Il settore dei semiconduttori si trova oggi in una fase interessante. Per decenni, la sua traiettoria è stata tracciata dalla celebre previsione di Gordon Moore, co-fondatore di Intel, che nel 1965 affermò che il numero di transistor in un circuito integrato sarebbe raddoppiato all’incirca ogni due anni. La Legge di Moore ha portato alla creazione di chip sempre più piccoli, veloci ed economici, che hanno trasformato le nostre infrastrutture, le nostre case e i nostri dispositivi mobili.
Tuttavia, mentre il settore prosegue nella corsa a ridurre i transistor oltre la soglia del nanometro (nm), emergono sfide sempre nuove. Ostacoli come l’esplosione dei costi di produzione stanno ridisegnando la roadmap dei produttori di chip, con significative deviazioni rispetto alla Legge di Moore.
Nuove frontiere dell’innovazione nei semiconduttori
L’industria dei semiconduttori sta affrontando le sfide della miniaturizzazione adottando tecnologie e strategie nuove. Questi approcci includono l’esplorazione di architetture differenti e lo sviluppo di nuovi metodi di testing per incrementare la resa (il numero di chip funzionanti prodotti da ciascun wafer), gestendo al contempo i limiti imposti dalla fisica e dall’economia.
1. Packaging avanzato
Il packaging avanzato è un insieme di tecniche all’avanguardia utilizzate per assemblare dispositivi a semiconduttori in modo da migliorarne prestazioni, efficienza energetica, dimensioni e funzionalità. Va oltre il packaging tradizionale (che si limita a proteggere il chip e a collegarlo al circuito) integrando più chip (chiplet) o componenti in un formato compatto e ad alte prestazioni.
Il mercato del packaging avanzato è plasmato da diversi fattori di rilievo che influenzano i settori dei semiconduttori e dell’elettronica. L’espansione dell’intelligenza artificiale (IA), delle reti 5G e delle applicazioni di computing a elevate prestazioni (HPC) sta accelerando la crescita della domanda. Queste tecnologie richiedono chip capaci di elaborare dati ad alta velocità, con una sempre maggiore prossimità tra computing e memoria. Il packaging avanzato consente l’integrazione di più chip all’interno di un singolo package, riducendo la latenza del segnale e i consumi energetici. Ad esempio, le architetture a chiplet adottate nei data center sfruttano soluzioni di packaging avanzato per abilitare un’interconnessione efficiente tra die, migliorando scalabilità e performance per carichi di lavoro IA e HPC.
Anche se lo sviluppo del packaging avanzato è iniziato solo nei primi anni 2000, il mercato globale ha registrato una crescita significativa raggiungendo circa 40 miliardi di dollari nel 2024, con previsioni di espansione a 55 miliardi di dollari entro il 2030. Si tratta dunque di un segmento dinamico e in rapida crescita all’interno dell’industria dei semiconduttori.1
2. Architetture 3D
Poiché la miniaturizzazione è divenuta sempre più complessa e costosa, la progettazione dei semiconduttori si sta orientando verso architetture tridimensionali. Questo approccio consente una maggiore densità e un minore consumo energetico per unità di superficie del wafer di silicio, migliorando così le capacità di calcolo e l’efficienza energetica.
Le architetture 3D sono sempre più diffuse in vari segmenti dell’industria dei semiconduttori, inclusi chip di memoria (NAND)2 e logici. Nel segmento 3D NAND, le celle di memoria vengono impilate verticalmente in centinaia di strati, aumentando nettamente la densità di archiviazione e riducendo il costo per bit3. Il mercato ha raggiunto un valore di circa 28 miliardi di dollari nel 2024, con previsioni di crescita fino a 150 miliardi entro il 2034, sostenuto dalla domanda proveniente da data center, smartphone e sistemi automotive.4
Nel frattempo, la 3D DRAM rimane nelle fasi iniziali di sviluppo. Aziende come Micron, Samsung Electronics e SK Hynix stanno attivamente lavorando alla tecnologia, ma per la produzione su larga scala ci vorranno ancora diversi anni.
È qui che la capacità di investire con un orizzonte di lungo periodo può davvero fare la differenza. Dedicare tempo a incontrare aziende, esperti del settore e fornitori, soprattutto in settori ciclici come i semiconduttori, offre agli investitori un vantaggio nell’identificare i trend strutturali e le società meglio posizionate.
