惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

有赞技术团队
有赞技术团队
MyScale Blog
MyScale Blog
Cyberwarzone
Cyberwarzone
Schneier on Security
Schneier on Security
I
Intezer
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Cloudbric
Cloudbric
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
NISL@THU
NISL@THU
博客园 - Franky
F
Fortinet All Blogs
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Jina AI
Jina AI
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
P
Proofpoint News Feed
N
News and Events Feed by Topic
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
F
Full Disclosure
T
Troy Hunt's Blog
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
Project Zero
Project Zero
P
Palo Alto Networks Blog
Recorded Future
Recorded Future
美团技术团队
D
Docker
PCI Perspectives
PCI Perspectives
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
L
LINUX DO - 最新话题
Recent Announcements
Recent Announcements
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
人人都是产品经理
人人都是产品经理
月光博客
月光博客
D
DataBreaches.Net
The Hacker News
The Hacker News
爱范儿
爱范儿
V
Visual Studio Blog
Engineering at Meta
Engineering at Meta
SecWiki News
SecWiki News
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
A
About on SuperTechFans
Latest news
Latest news
GbyAI
GbyAI
T
Tor Project blog
L
LINUX DO - 热门话题
Security Latest
Security Latest
博客园 - 聂微东
Y
Y Combinator Blog
AI
AI
M
MIT News - Artificial intelligence

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Новый подход к микроэлектронике
Константин · 2026-06-19 · via Все публикации подряд на Хабре

Новый подход к микроэлектронике

Средний

13 мин

142

Актуальность темы

Работая более пятнадцати лет в области приборостроения и видя происходящие в отрасли изменения, особенно в последние годы, я не мог не задаться вопросом, куда мы идём и что делается для исправления сложившейся, мягко говоря, неприятной ситуации.

Вынужденный поворот от разработки изделий на иностранных комплектующих к российской элементной базе проходит настолько «со скрипом», что «де‑факто» многие ведущие разработчики используют параллельный импорт в областях, где ничего российского не существовало со времён СССР.

Особенно плохо дело обстоит в области микроэлектроники. Если дискретные элементы мы худо‑бедно научились производить, то производство микроэлектроники в России ровно одно, и на текущий момент оно устарело морально и технически. Не говоря уже о том, что изначально было создано полностью на зарубежных технологиях, на которые теперь даже комплектующие не купить.

Не то чтобы этого не понимали — в российских СМИ постоянно сообщают о достигнутых успехах в создании отечественных фотолитографов для техпроцесса 350 нм и разработке 130 и 90 нм, которая должна закончиться к 2030 году. То есть в этой области мы уже (почти) достигли уровня 1995 года и к 2030 достигнем уровня 2000-х годов (но это не точно…)

И для этого в разработку сейчас вливается 1 триллион рублей или около 14 млрд. $ США. Но результат мы увидим лишь к 2030 году, и он будет соответствовать разработкам 2000-х годов (в лучшем случае). То есть ни о каких нейропроцессорах, суперкомпьютерах и искусственном интеллекте речи не идёт.

Надо ли говорить, что для разработчиков это, мягко говоря, неприятная ситуация? Мы должны ориентироваться на то, что нужные нам сейчас микросхемы появятся в лучшем случае в 2030-х годах. А умные нейросетевые процессоры для роботов и дронов — вообще никогда.

Ну так что же тут сделать? Быстрее же в любом случае не получится. Да и догнать мировой уровень микроэлектроники в короткие сроки невозможно… Или нет?

На самом деле, не совсем так.

Что такое современный завод микроэлектроники?

Это огромное предприятие, построенное вокруг большой «чистой» комнаты с дорогостоящим высокоточным оборудованием, предназначенным для серийного производства огромного количества кремниевых пластин с микросхемами на поверхности.

Почему завод такой большой? Чтобы обеспечить размер чистой комнаты.

Почему чистая комната такая большая? Чтобы обеспечить массовый выпуск пластин.

