行业背景与挑战 - 生成式AI技术爆发推动行业从"芯片无处不在"迈向"AI芯片无处不在"，全球半导体销售额预计到2030年突破1万亿美元，其中数据中心与边缘AI将占据约40%市场份额[1] - AI算力需求增速远超摩尔定律节奏：大模型参数指数级增长，而芯片计算能力每2年翻倍的速度已无法满足需求，芯片能效提升速度放缓至每两年仅提升约40%[1] - 若延续当前趋势，到2035年训练一个前沿AI模型所需电力或将消耗全球总发电量，算力与功耗的供需缺口成为半导体行业关键挑战[1] 创新突破关键领域 - 行业需在模型效率、芯片技术、设备与工艺多维度协同创新，重点包括高效的AI模型（以更少资源训练更多参数）、面向AI的芯片设计与架构、芯片晶体管微缩和能源优化[2][4] - 光刻技术作为芯片制造核心环节，其进步对降低单位算力成本与能耗至关重要[5] - ASML通过全景光刻解决方案系统优化良率、分辨率、精度与产能指标，致力于降低设备全生命周期成本与环境足迹[8] 技术演进路线 - 芯片行业创新突破两大核心路线：通过2D微缩持续缩小晶体管尺寸提升密度与能效，借助3D集成进行堆叠和封装突破平面极限[8] - 先进制程未来15年将从3nm、2nm向A14、A10及更先进埃米节点演进，芯片架构沿FinFET、NanoSheet、CFET到2DFET方向迭代[13] - 极紫外（EUV）光刻系统成为实现芯片微缩关键工具，技术从0.33 NA向0.55 NA高数值孔径演进，可将多重曝光转为单次曝光简化工艺流程[13] DUV光刻技术优势 - 深紫外（DUV）光刻仍是当前光刻体系主力，绝大多数光刻任务由i-line、KrF、ArF、ArFi等DUV技术完成[14] - ASML的TWINSCAN NXT:870B系统将晶圆吞吐量提升至≥400 wph，并通过钻石涂层减少磨损延长使用寿命，键合后套刻误差从50nm量级降至5nm以下[14][17] - DUV设备在成熟工艺到封装键合环节展现高效、精准、可靠优势，为AI芯片规模化高质量生产提供支撑[17] 先进封装技术发展 - AI芯片需求推动先进封装技术崛起，CoWoS中介层尺寸从1倍掩模版向3.3倍、5.5倍及未来9.5倍规格扩大[19][23] - ASML的TWINSCAN XT:260光刻系统具备大视场曝光能力，生产效率较现有机型提升4倍，支持先进封装领域并已于今年三季度实现商业发货[23][26] - XT:260与EUV及其他DUV设备协同，构建覆盖芯片制造-封装集成全流程的光刻解决方案[27] 全景光刻技术体系 - ASML核心竞争力在于构建光刻机台、计算光刻、电子束量测与检测三大支柱的全景光刻技术体系[29] - 计算光刻通过仿真优化手段预测校正成像性能，电子束量测技术可捕捉10nm以下微小缺陷，eScan 1100系统吞吐量提升至传统单束系统10倍以上[32][35] - 全景光刻解决方案为3D集成键合工艺提供支持，减少晶圆形变导致对准误差，保障芯片精准堆叠[35]