ASML wil High-NA geschikt maken voor enorme Nvidia- en Google-AI-chips
De grootste AI-chips lopen tegen een onverwachte grens aan bij ASML. High-NA EUV kan kleiner printen dan de huidige chipmachines, maar juist enorme processors van Nvidia en Google passen minder makkelijk binnen één belichting.
ASML wil dat gat dichten met grotere reticles, de maskers waarop een chipontwerp staat. Een pilotlijn moet rond 2031 volgen. Voor grootschalige productie mikt het Nederlandse bedrijf op ongeveer 2033.
High-NA kan kleiner printen, maar ziet een kleiner veld
Dat klinkt tegenstrijdig.
ASML bouwde High-NA EUV juist om steeds kleinere structuren te produceren. De numerieke apertuur stijgt van 0,33 bij de bestaande NXE-generatie naar 0,55 bij de nieuwe EXE-machines.
De EXE:5000 haalt volgens ASML een resolutie van 8 nanometer. Daarmee kunnen chipfabrikanten structuren 1,7 keer kleiner printen en theoretisch een 2,9 keer hogere transistorendichtheid bereiken dan met de huidige NXE-systemen.
Maar daar staat een prijs tegenover.
De nieuwe optiek gebruikt een belichtingsveld dat half zo groot is als bij de huidige EUV-machines. Dat komt door de anamorfische spiegels waarmee ASML de hogere resolutie mogelijk maakt zonder de hele maskersector direct te moeten ombouwen.
Grote AI-chips moeten daardoor worden 'gestitcht'
Voor kleine dies hoeft dat geen probleem te zijn. Bij zeer grote processors verandert het verhaal.
De huidige 0,33 NA-machines kunnen ongeveer 800 vierkante millimeter in één veld verwerken. Grote datacenterchips van bedrijven als Nvidia en Google bewegen dicht bij die orde van grootte.
High-NA belicht daarvan grofweg de helft per veld.
Een grote chip moet daarom over twee patronen worden verdeeld. Die worden afzonderlijk geprint en daarna extreem nauwkeurig aan elkaar gekoppeld. In de chipindustrie heet dat stitching.
ASML liet eerder al zien dat zo'n techniek technisch mogelijk is. Maar twee velden printen kost tijd en maakt het productieproces ingewikkelder.
Groter masker moet die beperking weghalen
Daar komt het nieuwe plan om de hoek kijken.
ASML werkt met grote chipfabrikanten aan grotere reticles. In plaats van het patroon van een grote die over twee standaardmaskers te verdelen, kan een groter masker genoeg ruimte bieden om het volledige ontwerp te dragen.
Dat vraagt meer dan een kleine aanpassing aan de scanner.
Maskerproductie, inspectie, metrologie, transportsystemen en uiteindelijk de lithografiemachines zelf moeten met het grotere formaat kunnen omgaan.
Daarom duurt de overstap jaren. ASML wil rond 2031 een pilotproductielijn demonstreren en mikt op gereedheid voor grootschalige productie rond 2033.
Nvidia en Google maken het probleem alleen maar groter
AI versnelt precies de trend die ASML hier probeert op te lossen.
Nvidia, Google en andere ontwerpers stoppen steeds meer rekenkracht in datacenterprocessors. Kleinere transistoren helpen, maar chipontwerpers gebruiken ook steeds grotere dies, chiplets en geavanceerde packaging.
Daar botsen twee soorten schaalvergroting op elkaar.
ASML probeert transistoren kleiner te maken. Nvidia en andere AI-bedrijven willen tegelijk meer van die transistoren en rekeneenheden in één systeem stoppen.
High-NA lost dus maar één deel van die vergelijking op.
Intel gebruikt High-NA al in echte productie
De technologie zelf zit niet meer alleen in een laboratorium.
ASML maakte in juli bekend dat Intel Foundry High-NA gebruikt binnen zijn Intel 18A-productie. Specifieke lagen van een deel van de Core Ultra Series 3-processors, beter bekend als Panther Lake, worden met EXE High-NA-systemen gemaakt.
Volgens ASML is Intel daarmee de eerste fabrikant die een logicproduct met High-NA in high-volume manufacturing verscheept.
Dat vraagt wel om nuance.
Niet iedere laag van Panther Lake wordt met High-NA geproduceerd. Intel heeft specifieke 18A-lagen voor zowel High-NA als de bestaande NXE-techniek gekwalificeerd.
