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

K
Kaspersky official blog
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
AI
AI
SecWiki News
SecWiki News
宝玉的分享
宝玉的分享
Scott Helme
Scott Helme
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
Engineering at Meta
Engineering at Meta
博客园 - 叶小钗
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
N
News and Events Feed by Topic
Cloudbric
Cloudbric
B
Blog
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
V
Vulnerabilities – Threatpost
N
News and Events Feed by Topic
V
Visual Studio Blog
A
Arctic Wolf
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
U
Unit 42
S
Security @ Cisco Blogs
博客园 - 聂微东
T
Threat Research - Cisco Blogs
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Y
Y Combinator Blog
G
GRAHAM CLULEY
L
LINUX DO - 热门话题
量子位
NISL@THU
NISL@THU
Webroot Blog
Webroot Blog
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
T
Troy Hunt's Blog
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
T
Tenable Blog
月光博客
月光博客
S
Security Affairs
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
The Hacker News
The Hacker News
Spread Privacy
Spread Privacy
D
Docker
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
雷峰网
雷峰网
博客园 - 司徒正美
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Help Net Security
Help Net Security
D
DataBreaches.Net

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
EUV-литограф — самое сложное устройство на Земле?
Андрей Вечерний · 2026-06-22 · via Все публикации подряд на Хабре

Простой

10 мин

9

Мы живем в мире, который держится на устройстве, почти неизвестном широкой публике. Оно размером с автобус, стоит в чистых комнатах на фабриках Тайваня, Южной Кореи, Японии и США — и печатает все передовые чипы планеты. Ваш телефон, ноутбук, серверы банка, навигатор в машине — все это стало возможным благодаря ему.

Называется оно EUV-литограф. Таких машин в мире чуть больше двухсот, делает их одна компания, и ни одна страна — включая США, Китай и Японию с их огромными бюджетами — не смогла ее повторить.

В этой статье попробую объяснить, что это за машина и почему она такая одна.

Фотография на кремнии

В основе всей этой истории лежит идея, которую можно объяснить за полминуты. Берется кремниевая пластина, покрывается светочувствительным веществом — фоторезистом. На нее светят через трафарет с рисунком схемы: где свет попал, резист меняет свойства. Лишнее смывается — на поверхности остается точный отпечаток. Потом травят, вжигают нужные элементы, наносят следующий слой. И так десятки раз, пока из куска обработанного песка не получится процессор.

Это тот же принцип, что и в фотографии. Вместо фотобумаги — кремний, вместо негатива — маска с рисунком схемы, вместо проявителя — химическое травление. Простая идея. Но первый сюрприз — в материале, который выбрали в качестве основы для печати. Это кремний.

Почему именно он? Первые транзисторы делали на германии — у него выше подвижность электронов, в теории он работает быстрее. Выбор логичный, но германий проиграл из-за одного изъяна: его оксид нестабилен, растворяется в воде и разлагается при нагреве. Кремний же при контакте с воздухом сам покрывается тонким слоем диоксида кремния — прочного, стабильного, идеального изолятора. Встроенная изоляция из собственного оксида, которой у германия нет. Плюс кремний — второй по распространенности элемент в земной коре. Грубо говоря, очищенный песок.

Но с «очищенным» все не так просто.

Чистота кремния для чипов — 99,99999999999%.

То есть ни одного атома примеси на миллиард атомов кремния. Чтобы выплавить такой кремний, нужны специальные тигли из сверхчистого кварца. И здесь цепочка работы литографа упирается в свою отправную точку.

Городок Спрус-Пайн в Северной Каролине, где живет две тысячи человек, затерян в Аппалачских горах. Именно там 380 миллионов лет назад, в результате столкновения континентальных плит, образовались единственные в мире залежи кварца нужной чистоты. Больше нигде на планете геологи не нашли сопоставимого месторождения — ни в Бразилии, ни в Австралии, ни даже в Сибири.

Подрядчиков, которых привозят на ремонт оборудования шахты, заводят внутрь с завязанными глазами — прямо до нужной машины. Это не шутка. Весь мировой объем этого кварца в год — около 30 000 тонн. Для сравнения: столько строительного песка индустрия США производит меньше чем за час.

В 2024 году ураган Хелен затопил Спрус-Пайн, и шахты полностью встали. Полупроводниковая индустрия затаила дыхание: у крупных производителей пластин запасов было на три-восемь месяцев. Проблему тогда быстро решили, но индустрия всерьез задумалась об альтернативных материалах и более тщательном поиске новых месторождений — решения нет до сих пор.

