AI需求猛增，2030年全球半导体产值或达2.5万亿美元

据蔡司半导体制造科技（SMT）技术长Thomas Stammler透露，生成式人工智能、高性能计算以及AI大模型的迅猛发展，正在重塑全球半导体产业的增长轨迹。此前，业界普遍预测到2030年全球半导体市场规模将达到1万亿美元（约6.79万亿元人民币）。然而，在人工智能需求的强劲拉动下，当前的行业预期已大幅上调，讨论的焦点转向2030年该市场有望突破2万亿美元（约13.58万亿元人民币），甚至逼近2.5万亿美元（约16.97万亿元人民币）的体量，标志着整个行业正迈入一个全新的增长周期。

Thomas Stammler指出，此细分产业增长的核心动力并非传统的消费类终端产品，而是人工智能算力需求的持续膨胀。这直接促使先进工艺芯片的需求量激增，同时也给半导体设备及供应链带来了前所未有的考验。当前，支撑人工智能发展的先进工艺芯片主要由中国台湾地区、韩国等地的晶圆代工厂负责制造，而日本则依托其在设备与材料领域的技术优势，在供应链中发挥着关键的支撑作用。面对全球AI算力需求的不断攀升，如何迅速且稳定地扩大先进工艺产能，已成为行业未来发展的重中之重。

在他看来，人工智能发展面临的真正难题并非芯片设计，而是如何将先进工艺顺利实现大规模量产。单纯在纸面上放大市场需求数字相对简单，但要在保证先进工艺所需的品质、良率以及生产效率的前提下，持续制造出海量的AI芯片，才是真正的挑战。为此，他将半导体产业的“扩张”划分为两个维度：一是产能扩张，即通过增加设备来提升芯片产量；二是技术扩张，涵盖协助晶圆厂快速导入新产线、提高良率、保障设备质量及高开工率，从而确保先进工艺的稳定量产。蔡司在此过程中一直扮演着核心合作伙伴的角色。

谈及技术细节，Thomas Stammler强调，过去四十余年间，蔡司凭借光刻光学系统不断推动半导体制程节点的演进。步入人工智能时代后，公司将继续深耕最前沿的光学技术。以极紫外（EUV）光刻设备所使用的反射镜为例，EUV光刻能够支撑AI芯片制造的核心前提，是必须制造出全球精度最高的EUV反射镜。他表示，目前全球尚无其他地区能生产出精度超越蔡司的EUV镜面，其精密程度甚至远超大型天文望远镜的镜片。尽管天文望远镜镜片精度极高，但在表面形貌、加工精度和制造难度上，EUV光学系统仍高出数个数量级。

更为关键的是，蔡司不仅生产少量高价的科研仪器，更致力于持续、大规模地量产EUV光学系统，以满足全球晶圆厂扩充先进工艺产能的迫切需求，这也是AI产业高速发展的基石。

此外，AI芯片的底层架构也在经历深刻变革。以往芯片主要依靠晶体管尺寸的持续缩小来遵循摩尔定律，从而在同等面积内集成更多晶体管以提升算力。但在人工智能时代，高速数据传输的需求急剧增加，高带宽内存（HBM）与计算芯片之间的互连方式，正推动芯片设计向芯粒（Chiplet）整合与3D堆叠架构转型。如今的AI系统已不再是单一芯片，而是通过多颗芯粒组合成完整的系统，并结合3D封装及先进封装技术来满足算力要求。

因此，尽管光刻技术依然是半导体制造的基石，但3D整合、先进封装、精密测量以及缺陷检测等技术的地位正迅速上升。随着3D封装结构日趋复杂，结构检测与尺寸测量面临着传统平面工艺未曾遇到的新难题。如何将这些新技术成功导入量产，是全球芯片制造商当前面临的最大课题。蔡司未来也将持续在3D整合、先进封装、测量与检测等领域加大投入，为客户提供全面的解决方案，助力人工智能时代半导体制造的持续扩张。

注：按1美元≈6.79人民币计算