TL;DR
· AMAT, 25 Haziran'daki ustalık sınıfında DRAM ve ileri paketleme yol haritasını sundu; DRAM ekipman pazar payının küresel olarak birinci sıraya yükseldiğini belirtti.
· Yeni nesil DRAM, HBM ve hibrit bağlama, daha fazla biriktirme, aşındırma ve ölçüm adımı gerektiriyor; TSV sürecindeki 19 adımdan 15'ini AMAT kapsıyor.
· Pazar payındaki artış, müşteri sermaye harcamaları, 3D DRAM verimi ve panel seviyesi paketleme seri üretim hızına bağlı olmaya devam ediyor.

Applied Materials (AMAT), 25 Haziran'daki DRAM ve İleri Paketleme Ustalık Sınıfı'nda AI çağına yönelik bellek ve paketleme ekipman yol haritasını sergiledi. Deutsche Bank, AI sunucularının DRAM, HBM ve ileri paketlemeyi daha karmaşık üretim süreçlerine itmesi nedeniyle alım tavsiyesini koruyor.

Bu sadece yeni bir ekipman lansmanı değil. Yatırımcılar için kilit nokta, AI sunucularındaki darboğazın yalnızca GPU'nun kendisinde olmaması; GPU çevresinde çalışan yüksek bant genişlikli bellek, DRAM istifleme, çip ara bağlantıları ve paketleme alt tabakalarının da üretiminin zorlaşmasıdır. Süreç ne kadar karmaşık olursa, ekipman tedarikçilerinin katılabileceği adım sayısı o kadar artar ve sermaye harcamalarının "daha fazla gofret kapasitesi satın almaktan" "daha karmaşık malzeme mühendisliği ekipmanı satın almaya" kayma olasılığı o kadar yükselir.

AMAT'ın verdiği en doğrudan rakam: DRAM pazar payı 2013'te %15'in altındayken şu anda küresel olarak birinci sıraya yükseldi. Şirket, AI bellek yükseltmesinin tek seferlik bir talep olmadığını, DRAM transistörleri, ara bağlantılar, bağlama, paketleme ve metroloji testlerine kadar uzanan sistematik bir değişim olduğunu kanıtlamaya çalışıyor.

AI Sunucuları Sadece GPU Satın Almıyor, Bellek Üretimi de Zorlaşıyor

Son iki yılda, AI donanımına yönelik piyasa ilgisi çoğunlukla GPU ve ileri üretim süreçlerine odaklandı. Ancak büyük ölçekli küme dağıtımına geçildiğinde, bellek bant genişliği, güç tüketimi ve paketleme yoğunluğu, tüm sistem performansını sınırlayan kilit faktörler haline gelmeye başladı.

HBM tipik bir örnektir. Çok katmanlı DRAM istiflemesiyle bant genişliğini artırır, ancak istifleme ne kadar yüksek olursa, gofret o kadar ince olur ve üretimde eğrilme, boşluk doldurma, hizalama ve kusur tespiti zorlukları artar. Ekipman tedarikçileri için bu, daha fazla biriktirme, aşındırma, temizleme, cilalama, bağlama ve metroloji adımının hizmet verilebilir pazara girmesi anlamına gelir.

AMAT bu kez tek bir ekipman noktasını değil, kapsama alanını vurguluyor. HBM paketlemesindeki TSV sürecinde, 19 malzeme mühendisliği adımından 15'i ürünleri tarafından kapsanabiliyor. TSV, dikey geçiş deliklerinin silikon gofreti delip metal ile doldurularak çok katmanlı ara bağlantı sağlandığı kritik bir süreçtir ve HBM istiflemesinin daha yüksek katmanlara çıkmasında temel bir aşamadır.

Yeni cihazlardan Avila 2 CVD, daha ince HBM DRAM gofretlerindeki eğilme sorununa yönelik; Nokota VMax 2, daha küçük boyutlu TSV'lerin boşluksuz doldurulması için; OPTA Quad CMP ise ileri paketlemede kimyasal mekanik cilalama sürecini gerçek zamanlı kontrole alıyor. Bu ürünlerin hepsi aynı şeye işaret ediyor: Yapay zeka bellek yükseltmesi, tek bir cihazın patlamasıyla değil, birden fazla işlem adımının aynı anda zorlaşmasıyla sonuçlanıyor.

DRAM'ın Beş Süreç Engeli

AMAT, bir sonraki nesil DRAM değişimini beş temel yönde özetliyor: EUV desenleme, gelişmiş transistör ve kablolama, CMOS bağlama dizisi, 4F² dikey transistör DRAM ve 3D DRAM.

Bu terimlerin ardında, DRAM'ın küçülmeye ve performansı artırmaya devam ederken karşılaştığı gerçek sorunlar yatıyor. Geleneksel düzlemsel yapı, yoğunluk, güç tüketimi ve maliyet gereksinimlerini aynı anda karşılamakta giderek zorlanıyor. Bellek üreticilerinin daha karmaşık desenleme, daha ince ara bağlantılar, daha yüksek en-boy oranlı yapılar ve mantık yongalarına daha yakın istifleme ve bağlama yöntemleri getirmesi gerekiyor.

EUV desenleme, yüksek hassasiyetli aşındırma gereksinimlerini artıracak; FinFET, bakır ara bağlantı ve epitaksi süreçleri, transistör ve kablolama aşamalarını malzeme mühendisliğine daha bağımlı hale getirecek; CMOS bağlama dizisi, dizi ve çevresel mantığın ayrı ayrı üretilip ardından bağlanmasını sağlayacak; 4F² dikey transistör ve 3D DRAM ise zorlukları daha da yüksek en-boy oranlı silikon kanallar, iletken aşındırma ve elektron demeti ölçümüne taşıyacak.