История нашего аппарата начинается с этой дороги в далеком горном городке, откуда особый песок разошелся по всему миру.

Семьдесят лет погони за коротким светом

Чтобы лучше понять, как работает современный литограф, стоит начать с его истории.  В начале 1960-х литографические машины были устроены довольно просто. К пластине напрямую прикладывали маску, как штамп к бумаге, и засвечивали обычным ультрафиолетом от ртутной лампы. Минимальный размер детали тогда достигал около 4 микрометров.


Порог входа в производство был невысок: Fairchild Semiconductor, Texas Instruments и даже IBM строили литографы своими силами. Первая коммерческая литографическая машина появилась только в 1961 году — ее выпустила компания GCA.

Чуть позже появился знаменитый закон Мура (его сформулировал Гордон Мур, сооснователь Intel): количество транзисторов на кристалле интегральной схемы удваивается каждые два года. Закон носит эмпирический характер, но индустрия следовала ему практически до 2015 года, постоянно улучшая технологии литографии.

Гордон Мур

Гордон Мур

Источники света менялись поколение за поколением. Сначала ртутные лампы с видимым синим светом длиной 436 нм, потом ближний ультрафиолет на 365 нм, затем глубокий ультрафиолет (KrF-лазер на 248 нм), появившийся в конце 1990-х, и следом ArF-лазер на 193 нм в начале 2000-х.

Каждый переход требовал новой оптики, материалов для масок и фоторезиста. По сути, каждый раз заново отстраивалась целая экосистема, и компании, которые не успевали за переходом, выпадали из игры.

В 1980-х на рынке работало больше десяти производителей литографов: GCA, Perkin-Elmer, Eaton, SVG, Ultratech — все американские компании, плюс японские Nikon и Canon. Потом рынок начал схлопываться.

GCA, пионер индустрии, выпустившая первый коммерческий аппарат, рухнула из-за собственного менеджмента: генеральный директор предпочитал светские встречи с политиками операционному управлению, копились расходы, и однажды на складе обнаружили забытые линзы на миллион долларов, которые лежали там несколько лет. Когда в середине 1980-х рынок просел на 40%, выручка GCA упала на две трети. В 1993 году компанию ликвидировали — покупателя так и не нашлось. Perkin-Elmer потеряла долю рынка и ушла. Eaton вообще не понял свой бизнес и провалился.

На длине волны 193 нм индустрия застряла дольше всего — и там происходили по-настоящему интересные вещи. К середине 2000-х ArF-лазер выжали до предела, и тогда кто-то додумался залить пространство между линзой и пластиной водой.

Вода преломляет свет иначе, чем воздух, — и это позволяет получить более четкий отпечаток без смены лазера, как если бы длина волны стала короче (хотя физически она не изменилась). Метод называется иммерсионной литографией.

Когда иммерсия перестала удваивать транзисторы, инженеры пошли на следующий трюк — многократное экспонирование. Одна и та же пластина пропускается через машину несколько раз с разными масками, каждый раз добавляя новый слой рисунка. На узлах 7 нм это выливалось в более чем 30 проходов на слой — колоссальные затраты времени, денег и точности позиционирования. Многие современные чипы в бытовой технике спроектированы по этой технологии.

И наконец на сцену вышел ультрасовременный EUV 

Экстремальный ультрафиолет с длиной волны 13,5 нм. Правда, разрабатывался он еще до угасания закона Мура.

В середине 1990-х стало очевидно, что 193 нм рано или поздно упрется в предел, и нужно думать о следующем шаге. В 1997 году американский консорциум EUV-LLC — Intel, AMD и Motorola — вложил 250 млн долларов в исследования EUV на базе национальных лабораторий Sandia, Berkeley и Livermore при поддержке Министерства энергетики США. По словам тогдашнего министра энергетики, это была «крупнейшая инвестиция частного сектора в истории Министерства энергетики». Параллельно Европа создала консорциум EUCLIDES, а Япония — ASET. Разработку вели все три блока, выпустив огромный шлейф патентов и публикаций.

Но случилась неожиданное. Единственным производителем серийных EUV-машин стала нидерландская компания ASML из небольшого Велдховена — города, который большинство людей не найдут на карте без подсказки.

ASML умела выстраивать сложнейшие цепочки поставок и интегрировать компоненты от десятков специализированных партнеров в единую работающую систему. EUV требовал именно этого — ни одна компания в мире не могла сделать такую машину в одиночку. К тому же к концу 1990-х ASML уже вытеснила Nikon и Canon с передового рынка DUV-машин и заработала огромное доверие TSMC, Samsung и Intel.

