de.wedoany.com-Bericht: Die vierte strategische Konferenz des Ökosystems für die Analyse und Prüfung von Drittanbietern in der Halbleiterindustrie (SPATE2026), ausgerichtet von Wintech Nano, fand vom 25. bis 26. Juni in Suzhou statt. Die Konferenz zog über 600 Unternehmen und Forschungseinrichtungen aus der gesamten Halbleiter-Wertschöpfungskette sowie fast tausend Branchenexperten an. Sie deckte die gesamte Wertschöpfungskette ab, darunter Chipdesign, Waferfertigung, Anlagen und Materialien, Verpackung und Test, spezialisierte Analyse- und Prüflabore, KI-Technologieunternehmen sowie Universitäten und Forschungseinrichtungen. Im Fokus standen die technologische Innovation, die ökologische Zusammenarbeit und die qualitativ hochwertige Entwicklung der Halbleiterindustrie, unterstützt durch KI-Technologie.
Unter dem Motto „KI als neuer Motor · Chip-Ökosystem" umfasste die Konferenz ein Hauptforum, spezielle technische Foren, die Eröffnungszeremonie einer strategischen Kooperation, eine Fachausstellung und Produktvorstellungen. Die Schwerpunkte lagen auf KI-gestützter Halbleiter-F&E-Innovation, intelligenter Fertigung, präziser Analyse und Prüfung sowie dem gemeinsamen Aufbau des Industrieökosystems. 21 Branchenexperten und führende Persönlichkeiten diskutierten in über 20 Keynotes und Fachvorträgen über die digitale und intelligente Transformation der Halbleiterindustrie und die kollaborative Innovation in der Wertschöpfungskette.
Wintech Nano stellte auf der Konferenz offiziell sein selbst entwickeltes intelligentes geschlossenes System iWUDI™ vor, das mit einem physikalischen Großmodell für Halbleiter ausgestattet ist. Das System integriert KI und Halbleiterprüftechnologie und bietet Lösungen für die intelligente Aufrüstung der Branche. Es gilt als eine der technologischen Innovationen der diesjährigen Konferenz.
Zhang Suxin, Vorsitzender der Shanghai Modern Service Industry Development Research Foundation und ehemaliger Vorstandsvorsitzender der Huahong Group, hielt eine Eröffnungsrede. Er analysierte die globalen Entwicklungstrends der Halbleiterindustrie im KI-Zeitalter und äußerte sich zu Themen wie der Weiterentwicklung der Halbleiteranalyse- und Prüftechnologie, der kollaborativen Innovation in der Wertschöpfungskette und den unabhängigen Durchbrüchen bei Kerntechnologien. Er wies darauf hin, dass die tiefgreifende Integration von KI-Technologie und Halbleiteranalyse- und Prüfbereichen die Effizienz von Forschung, Entwicklung und Prüfung steigern, die Ressourcenintegration und kollaborative Innovation entlang der Wertschöpfungskette beschleunigen und die skalierte, hochwertige und intelligente Entwicklung der heimischen Halbleiterindustrie vorantreiben werde.
Im Hauptforum teilten Experten und Unternehmensvertreter von 13 internationalen Ausrüstungsunternehmen, EDA-Unternehmen, Chipdesign- und Fertigungsunternehmen, fortschrittlichen Prüfgeräteherstellern, KI-Technologieunternehmen sowie Universitäten und Forschungseinrichtungen – darunter Siemens, Yandong Micro, Guliwei, Micro Nano Core, Zhongheng Chuangke, Changchuan Technology, Hikvision und Guoyi Quantum – ihre Erkenntnisse zum Thema „KI als neuer Motor · Chip-Ökosystem" über die Integration von KI-Technologie und dem Halbleiter-Ökosystem sowie die Trends der kollaborativen Innovation in der Wertschöpfungskette.
Li Xiaomin, Vorstandsvorsitzender von Wintech Nano, hielt einen Vortrag mit dem Titel „Von der Chip-Fehleranalyse zu den Halbleiterentwicklungstrends im Zeitalter der KI". Er sprach über die Steigerung der Halbleiter-F&E-Effizienz, die Identifizierung komplexer Fehlermechanismen, die Entwicklung der Analyse- und Prüftechnologie sowie die ökologische Zusammenarbeit in der Branche im Kontext der KI-Welle und bot damit Einblicke und Prognosen für die kollaborative Innovation in der Halbleiter-Wertschöpfungskette im KI-Zeitalter.
Li Xiaomin erklärte, dass die Halbleiterindustrie in den letzten 40 Jahren mindestens sieben regelmäßige Zyklen durchlaufen habe. Die treibenden Kräfte für den Wandel seien nicht direkte Wettbewerber, sondern völlig neue industrielle technologische Veränderungen. Er ist der Ansicht, dass die heimische Halbleiterindustrie den von ausgereiften Prozessdesigns getriebenen Zyklus und den von KI und fortschrittlicher Verpackung geführten Fertigungs-Upgrade-Zyklus bereits hinter sich habe und nun in eine neue Entwicklungsphase eintrete, die von KI-Anwendungen angetrieben werde. Das Jahr 2026 werde zu einem entscheidenden Wendepunkt für die Branche, an dem sich die KI-Technologieiteration und die Neugestaltung der Marktlandschaft beschleunigen würden. Mit Blick auf den Trend zu 2,5D- und 3D-Stacking-Verpackungen betonte er, dass die neuen Verpackungsstrukturen die Fehlerrückverfolgung erschwerten und die Fehleranalyse zu einem grundlegenden Bedarf der Industrie machten. Wintech Nano habe bereits frühzeitig eine fünfte Produktionslinie aufgebaut, die sich auf die Fehleranalyse in komplexen Szenarien fortschrittlicher Verpackungen spezialisiere und so einen technischen Lebenszyklus-Support für Spitzentechnologien wie die co-verpackte Optoelektronik biete.
Im Bereich der Talententwicklung ist Li Xiaomin der Meinung, dass die KI-Technologieiteration das traditionelle, auf Informationsasymmetrie basierende Bildungsmodell obsolet mache. Ein auf den ersten Prinzipien basierender, rückverfolgender Lernansatz könne besser an das Tempo der Industrie angepasst werden. Die Logik der Halbleiter-Fehleranalyse, die von der Oberfläche zu den zugrunde liegenden Problemen vordringt, sei die Kernpraxis dieses Konzepts. Wintech Nano habe ein eigenes Talententwicklungssystem aufgebaut; entsprechende Kurse würden von der Singapore University of Technology and Design und der School of Integrated Circuits der Peking University anerkannt und versorgten die Branche mit technischen Fachkräften. Er erklärte, dass Wintech Nano weiterhin sein Kerngeschäft der Halbleiterprüfung vertiefen, den Trends bei KI, fortschrittlicher Verpackung und Optoelektronik folgen und mit technologischer Innovation, Dienstleistungen und Talentreserven dazu beitragen werde, technologische Hürden für die heimische Halbleiterindustrie zu überwinden.
Wintech Nano stellte auf der Konferenz offiziell das mit einem physikalischen Großmodell für Halbleiter ausgestattete intelligente geschlossene System iWUDI™ vor. Dieses System ist ein von Wintech Nano entwickeltes integriertes KI+CIM-Betriebssystem, das Prozesse, Anlagen, Daten, Algorithmenmodelle und die gesamte Dienstleistungskette integriert. Es schafft ein intelligentes Ökosystem, das alle Szenarien der Halbleiter-F&E-Kooperation, Qualitätskontrolle sowie Analyse und Prüfung abdeckt.
Dr. Xing Jian, Chefwissenschaftler für Künstliche Intelligenz bei Wintech Nano, erläuterte, dass das iWUDI™-System ein vollständig selbst entwickeltes, natives intelligentes geschlossenes System für Halbleiter sei. Die Kernarchitektur bestehe aus fünf Modulen: dem WTUI digitalen Generierungs- und Managementsystem, der NanoHub-Automatisierungs-Tool-Scheduling-Engine, dem ChipMind-vertikalen physikalischen Großmodell für die gesamte Halbleiter-Wertschöpfungskette, dem WTLake-Branchen-Datensee und der ChipAlliance-Kunden-Cloud-Service-Plattform. Diese Module bilden ein technisches Unterstützungssystem, das von der Schnittstellenverwaltung über Tool-Scheduling, intelligente Algorithmen, Datenspeicherung bis hin zu Cloud-Diensten reicht. Dr. Xing Jian betonte, dass allgemeine große Modelle Defizite wie schlechte Branchenanpassung, fehlende physikalische Logik und unzureichende fachliche Genauigkeit aufwiesen und die Anforderungen der Halbleiterbranche nicht erfüllen könnten. Der Kernwert des iWUDI™-Systems liege darin, dass es auf den realen physikalischen Gesetzen der Halbleiter und hochwertigen Daten aus dem WTLake basiere, wodurch die KI-Technologie an die praktischen Betriebsszenarien der Industrie angepasst werde. Das ChipMind-Modell vertiefe sich in die physikalischen Mechanismen der Halbleiter-Vertikale und könne in Kombination mit der Wissensdatenbank von Wintech Nano innerhalb von Sekunden eine Analyse auf Expertenniveau liefern. Dr. Xing Jian betonte, dass das iWUDI™-System keine echten Kundenfälle berühre und keine Kundendaten für das KI-Modelltraining verwende. Die WTLake-Datenbasis bestehe aus allgemeinen Methoden, die Wintech Nano bei der Analyse von Hunderttausenden realer physikalischer Fehlerquellen gewonnen habe, sowie aus systematischen physikalischen Daten, die durch kundenspezifische, zukunftsweisende Forschungsprojekte generiert wurden. Diese Daten würden bereinigt, integriert und semantisch aufbereitet, um wiederverwendbare Datenbestände zu schaffen.
Im Hinblick auf die Branchenanwendung unterstützt das iWUDI™-System sowohl SaaS-Cloud-Dienste als auch private Bereitstellungsmodelle und kann an die Anforderungen verschiedener Akteure wie Drittanbieter-Labore, Halbleiterhersteller und Forschungseinrichtungen angepasst werden. Neben Analyse- und Prüfszenarien kann das System nach kundenspezifischer Entwicklung auch auf Szenarien wie intelligentes Design, intelligente Fertigung und menschenleere Fabriken ausgeweitet werden. Li Xiaomin zufolge wurde das System über acht Jahre hinweg entwickelt und durchlief mehr als 200 Versionen. Es basiert auf Hunderten selbst entwickelter digitaler Tools und nutzt physikalische Algorithmenmodelle, um Mehrdeutigkeiten und kognitive Verzerrungen in KI-Sprachdaten zu vermeiden und so die technologischen Barrieren zwischen der physischen und der digitalen Welt zu überwinden. Er bezeichnete die Einführung des iWUDI™-Systems als einen entscheidenden Meilenstein auf dem Weg von Wintech Nano, sich von einem traditionellen Prüfdienstleister zu einem intelligenten Industriedienstleister zu wandeln. Ziel sei es, durch selbst entwickelte Kern-KI-Technologie die Standards der Halbleiterprüf- und Analysebranche neu zu definieren, die Fehlerversuchszyklen bei der Chipentwicklung zu verkürzen, die Produktionskosten zu senken und die Chipausbeute zu verbessern. Er blickte auf die Entwicklungsgeschichte des Systems seit 2017 zurück: von der Verfestigung von Expertenwissen über die Datenbereinigungsphase und die Entwicklung von Szenario-Kleinmodellen im Jahr 2020 bis hin zur Bildung eines vollständigen geschlossenen Kreislaufs in Kombination mit großen Sprachmodellen im Jahr 2023. Zwischen 2024 und 2026 habe sich das Team auf die Stärkung des Sicherheitssystems konzentriert, um die KI-Technologie unter Wahrung der Kundendatenprivatsphäre für die Halbleiterindustrie nutzbar zu machen.
Während der Konferenz unterzeichneten Xinyi, 3D-MicroMAC, Guoyi Quantum, Hitachi, Wintech Nano, Thermo Fisher Scientific, Zeiss, ESPEC und Jiali Chuang gemeinsam die Eröffnungszeremonie der Gerätevernetzungs-Ökosystem-Allianz. Im Fachausstellungsbereich zogen die Stände von Hikvision, Hitachi, Supu Instruments, Carl Zeiss, Lingguang Infrared, Thermo Fisher Scientific, Xinyi, ESPEC, Guoyi Quantum, Leica, Shanghai Precision Measurement und Daimei Instruments zahlreiche Aussteller, Unternehmensverantwortliche und Branchenvertreter zu Gesprächen und Austausch an.
Als wichtige Austauschplattform für das Ökosystem der Halbleiteranalyse und -prüfung durch Dritte brachte die SPATE2026 Kräfte aus der gesamten Wertschöpfungskette zusammen. Es wurden eingehende Diskussionen über die Weiterentwicklung der Analyse- und Prüftechnologie, die Implementierung intelligenter Prüfsysteme und kollaborative digitale Innovationslösungen für die gesamte Kette geführt. In Zukunft wird Wintech Nano den KI-gestützten Prüfbereich weiter vertiefen, die Forschung und Entwicklung intelligenter Prüftechnologien verstärken, die Integration intelligenter Algorithmen mit physikalisch-chemischer Analyse und Fehleranalyse vorantreiben, mit Partnern entlang der Wertschöpfungskette ein Kooperationssystem für den Austausch von Ressourcen und Technologien aufbauen und ein offenes, kollaboratives und für beide Seiten vorteilhaftes Innovationsökosystem für die Halbleiterindustrie schaffen.
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