Зачем производить так много пластин? Потому что только выпуск такого объёма может окупить огромный завод.

И тут начинается самое печальное — всю производимую продукцию необходимо продать. Только в этом случае она окупит строительство завода. В результате чего заводы микроэлектроники изначально заточены на производство одного типа продукции (например, флеш‑памяти или процессоров), но в масштабах всего мира.

Но сможет ли Россия кому‑нибудь продать продукцию своего завода микроэлектроники, построенного по давно устаревшему техпроцессу? Очевидно, что нет! Разве что в составе готовых блоков военной техники.

Отсюда проистекает вывод: нам не нужен огромный завод по производству микроэлектроники, так как массовый выпуск однотипной продукции в текущих условиях не имеет смысла. Потому что он никогда не сможет себя окупить и останется планово‑убыточным (что бы об этом ни говорили СМИ).

Но нам же нужна своя микроэлектроника!

Очевидно, что да. Но совсем не такая же, как в остальном мире. Производить сотни одинаковых пластин с одной и той же микросхемой нам просто не нужно (так как на одной пластине помещаются тысячи микросхем). Две‑три пластины способны обеспечить российский спрос на конкретную микросхему на несколько месяцев вперёд.

Казалось бы, какая разница? Создадим завод, который будет «просто» каждый день менять производимую продукцию на другую и обеспечим ей всю страну… Так и делают. Но есть куча «но». Я уже указывал, что это неэффективно экономически, так как очень дорого и долго создавать огромный завод. И, хуже всего, неэффективно технически, так как мировые производства заточены на серийный выпуск большого количества пластин, а вот замена одной микросхемы на другую занимает много времени (необходимо произвести и отработать новые фотошаблоны, что занимает дни и недели простоя дорогостоящего оборудования). В мире это решается отдельными «опытными» линиями. Но в наших условиях это будет, опять же, невыгодно из‑за слишком малого масштаба и слишком большой номенклатуры продукции.

Тогда как?!

Нужно создавать оборудование, изначально заточенное на производство одной‑двух 200-миллиметровых кремниевых пластин в день. То есть создавать не заводское, а лабораторное оборудование. В российских условиях оно будет намного выгоднее и эффективнее, чем строительство завода для выпуска массовой продукции.

А главное — это оборудование можно создать достаточно быстро по сравнению с заводом‑гигантом. Путь от концепта до выхода годных кристаллов в текущих условиях может занять лет пять‑семь, но это всё равно будет намного быстрее, так как разработчику не придётся заниматься проблемами полной автоматизации всех процессов.

Почему так долго? В отличие от серийного завода микроэлектроники все необходимые комплектующие для «лаборатории» сейчас можно купить на рынке (хотя это и отдельный квест в условиях санкций), однако, основная работа — это не сборка «железа», а отработка технологии, химии и, что наиболее важно, программного обеспечения. Современный техпроцесс — это выверенные библиотеки моделей и алгоритмы коррекции. Заводское же оборудование умножает эти сложности ещё проблемами масштабирования и требованиями к скорости производства.

Нельзя ли поконкретнее?!

Какое оборудование необходимо разработать и собрать для такой лаборатории?

1. Лазерный «безмасочный» литограф — установка для засветки фоторезиста лазерным лучом ультрафиолета. Это ключевой компонент. Длина волны лазера 248 или 193 нм позволяет сравнительно просто реализовать техпроцесс 230…300 нм. Меньше тоже можно, но уже потребует значительных научных исследований и «просто купить» комплектующие не получится.

2. Установка для нанесения химических покрытий. Обычная, серийная. Уже разработана.

3. Установка для травления и плазменной ионной имплантации. Уже разработана. Потребуется адаптация и упрощение технологии для меньшего масштаба производства.

4. Установка для лазерного раскроя кремниевых пластин.

5. Пост для автоматизированного монтажа кристаллов и разварки выводов.