Dat maakt Intel vooral een vroege praktijktest voor ASML.
TSMC en geheugengiganten wachten langer
Andere grote klanten bewegen trager.
TSMC verwacht volgens de huidige planning rond 2030 High-NA op grote schaal voor geavanceerde chips te gebruiken. Samsung en SK Hynix richten zich eerder op toepassing bij DRAM, met 2028 als belangrijke doelperiode.
Dat verschil is logisch.
Een High-NA-machine kopen is één ding. Een volledig productieproces aanpassen, maskers kwalificeren en voldoende opbrengst per wafer halen is een ander verhaal.
Chipfabrikanten veranderen alleen wanneer de rekensom klopt.
Grotere reticles kunnen ASML 40 procent meer snelheid geven
Daar zit mogelijk de echte financiële winst.
ASML-technologiedirecteur Marco Pieters verwacht dat de overgang naar grotere reticles de productiviteit van toekomstige High-NA-systemen met ongeveer 40 procent kan verhogen.
Dat is geen detail.
High-NA-systemen behoren tot de duurste productiemachines ter wereld. Iedere extra wafer die een fabrikant per uur betrouwbaar kan verwerken, drukt de kosten per bruikbare chip.
Stitching vermijden betekent ook minder belichtingen voor grote ontwerpen.
High-NA kan daarnaast op bepaalde lagen meerdere patroonstappen vervangen door één belichting. ASML noemt juist die procesvereenvoudiging als een belangrijk voordeel van de EXE-generatie.
AI dwingt ASML verder op te schalen
De timing past bij wat ASML zelf in zijn cijfers ziet.
Bij de resultaten over het tweede kwartaal meldde CEO Christophe Fouquet dat aanhoudende AI-investeringen de vraag naar geavanceerde logic- en geheugenchips verder opstuwen. Klanten versnellen daardoor hun uitbreidingsplannen.
ASML onderzoekt zelfs verdere verhogingen van zijn EUV-productiecapaciteit voor 2027 en 2028.
Daarmee verschuift de AI-race verder naar de fabrieksvloer.
Een beter model van OpenAI, Google of Anthropic draait uiteindelijk op fysieke chips. En die chips kunnen alleen sneller worden wanneer bedrijven als ASML, TSMC, Intel en hun leveranciers de productietechniek blijven opschuiven.
Bitcoin-miners voelen dezelfde strijd om datacentercapaciteit
Voor crypto zit de koppeling vooral bij stroom en datacenters, niet bij dezelfde chips.
Bitcoin-miners gebruiken gespecialiseerde ASIC-machines. Die kun je niet simpel ombouwen tot Nvidia-GPU's voor AI-training.
Wel beschikken sommige miners over iets waar AI-bedrijven hard naar zoeken: grote stroomaansluitingen, koeling, grond en datacentercapaciteit.
CryptoBenelux schreef eerder al over de groeiende concurrentie tussen AI-datacenters en [Bitcoin-miners om goedkope stroom].
De echte overlap zit daar.
Niet de Bitcoin-ASIC wordt een AI-chip, maar het terrein eromheen kan ineens veel meer waard zijn voor AI.
Kleiner printen blijkt niet genoeg
Daarmee zit de opvallendste paradox precies in High-NA zelf.
ASML bouwde een machine om kleinere structuren te printen. Nu moet het bedrijf jaren investeren om diezelfde techniek geschikt te maken voor steeds grotere AI-processors.
Dat zegt iets over de richting van de chiprace.
Resolutie alleen wint hem niet. Belichtingsoppervlak, opbrengst, packaging, geheugen en wafers per uur moeten tegelijk volgen.
Met grotere reticles probeert ASML één van die knelpunten vóór 2033 uit de weg te ruimen. Tegen die tijd zullen Nvidia en Google waarschijnlijk alweer chips ontwerpen die vandaag absurd groot zouden lijken.
Stop met te veel betalen voor je crypto. Bij de Amsterdamse exchange Finst handel je tegen de laagste tarieven van Nederland, zonder verborgen kosten.
👀 Bekijk Finst nu ›Let op: Beleggen in crypto brengt risico’s met zich mee. Handel alleen met geld dat u kunt missen.
Ga verder met lezen
Dit vind je misschien ook leuk
Laat mensen jouw mening weten
Lees ook
Populair Nieuws
Loading
