本博客最初发布于cimetrix.com。
半导体行业长期以来一直是突破性创新的基础，推动着全球市场的进步。但随着该行业在人工智能应用的推动下，朝着2030年实现万亿美元营收里程碑迈进，其面临的挑战也日益严峻。全球化的供应链、日益复杂的芯片架构以及不断增长的网络安全需求，迫使业界必须重新思考生态系统内数据协作的实现方式。
基于尖端平台实现的安全数据协作，对半导体企业而言已非奢侈品，而是提升效率、激发创新、提高生产力的关键所在。本文探讨了安全数据共享如何促进半导体价值链的协作，分析了相关挑战，并介绍了PDF Solutions等企业如何树立行业标杆。
向人工智能驱动协作的转变
摩尔定律怎么了？
摩尔定律的放缓迫使半导体行业寻求其他创新途径，例如采用3D架构、微芯片和混合封装技术。这些技术因设备制造商、代工厂与无晶圆厂芯片设计公司之间的相互依赖关系，带来了显著的复杂性。
据行业预测，到2030年，人工智能相关应用将占半导体收入的70%。但要高效大规模生产这些先进的人工智能芯片，需要在设计、制造、封装和测试等复杂生态系统中收集、整合并分析海量数据，因此实现半导体行业内的安全数据协作，已成为推动人工智能应用的关键基础。
为何数据协作是关键？
数据对半导体公司具有巨大的战略价值。
- 晶圆厂操作员依赖设备级数据进行预测性维护。
- 测试设施需要可追溯的测试数据来提高良率。
- 无晶圆厂芯片设计公司依赖代工厂提供的性能数据来优化其设计。
若缺乏透明度及利益相关方间安全共享数据的机制，效率低下问题便会显现。精准的实时数据是连接设计、制造与运营环节的桥梁。安全数据协作在保障隐私、知识产权（IP）保护及运营控制的同时，有效促进了这种连接。
安全数据协作面临哪些挑战？
- 数据孤岛： 核心制造数据和测试数据往往分散在不同系统中，导致洞察延迟和效率低下。
- 安全风险： 互联的供应链引入了网络安全漏洞，其中知识产权盗窃是首要担忧。
- 可扩展性： 在全球供应链中实现高效协作，需要能够处理海量数据的可扩展基础设施。
- 所有权问题： 要使协作取得成功，必须明确界定并尊重共享数据和知识产权的所有权。
这些障碍历来阻碍着无缝协作，但人工智能驱动的平台正在打破这些壁垒，同时确保安全与信任。
半导体协作领域中的PDF解决方案与人工智能 PDF解决方案与人工智能在半导体协作领域的应用
连接生态系统的平台
PDF Solutions始终处于安全数据协作的前沿。凭借近三十年的行业经验及覆盖半导体领域的350家客户，该公司通过将可操作性洞察与安全平台相结合，助力企业实现效率突破。
PDF Solutions的旗舰产品之一是其 Exensio分析解决方案。该方案通过高度可扩展的架构与专为半导体行业设计的高级分析语义数据模型，整合制造、测试及运营数据。它将原始数据转化为可操作的洞察，优化生态系统中每个节点决策的质量。
输入secureWISE 安全WISE
添加secureWISE 标志着半导体安全协作领域的重要里程碑。该解决方案最初为半导体制造设备行业打造，通过提供安全远程连接，使相关方能够在保障安全与数据隐私的前提下协同工作。
为什么secureWISE如此重要？
secureWISE 能够在设备供应商、晶圆厂和无晶圆厂公司之间建立实时、安全的连接。例如，设备制造商可访问晶圆厂的特定工具来分析机器级数据，从而实现预测性维护和高效故障排除。
通过结合secureWISE 与 PDF平台，PDF Solutions提供了一个统一框架，使设备供应商、晶圆厂和无晶圆厂公司能够安全地协作。
PDF Solutions的独特之处在于其人工智能优先的策略。
通过将人工智能嵌入其架构，PDF Solutions实现了快速分析，可在多个领域（包括过程控制、产品筛选和运营优化）提供可操作的洞察。每个利益相关方在安全生态系统中既能掌控自身数据，又能受益于集体智慧。
为何安全协作至关重要
半导体制造业正处于十字路口。该行业必须在创新与运营效率之间取得平衡，同时应对前所未有的网络安全威胁。PDF Solutions等公司提供的安全数据平台不仅是运营的推动者，更是实现全球人工智能驱动雄心的核心支柱。
为满足市场需求，半导体企业必须大规模采用安全的协作实践，使每个利益相关方都能在全球化程度日益加深的生态系统中保持竞争力。
构建更智能、更安全的半导体供应链
安全数据共享不仅关乎保护知识产权，更在于为整个半导体行业开启创新与效率的新境界。人工智能、数据可扩展性与安全连接的融合，为提升价值链各环节的生产力、降低成本提供了前所未有的机遇。
PDF Solutions作为值得信赖的合作伙伴，致力于构建未来的生态系统。凭借其颠覆性的AI驱动协作平台，PDF Solutions赋能各类组织实现自由协作，同时保持最高级别的安全防护。
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