AI人工智慧的成長與永續半導體製造的結合
AI人工智慧正在增加半導體製造廠的複雜性。了解為什麼使用端廢氣處理正成為未來永續製造廠的關鍵基礎設施。
執行摘要
人工智慧正推動對先進半導體的需求，導致製造過程日益複雜，並需要更多講究製程的生產技術。
先進的晶片製造仰賴一系列專用的製程氣體，其中包括含氟氣體，這些步驟對許多製程環節至關重要，但同時也會對溫室氣體排放造成顯著影響。
「使用端」處理技術直接在源頭對複雜的廢氣流進行處理， 使有效的廢氣處理成為先進晶圓廠基礎設施的重要組成部分。
環境技術正逐步演變為晶圓廠的戰略性基礎設施，在支持高效能且永續的半導體製造的同時，也日益成為規劃與擴充未來產能的重要環節。
AI人工智慧的發展所帶來的改變，遠不止於晶片
AI人工智慧的快速發展正在改變半導體產業的面貌。對AI人工智慧應用的需求持續增長，進而增加了對先進邏輯晶片與記憶體晶片的需求。因此，許多半導體製造商正擴大產能並投資興建新的晶圓廠。
然而，AI人工智慧的影響遠不止於晶片本身。更先進的裝置需要更精密的製造工藝。新的架構、先進的記憶體技術以及持續的微縮化，都為生產製程增添了複雜性，往往涉及額外或更嚴苛的製程步驟，以及高度專業化的氣體和化學品。
這引發了一連串的連鎖反應：對人工智慧日益增長的需求，推動了對更強大晶片的需求，而這需要日益複雜的製造製程，並對半導體廠提出了新的要求。
因此，電力、用水、製程氣體、廢氣與廢水處理，以及其他公用設施，在先進半導體廠的規劃與營運中正變得愈發重要，特別是當亞洲、美國和歐洲的工業樞紐面臨日益嚴峻的資源限制之際。
晶片技術越先進，製造過程就越複雜
半導體製造本身就包含數百個高度可控的製程步驟。隨著裝置架構日益複雜，對製造設備和配套基礎設施的要求也不斷提高。
許多關鍵製程步驟，例如蝕刻和化學氣相沉積 (CVD)，都依賴含氟氣體進行晶圓加工和腔室清洗。美國環保署 (EPA) 明確指出，使用含氟活性化合物進行蝕刻和腔室清洗的半導體製造製程屬於電子製造業溫室氣體排放報告的範疇。
對於晶圓廠營運商而言，除了製程性能之外，這引出了另一個需要關注的問題：如何可靠且有效率地處理產生的廢氣流？
進一步了解針對該領域的環境解決方案 半導體產業.
「減排系統的永續性表現應以其對氣候的整體影響來衡量。對於 CF₄ 等氣體而言，DRE 的每百分點分數都至關重要。透過實現超過 99.9% 的銷毀效率，現代燃燒/水洗式技術能顯著減少殘餘溫室氣體排放，且儘管使用天然氣，仍能對晶圓廠的整體脫碳策略做出積極貢獻。」
半導體晶圓廠的排放：為何含氟氣體至關重要
從氣候變遷的角度來看，CF₄、NF₃ 及其他含氟化合物等含氟溫室氣體尤為重要。雖然其特性使其在半導體製造製程中具有重要價值，但也帶來了重大的環境挑戰。
CF₄ 便是顯著的例子。它被廣泛應用於半導體製造，特別是在電漿體製程中。與此同時，其高度的化學穩定性導致在大氣中的存留時間較長，也使得有效分解在技術上極具挑戰性。
隨著產量增加，關注焦點已從晶片產量本身，轉向如何有效控制相關排放。
深度解析：為何對 CF₄ 減排而言，>99.9% 的 DRE 至關重要？
深入探討高破壞與去除效率如何影響半導體排放。 超越產業基準：為什麼 >99.9% 的 DRE 至關重要
使用端處理：在源頭處理廢氣
其中一種重要方法是 使用端廢氣處理 。與其僅依賴下游的集中式處理，使用端處理系統則能在廢氣產生的半導體製程設備附近直接進行處理。
視製程及廢氣成分而定，可採用不同的處理技術，在淨化後的氣流進入下游排氣系統之前，將有害及與氣候相關的化合物予以破壞或去除。
化學氣相沉積（CVD）正是凸顯製程特定廢氣處理扮演重要角色的典型案例。CVD 設備可能會產生含有氟化化合物的廢氣流，特別是在腔室清洗過程中。為此，可能會使用 NF₃ 等氣體來產生反應性氟化物。
深入了解 CVD 製程的廢氣處理： UPTIMUM
「使用端」處理系統能在製程設備端直接處理這些氣體，並可根據各應用場景的具體需求進行客製化設計。
探索使用端廢氣處理
不同的半導體製程會產生不同的廢氣處理難題。了解 DAS Environmental Experts如何結合多種處理技術，直接使用端解決複雜的製程氣體問題。
了解我們的廢氣處理技術：
從支援設備到晶圓廠基礎設施
傳統上，環境系統主要被視為滿足排放要求所需的輔助設備，但這種觀點如今正在改變。
當生產製程日益複雜時，環境基礎設施也必須與之同步演進。污染控制能力、破壞與去除效率（DRE）、運轉時間、冗餘設計、資源消耗，以及與半導體廠區的整合程度，這些因素皆會影響晶圓廠管理環境績效的成效。
這使得廢氣處理扮演更廣泛的角色。
一套整合完善的減排策略能夠協助
有效處理複雜的半導體廢氣流
減少製程的直接排放
穩定且可靠的晶圓廠營運
有效利用公用設施與資源
可擴展的基礎架構，以因應新的製程需求，以及
在實現半導體永續發展目標方面的進展
其意涵很明顯： 環境技術應在晶圓廠及製程規劃的初期階段就予以考量，而非事後才補上。
下一個挑戰：在不增加環境影響的情況下擴大產能
由人工智慧驅動的半導體產業成長，帶來了一種重要的矛盾。該產業一方面需要更多的製造產能，另一方面卻必須同時追求減排、能源效率及資源節約等雄心勃勃的目標。單純按照產量比例擴充現有基礎設施，恐怕並非最永續的解決方案。未來的晶圓廠將需要將環境表現視為一個整合性的系統來考量。
少即是多： 半導體產業資源的有效運用
先進的廢氣處理是其中一環。水資源回收與再利用、能源回收、智慧化系統控制以及資源高效營運，則是其他重要環節。目標不僅在於提高產能——而是在提高產能的同時，降低每單位產量的環境影響。
這改變了晶圓廠績效的定義。生產能力、製程穩定性與環境效率，如今必須越來越多地一併納入考量。
摘要：將AI人工智慧的挑戰轉化為工程契機
AI人工智慧正加速半導體產業的演進。與此同時，日益先進的製造製程，也對支撐生產並協助降低其環境影響的系統提出了更高要求。
「使用端」廢氣處理及其他環境技術，正逐漸成為晶圓廠基礎設施中不可或缺的組成部分，這些技術兼具效能、可擴展性與永續性。
當前的挑戰不再僅是生產性能更強的晶片，還包括建置必要的基礎設施，以便以更負責任的方式製造這些晶片，並降低對環境的影響。
