書名：決戰半導體：解讀大數據時代的強勢版塊，掌握未來投資趨勢

作者簡介

菊地正典 Kikuchi Masanori
1944年生於庫頁島。1968年畢業於東京大學工學部物理工學科。進入日本電氣公司後，持續從事半導體相關工作。曾做過半導體元件、製程、生產技術的開發，擔任過日本電氣公司半導體事業群的負責人、技術主任。2007年8月起，成為日本半導體能源研究所公司的顧問。著作包括《入門 視覺化的技術 最新 半導體的全部》、《圖解 電子電路》、《圖解 電子元件》（共著）、《成為專業技術人員！工程師的讀書方法》（日本實業出版社）、《半導體、IC的全部》（電波新聞社）、《「電」的基礎》、《「半導體」的基礎》、《撐起IoT的技術》（SB Creative）、《史上最強圖解 這樣想就懂了！電子電路》（Natsume社）、《半導體工廠的全部》（Diamond社）等。

譯者簡介

陳朕疆
自由譯者。清大生命科學系學士、政大財務管理系碩士、京都大學農學部交換一年。現為專職譯者，譯有多本科普、商管書籍。
YouTube頻道「譯人豆奶」
Facebook粉絲專頁「譯人豆奶」@TranslatorDodomilk

書籍目錄

第一章 影響全球環境的半導體，以及半導體產業的整體樣貌
01半導體不足的現象與原因
•半導體不足，交貨時間也會延後？　
•社會因素－－5G、DX浪潮　
•經濟因素－－需求與供給的失衡　
•政治要素－－美中摩擦　
02半導體不足所造成的影響有多嚴重？
•對汽車、家電造成了嚴重影響　
•半導體不足導致「半導體製造設備不足」，形成惡性循環　
•半導體不足的恢復狀況仍「未趨一致」　
03半導體產業的發展回顧
•規模超越了汽車產業　
•記憶體市場急速擴大
04徹底分析「日本半導體廠的凋零原因」
•已消逝的日之丸半導體榮光　
•歸根究柢，為什麼須要保持「遙遙領先的地位」？　
•強制從事無用之功的工作現場　
•毫無逆勢操作的概念，被公司其他部門當作「肥貓」　
•沒有獨一無二的產品　
•whytomake?　
05為什麼日本在製造設備廠與材料廠仍占有一席之地？
•日本仍存在發展良好的「半導體產業」？
•上游與下游的差異
•製造設備業界的競爭現在才正式開始
06瞄準備受期待的「新半導體市場」！
•「DX」進一步推動了半導體需求　
•「元宇宙」與現實的融合
•即時進行「自動駕駛」的條件　
•擴大中的「IoT技術」
•「AI」（人工智慧）需要高性能晶片　
07半導體產業的整體樣貌圖解
•IDM－－從設計、製造到販賣的業務全包的企業　
•與IDM直接相關的半導體廠－－EDA、IP、設備、材料　
•無廠半導體公司、晶片代工廠、OSAT　
•晶片代工廠　
•OSAT（封測代工廠）　
•IC設計公司、輕晶片廠是什麼樣的業界？
•為什麼三星與英特爾也有晶片代工業務？　
專欄核威攝、經濟安保、資訊社會、戰略物資

第二章 從半導體製程到相關業界的整理
01半導體的製造過程－－第一層次
•半導體的製程　
02半導體的製造過程－－第二層次
•設計－－設計與製作光罩　
•前製程ヾ與ゝ－－FEOL與BEOL　
•前製程ゞ－－晶圓、探針檢查　
•後製程ヾ－－切割　
•後製程ゝ－－封裝（packaging）　
•後製程ゞ－－可靠度試驗（加速老化測試）
03半導體的製造過程－－第三層次
•FEOL可分為四個製程　
•薄膜形成、微影、乾式蝕刻製程　
•BEOL的三個製程與過程　
•以模具封裝說明晶片的封裝　
04半導體的製造過程－－第四層次
•FEOL的薄膜形成　
•BEOL的薄膜形成　
•微影製程　
•蝕刻製程
•摻雜製程　
•平坦化CMP製程　
•退火、洗淨等其他製程　
05依半導體製造過程說明相關業界的業務
ヾ設計∼矽晶圓　
ゝ熱氧化∼鍍銅　
ゞ光阻劑塗佈∼蝕刻（乾式蝕刻、濕式蝕刻）
々擴散（熱擴散）∼RTA　
ぁ良品檢查∼搬運、CIM控制　
あ切割∼樹脂封裝　
ぃ鍍焊料∼最終檢查　
專欄圖像、矩陣、輝達　

