Monday, November 03, 2025

Substrate vs. ASML

Substrate 的致命盲點：被忽略的護城河 光源只是冰山一角，奈米級運動控制才是真正的地獄 ✓ Substrate 聲稱已解決 💡 X 光源亮度 • 國家實驗室 30 年技術 • 粒子加速器商業化 💰 成本優勢 • 4000萬 vs 4億美元 • 加速器建在無塵室外 ✗ ASML 真正的護城河（未解決） ⚙️ 奈米級運動控制系統 • 晶圓台定位精度 < 0.1 nm（原子級） • 4G 加速度 + 即時校正（每秒千次） • 6 自由度同步控制 + 溫控 0.001°C 🎯 對準系統（Alignment） • Overlay 精度 < 2nm • X 光穿透力強 → 無法用光學掃描標記 🏭 供應鏈生態系 • Zeiss 反射鏡（40 層膜厚 0.1nm 精度） • 日本氣浮台、雷射干涉儀 • 40 年機械工程 know-how 📊 良率與缺陷管理 • 實驗室單次曝光 → 每小時 200 片晶圓 • 良率從 0% 爬升到 99% 的死亡谷 技術難度評估 X 光源 光學系統 運動控制 供應鏈 良率管理 ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ ⚠️ 從實驗室到量產的鴻溝 國家實驗室環境 ✓ 靜態樣品 ✓ 單次曝光 ✓ 手動精密調整 ✓ 時間無限 ✓ 良率無要求 ? 量產製造環境 ✗ 高速連續運動 ✗ 每小時 200 片 ✗ 全自動對準 ✗ 良率 > 95% ✗ 成本可控 📚 歷史教訓：為何光學巨頭會輸？ 🇯🇵 Nikon 的失敗 有光源、有光學專長 但系統整合能力不足 📰 Canon 的奈米壓印 理論可行、成本更低 但 overlay 控制失敗（2024 仍未量產） 💵 Intel 的數百億美元 有資金、有人才、有供應鏈 EUV 時代仍追不上台積電 🎯 核心結論 Substrate 的論述是「物理學家的樂觀」，忽略了「機械工程師的現實」 半導體製造 = 物理 × 化學 × 機械 × 材料 的四維挑戰 解決一個維度，距離成功還有 99%
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