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光刻机“双轨时刻”:ASML瞄准未来,俄罗斯解决当下

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芯片制造离不开光刻机,光刻机的世界长期由ASML主导。尤其在先进制程领域,ASML的EUV设备是绕不开的门槛。正因如此,光刻机的一举一动都牵动着半导体产业神经。

近期,光刻机领域传出两则新动态:ASML披露下一代Hyper NA EUV技术,继续将先进制程推向极限;俄罗斯完成130纳米光刻机原型验收,试图在成熟制程设备上填补自主缺口。

ASML:Hyper NA把EUV再往前推

近期媒体报道,ASML与长期光学伙伴蔡司的工程师联合发表论文,披露了名为Hyper NA的新一代EUV光刻技术。论文称,这项技术有望在大约十年内就绪,能把最小图案特征尺寸做到5纳米,比当前High NA EUV再缩小三分之一以上。

目前ASML的EUV设备主要有两条产品线:NXE系列采用0.33数值孔径,分辨率约13纳米,覆盖7纳米、5纳米、3纳米及2纳米等制程;High NA EUV即EXE系列,数值孔径提升到0.55,分辨率约8纳米,面向2纳米及更先进节点。

Hyper NA是ASML在EUV光刻技术路线上的下一代演进方向,旨在延续现有EUV架构,通过提升光学系统分辨率,进一步缩小芯片电路图案。

设备设计方面,论文提到蔡司已经具备制造Hyper NA所需高精度反射镜的能力,新设备体积预计只比现有High NA EUV略大。现有High NA EUV已经相当于一辆双层巴士,Hyper NA若能在相近规模下提升分辨率,对晶圆厂来说意义不小。另一个优势是光源:Hyper NA可以沿用ASML现有EUV光源,即使未来采用自由电子激光作为替代光源,照明系统设计也不会改变。

不过,Hyper NA尚未进入商业化决定阶段。研究人员也指出,若要继续突破分辨率限制,未来可能需要波长更短的光源,但相关技术仍处于学术研究阶段。客户导入方面,英特尔已开始将High NA EUV用于生产,三星电子与SK海力士计划2028年跟进,台积电预计2030年导入。

俄罗斯:130纳米光刻机原型通过验收

俄罗斯方面,近期媒体报道,ZNTC(泽列诺格勒纳米技术中心)与白俄罗斯Planar公司合作开发的130纳米步进式光刻机,已完成第三阶段设计验收。验收证书于2026年8月7日签署,比原计划2026年3月有所延后。该设备用于将集成电路拓扑图形投影转移到直径200毫米的晶圆上,设计制程为130纳米。

这一项目采用193纳米准分子激光器作为光源,强调使用自主研发的激光器、零部件和半导体材料。ZNTC制造了两台激光器原型,并完成掩模版、测试结构、物镜测试台等配套工作,基础工艺调试也已结束。ZNTC负责人表示,目前仅制造出原型,还需进行初步测试并完善基础工艺,2027年计划与用户签订批量供应合同。

俄罗斯此前在光刻机领域基础薄弱。ZNTC在2025年初完成首台350纳米光刻机生产并交付,还开发了设计规范为150纳米的电子束光刻设备。此次130纳米原型验收,被俄方视为微电子行业的重要阶段,证明其具备自主工程能力,并为后续90纳米、65纳米产品线打开道路。

成本方面,俄罗斯工业和贸易部(俄工贸部)为整个光刻机项目拨款57亿卢布,第三阶段试验设计工作成本超过24.6亿卢布。支付给Planar和Lassard的研发费用略超10亿卢布,材料和组件花费约9.129亿卢布,光刻机本身制造成本约5.422亿卢布。作为对比,ASML在1999年推出的130纳米ArF光刻机PAS 5500/950,当时定价约500万至600万美元。

需求端,俄罗斯认为200毫米晶圆上的130纳米制程是主要工作基础,可满足汽车电子、能源、工业控制器、通信和特种系统的关键需求。此前采购的同类外国设备在俄国内保有量约25至40台,考虑到磨损和产线扩展,2030至2032年前总需求估计为15至25台。从原型到产线运营仍有距离,需要可靠性验证、产线兼容性确认以及国家支持。

光刻机:先进冲极限,成熟补缺口

从光刻机设备角度看,这两条动态恰好对应两条战线。

先进技术领域,ASML继续把EUV往极限推。NA从0.33到0.55,再到Hyper NA目标,分辨率不断提升,服务的是AI、高性能计算、高端手机等对制程要求最高的芯片。成熟线上,俄罗斯从130纳米起步,虽然节点不先进,但面向的是汽车、工业、能源、通信等基础芯片市场,这些需求同样刚性。

两条线并不是替代关系,先进光刻机决定高性能芯片的上限,成熟光刻机保障基础芯片的供给。先进线需要光学、光源、材料、工艺的长期协同;成熟线也需要可靠性、产线兼容和批量供应能力。

ASML的Hyper NA和俄罗斯的130纳米原型,说明光刻机竞争并非单一赛道,而是先进与成熟并行的双轨竞赛。业界认为,未来数年内,先进制程光刻机仍将围绕EUV和更短波长展开,成熟制程光刻机则会在区域供应链中寻找自己的空间。

#光刻机 #ASML #半导体设备

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