第三章 各業界的業務內容與代表性廠商
01生產半導體產品的業界.
ヾIDM（整合元件製造商）　
ゝ無廠半導體公司（無工廠企業）　
ゞ大型IT企業　
•AI加速器　
02半導體代工企業
•為什麼會有晶片代工廠、OSAT？　
•晶片代工廠在做什麼業務？　
•代表性的OSAT企業　
•OSAT的實際情況　
03EDA供應商
•EDA工具的代表、階層式自動設計　
04IP供應商
•IP供應商是「提供功能區塊的企業」　
•IP供應商的代表企業包括英國的安謀、美國的新思　
•具體來說，IP究竟是什麼樣的東西呢？
05各種半導體製程所使用之設備、材料的代表性廠商
•光罩（倍縮光罩）的代表企業包括美國的Photronics、日本的大日本印刷　
•為提升解析度、忠實呈現圖樣，須在光罩（倍縮光罩）上下工夫　
•信越化學工業為矽晶圓的代表性企業　
06從熱氧化到鍍銅
•熱氧化設備的代表性企業如東京威力科創
•CVD（化學氣相沉積）的代表性企業包括美國的應用材料、美國的科林研發　
•PVD（物理氣相沉積）的代表性企業包括美國的應用材料、日本的優貝克　
•ALD（原子層沉積）的代表性企業如美國的應用材料　
•鍍銅膜的代表性企業包括荏原製作所、東京威力科創　
07從光阻劑塗佈到晶圓蝕刻
•光阻劑的代表性企業包括日本的JSR、住友化學　
•曝光機的代表性企業包括荷蘭的艾司摩爾、日本的尼康　
•顯影領域的代表性企業與光阻劑企業相同
•乾式蝕刻的代表性企業包括美國的科林研發、東京威力科創　
•濕式蝕刻的代表性企業包括日本的SCREEN、美國的科林研發　
•乾式蝕刻的二三事　
08從導電性雜質擴散到RTA
•離子植入的代表性企業如美國的漢辰科技
•CMP的代表性企業包括美國的應用材料、日本的荏原製作所　
•RTA（快速熱退火）的代表性企業包括日本的AdvanceRiko、優志旺電機　
•RTA、RTO等快速升溫、降溫處理　
09從超純水到CIM
•超純水的代表性企業包括日本的栗田工業、奧璐佳瑙　
•探針檢查有日本的東京威力科創、測試儀檢查有愛德萬測試　
•晶圓搬運的代表性企業包括村田機械、大福
•晶圓檢查的代表性企業如美國的科磊
•CIM（電腦整合製造）的日本代表性企業如TechnoSystems　
10從切割到樹脂封裝
•切割的代表性企業包括日本的迪思科、東京精密　
•黏片的代表性企業如三井高科技　
•焊線接合的代表性企業如荷蘭的ASMassemblytechnology　
•樹脂封裝的代表性企業包括力森諾科、挹斐電、東和　
•焊線接合的二三事　
11從高純度氣體、高純度藥液到最終檢查.128
•高純度原料氣體的代表性企業包括大陽日酸、三井化學　
•高純度藥液的代表性企業包括德國的巴斯夫、三菱瓦斯化學　
•從鍍焊料到導線加工、刻印、可靠度試驗、最終檢查　
12半導體相關業界各自的地位與事業規模
專欄艾司摩爾躍進的祕密　

第四章 回過頭來，半導體到底是什麼？
01半導體是擁有特殊性質的物質、材料
•半導體是「導體與絕緣體的中間物」　
•半導體由哪些材料構成？　
02矽是半導體的冠軍
•「矽」是使用最多的半導體　
•對於電費高的日本說成本過高　
•99．999999999％的超純度　
•N型半導體是什麼？　
•P型半導體是什麼？　
03首先介紹電晶體
•電晶體的原理與種類
•兩種MOS電晶體
•為什麼叫做「MOS」？　
04積體電路與集積度
•積體電路、IC與LSI　
•集積度大有哪些優點？　
05依功能為積體電路分類，以及各類積體電路的代表性廠商
•記憶用的「記憶體」　
•相當於頭腦的「CPU」　
•擁有特殊功能的晶片　
專欄登納德定律（比例定律）