Реалистично ли это? Более чем! В мире уже 30 лет существует «серийный» безмасочный литограф Heidelberg Instruments на 405/355 нм с разрешением ~0.4 мкм. Лазеры на 248 и 193 нм разработаны и производятся. Также можно ориентироваться на существенно более простой 266 нм лазер с диодной накачкой. Проблема с «химией» решается профильными НИИ (она уже решалась ранее, когда были введены санкции и России пришлось переходить на собственную химию). Более того — эти литографы можно (и нужно) использовать в качестве прототипа, так что разрабатывать «с нуля» ничего не придётся.

Теперь о чистоте. Нужных параметров реально достичь, создавая микросреду (mini‑environment) внутри боксов с использованием шлюзов, хоть это и требует тщательного инженерного подхода к каждой точке контакта пластины с воздухом помещения. Контролируемая среда с локальной фильтрацией всё равно нужна, но без полноценной чистой комнаты можно обойтись.

Вот так вот просто?

Не просто. Но в разы проще и на порядки дешевле, чем серийный завод по производству микроэлектроники. С учетом стоимости расходников, выхода годных и тестирования всё равно кратно меньше «стандартного подхода».

Современный техпроцесс по производству микросхем — это не только «железо». На 50 или даже более процентов это сложное и специализированное программное обеспечение. И вот тут кроется самое узкое место, о котором многие забывают: PDK (Process Design Kit). Это не просто софт, который «рисует чип», это набор верифицированных моделей транзисторов, топологических правил и паразитных параметров, созданный именно под ваш уникальный техпроцесс. Без PDK инженер‑схемотехник беспомощен — он просто не сможет спроектировать рабочую схему, потому что его виртуальный транзистор будет вести себя не так, как настоящий на пластине. Разработка и выверка PDK с нуля — это сотни и тысячи часов измерений, калибровки и моделирования. Это, пожалуй, задача даже более ресурсоемкая, чем сборка самого оборудования.

Это, конечно, понимают в академических кругах. Но я уже второй десяток лет в отрасли… То есть знаю, что сейчас «передовое и лучшее в мире» программное обеспечение для новых российских техпроцессов разрабатывается… на коленке, студентами, набранными с улицы. И узнавшими, что транзистор на плате и транзистор в микросхеме — это не одно и то же — только через полгода после начала работы над ПО. Может быть узнавшими… Некоторые…

Но есть же специалисты! Инженеры! Руководители! Они должны понимать… Должны, но, увы, распределением бюджетов занимаются совсем другие люди. Специалисты же могут лишь грустно вздыхать и надеяться, что в последний момент кто‑то умный придумает, как адаптировать зарубежное ПО сорокалетней давности под «современный» техпроцесс и заставит этого «франкенштейна» хоть как‑то работать. Потому что всё, что делали последние пять лет студенты, «вдруг», не работает. И без вложений в PDK и инженерный софт, сопоставимых по значимости с покупкой «железа», это всё так и останется никому не нужными железками.

Как это должно работать?

Химия и пластины кремния производятся на тех же заводах, что и сейчас. Стоимость эпитаксиальных пластин и особо чистых реактивов в условиях санкций и малых партий будет кусаться, но с увеличением количества лабораторий цены постепенно будут снижаться.

Оборудование должно разрабатываться отдельным специализированным НИИ или государственной компанией с независимым руководством, набранным из специалистов в отрасли. Главное, чтобы за постановку задач отвечал инженер, а не чиновник, и чтобы был механизм, реально защищающий технические решения от «освоения бюджета». Иначе ничего путного не выйдет.

В отдел программного обеспечения необходимы люди с хорошим знанием микроэлектроники и опытом создания ASIC/ПЛИС для зарубежных фабрик, а также ведущие разработчики прикладного ПО из Сбера/Яндекса/другой крупной IT‑компании, умеющие организовать разработку современного ПО мирового уровня и владеющие актуальными фреймворками. Главное — не жалеть денег на зарплаты и требовать максимального качества продукта на всех этапах разработки. Отдельным пунктом должна идти работа над PDK — это не вспомогательная задача, а фундамент.