Путь занял дольше, чем кто-либо рассчитывал. ASML потратила более 6 млрд евро собственных R&D-средств на протяжении 17 лет. В 2012 году проект оказался под угрозой из-за нехватки финансирования. Три крупнейших заказчика — Intel, TSMC и Samsung — вложили в компанию в совокупности около 6 млрд долларов, получив долю около 21%. Это был беспрецедентный шаг: главные покупатели фактически стали совладельцами единственного поставщика, от которого зависело их будущее.

TSMC запустила серийное производство чипов на EUV в 2019 году — на своем процессе N7+ для чипов Huawei HiSilicon. Nikon и Canon к тому времени сошли с дистанции. С тех пор ASML — единственный производитель EUV в мире.

Как работает EUV: шесть проблем на грани невозможного

С историей разобрались. Теперь давайте посмотрим, почему это устройство такое сложное.

Базовый EUV-литограф стоит от 220 млн долларов за штуку, и всего их продано 48 на весь мир.

В машине скрывается шесть отдельных инженерных проблем, каждая из которых в одиночку могла бы похоронить проект. Причем они связаны, и нельзя решить одну, игнорируя остальные.

Проблема первая: свет нужно создать с нуля
EUV-излучение с длиной волны 13,5 нм на Земле не существует в готовом виде — его просто неоткуда взять. Такой свет есть в космосе, но до поверхности планеты он не доходит: атмосфера поглощает его задолго до того, как он куда-то попадет. Значит, нужно генерировать его прямо внутри машины.

На фото человеческий волос, а длина волны в 13,5 нм в 20.000 меньше его толщины.

На фото человеческий волос, а длина волны в 13,5 нм в 20.000 меньше его толщины.

Решение выглядит примерно так. Специальный генератор непрерывно выбрасывает крошечные капли расплавленного олова — каждая диаметром около 25 микрометров (примерно с клетку крови) со скоростью 70 метров в секунду. Навстречу летит первый лазерный импульс от мощного CO₂-лазера: он расплющивает каплю в тонкий блин.

Следом — второй импульс, в полную мощность. Капля испаряется и превращается в плазму температурой около 220 000 градусов Цельсия — примерно в 40 раз горячее поверхности Солнца. Вспышка длится наносекунды, но успевает испустить нужное EUV-излучение. Затем следующая капля — и так 50 000 раз в секунду, без остановки.

Лазер для этого делает немецкая компания TRUMPF — один из участников той же европейской кооперации, без которой бы не работал EUV.

Проблема вторая: свет поглощается буквально всем
EUV — это уже, считайте, мягкий рентген. Он поглощается воздухом, стеклом, большинством металлов и любым загрязнением на поверхности. Линзы использовать в принципе невозможно — они не пропустят свет. Отсюда два условия: весь путь от источника до пластины должен проходить в глубоком вакууме, а вместо линз можно использовать только зеркала. Таких зеркал в оптической системе машины около сорока. Отсюда вытекает следующая проблема.

Проблема третья: зеркала, которых раньше не существовало
Обычное зеркало для EUV тоже не работает — оно поглощает большую часть излучения. Нужна принципиально другая конструкция. Инженеры Carl Zeiss SMT из немецкого Оберкохена разработали зеркала Брэгга: на поверхность стеклянной подложки с ультранизким тепловым расширением методом магнетронного распыления наносится ровно 100 чередующихся слоев молибдена и кремния, каждый толщиной 2–4 нанометра. Ни одного дефекта на 100 слоев — иначе зеркало идет в брак.

Главное — требования к геометрии поверхности. Допустимое отклонение составляет 50 пикометров. Если взять зеркало размером с Германию, максимально допустимая неровность составила бы меньше одного миллиметра. Каждое зеркало полируется ионными пучками, что занимает от нескольких месяцев до полутора-двух лет.

Carl Zeiss SMT — единственная компания в мире, способная делать такие зеркала. ASML владеет 24,9% ее акций — это страховка того, что критически важное производство не окажется в чужих руках. Девиз двух компаний звучит буквально: «Two Companies, One Business».

Проблема четвертая: олово убивает оптику
Каждая вспышка плазмы оставляет след. Крошечные частицы олова разлетаются и оседают на первом зеркале-коллекторе — том, которое ловит EUV-свет сразу после источника. Загрязнение снижает отражательную способность, машина теряет свет, которого и так не хватает.