第五章 半導體會用在哪些地方？有什麼功能？
01半導體會用在哪些地方？－－電腦領域
•產業食糧「半導體」　
•從超級電腦到你我周遭的個人電腦的CPU
•行動裝置也會用到？　
02半導體會用在哪些地方？－－周遭的產品
•家電會使用哪些IC呢？　
•車用半導體有哪些？　
•IC晶片卡內的半導體　
•遊戲機內有哪些IC？　
03半導體會用在哪些地方？－－基礎建設、醫療領域
04半導體會用在哪些地方？－－AI、IoT、無人機……
•資料中心　
•AI、深度學習　
•IoT、DX　
•無人機　
05不管是多複雜的邏輯，都是基本邏輯的組合－－布林代數
•三種邏輯符號
•所有邏輯都能用「1、0」表示　
06NOT閘（反相器）的功能與運作
•NOT閘是什麼？　
•NOT閘（反相器）的建構方法　
•NOT閘（反相器）為建構電路的基礎　
07OR閘與NOR閘的功能與運作
•OR閘是什麼？　
•NOR閘是什麼？　
•NOR閘的建構方法　
08AND閘與NAND閘的功能與運作
•AND閘是什麼？　
•NAND閘是什麼？　
09比較器與符合電路的功能與運作
•比較器　
•符合電路　
10加法器與減法器的功能與運作
•加法器是什麼？
•全加器與全減器　
11DRAM記憶體的功能與運作
•儲存單元為「交點」　
•寫入儲存單元、讀取儲存單元　
12SRAM記憶體的功能與運作
13快閃記憶體的功能與運作－－切斷電源仍會留下記憶
•即使切斷電源仍會留下記憶的快閃記憶體
•寫入、讀取的運作方式　
•最近的快閃記憶體　
專欄半導體新聞的解讀

第六章 未來的半導體與半導體產業的展望
01延續摩爾定律與超越摩爾定律
•下一個「摩爾定律」　
•向蚊子學習資訊處理　
02新材料、新結構的電晶體
•開發「更快、更便宜的新材料」
•擁有新結構的GAA型電晶體　
03擁有右腦般功能的仿腦晶片
•范紐曼瓶頸　
•IBM「TrueNorth」　
•英特爾、台積電的AI晶片　
04融合了現實空間與元宇宙的半導體－－網路的進化？
•能超越宇宙嗎？　
053D化與矽光子
•三維結構的半導體　
•三維技術－－同質整合　
•三維技術－－異質整合　
06展望日本半導體產業的未來
•兩個第一印象
•引入成熟技術的不安　
•贊成派、懷疑派的意見　
•筆者的想法　
•針對博而不精之戰略的疑問　
•日本半導體產業的最新動態　
專欄AI擁有智慧或感情嗎？　

書末資料資料ヾ－－半導體廠商與主要產品一覽I
資料ゝ－－半導體用語解說

推薦序/導讀/自序

前言

最近常可在主流媒體上看到許多關於半導體的新聞，但大部分人應該會覺得「雖然有聽過半導體這個詞，但不是很懂那是什麼」對吧？
半導體早已深入我們的日常生活中，不只是個人生活，企業、社會的運作也是由半導體支撐著。而且近年來，在地緣政治學上，半導體越來越接近「重要戰略物資」。
半導體擁有許多探討的「面相」，本書主要從產業（半導體產業）的角度切入，讓一般民眾、與半導體（產業）多少有點關係的人們、學生、金融證券相關業者、投資股票的個人等等，都能認識到半導體產業的實際狀況。這就是我執筆本書的目標。

本書一開始會提到半導體如何影響全球產業，接著逐漸聚焦到細節上，分析「結構複雜的半導體產業」，一一說明相關產業與業務內容。雖然這些產業都稱做「半導體產業」，但半導體產業其實是由多樣化的相關業界所組成的集合體。隨便就能舉出以下幾種產業：
•半導體廠（成品廠）
•製造設備廠
•測試、檢查設備廠
•搬運機廠
•材料廠
•零件廠
•設計工具廠
等等。不僅如此，還有：
•晶片代工廠……只接受委託，負責一部分製程的企業
•無廠半導體公司……無製造設備，僅靠設計、開發獲利的企業。
•OSAT企業……接受封裝、測試等後製程委託的企業。
等等。可見整個半導體產業包含了許多專門的業界、業種。
本書便依照半導體製程的順序，一一介紹這些相關產業分別負責哪些製程、分別承接哪些業務，而在這些業務中，又會使用到哪些裝置與材料。另外，本書還會盡可能以最淺顯易懂的方式，說明各產業的代表性廠商、營收、受矚目的企業等。

即使有著上述目標，也不曉得筆者能做到什麼程度。但如果各位讀者能在讀完本書後，對半導體更有親近感，看到相關資訊時，會產生「啊，原來是這樣」的共鳴，或者在實務層面上幫助到各位，那就太好了。對筆者而言，沒有比這更棒的事。
最後，在筆者執筆本書期間，松田葉子小姐一直在身旁提供溫暖的關照與鼓勵，在此表達感謝之意。
菊地正典