Bu nedenle AMAT, DRAM pazar payındaki değişimi vurguluyor. 2013'te şirketin DRAM ekipman pazarındaki payı %15'in altındayken, şimdi dünyada birinci sırada olduğunu iddia ediyor. DRAM, iki boyutlu küçülmeden daha fazla üç boyutlu yapı ve bağlama yapılarına geçerse, geçmişte biriktirme, aşındırma, epitaksi ve ölçüm alanındaki kapsamı daha da genişleyebilir.

Ancak bu, "DRAM teknoloji yükseltmesi, AMAT'ın pazar payının mutlaka artmaya devam edeceği anlamına gelir" şeklinde basitçe yorumlanmamalı. Bellek üreticilerinin yeni yapıları benimseme hızı, verim artış hızı, birim sermaye harcaması kısıtlamaları ve rakiplerin aşındırma, biriktirme ve ölçüm alanındaki tepkileri, gerçek siparişlerin gerçekleşmesini belirleyecek.

Paketleme Silikon Ara Katmandan Büyük Panellere Geçiyor, Hibrit Bağlama Öne Çıkıyor

DRAM'ın yanı sıra, ileri paketleme AMAT'ın bu seferki bir diğer ana hattı.

Yapay zeka hızlandırıcıları ve HBM arasında daha yüksek yoğunluklu, daha düşük güç tüketimli ara bağlantılar gerekiyor. Geleneksel silikon ara katman çözümleri, alan ve maliyet açısından baskı altında. AMAT'ın önerdiği yön, daha büyük boyutlu panel tabanlı alt tabakalar; boyutlar 310×310mm, 510×515mm'den 600×600mm'ye doğru ilerliyor.

Panel ne kadar büyük olursa, potansiyel faydalar arasında tek seferde işlenen alanın artması ve paketleme maliyetlerinin düşmesi yer alır, ancak üretim zorluğu da belirgin şekilde artar. Büyük boyutlu alt tabakalarda biriktirme, aşındırma, elektrokaplama, düzleştirme ve kusur kontrolünde tutarlılığı sağlamak daha zordur. AMAT, dijital litografi, panel PVD/CVD/aşındırma ve NEXX satın almasıyla büyük boyutlu bakır elektrokaplama yeteneğini tamamlamıştır.

Daha fazla ilgi çeken ise Kinex hibrit bağlama sistemidir. Plazma yüzey aktivasyonu, temizleme, bağlama ve ölçümü entegre eden bu sistem, AMAT tarafından sektörün ilk entegre die-to-wafer hibrit bağlama sistemi olarak adlandırılmaktadır. Hibrit bağlamanın değeri, çipler arasındaki bağlantıları daha yoğun, daha kısa ve daha az güç tüketen hale getirmesidir; bu da yüksek bant genişlikli bellek ve mantık çiplerinin daha sıkı entegrasyonu için uygun bir paketleme rotası sunar.

Proses kontrolü kapsamında AMAT, hibrit bağlama pedleri, TSV ve mikro çıkıntıların kritik boyut ölçümü ile kusur inceleme ve sınıflandırma için sırasıyla VeritySEM 7AP ve SEMVision G7AP'yi de piyasaya sürdü. Gelişmiş paketleme, "çipleri kapatmaktan" "ön üretime benzer yüksek hassasiyetli bir sürece" dönüşüyor ve ölçüm ile kusur tespitinin önemi artıyor.

Satın alıp almamak, hala müşterinin CAPEX ve verimine bağlı

Deutsche Bank'ın olumlu değerlendirmesi, AI'ın watt başına performans talebinin bellek ve paketleme sermaye yoğunluğunu artırmaya devam edeceği ve AMAT'ın biriktirme, aşındırma, CMP, bağlama ve ölçümdeki portföyünün yeterince kapsamlı olduğu varsayımına dayanıyor.

Bu, piyasanın neden AMAT gibi yarı iletken ekipman üreticilerine yeniden ilgi gösterdiğini açıklıyor. AI yatırımları yalnızca GPU alımlarıyla sınırlı kalırsa, fayda zinciri nispeten dar olur; ancak HBM, DRAM ve gelişmiş paketleme yeni süreçler ve ekipmanlar gerektiriyorsa, ekipman üreticilerinin katılabileceği alanlar belirgin şekilde genişler.

Ancak riskler de aynı derecede net. Birincisi, bellek müşterilerinin sermaye harcamaları döngüseldir; AI talebi güçlü olsa da DRAM üreticilerinin sınırsız kapasite artışına gitmesi anlamına gelmez. İkincisi, 3D DRAM, 4F² dikey transistörler ve hibrit bağlama, verim doğrulaması gerektirir; laboratuvar rotaları, seri üretim anlamına gelmez. Üçüncüsü, panel seviyesinde paketleme maliyet açısından cazip olsa da, büyük boyutlu alt tabakalarda tutarlılık ve kusur kontrolü hala sektörün zorlukları arasındadır.

AMAT, kendisini "DRAM ekipman pazar payı takipçisi"nden "AI bellek yükseltmesinin temel ekipman platformu"na dönüştürdü. Bu anlatıyı gerçekten destekleyecek olan, ürün adlarının sayısı değil, müşterilerin kaç yeni süreci seri üretim hattına taşıdığı ve bu süreçlerin gerçekten daha fazla sürdürülebilir sipariş getirip getirmediğidir.

AMAT geçmiş öneri ve hedef fiyat değişim grafiği, 2023'ten 2026'ya hisse senedi fiyat artışı ve derecelendirme ayarlamalarının arka planını göstermektedir.

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia