ASML ziet hoe AI elke stap beïnvloedt: chipontwerp tot productie

De halfgeleiderindustrie is volgens ASML’s CEO in een “race” beland die een ongekende dynamiek in de sector veroorzaakt. Centraal daarin staat artificiële intelligentie. Op imec’s ITF World in Antwerpen schetste ASML-topman Christophe Fouquet hoe het bedrijf AI steeds breder inzet om de efficiëntie in de hele waardeketen te verbeteren: van chipontwerp en engineering tot productieprocessen. Ook benadrukte hij het strategische belang van de samenwerking met Mistral AI.

Volgens Fouquet is AI de meest bepalende technologie van deze tijd. Grote bedrijven en zelfs complete landen versnellen hun investeringen in AI-infrastructuur. De schaal waarop dat gebeurt is uitzonderlijk: de komende jaren gaat het om triljoenen dollars die worden geïnvesteerd in datacenters, rekencapaciteit en geavanceerde chiptechnologie.

Vraag naar chips is extreem hoog

De vraag naar chips is extreem hoog. Vooral de vraag naar chips voor datacenters, AI-accelerators en geavanceerde wafers is sterk gestegen. Tegelijkertijd is er sprake van een bottleneck: hardware. Volgens Fouquet overtreft de vraag naar chips momenteel het aanbod in de sector. Waar de halfgeleiderindustrie vroeger groeide met zo’n 7 procent per jaar, duwt AI die groei nu richting meer dan 20 procent. Binnen enkele jaren kan de vraag in cruciale segmenten zelfs verdubbelen.

“De vraag is dus: wordt ASML de bottleneck?”, vraagt Fouquet zich hardop af. “Het eerlijke antwoord is: er ís een bottleneck. Want capaciteit op deze schaal en snelheid opbouwen is nog nooit eerder gedaan.” De hele keten staat onder druk, van machines tot energie.

Chipontwerp wordt steeds complexer

De EUV-lithografiemachines van ASML zijn essentieel voor de productie van de meest geavanceerde chips. Naarmate chipontwerpen complexer worden, neemt het gebruik van EUV verder toe.

Een belangrijk punt in de presentatie van de CEO is dat klassieke schaalwetten, zoals de wet van Moore, niet langer volstaan. Waar vooruitgang vroeger vooral kwam door transistors kleiner en goedkoper te maken, heeft AI de spelregels veranderd. Moderne AI-chips schalen niet meer via één enkele chip, maar via systemen: meerdere chips die samenwerken, geavanceerde packaging en 3D-integratie. Chips zoals NVIDIA’s Blackwell vereisen nu al tientallen lithografie-exposities per stuk, en toekomstige generaties mogelijk honderden.

ASML maakt veelvuldig gebruik van AI

“Het is essentieel dat de industrie erin slaagt de juiste capaciteit te leveren, met de juiste technologie, op het juiste moment,” vervolgt Fouquet. AI kan weliswaar de vraag aanjagen, maar volgens hem is er ook een interne verschuiving: “ASML gebruikt AI inmiddels actief in zijn eigen bedrijfsvoering.” De technologie moet de operationele efficiëntie van het bedrijf aanzienlijk verbeteren. ASML zet AI in op meerdere kerngebieden:

Ontwerp en ontwikkeling: AI helpt bij het optimaliseren van complexe lithografiesystemen en het eerder voorspellen van prestaties in het ontwikkelproces.
Productie: AI wordt gebruikt om procesvariaties en afwijkingen in real time te detecteren, wat de opbrengst verhoogt en fouten vermindert.
Klantfabrieken: Op productielocaties van klanten analyseren AI-systemen productiedata om chipkwaliteit en efficiëntie te verbeteren.
Inspectie en defectdetectie: AI vergroot het vermogen om optische, elektrische en oppervlaktedefecten te identificeren die te klein of te complex zijn voor traditionele methoden.

Een andere belangrijke strategische stap is de samenwerking met Mistral AI. Door samen te werken met dit AI-bedrijf wil ASML systemen bouwen die enorme datastromen in real time kunnen interpreteren en optimaliseren. Het doel is om verder te gaan dan traditionele, op regels gebaseerde engineering, richting adaptieve, lerende systemen die de productie continu verbeteren. Dit omvat onder meer het dynamisch optimaliseren van duizenden machineparameters, het verhogen van de throughput en het vergroten van de precisie van lithografie- en inspectiesystemen.

Economische logica blijft leidend

Tot slot benadrukt Fouquet dat elke technologische vooruitgang binnen ASML uiteindelijk ook een kostencomponent heeft. Zelfs in een wereld van extreme complexiteit en snelle opschaling kan de economische realiteit niet worden genegeerd. “Kosten blijven een belangrijk aandachtspunt. Alle technologieën worden ontworpen met kostenreductie in gedachten. Geen enkel proces is erop gericht om in de loop van de tijd duurder te worden,” zegt hij.

Werelden raken steeds meer verweven

De algemene conclusie van Fouquet is duidelijk: in dit nieuwe tijdperk zijn AI en halfgeleiderproductie niet langer twee gescheiden werelden.