高NA EUVの課題と12インチマスクへの期待
ASMLは、極端紫外線（EUV）リソグラフィシステムの唯一の商用サプライヤーであり、TSMCと協力して、高NA EUVリソグラフィにおける大型フォトマスクへの移行を主導しています。現在の高NA EUVは6インチマスクを使用しますが、大型化は生産性の向上、コスト削減、そして「スティッチング（つなぎ合わせ）」の制約を解消する可能性を秘めているようです。
ASMLとTSMCは、高NA EUVリソグラフィにおける12インチフォトマスクへの移行が、生産性向上とコスト削減の鍵となると見込んでいます。
既存のEUVシステムでは露光されるパターンを8分の1に縮小していましたが、高NA EUVではより大きな光学系が必要となり、マスクに光が当たる角度が大きくなることで、シャドウやコントラストの問題が発生しました。ASMLは、この問題を解決するために、片軸で4倍、もう片軸で8倍に画像を縮小するアナモフィック光学系を採用しました。これにより既存の6インチマスクを継続して利用できますが、その代償として露光フィールドのサイズが半分になるという課題がありました。
6インチと12インチマスクの比較
| 項目 | 6インチマスク（現状） | 12インチマスク（提案） |
|---|---|---|
| 露光フィールドサイズ | 半分 | フルサイズに復元 |
| 生産性 | スティッチングによる低下の可能性 | 向上 |
| コスト | 現行のまま | 長期的には削減 |
| スティッチングの必要性 | 大判チップでは必要 | 不要、または大幅に削減 |
この露光フィールドの縮小は、大判チップの製造において、2つのパターンを別々に露光してスティッチング（つなぎ合わせ）する必要があり、これが複雑さを増し、生産性を低下させていたのです。私の個人プロダクトでも、複数の画像を組み合わせる作業は意外と時間を取られるため、半導体製造プロセスにおけるこの「スティッチング」の課題は、非常にリアルな問題だと感じます。
主要企業の動向と実現までのロードマップ
TSMCは、2nmプロセスを含む現行ノードではまだ高NA EUVを使用していませんが、2030年からは先進ノードの量産にこの技術を導入する予定です（出典）。AIアプリケーションに必要なトランジスタアーキテクチャがますます複雑になるにつれて、高NA EUVを必要とするレイヤーの数が増加すると予測しています。
Samsungは、2028年までにASMLの高NA EUV技術をDRAMの大量生産に導入する計画を明らかにしています。
Intel Foundryは、現状の6インチマスクを用いた高NAの実現に注力しつつ、将来的に6x12インチマスクへの移行を支持しています（出典）。また、Samsungは、2028年までにASMLの高NA EUV技術をDRAMの大量生産に導入する初のチップメーカーとなることを計画しており、AI時代の半導体イノベーションの基盤を強化すると述べています（出典）。
ロードマップと主要マイルストーン
- 2028年: SamsungがDRAM製造に高NA EUVを導入開始
- 2030年: TSMCが先進ノードの量産に高NA EUVを導入開始
- 2031年: 12インチマスクのパイロットライン確立
- 2033年: 先進ノード生産向けリソグラフィシステムの準備完了
これらの目標は非常に野心的ですが、業界の主要プレイヤーが一体となって推進している点から、実現可能性は高いと感じます。AI / LLMの進化に伴い、より高性能なチップへの需要は高まる一方なので、この技術革新は不可欠でしょう。
業界への影響と今後の展望
IDCのシニアリサーチディレクターであるAndrew Buss氏は、高NA EUVが将来の製品設計と製造に課題をもたらすと指摘しています。しかし、レチクル（マスク）のスティッチングやチップレット設計によってこれらの課題を軽減できる可能性があり、6x12インチフォトマスクへの移行は、業界が200mmから300mmウェハーに移行した時のような重要なステップだと考えているようです（出典）。
GPUを搭載した自作PCでStable DiffusionやローカルLLMを動かしている身としては、最先端のチップがどのように作られているのかは非常に興味深いテーマです。新しい製造技術が確立されるたびに、よりパワフルで効率的なGPUやCPUが登場し、私たちの開発環境も進化していくわけですから、このニュースはワクワクするものがあります。特に最近の円安傾向を考えると、海外製の高性能パーツの価格は気になるところですが、技術進化によるコスト効率の改善が、最終的に製品価格にも良い影響を与えてくれることを期待しています。
この大型マスクへの移行は、半導体業界全体のサプライチェーンに大きな影響を与えることでしょう。マスク製造装置メーカーから、材料サプライヤー、そして最終的なチップメーカーに至るまで、新たな技術と設備への投資が求められます。
しかし、これにより、より微細なプロセスノードでの製造が可能になり、AIや高性能コンピューティング（HPC）向けチップの性能向上が期待されます。また、生産効率の向上は、中長期的なチップ供給の安定化にも寄与するのではないでしょうか。