Цель — разработать ПО, которое можно развернуть на стационарном компьютере инженера‑схемотехника, которое позволит ему «собрать» схему любой цифровой или аналоговой микросхемы, «портировать» её на разработанный техпроцесс и произвести эмуляцию работы получившейся микросхемы. А также разработка встраиваемого ПО для оборудования — управления лазером, приводами и так далее, совместно с разработчиками оборудования.

И что дальше?

Хорошо, финансирование, допустим, выделили, оборудование за несколько лет с болью и матом разработали, ПО написали, PDK выверили. Даже поставили на предприятия — и микросхемы начали производиться на несколько лет раньше планируемых сроков. Но что дальше? Для «безмасочного» фотолитографа 250 нм техпроцесс — это, практически, предел. Дальше начинаются сложности с рентгеном, специальной зеркальной оптикой, источниками света… А мы уже хотим не только дёшево и быстро, но и «догнать и перегнать»!

Выход есть. Делаем электронный вакуумный литограф — всё то же самое, но «рисуем» на кремнии не лазером, а электронным лучом. Придётся разработать новую химию для «резиста», реагирующего не на свет, а на электроны, и перейти к работе в вакууме. В лабораторных условиях электронный луч способен рисовать линии шириной в единицы нанометров. Но есть нюанс. Одно дело — нарисовать одну идеальную линию ради научной статьи за полдня, и совсем другое — заставить эту технологию работать с производительностью и плотностью дефектов, пригодной для выпуска реальных микросхем. Многолучевые системы, которые пытались создать в мире для коммерческого e‑beam, обанкротились, потратив миллиарды долларов. Поэтому «1-2 нанометра» на российском e‑beam — это фантастика, но последовательные переходы к 90, 40 и 20 нм техпроцессам уже выглядит намного реалистичнее.

И переход этот будет намного проще и быстрее, чем разработка «полноценного» техпроцесса для больших заводов.

Мы всё равно хотим многА!

Может сказать какой‑нибудь чиновник или генерал, увидев объём выпускаемой одной лабораторией продукции и сравнив её с «заморским» заводом за 20 миллиардов долларов. Зачем столько? За надом. И вообще. Надо, и точка.

Ну ОК!

Начинаем разработку многолучевых систем, где одни и те же зеркала управляют сразу множеством параллельных лазерных лучей. Каждый луч «режет» свою микросхему (используя единую систему управления, которая проецирует один и тот же рисунок на все лучи одновременно, за счёт чего мы тиражируем одну микросхему на множество участков пластины — без усложнения управляющей электроники). Производительность пропорциональна количеству лучей. Сделали двадцать лучей? Производство выросло с 1–2 пластин в сутки до 20–40 на практически том же оборудовании. Только постов с автоматической разваркой и тестовых станций придется ставить пропорционально больше.

Сколько всё это стоит: грубая арифметика

Давайте прикинем себестоимость одной и той же условной микросхемы — например, специализированного ASIC для промышленного датчика — в трёх сценариях. Чип простой, аналого‑цифровой, размер кристалла 5×5 мм, на 200-миллиметровой пластине таких помещается порядка 500 штук (с учётом отбраковки по краям). Серийность российского применения — допустим, 5 000 штук в год.

Сценарий первый: зарубежный контрактный завод (TSMC, UMC и тому подобное).

Вы размещаете заказ на зрелом техпроцессе 130–90 нм, который для внешнего мира уже «прошлый век». Комплект фотошаблонов — от $150 000 до $300 000. Стоимость обработки одной 200-мм пластины, включая материалы, амортизацию, электричество и маржу фабрики — порядка $1000–1500 (цифры для non‑advanced процессов). Добавьте корпусирование и тестирование — ещё $0.5–1.5 на чип в зависимости от сложности корпуса.