Решение — непрерывная продувка пространства вокруг коллектора водородом: поток газа уносит частицы олова, не давая им оседать. Эта система очистки работает параллельно со всем остальным, все время, пока машина включена.

Проблема пятая: механика на пределе
Пока все описанное происходит в источнике света, кремниевая пластина должна находиться там, где нужно, с абсолютной точностью. Столик, на котором она лежит, движется на магнитной левитации — физический контакт с направляющими не допускается (иначе происходят вибрации и загрязнения). При этом он разгоняется с перегрузкой до 7g.

Позиция пластины измеряется 20 000 раз в секунду с точностью 60 пикометров — это меньше размера атома кремния. За час машина обрабатывает более 170 пластин.

Проблема финальная: все это должно работать вместе
Каждая из пяти описанных проблем в одиночку — уже предел возможного для своей области. Физика высоких энергий, прецизионная оптика невиданного уровня, материаловедение для глубокого вакуума, мехатроника с субатомной точностью — и все это упаковано в машину размером с автобус, которая работает круглосуточно и не имеет права останавливаться.

Поэтому у EUV-литографа есть одна интересная особенность:

Ни один инженер компании до конца не понимает, как работает эта машина. 

Она настолько сложна, что один человек не в состоянии удержать полное понимание всех нюансов. Вся машина целиком — около 100 000 деталей, 2 км кабелей, 200 тонн веса — существует только как коллективное знание нескольких тысяч инженеров одновременно.

EUV-Литограф по размерам сопоставим с небольшим автобусом

EUV-Литограф по размерам сопоставим с небольшим автобусом

Для перевозки такого аппарата требуется 20 грузовиков и три полностью загруженных Boeing 747. Сборка и калибровка занимает 6 месяцев с участием 250 инженеров. Каждая деталь литографа транспортируется в собственном специализированном контейнере, чтобы поддерживать нужную температуру и другие условия вплоть до момента установки на фабрике.

Литограф должен одновременно держать на пределе шесть физических дисциплин. Он должен делать это в режиме промышленного конвейера: 170 пластин в час, круглосуточно, без остановок. И таких машин в мире уже больше 220 штук, а ASML выпускает примерно по 50 новых каждый год.

В книге историка Криса Миллера «Chip War» говорится, что EUV-литограф — самый дорогой серийный станок в истории, настолько сложный, что использовать его невозможно без обширного обучения от персонала ASML, который остается на площадке клиента на все время эксплуатации машины.

На каждом сканере висит логотип ASML, но компания первой признает, что ее главное достижение — способность скоординировать сеть из почти 800 поставщиков по всему миру в единую работающую систему, а не сам станок. Косвенное доказательство — никто другой эту машину построить не смог.

Но пытаются…

Второго производителя EUV-машин не существует. И это, если задуматься, довольно странная ситуация для индустрии, от которой зависит буквально весь цифровой мир.

Пока монополия работает — все хорошо. Машины едут с завода в Велдховене, TSMC печатает чипы, ваш телефон обновляется каждый год. Но у любой монополии есть уязвимость: сбой в любой точке отзовется по всей индустрии. Когда ураган Хелен затопил Спрус-Пайн с его кварцевыми шахтами, индустрия считала запасы по месяцам. А ведь это только один из десятков критических узлов в цепочке.

Конкуренция здесь была бы не лишней. И один игрок действительно пытается ее создать.

Китай с 2019 года (после того как США закрыли поставки EUV) вкладывает в разработку собственного литографа суммы, сопоставимые с национальными космическими программами. Государственные субсидии, лучшие инженеры, режим «чипового Манхэттенского проекта». Результаты пока скромные: по последним данным, китайским инженерам удалось собрать нечто отдаленно похожее на EUV-машину из добытых по частям компонентов — но до серийного производства чипов на ней далеко.

Ключевая проблема даже не в железе: ASML управляет своими машинами через проприетарное программное обеспечение, которое публично недоступно и без него даже правильно собранная машина не заработает как надо.

Сложность EUV не в отдельных компонентах — их можно скопировать по частям. Сложность в том, что это коллективное знание, накопленное за тридцать лет тысячами инженеров из десятков стран. Скопировать железо можно, а вот экосистему — нет.

Получится ли у Китая — большой вопрос. Если получится, это изменит расклад сил в индустрии сильнее, чем что-либо за последние двадцать лет. Если нет — монополия ASML останется единственной точкой, через которую проходит весь технологический прогресс человечества. Маленький город в Нидерландах, о котором большинство людей никогда не слышали.