SemiAnalysis: узкие места в строительстве полупроводников для искусственного интеллекта могут распространиться на такие критически важные материалы, как вольфрам

```htmlПо данным Jinse Finance, 30 июня независимый исследовательский институт полупроводников и AI SemiAnalysis опубликовал статью, в которой отметил, что одним из самых недооценённых способов участия в строительстве AI-полупроводников может быть не сам чип, а материалы. По мере того как отрасль ускоряет производство более современных полупроводников, рост спроса происходит не только на GPU и оборудование для фабрик, но и на ключевые материалы, поддерживающие современное производство чипов. Например, в случае с вольфрамом: вольфрам является одним из наиболее важных материалов для производства полупроводников — он ценится за свою устойчивость к высоким температурам и способность противостоять электрическому износу. Фабрики полупроводников зависят от химического осаждения из газовой фазы для заполнения глубоких вертикальных сквозных отверстий с большим отношением глубины к ширине, соединяющих многослойные архитектуры чипов, а также используют физическое осаждение из газовой фазы для формирования сверхтонких структурных барьерных слоёв вокруг этих отверстий. Поскольку вольфрам используется в обоих ключевых процессах, он незаменим в производстве современных чипов. При этом поставки вольфрама, похоже, становятся всё более ограниченными. Высокочистый порошок из металлического вольфрама является основным сырьём для производства гексафторида вольфрама, который используется в химическом осаждении из газовой фазы. Среди ключевых поставщиков гексафторида вольфрама в Японии — SK Materials и Shin-Etsu Chemical, однако страна столкнулась с резким ростом цен и значительным сокращением импорта сырья вольфрама, что практически делает невозможным дальнейшее производство этого важного материала. Связанный ценовой прессинг отражается и на ценах на импорт гексафторида вольфрама в Южной Корее, где с начала года они выросли на 151%. С ростом сложности полупроводников и спроса на AI узкие места могут появиться не только в производстве чипов или оборудования, но и на базовом уровне всей цепочки поставок — в ключевых материалах.```