布朗大學突破磁性材料「死層」限制，或將大幅降低AI晶片能耗

布朗大學突破磁性材料「死層」限制，或將大幅降低AI晶片能耗 布朗大學研究團隊在《自然材料》發表論文，宣稱解決多鐵性材料微縮化時的「死層」效應。透過在釹釪酸鹽基底上沉積氧化鉍並引入金屬層，團隊成功製備出僅數埃厚且保留電磁特性的薄膜。更關鍵的是，此結構意外誘發「交替磁性」，兼具高速、高密度整合與強信號讀取優勢。這項突破為開發低能耗AI晶片記憶體與邏輯元件提供新方向，有望緩解AI運算帶來的巨大電力需求，儘管距離商業化仍需進一步製程驗證。 人工智慧（AI）運算需求的爆炸式增長，正迫使科技業尋找比現有技術更省電的硬體解決方案。布朗大學（Brown University）研究團隊近期在《自然材料》（Nature Materials）期刊發表研究，宣稱成功克服多鐵性材料（multiferroics）在微縮化時失效的長期技術瓶頸。這項突破不僅讓極薄薄膜能保留電磁特性，更意外發現了一種名為「交替磁性」（altermagnetism）的新磁學狀態，為未來開發低能耗、高整合度的AI晶片記憶體與邏輯元件提供了全新路徑。 多鐵性材料之所以被視為下一代電子元件的候選者，在於其能同時結合電學與磁學特性，並透過極低電壓進行控制。傳統上，將這類材料製成符合現代晶片需求的極薄層時，會因原子結構扭曲及內部電場干擾而失去功能，科學家稱之為「死層」（dead layer）效應。這使得多鐵性材料長期難以應用於實際商業產品中。 布朗大學工程學助理教授Lucas Caretta領銜的團隊，開發出一種新方法來製造氧化鉍（bismuth ferrite）薄膜。他們將材料沉積在釹釪酸鹽（dysprosium scandate）基底上，利用兩者晶格尺寸的微小差異產生壓縮應力，從而維持氧化鉍所需的原子結構。同時，團隊引入第二層金屬層以抵消干擾極化的內部電場。這兩項技術結合，成功消除了「死層」效應，使氧化鉍薄膜即使厚度僅數個埃（angstroms），仍能保持鐵電性與磁性。 此項技術的關鍵在於「工程化」材料環境，而非僅僅保留原有特性。研究顯示，這種特殊的薄膜結構意外誘發了「交替磁性」。Caretta解釋，交替磁性兼具鐵磁性（信號強、易讀取但速度較慢、易干擾）與反鐵磁性（速度快、無雜散場但信號弱）的優點。這種特性允許元件在高速運算與高密度整合之間取得平衡，且能輸出強電氣信號供讀取，這對於解決AI晶片在速度與能耗之間的取捨問題具有重要意義。 在AI基礎設施持續擴張的背景下，降低運算能耗已成為產業核心目標。此前業界關注點多集中在光電子技術或先進製程帶來的瓶頸，而此次研究從材料科學層面提供了另一種解法。雖然該技術距離商業化晶片仍有相當距離，需進一步驗證其穩定性與製程相容性，但它證明了透過精細的原子環境工程，可以創造出超越天然材料性能的電子特性。這項發現為突破現行矽基晶片能耗牆提供了具體的材料科學基礎。 目前仍有幾個關鍵問題待解：首先，該氧化鉍薄膜在實際晶片製程（如蝕刻、互連）中的熱穩定性與良率如何，需等待後續製程整合測試數據；其次，交替磁性元件的實際讀取速度與能耗指標，相比現行DRAM或SRAM具體優越多少，也需等待原型晶片效能基準測試結果。