逻辑互连中发生，而钴到钌的过渡也将在特定领域得到应用。这些材料过渡不仅发生在逻辑领域，还涉及DRAM和专业先进封装等多个技术领域。
人工智能数据中心的大规模建设，正从根本上改变2纳米及以下制程芯片的设计和制造格局。由于单个芯片上的空间不足以处理生成式人工智能和智能人工智能所需的大量数据，多芯片封装的芯片组成为新的发展方向。然而，这种转变带来了一系列新的权衡取舍。定制化高级封装中的多个芯片虽然不再受面积限制，但数据的编排和传输却变得极具挑战性。解析人工智能计算是一个复杂的、大规模并行操作，其中处理过程可能被分配到不同的处理单元，最终将结果合并。这一过程中，任何处理单元的延迟或数据路径的不均匀老化都可能降低整个系统的性能。
为了应对这些挑战，芯片行业正探索新的封装技术和材料。例如，集成光子学的兴起为高速数据传输提供了新的解决方案。尽管集成光子学的材料选择复杂，但大型人工智能系统的需求正推动该领域的发展。为了使用更细的导线在更长的距离上传输更多数据，新的材料和工艺被不断引入，以提高电子迁移率、结构稳定性和减少翘曲。
在封装技术方面，面板级芯片方案正逐渐成为新的趋势。与传统的300毫米圆形晶圆相比，矩形面板能容纳更多的芯片，且工艺更容易标准化。英特尔实验室甚至提出了500 x 500毫米的全尺寸面板方案，以进一步提升芯片制造的效率。然而，这种变化需要全新的设备和不同的薄晶圆处理方法，同时也带来了机械应力等新的挑战。
随着定制化需求的增加，各大晶圆代工厂正提供多样化的定制化方案。Rapidus的晶圆级芯片和面板级芯片技术实现了超越2纳米的电子传输通道定制化，而英特尔则通过集成传输通道到下层金属层并提供额外金属层以供定制。台积电通过其NanoFlex技术在标准单元架构中提供灵活性，三星则计划提供定制的HBM以提升性能。这些定制化方案不仅满足了不同市场的需求，也推动了先进制程节点的发展。