文章試閱

06 瞄準備受期待的「新半導體市場」！
一般預測，半導體市場在二○二○年起的十年內，會擴大至兩倍，規模達九千億美元（九十五兆日圓）。在這個急遽擴大的半導體市場中，究竟有哪些半導體產品的需求會大幅增加呢？以下讓我們來看看幾個可能的候選產品。

「DX」進一步推動了半導體需求
目前，個人生活、社會生活、產業用途等各個領域，都隨著DX（數位化轉型）的進展而大幅改變。
這個趨勢未來會逐漸加速。同時，傳統型半導體的需求也會隨之增加。舉例來說，為了流通、處理、儲存更多資料，雲端設備與資料中心所使用的現有半導體，或者是它們的進化版，需求想必也會跟著增加（圖1-6-1）。

「元宇宙」與現實的融合
未來，隨著AR╱VR技術的發展，人們得以體驗到與現實世界不同的三維虛構空間，也就是所謂的「元宇宙」。元宇宙與現實空間的融合，可以激發出各式各樣的火花，改變每個人的行動、思考，以至於生活型態。而實現元宇宙的AR╱VR技術，便須要融合先進的半導體微小化技術，以及超高解析度的顯示技術，開發出能將半導體與顯示器一體化的新型元件。

即時進行「自動駕駛」的條件
目前日本將自動駕駛分成5個等級（國土交通省資料）。等級1為簡單的駕駛輔助，等級2為特定條件下的部分自動駕駛，等級3為特定條件下的自動駕駛，等級4為特定條件下的完全自動駕駛，等級5則是完全自動駕駛。
目前開發出來的自動駕駛車位於等級2到等級3之間。若要在未來五到十年內，發展出等級3、4、5的自動駕駛車，就必須提升自動駕駛的方便性、舒適性、安全性。自動駕駛車須在瞬息萬變的道路環境中，即時蒐集、處理各式各樣的資訊，迅速做出最恰當的判斷，反映在駕駛上。
為了做到這些，須建設5G（第五代行動通訊技術）或者效能更好的B5G（beyond5G）等高速大容量通訊網，並提升各種感應器半導體、資訊處理半導體的性能。

擴大中的「IoT技術」
未來，IoT（InternetofThings，物聯網）技術很可能會普及、擴張到社會上的每個地方。
於此同時，新型半導體感測器、無人機、機器人使用的半導體需求想必也會跟著提升。為了蒐集、處理、保存大量資料，各家公司不僅須擴充網路上的資料中心，還要設法增加邊緣運算，也就是將伺服器分散配置在靠近裝置的地方，盡可能在裝置附近（邊緣）處理資訊，處理不完的資訊再上傳到網路上，以降低上位系統的負荷，提升處理速度與處理效率。因此，新型半導體的需求會持續被推升（圖1-6-2）。

「AI」（人工智慧）需要高性能晶片
近年來，包含醫療、社福、娛樂在內，產業與生活的各個領域皆引入了AI（人工智慧）技術，並持續擴大、改善。特別是在引入深度學習後，已有超越人類智能的AI出現。那麼未來人類還能做什麼呢？相關討論也在增加中。
一九五六年起，人們開始認真研究AI，一開始的研究主題是「如何以人工方式實現人類的智慧」。AI在一九七○年代出現第一次熱潮，一九八○年代出現第二次熱潮，二○○六年以後至今則是第三次熱潮。
在這段期間內，AI有許多變革、改善、突破。現在提到AI時，會分成不同層次討論。不同層次的AI，使用方法與概念也不一樣，如圖1-6-3所示。
這裡的機器學習（machinelearning）是讓電腦經過「監督式」或「非監督式」的機械式反覆學習，最後學會如何執行某種任務。因此，學習的基準（規則）由人類賦予，機器則遵從這個規則，為事物做出最適當的分類、識別、預測、判斷等智慧性的行動。

另一方面，深度學習（deeplearning）則是模仿人類神經網路的功能，輸入大量資料，由機器自動定義資料的特徵，再依照這些特徵自行做出判斷。也就是說，判斷基準（規則）並非由人類賦予，而是由機器自行設定。因此，在許多深度學習的例子中，人類並不曉得「為什麼機器會這樣判斷」。不過單從結果來看，有時候不得不承認，機器的判斷結果比人類還要適當。
隨著深度學習的問世，以及高性能電腦技術的發展，AI已進化成名副其實的「人工智慧」，現在已經可以在許多領域中輔助人類的活動，甚至凌駕人類的表現。
支撐AI進化的源頭，就是半導體技術的進步，以及電腦技術的進步。因此，AI的發展需要更高性能的半導體晶片。同時，相對於目前的左腦式電腦，未來人們將試著開發在硬體上模仿神經網路的新型神經網路晶片半導體，使其以右腦式的方式工作，並投入應用。