应用材料CEO：AI正彻底改变半导体创新模式

人工智能（AI）正引领全球半导体行业迈入全新的结构性增长周期。应用材料公司首席执行官Gary Dickerson指出，作为人类历史上关键的技术转折点之一，AI不仅深刻影响着各行各业及日常生活，更引发了规模空前的科技基础设施建设和资本开支热潮。据预测，在未来四到五年内，仅与AI数据中心相关的投资总额就有望达到7万亿美元（约人民币47.50万亿元）。近期市场对AI算力的需求在短短两个月内激增约三倍，这充分表明该领域依然处于高速扩张的初期阶段。

Gary Dickerson强调，当前AI行业依然处在发展的极早期。随着代理式AI（Agentic AI）、物理AI（Physical AI）以及边缘AI（Edge AI）的加速普及，全球计算需求将保持高复合增长率。预计三年后的AI服务器架构将与现今大相径庭，而未来两到三年内大量边缘AI应用的落地，将进一步拉升整体算力需求。

AI不仅催生了新产品需求，更重塑了整个半导体行业的研发模式。在先进工艺中，即便是1埃（Angstrom）级别的微小尺寸偏差，也可能对芯片的性能和功耗产生显著影响。在晶圆厂日产超10万片晶圆、单颗芯片集成数十亿晶体管的背景下，如何在数千道工序中确保极高的一致性和精确度，成为行业面临的核心技术难题。

面对快速演进的技术，单纯缩小晶体管尺寸已无法满足需求，引入新材料、新结构以及复杂的界面工程变得至关重要。应用材料半导体产品事业部总裁Prabu Raja表示，在2纳米及以下节点、高带宽存储器（HBM）、3D封装和混合键合（Hybrid Bonding）等技术快速演进的当下，材料工程的重要性正空前提升。从材料沉积、改性、去除到分析，各个环节都需要更精密的控制。未来AI芯片将广泛采用3D堆叠、多芯片封装及新型基板技术，以缩短数据传输路径并提升带宽，这背后离不开先进材料创新能力的支撑。

为加快创新步伐，应用材料近年来大力推行“改变创新方式”战略，与芯片代工企业、存储器制造商、芯片设计公司、封装测试企业以及科研机构开展并行开发，从而缩短新技术从实验室走向量产的周期。目前，半导体行业已全面进入设计工艺协同优化（DTCO）阶段。例如，先进逻辑工艺中的环绕栅极（GAA）、背面供电网络、堆叠式nFET与pFET架构，以及DRAM从平面向垂直结构的演进，均依赖于系统层面的协同研发。

此外，由于许多先进工艺步骤高度关联，若在不同设备间转移时接触外部环境，极易改变材料特性并影响良率。为此，应用材料积极推广集成化解决方案，将多道工序整合至同一真空平台内完成，以最大限度降低污染风险并提升加工精度。面对日益提升的制程复杂度，行业竞争已从单一设备比拼转向系统整合能力的较量。

在AI投资热潮的推动下，应用材料预计其2026年半导体设备业务将实现超30%的年增长。目前，公司的AI相关投资主要聚焦于先进逻辑工艺、DRAM与HBM，以及先进封装三大领域，这些领域占据了全球晶圆厂设备市场增量的80%以上。

Gary Dickerson指出，未来AI竞争的核心不仅在于追求极致算力，更在于实现性能、功耗与成本的最优平衡。“每瓦每秒生成的Token数（Tokens per Second per Watt）”及“单Token成本（Cost per Token）”将成为评估AI基础设施效率的关键指标。因此，半导体行业的首要任务是在提升算力的同时大幅降低能耗和成本，而材料工程与工艺技术正是达成这一目标的核心。

以智能手机应用处理器为例，一颗售价约30美元（约人民币203.56元）的手机芯片，内部集成约200亿个晶体管和超100公里的金属互连线，需经过约2000道制造工序，其中逾半数的材料技术和工艺解决方案均由应用材料提供。凭借业界最全面且高度协同的产品矩阵，应用材料能够跨越材料、沉积、刻蚀、量测及封装等多个环节，助力客户应对先进制造领域的复杂挑战。

注：按1美元≈6.79人民币计算