工研院IEK Consulting預估2018年台灣IC產業產值較去年成長7%，達新台幣2.63兆元，而AIoT、自駕車與高效能運算等需求，將成為半導體產業未來的成長動力。終端應用產品正從過去的3C電子產品轉向AI、IoT等加值領域。
而根據「摩爾定律」（Moore’s law），電晶體將隨著技術的改良而不斷縮小，目前台灣與韓國的製程領先全球，已經推進到7奈米。但一般認為當演進至1奈米，已經超過矽材料的物理極限，摩爾定律將碰到天花板，再也走不下去。
針對這樣的困境，工研院表示2019年跨入「後摩爾定律時代」（beyond Moore’s law），技術上的解方有二：量子運算與矽光子。這兩大技術也將是2020～2030年半導體技術演進的重要推手。
量子運算，巨量資料微秒完成
有別於一般電腦採用0與1的二進位制，量子電腦則採用「量子位元（qubit）」，其「疊加（superposition）」的特性，可以同時出現0與1，所以能夠同時處理大量資訊，特別是多變量的數據，這也符合未來AI的發展趨勢。
日本豐田通商（Toyota Tsusho）與電綜（DENSO）便運用量子運算，在泰國建立大規模交通資訊平台「TSQUAREアプリ」，利用13萬車輛回報的資訊，進行即時交通分析，並回饋給用戶最適合的行車建議。利用量子運算，36萬筆資訊在20微秒（百萬分之一秒）內完成，相較現行設備足足快了1億倍。
矽光子，以光代電優化製程
現在的資訊傳輸主要是靠電，而矽光子( Silicon Photonics )的技術，是將「電訊號」改為「光訊號」來傳遞數據，以提高傳輸距離、增加資料頻寬與降低單位耗能。
然而矽本身無法發光，所以光源發展來自於外界，雷射光則是主要光源。需藉由封裝方式將光源與晶片進行組裝，而將雷射直接整合到晶片上，則是未來的目標。
另外，矽光子技術可整合現有半導體CMOS製程，成為業界頗受矚目的研究方向，但矽光子技術的難度在於，整合半導體技術和光學技術，仍需要扭轉部分技術開發的思維與製程。
