隨著人工智能技術的迅猛發展，特別是以GPT系列為代表的大型預訓練模型的興起，對于計算能力的需求呈現出了前所未有的增長趨勢。這些模型依靠龐大的數據集進行訓練，可實現復雜的自然語言處理任務，例如語言理解和生成等，但也對計算硬件領域的創新和技術升級提出了更高的要求，其中基板（襯底）作為支撐芯片的關鍵材料更是不例外。

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基板在芯片的生產和制作過程中，主要作為支撐和固定材料用于生長外延層。由于基板的特性關乎外延層的生長質量，影響芯片的特性和制造工藝，進而影響最終產品的性能，通常要求基板材料具備熱學性好、機械強度高、化學穩定性好等基本特性，更重要的是，還要求與外延層的特性配合。

在傳統的芯片制造過程中，單晶硅片無疑是最為人熟知且應用最為廣泛的基板材料，它憑借良好的晶體結構、穩定的物理化學性質以及成熟的制造工藝，成為集成電路（IC）、微處理器、存儲器等主流電子產品的首選。但隨著步入AI時代，外延材料也更加廣泛，單晶硅片特性并無法滿足某些特定外延層的生長要求，比如在光電器件和高速電子器件中常用的InGaAs外延層，由于與單晶硅片之間存在晶格失配，會導致外延層中產生位錯等缺陷，嚴重影響最終器件的性能。同時硅和InGaAs的熱膨脹系數也不同，在高溫生長過程中可能會導致應力積累，進而影響材料的質量，而磷化銦、砷化鎵等基板卻與InGaAs具有很好的晶格適配性，為InGaAs外延層的生長提供了很好的條件。

基板材料除了通過影響外延層生長來間接影響器件性能外，其本身特性也會直接影響芯片特性。比如鍺、磷化銦、砷化鎵等半導體材料，它們各自有著獨特的物理、化學特性和應用領域。鍺作為第一代半導體的另一大代表，是一種重要的紅外材料，其襯底在紅外光電器件中發揮著關鍵作用。而磷化銦和砷化鎵作為第二代半導體的代表，則在制作高性能微波、毫米波及發光器件上有明顯優勢，砷化鎵具有極高的電子遷移率（6500cm2/V·s）和飽和電子速度（20×10⁶cm/s），適用于高速、高頻的集成電路，磷化銦則具有更高的電光轉換效率，特別適用于制造高速、高靈敏度的光探測器、激光器和調制器等光電器件。

鍺基板、砷化鎵基板、磷化銦基板特性對比

10月22-23日，為探尋新材料行業新出路，緊追AI人工智能芯熱潮，粉體圈將于深圳舉辦“新材料為AI產業提速”先鋒論壇，屆時將邀請眾多行業專家和領先企業深入探討關鍵材料在AI產業中的應用前景，其中，來自北京通美晶體技術股份有限公司的任殿勝博士將現場分享報告《AI算力新材料：砷化鎵基板，磷化銦基板和鍺基板》，帶大家深入了解這三類基板材料的特性、在AI領域的應用以及市場前景。

報告人介紹

任殿勝，本科和碩士就讀于北京理工大學，博士畢業于天津大學。現任北京通美晶體技術有限公司（美國AXT Inc）技術中心總監。從事半導體材料行業已有二十多年。具有豐富的半導體材料表面研究經驗，長期從事砷化鎵、磷化銦化合物半導體晶片以及鍺晶片加工技術開發以及晶片表面特性研究。

關于北京通美

北京通美晶體技術股份有限公司是一家全球知名的半導體材料科技企業，主要從事磷化銦襯底、砷化鎵襯底、鍺襯底、PBN材料及其他高純材料的研發、生產和銷售。公司的磷化銦襯底、砷化鎵襯底、鍺襯底產品可用于生產射頻器件、光模塊、LED（Mini LED及Micro LED）、激光器、探測器、傳感器、太空太陽能電池等器件，在5G通信、數據中心、新一代顯示、人工智能、無人駕駛、可穿戴設備、航天等領域具有廣闊的應用空間。公司的PBN材料及其他高純材料產品從源頭上保障了公司半導體襯底上游材料的高品質供應，同時在化合物半導體、半導體設備、OLED、LED等產業有廣泛的應用。

AI新材料論壇會務組