克服AI设备清洗挑战：优化高可靠性清洗工艺

1. AI技术驱动下的封装清洗挑战

人工智能应用（如自动驾驶、医疗诊断、金融分析）对硬件的可靠性要求极高。Nvidia、AMD和Google等科技巨头广泛采用台积电的CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）封装技术，将多个处理器和高带宽存储器（HBM）集成在单个封装中。

从清洗角度来看，CoWoS封装带来了独特的挑战：

• 大尺寸封装： 封装尺寸可达60x60mm以上。
• 微小间隙： 使用μ-bumps或铜柱凸块，形成的离板高度（standoff height）通常仅为25-40μm。
• 高洁净度要求： 任何残留的离子助焊剂都可能导致电化学迁移，从而损害AI设备的长期可靠性。

图1：复杂封装结构下的清洗盲区示意

2. 实验方法与清洗变量

为了寻找最佳清洗方案，研究团队设计了专门的喷淋清洗实验。使用了模拟CoWoS结构的玻璃载片测试车（25μm间隙），并选取了水基型助焊剂（WS-1, WS-2）和专门的水基清洗剂（CA-W）进行测试。

实验重点考察了四个关键工艺参数对清洗效果的影响：

• 时间 (Time)： 清洗周期的长短。
• 能量 (Energy)： 喷淋压力的大小。
• 溶解力 (Solvency)： 清洗剂与助焊剂的匹配度。
• 温度 (Temperature)： 清洗液的工作温度。

3. 关键发现与工艺优化

3.1 时间与效率的平衡

实验结果表明，延长清洗时间（如从1分钟增加到5分钟甚至30分钟）能显著提高助焊剂的去除率。然而，在AI芯片的高产量制造环境中，时间是宝贵的资源。因此，工艺优化的目标是在最短的时间内达到合格的洁净度，而不是盲目延长清洗时间。

3.2 喷淋压力的非线性影响

测试显示，喷淋压力并非越高越好。对于某些助焊剂（如WS-1），中等压力（7 bar）的效果优于低压（5.5 bar），但过高的压力可能导致流体无法有效接触到微小间隙下的污染物。这表明压力设置需要根据具体的助焊剂特性进行微调。

3.3 温度的双刃剑

提高清洗温度（50°C至80°C）普遍能加快助焊剂的溶解速度。但是，过高的温度可能会引发材料兼容性问题（如环氧树脂失效或金属氧化）。因此，建议在保证材料安全的前提下，选择最低的有效清洗温度，以降低能耗并保护敏感器件。

图2：不同温度条件下的助焊剂残留去除率对比

3.4 溶解力：匹配是关键

这是最关键的因素。实验中，清洗剂CA-W能有效清洗WS-1助焊剂，但对WS-2助焊剂的效果较差。这强调了在工艺开发初期进行“清洗剂-助焊剂”匹配性测试的重要性。如果化学性质不匹配，单纯调整物理参数（时间、压力、温度）很难达到理想效果。

"AI应用要求封装完全无污染，以避免高昂的失效成本。建立系统的清洗工艺优化流程，是确保高可靠性的必由之路。"

4. 结论与建议

针对AI设备的高可靠性清洗，我们建议采取以下系统化步骤：

1. 建立检测标准： 确定代表性强的测试车辆和严格的检测方法。
2. 化学匹配性测试： 优先筛选出对目标助焊剂溶解力最强的清洗剂，并验证其材料兼容性。
3. 参数逐步优化： 首先确定最低有效温度，然后优化喷淋压力，最后在满足产能要求的前提下设定清洗时间。

通过这种科学的方法，制造商可以在复杂的CoWoS封装清洗中克服挑战，为AI技术的稳定运行提供坚实的硬件保障。