EUV光刻设备制造商ASML已选定法国AI初创公司Mistral AI作为合作伙伴，并成为Mistral AI本月发布的企业定制AI平台“Forge”首批合作伙伴之一。

ASML之所以选择这类AI方案，核心在于产线场景的实际需求。OpenAI等通用模型主要基于海量公开数据训练，但在ASML的业务环境中，如果直接套用通用模型，面对工程标准、设备维护手册以及分工艺环节的良率数据时，往往难以准确理解关键上下文。

对于纳米级超精密制造而言，模型一旦出现“幻觉”，生成看似合理却并不准确的内容，就可能在工艺与运维环节造成高额损失。也就是说，通用模型能力再强，到了半导体Fab现场，仍需要更懂企业内部语言和流程的定制模型。

Mistral AI表示，Forge正是围绕这一需求设计。该平台支持企业基于内部文档、代码库和运营记录构建并训练模型，并可在企业自有基础设施内完成从预训练（Pre-training）、后训练（Post-training）到强化学习的全流程，相关数据不会流向外部云端。

在此基础上，模型掌握企业术语和内部工作流后，还可进一步作为运营型智能体运行，自主调用工具，并依据企业内部规则作出决策。除ASML外，Ericsson、欧洲航天局（ESA）和新加坡国防科技局（DSO）也在基于Forge开发定制模型。

韩国半导体及设备材料行业或加快转向自主可控AI

对外部AI保持警惕，并非ASML一家的选择。Samsung Electronics曾于2023年全面禁止使用ChatGPT。此前有员工将半导体相关代码和内部会议记录输入ChatGPT，相关内容可能被存储在外部服务器，由此引发安全事件。

此后，Samsung Electronics引入自研生成式AI“Gauss”，并转向仅在内网运行的模式。强化对外部AI的管控、培育内部AI能力，已成为其明确方向。与此同时，旗下Samsung SDS成为韩国企业中首个OpenAI ChatGPT Enterprise转售及服务合作伙伴，市场对Samsung Electronics推出自有领域AI的预期也随之升温。

Deloitte今年初发布的《2026企业AI现状》报告显示，全球34%的企业正借助AI重塑核心流程。报告指出，企业已不再满足于单纯提升效率，Sovereign AI，即基于自有基础设施和内部数据掌握AI控制权的“主权AI”，正成为关键竞争要素。

这一趋势也与市场竞争持续升温有关。Deloitte预计，今年全球半导体销售额将达到9750亿美元（约1300万亿韩元），创下历史新高，其中约5000亿美元将来自生成式AI芯片需求。

随着市场扩张，设备与材料企业面临的运营效率压力也在同步上升。最终，企业仍需将AI能力更深地嵌入内部业务流程，以提升良率并增强成本竞争力。业内人士指出，谁能率先在安全体系基础上构建面向工艺场景的专用AI，谁就更有可能在未来的良率竞争中占据优势。