図1　Applied Materials社CEOのGary Dickenson��(hu━)　出�Z：Applied Materials Investor Meetingでのスクリーンショット

AIのインパクトは、��ての����やサービスが賢くなることにある。これからはデータ中心の社会になる、と言われており、デジタルトランスフォーメーション（DX）があらゆる分野の経済に影�xを及ぼし始めている。これまでの��争から共創あるいは協創というような言��で表されるように、ライバルがエコシステムの仲間になる可��性がある。しかも新型コロナのパンデミックによってDX化は加�]している。ここで忘れてはいけないことは、DX化は半導��に��(d┛ng)く依�Tしていることだ、とAMATは考えている。

これから�收�されるデータ量はますます�\え、人間が消�Jするデータ量はもはやほとんど無��できるほど小さくなり、工業��IoTのようなデータを�O動で�收�するような仕組みが�\えてくる。

データをマシンが�收�するようになると、マシンに搭載されるシリコンの量が�\えることになる。データを�擇濬个掘��D理し、管理したり、保�Tしたり、解析したりするのは��てシリコンだからである。このことは、たとえマシンやデバイスの数量が��和しても、シリコンの価値は�\え��けることを�T味する。図2はスマートフォンに搭載されるシリコンの価値（使われている半導��の金�Y）を��したものだが、�\え��けている。

図2　スマホデバイスの数量は�\えなくても搭載される半導��の量（価値）は高まる　出�Z：Applied Materials Investor Meetingでのスクリーンショット

搭載される半導��の金�Yが�\えるとデバイスやマシンは賢くなり、価値を�屬欧襪海箸砲覆襦�そうすると搭載される半導��は、顧客のニーズに合った価値の高いスマートな機�Δ鮟言僂垢襪海箸砲覆襦�スマホだけではない。これからのITメガトレンドである、AI、IoT（デジタルトランスフォーメーション）、5Gなどはますます賢くなり、半導��を�H��、あるいは高集積化するようになる。

半導��の高集積化と同時に低消�J電��が求められることから、これまでのような�@��プロセッサではなく、専��プロセッサによって単位消�J電��あたりの性�Δ��屬欧襪海箸�求められる（図3）。ただし、高集積化�\術は微細化だけではない。もちろん次は3nmプロセス�\術を�`指すが、パッケージングも�_要になる。Dickerson��(hu━)は「先端パッケージング�\術はもはやプロセス�\術と同じものになり、��してローテクではない」という認識を��しており、3次元化の��(sh┫)向に進むことは間違いなさそうだ。

図3　性�Δ論戝�プロセッサの��(sh┫)が�屬�るが消�J電��も下げる��(sh┫)向に開発する　出�Z：Applied Materials Investor Meetingでのスクリーンショット

�屬凌泙膿�したのは、AIの性�Α�TOPS：Trillion Operations per Secondで表��）と消�J電��を��した�\術だが、どの�\術も1W当たりの性�Δ��屬欧���(sh┫)向に向かっている。現在1TOPS/Wなら、10TOPS/W、100TOPS/Wを�`指すことになる。

そのために��要な�\術は、��来のプロセス�\術だけではない。���zなICやトランジスタ、アーキテクチャの�i進、さらには3次元構�]、新��の材料、EUVや�O己�D合のような新しい微細化�\術、そして先端パッケージング�\術などを�~使していく。��に先端のパッケージングでは、TSV（Through Silicon Via）密度を�屬欧燭蝓▲船奪廛譽奪箸離好織奪�ングなどにも、今後つなげていくような微細加工が求められるようになる。

AMATは����メーカーとして、こういった新�\術を達成するための�}段を揃えている。��来の薄膜�\積、除去、イオン�R入のような改��、材料分析に加え、ソリューションと集積化プロセスを�屬欧討い襦平�4）。

図4　AppliedがプロセスとメトロロジーとAIを使って歩�里泙蠍��屬砲弔覆亜―儘Z：Applied Materials Investor Meetingでのスクリーンショット

中でもAI（機械学�{）をAMATが提供する��ての����に使っていくという��(sh┫)針を�]ち出している。例えば、プロセス�L(f┘ng)陥を見つけ、�L(f┘ng)陥ではない�R(sh┴)らわしいノイズを除去することで、�L(f┘ng)陥を学�{させていく。�_�j(lu┛)な影�xを及ぼす�L(f┘ng)陥だけを�Dり除くようなプロセス条�Pを見つけることで、プロセスウインドウを広げ、歩�里泙蠍��屬砲弔覆欧討い�。また研�|開発では、プロセスレシピの開発時間を�]縮したり、クリーンにするレシピ開発期間を�]縮したりする場合にもAIを使うとしている。