3. Tecniche di produzione complesse
Al contempo, il passaggio alle architetture 3D e all’integrazione eterogenea richiede avanzamenti importanti nelle tecniche di produzione dei semiconduttori. La creazione di strutture verticali porta con sé sfide ingegneristiche uniche, ad esempio la necessità di film ultra-sottili per contenere le dimensioni complessive della struttura (che richiedono tecnologie di deposizione innovative con precisione a livello atomico) e di fori di connessione molto stretti e profondi (vias), che richiedono tecniche di incisione ad alto rapporto d’aspetto.
Queste innovazioni non sono soltanto fattori abilitanti – stanno divenendo elementi di differenziazione per aziende come Applied Materials, Lam Research Corp e Tokyo Electron, generando decine se non centinaia di nuove fasi di processo e ridisegnando il panorama competitivo dell’industria dei semiconduttori per i prossimi anni. Inoltre, con prodotti sempre più complessi e compatti, diventa sempre più difficile valutarne la funzionalità. Il passaggio ad architetture tridimensionali e l’integrazione eterogenea di più chip in un unico package complicano ulteriormente le attività di testing. Con l’aumento dei costi di produzione, anche gli errori diventano più onerosi, il che accresce il valore delle strategie di prevenzione e misurazione. Di conseguenza, le apparecchiature destinate al monitoraggio e alla valutazione dei processi stanno assumendo un ruolo sempre più critico nella produzione di semiconduttori.
ASML e KLA Corporation hanno effettuato investimenti significativi in questo ambito. Il sistema E-Beam di ASML svolge un ruolo fondamentale nell’individuare difetti minimi e casuali che potrebbero sfuggire agli strumenti ottici durante il processo di litografia. KLA è specializzata in soluzioni di controllo dei processi lungo l’intero flusso produttivo dei semiconduttori. Alcune delle sue apparecchiature sono in grado di ispezionare circa ottomila miliardi di transistor – ciascuno delle dimensioni di soli 5 nm – su un singolo wafer da 12 pollici.5
Dall’IA cloud all’IA edge
Anche se l’attenzione si è finora focalizzata soprattutto sulle novità nei processi produttivi e sul computing ad alte prestazioni, un’ondata crescente di innovazioni sta emergendo anche a livello applicativo – in particolare su come e dove l’IA viene distribuita. Sempre più spesso, l’innovazione è trainata non solo da come i chip vengono prodotti, ma anche da come vengono utilizzati. In questo senso, una nuova frontiera di grande interesse è rappresentata dall’IA edge. Questo cambiamento riflette una tendenza più ampia: con dispositivi sempre più intelligenti e autonomi, la domanda di elaborazione localizzata e in tempo reale sta accelerando, aprendo nuove opportunità in termini di prestazioni, efficienza ed esperienza utente oltre il cloud.
I produttori di smartphone stanno esplorando attivamente questo ambito. Operatori di spicco come Apple, Samsung e diversi OEM cinesi – come Oppo, Vivo, Xiaomi e Huawei – stanno promuovendo le loro novità nelle tecnologie IA edge. Questo trend apre nuove opportunità, soprattutto considerando la stagnazione delle vendite globali di smartphone negli ultimi anni, dovuta a una combinazione di saturazione del mercato, incertezze economiche e cicli di upgrade più lunghi. L’introduzione di funzionalità IA avanzate potrebbe contribuire a rilanciare le vendite, sia in termini di unità che di innovazione tecnologica. Secondo le proiezioni, il mercato globale dell’IA edge passerà dai 20,4 miliardi di dollari del 2023 a 270 miliardi nel 2032.6
Una delle principali sfide che l’IA edge deve affrontare oggi è l’assenza di una vera e propria “killer app”. Sebbene i produttori di smartphone abbiano introdotto funzionalità utili – come il Circle to Search di Samsung o la traduzione simultanea – il mercato non ha ancora individuato un’applicazione di riferimento in grado di trainare un’adozione di massa. Esistono chiare potenzialità in ambiti come gli assistenti personali e la traduzione in tempo reale, ma non è ancora emersa una funzione imprescindibile che definisca l’esperienza IA edge.
