Las etapas de prueba, metrología, inspección y fabricación de chips ya no son procesos claramente separados a medida que la industria avanza hacia nodos inferiores a 2 nanómetros. Cuanto más se aproximan las dimensiones al rango de los ångströms, más se reduce el margen de error y pequeños cambios, incluso del orden de un solo átomo, pueden afectar al comportamiento o la fiabilidad del chip. Un análisis publicado por Semiconductor Engineering el 10 de septiembre de 2026 muestra cómo estas condiciones están impulsando a las fábricas y a los diseñadores de sistemas a reorganizar el flujo de datos y las pruebas a lo largo de todo el ciclo de vida del producto.
En los nodos más antiguos, el grosor de los sustratos y la estabilidad de las estructuras ofrecían un margen que permitía aislar algunos problemas de fabricación o abordarlos posteriormente. En los nodos avanzados, sin embargo, los troqueles son más delgados y aumenta la dependencia de los chiplets, el encapsulado tridimensional y la unión híbrida. Una sonda de wafer convencional puede dañar una capa de óxido o una vía, mientras que una nanopartícula residual después de retirar un material temporal puede convertir un costoso paquete de múltiples troqueles en un producto defectuoso.
La prueba ya no es un único paso
Según Lee Harrison, director de soluciones de circuitos integrados para automoción en Siemens EDA, algunos clientes evitan inspeccionar los puntos de unión que se utilizarán realmente en el bonding y recurren a puntos sacrificables para proteger las estructuras finales. A medida que aumenta el uso de hybrid bonding y de obleas ultradelgadas, la inspección antes o después de la unión puede resultar más adecuada que intentar probar la propia conexión híbrida, que podría dañarse durante la medición.
Esto también se refleja en el diseño de sistemas. Rob Kruger, director de gestión de productos para la estrategia multi-die y el 3D IP en Synopsys, afirmó que los centros de datos de inteligencia artificial están avanzando hacia clústeres de servidores redundantes para anticiparse a los problemas de fabricación. Un defecto en una interconexión tridimensional o en un paquete de múltiples troqueles puede afectar a un gran conjunto de funciones, no solo a una ruta. Por ello, los troqueles se prueban antes y después del encapsulado, y se utilizan mecanismos de reparación o redistribución, aplicando estos métodos a UCIe y a las comunicaciones tridimensionales.
En la práctica, este enfoque traslada parte del margen de fiabilidad del troquel individual al nivel del paquete y del sistema. También permite utilizar pruebas jerárquicas, pruebas integradas de autodiagnóstico y pruebas periódicas durante la operación para detectar la necesidad de mantenimiento antes de que se produzca una avería generalizada.
El problema no es solo la cantidad de defectos
La sensibilidad de las herramientas de inspección aumenta a medida que se reducen las estructuras, pero una mayor sensibilidad no implica necesariamente mejores decisiones. Prasad Bachiraju, director sénior de desarrollo empresarial en Onto Innovation, afirmó que las herramientas de inspección pueden detectar millones de indicios en la oblea, incluidos cambios locales normales que aparecen como defectos. Noam Brousard, vicepresidente de ingeniería de soluciones en proteanTecs, explicó que las señales de inspección por sí solas ya no bastan para determinar si el indicio provocará realmente un problema funcional o de fiabilidad.
Por ello, las fábricas necesitan recopilar múltiples indicadores, como la variación del proceso, la temperatura y el voltaje, y después analizar la relación entre ellos y su efecto real en la lógica. Un aumento de temperatura puede ser normal en un caso, pero en una estructura apilada puede reducir el margen temporal de una capa adyacente debido al acoplamiento térmico o al calentamiento propio. Este punto ilustra la diferencia entre medir únicamente la temperatura y determinar si esta ha creado un riesgo real para la temporización.
La precisión de la medición se extiende al interior del paquete
Ya no basta con supervisar la superficie de la oblea cuando las capas se vuelven más delgadas y aumenta la densidad del encapsulado. Juliette Vandermeer, directora de marketing de producto en Bruker Semiconductor, señaló que la deformación conocida de las obleas puede estar relacionada con microfisuras, lo que exige observar a mayor profundidad dentro de las capas metálicas. La obtención de imágenes mediante difracción de rayos X, también conocida como tomografía computarizada de rayos X, puede utilizarse para detectar estos problemas antes de que provoquen un colapso estructural.
En esta etapa, las especificaciones de los procesos deben controlarse en el rango de los ångströms, mientras que las especificaciones de medición deben alcanzar un nivel inferior al ångström, según el análisis. Además, un error en una fase temprana del crecimiento de las capas, del control térmico o de la rugosidad de las interfaces puede trasladar sus efectos a las etapas finales, lo que hace menos realista aislar cada paso de los demás.
Lectura de certi.news: los datos se convierten en una capa de fabricación
El cambio más importante no consiste simplemente en añadir nuevas herramientas de medición, sino en que los propios datos se convierten en una capa de coordinación entre el diseño, la fabricación, el encapsulado, las pruebas y la operación. David Fried, director de inteligencia artificial y vicepresidente ejecutivo de Semiverse Solutions, filial de Lam Research, afirmó que la simulación, el modelado y la optimización virtual ayudan a reducir la dependencia de probar un número enorme de piezas físicas para trazar los límites de cada variación posible. Sin embargo, la fuente no ofrece una solución que elimine la complejidad: cientos de procesos todavía deben funcionar conjuntamente y no es posible explorar por completo el espacio de sus variaciones utilizando únicamente hardware.
Esto se relaciona con lo que John Kibarian, director ejecutivo de PDF Solutions, describió como una capa de orchestration que conecta los datos de ingeniería de producto y los sistemas PLM, ERP y MES con los datos del rendimiento de fabricación y la automatización del diseño. El objetivo es que la oblea o el troquel conozcan su ruta óptima antes del encapsulado y que los sistemas de inteligencia artificial puedan tomar decisiones basadas en la imagen completa, en lugar de hacerlo a partir de datos aislados.
Para los fabricantes de chips y los proveedores de herramientas de EDA, pruebas y metrología, esto significa que la competencia no se limitará a la precisión de una herramienta individual. Las empresas que diseñan paquetes 3D, sistemas de múltiples troqueles y grandes centros de datos se ven afectadas directamente por su capacidad para detectar y distinguir las fallas de las variaciones naturales y gestionar la fiabilidad después del despliegue. Siguen abiertas preguntas sobre el coste de la infraestructura necesaria para procesar este volumen de datos, cómo estandarizarlos entre los proveedores y cuándo podrán los sistemas automatizados decidir una reparación o una reorientación sin intervención humana.