MIT打造了「縮小燈」!只要雷射光和尿布材料就能讓物體迅速縮成千分之一
MIT打造了「縮小燈」!只要雷射光和尿布材料就能讓物體迅速縮成千分之一

最近,MIT研發出一種只要照雷射光,就能讓物體縮小一千倍的技術,而且這個方法在物體變小之後,還不會恢復原狀。

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這張照片就是MIT研究團隊利用「內爆製造」做出的3D奈米結構,再複雜的結構對於「內爆製造」來說,都能輕鬆縮小成一千倍。
圖/ 地球圖輯隊

只需要雷射光和尿布

最近,麻省理工學院(MIT)找到了一種可以迅速將物體縮小1,000倍的方法,這種方法不只快速,而且材料便宜又容易取得──只需要雷射光和聚丙烯酸(polyacrylate)──聚丙烯酸這種材料因為吸水效果非常好,通常在嬰兒尿布裡就能找到,在多數的生物工程實驗室裡也很常見。

幾乎所有材質都適用

MIT將這項技術命名為「內爆製造」(implosion fabrication),不管是金屬、量子點(quantum dot)或DNA,都能利用「內爆製造」的方式,迅速將該物體3D等比例縮小1,000倍。

負責這項研究的MIT神經網路與大腦認知科學專家波伊登(Edward Boyden)表示,科學家們已經花了數年的時間在尋找能夠更方便製造奈米材料的技術,現在有了「內爆製造」,幾乎就能讓任何材料瞬間變成3D奈米尺度。

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雖然現在的3D列印技術,已經可以「印出」奈米尺度的結構,但受限於技術上的限制,3D列印不像「內爆製造」可以應用在各種材質。
圖/ 地球圖輯隊

3D奈米尺度,方法有兩種

在「內爆製造」之前,如果想要打造3D奈米尺度的材料,可以分成兩種方法。

第一種方法是利用光先在面板上蝕刻(etching)出2D平面圖案,再將2D平面層層疊起,變成3D立體結構,但這種方法既耗時又很有挑戰性。

另一種方式則是利用3D列印技術,直接「印出」奈米尺度的物體。但受限於3D列印技術上的限制,用這種方法做出來的成品只能是特定的塑膠材質,在結構上也有一定的限制。

像照到縮小燈,一起縮小

但「內爆製造」和上述這兩種方法都不一樣,「內爆製造」不是從零開始做一個奈米尺度的材料,而是先有一個物體之後,接著像照了縮小燈一樣,讓物體等比例縮小成千分之一倍,如此一來就能輕鬆製作出更精巧、又是奈米尺度的物品。

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這也是MIT研究團隊利用「內爆製造」縮小而成的奈米結構。
圖/ 地球圖輯隊

「內爆製造」要怎麼做?

在「內爆製造」開始之前,我們需要先準備好聚丙烯酸和螢光素(fluorescein)的膠狀溶液,將想要縮小1,000倍的物體放進這個膠狀溶液之後,利用雷射光照射,就讓物體可以和整坨膠狀溶液固定在一起。

脫水的力量「向內爆炸」

接下來只要在這一整坨膠狀溶液當中加酸、脫水,就能讓這一整坨膠狀溶液利用脫水的力量向內爆炸,讓整個東西等比例縮小後,就能獲得每邊縮小10倍、相當於體積縮小千分之一的物體了。

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研究人員認為,未來要將「內爆製造」應用在光學、醫療和機器人領域都不是問題。
圖/ 地球圖輯隊

從手機鏡頭到機器人

關於「內爆製造」的應用範圍,研究團隊認為在光學和機器人領域可以做為「內爆製造」的第一步。例如:利用「內爆製造」打造一個專門研究光的特製鏡頭,或讓智慧型手機的鏡頭、內視鏡或顯微鏡的鏡頭變得更好、更精巧。

如果將「內爆製造」用來打造奈米尺度的電子設備或微型醫療機器人,未來在癌症治療上,或許就能在癌症藥物當中加入奈米尺度的機器人,患者將癌症藥物和奈米機器人一起吞下肚後,就能用這個機器人尋找癌細胞「對症下藥」。

以後在家就能做

由於「內爆製造」所需的材料都能輕鬆取得,所有的材料都沒有毒性,或許未來這項技術就能讓大眾在學校或家裡自行操作。

延伸閱讀:

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本文授權轉載自:地球圖輯隊;作者時穿

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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