Intel已於日前接受ASML的第一臺新一代高NAEUV光刻機，但是臺積電一直不為所動，可能要到1nm工藝時代才會跟進。Intel計劃將高NAEUV光刻機用於Intel18A後的制程節點，也就是超過1.8nm，時間大概在2026-2027年。
Intel此前公佈的路線圖上，18A之後已經安排三個新的制程節點，但尚未具體命名。
基辛格透露其中一個相當於1.5nm工藝，預計命名為15A，將在德國工廠量產。
臺積電對於高NA EUV光刻機引入計劃則一直守口如瓶，有多個消息來源稱臺積電還在觀望評估，目前計劃要等到1nm工藝節點才會上馬，而時間要等到2030年左右。
臺積電目前正在沖刺2nm工藝，預計2025-2027年間量產，單芯片可集成超過1000億個晶體管，單個封裝可超5000億個。
然後是1.4nm、1nm，其中後者計劃2030年左右量產，將在單顆芯片內集成超過2000億個晶體管，單個封裝內則超過1萬億個，相比N2工藝翻一倍。
有趣的是，Intel也計劃在2030年做到單個封裝1萬億個晶體管，可謂針鋒相對。
臺高NAEUV極紫外光刻機，將用於2nm工藝以下芯片的制造，臺積電、三星未來也會陸續接收，可直達1nm工藝左右。那麼之後呢？消息稱，ASML正在研究下一代HyperNA(超級NA)光刻機，繼續延續摩爾定律。ASML第一代Low NA EUV光刻機隻有0.33
機，已經巨資提前下單。按照2025年出貨的時間點來看，臺積電、英特爾、三星的2nm級別工藝是趕不上的，最快也要到1.4nm工藝才能用上NA=0.55光刻機，未來生產1nm工藝則是不可少的設備。伴隨技術提升的還有售價，由於更加復雜
國半導體研究機構Leti合作，共同開發電路線寬為1nm級的新一代半導體設計的基礎技術。法國的CEA-Leti成立於1967年，該研究所的前身是成立於1957年的CENG（格勒諾佈爾核研究中心）的電子系。在芯片的發展進程中，CEA-leti的也有很
ASML在2012年走上絕路的標志，就是它把當年早些英特爾、臺積電和三星購買其23%股份時承諾的研發投入17億美元，自己再加9億一股腦全用在高溢價收購激光光源供應商Cymer身上。工程師們用激光轟擊液體錫滴，但錫滴是球型的，
怎麼賣光刻機給那時芯片的絕對霸主英特爾(Intel)。缺乏新一代157nm激光需要配置的反折射鏡頭技術也是讓ASML焦慮的地方。同時，在美國能源部和幾大芯片巨頭合建的EUV光刻聯盟裡，ASML還隻是個小配角。這時下一代光刻技術發展
發，Intel 4會在下半年的14代酷睿上首發，還會首次用上EUV光刻工藝。Intel 3是Intel 4的改良版，Intel 20A及之後的18A則是重大升級，相當於友商的2nm、1.8nm節點，將在2024年上半年及下半年量產，2025年將重新奪回半導體工藝的領導地位
一個高耗電及高耗水的產業，一個重要原因就是光刻機，新一代的EUV光刻機更是誇張，功率達到100萬瓦，是上一代的10倍左右，每天耗電3萬度，而臺積電去年就差不多80臺EUV光刻機，耗電量可想而知。據統計，臺積電2021年耗電量
據彭博社報道，ASML新一代EUV每臺耗電約1百萬瓦，三星、臺積電等芯片制造大廠能源消耗巨大；臺積電對化石燃料高度依賴，2025年耗能估占中國臺灣省的12.5%。世界僅此一傢的EUV公司ASML，旗下新一代的EUV光刻機耗資高達1.5億美元
快科技6月30日消息，據媒體報道，臺積電正全力以赴，加速安裝對2nm工藝量產至關重要的EUV光刻機。為滿足這一高端生產需求，臺積電計劃在今明兩年接收超過60臺EUV光刻機，預計投資總額將超過123億美元（折合人民幣約894億元
據semiwiki報道，在最近的VLSI技術與電路研討會上，臺積電研發高級副總裁YJMii博士發表題為“SemiconductorInnovations,fromDevicetoSystem”的演講。該演示文稿提供對臺積電未來研發計劃的見解，超越當前的路線圖。還強調正在研究的技術
據彭博社報道，ASML新一代EUV每臺耗電約1百萬瓦，三星、臺積電等芯片制造大廠能源消耗巨大；臺積電對化石燃料高度依賴，2025年耗能估占中國臺灣省的12.5%。世界僅此一傢的EUV公司ASML，旗下新一代的EUV光刻機耗資高達1.5億美元
次投入使用，2026年到2030年主力出貨。Intel是第一個下單新一代EUV光刻機的，首批4臺應該都是他們的，不過三星及臺積電也下單，後面也會角逐新一代工藝。
將進入Intel位於美國俄勒岡州的晶圓廠，預計將支持公司新一代更強大的計算機芯片的生產。此前，Intel已於去年12月接收全球首臺High NA EUV光刻機，並在俄勒岡州晶圓廠完成組裝。此次第二臺設備的引入，將進一步提升Intel在高
有更強大的計算光刻很難實現這樣復雜的掩模版設計。像臺積電這樣的代工廠需要有大量的數據中心來處理相關計算和仿真運行，代工廠的數據中心通常是以CPU為核心。下圖是Vivek Singh估算的每年CPU工作的小時數，左側y軸顯示隨