При тираже 5 000 штук вам нужно 10–12 пластин. Итоговая себестоимость одного годного чипа с учётом выхода годных (85–95% на отлаженном процессе) будет в районе $15–25, где львиная доля — размазанная стоимость фотошаблонов. При миллионных тиражах себестоимость упадёт до $2–3, но нам миллионы не нужны. И самое главное: разместить этот заказ сейчас российскому разработчику практически невозможно — санкции и экспортный контроль перекрывают путь.

Сценарий второй: отечественный завод‑аналог (90 нм, построенный по «классической» модели).

К 2030 году мы надеемся запустить такой завод ценой в триллион рублей. Если грубо пересчитать инвестиции в амортизацию и операционные расходы, час работы такой линии будет стоить сотни тысяч рублей. Пластина 200 мм на 90 нм, по опыту пусков аналогичных производств в Китае и Тайване, обходится в $2000–4000 на начальном этапе, пока выход годных низок и загрузка неполная. Комплект шаблонов — ещё $100–200 тысяч (упрощённые по сравнению с передовыми, но всё равно дорогие). При загрузке в 5 000 чипов в год и выходе годных, который первые годы будет далёк от 90%, себестоимость одного чипа легко улетает за $80–150. И это без учёта того, что завод построен, а заказов на миллионы чипов нет: линия простаивает, накладные расходы давят. Экономика не сходится.

Сценарий третий: лабораторный мини‑фаб (безмасочный литограф, 250 нм).

Капитальные затраты на всё оборудование «под ключ» для выпуска 1–2 пластин в сутки оцениваются не в миллиарды, а в $3–7 млн (в зависимости от степени автоматизации и происхождения узлов). Это стоимость небольшого цеха с контролируемой средой. Фотошаблонов нет — это принципиально: безмасочная литография «рисует» сразу по резисту. Время переналадки с одного чипа на другой — часы, а не недели.

Считаем. Пластина 200 мм с нужной эпитаксией на внутреннем рынке (даже с учётом малосерийности) — ориентировочно $200–500. Химия, резисты, газы на одну пластину — ещё $200–400. Процессинг (работа оператора, амортизация оборудования, электричество) — около $1000–1500 на пластину. Итого одна обработанная пластина обходится в $1500–2500. На ней — те же ~500 кристаллов. Но выход годных на неотлаженном 250 нм процессе будет ниже — допустим, 50–70% на первых порах, с потенциалом роста до 80–90% через пару лет доводки. Корпусирование и тестирование для малой серии — относительно дорого, $2–3 на чип при автоматической разварке.

При тираже 5 000 штук нам нужно 10–15 пластин. Себестоимость годного чипа в начале: $15–30. По мере роста выхода годных и снижения стоимости расходников при масштабировании сети мини‑фабов — до $8–15. Это сравнимо с зарубежным контрактным производством для малых серий, но с одним решающим преимуществом: вы не зависите от иностранной фабрики, не ждёте очереди и не рискуете попасть под санкции.

Итого

Тенденция развития техники такова, что технология, достигнувшая максимума своего развития (выраженного в неподъёмной стоимости создания более совершенного образца), заменяется на альтернативную, где предел развития ещё не выработан. Так произошло с паровыми двигателями и газовыми фонарями. Сейчас подобная тенденция наблюдается с традиционными методами машинной обработки, которые постепенно вытесняются аддитивными технологиями. Не полностью, не везде, но в экономически оправданных случаях это происходит.

Разработка более дешёвой и гибкой технологии создания микроэлектроники способна превратиться в ещё один «3D‑принтер», который можно, при необходимости, поставить на любом приборостроительном заводе в специально подготовленным помещении без астрономических затрат на строительство. Но для этого кто‑то должен вначале показать, что теперь можно и так. И мы можем сделать это первыми, так как именно нам данная технология сейчас жизненно необходима.

Задача не простая, но куда проще, чем пытаться восстановить технологии зарубежного оборудования, заточенного на массовое производство. И результат по итогу может выйти куда более интересным и полезным.