隨著人工智能（AI）和大數據高速增長，擴大了高速運算需求量，進一步推動半導體產品向高效能，低功耗發展。半導體新材料“鈷”趁勢崛起，并且每天將產生爆量的千億筆數據。

人工智能（AI）及大數據興起，促使半導體不斷朝高效、體積小、低功耗發展。為此，應用材料（AppliedMaterials）以全新材料「鈷」取代銅，降低個位數奈米半導體導線制程電阻，使導線的導電性更佳和功耗更低，且讓芯片體積得以更小，進一步推動摩爾定律可延伸至7奈米，甚至到5奈米及3奈米以下的先進制程中。

應用材料公司集團副總裁暨臺灣區總裁余定陸表示，以數據處理、儲存與運算以及相互鏈接為例，未來智能城市、智能工廠、智能車、智能飛機、社群網絡等，每天將產生爆量的千億筆數據，可想而知須要提出創新的解決方案來解決運算的問題。

余定陸說，海量數據為云端及終端裝置帶進更多創新，而為滿足高速運算需求，半導體制程也變得愈加復雜；要維持高效能且將芯片體積持續縮小，半導體材料勢將會跟著演進。

據悉，當半導體金屬沉積制程進入7奈米以下技術節點時，鏈接芯片中數十億個晶體管的導線電路將漸漸成為技術瓶頸。原因在于，一方面要擴增芯片上晶體管的數量，而一方面又要追求系統整合芯片封裝，以縮小導線進而增加晶體管密度。

然而，當導線的截面積減少，表示導電區域的體積也減少，這會造成電阻增加，進而阻礙最佳效能的實現。此一阻容遲滯的瓶頸有賴在阻障層、內襯層微縮制程進行更多的創新，以利在更狹小的空間中改善導電特性。為此，應材便利用「鈷」取代傳統銅材料。

另一方面，當芯片制程到達10奈米以下之后，必須使導線內非常薄的薄膜處在控制良好的環境下。因此，該公司除了用鈷取代銅做為導線新材料，降低電阻之外，還透過旗下的金屬化系統--Endura平臺，在關鍵的阻障層與種晶層進行沉積，推進先進制程導線技術發展。

同時，該系統還具備多功能模塊化布局功能，能支持最多八個制程反應室，方便半導體廠能將物理氣相沉積、化學氣相沉積和原子層沉積制程技術同時整合在同一平臺上，運用單一整合程序來制造復雜的薄膜堆棧結構。

綜上所述，半導體制程因大數據、AI的興起，變得日趨復雜，因此材料工程的創新十分重要。應材指出，該公司不僅持續精進金屬沉積制程，同時也采用創新材料，加速實現半導體先進制程高效運算與低功耗之目標。