奈米製程技術新突破!台積電、交大找出關鍵材料首登國際期刊《自然》
奈米製程技術新突破!台積電、交大找出關鍵材料首登國際期刊《自然》

當半導體先進製程持續發展,晶片的尺寸也逐漸縮小,每次製程的演進都有許多技術需要突破,晶圓代工龍頭台積電也無可避免要投入大量研發能力來「超前部署」、解決可能在5奈米、3奈米出現的技術瓶頸。

台積電攜手交大登期刊《自然》
台積電在科技部「尖端晶體材料開發及製作計劃」的支持下,與交大的研究團隊合作,發表的最新研究登上國際頂尖學術期刊《自然》(Nature)。
圖/ 簡永昌攝影

台積電技術發展組織李連忠處長表示,除依賴公司內部研發團隊外,與學術界攜手、善用學術界的研究能量突破技術瓶頸也是一種方法,因此近期台積電在科技部「尖端晶體材料開發及製作計劃」的支持下,與交大的研究團隊合作,共同進行單原子層氮化硼的合成技術研究,成功開發出大面積晶圓尺寸的單晶氮化硼,未來將有機會應用在先進的邏輯製程技術上。台積電更是首次與產業合作的研究成果,被刊登於國際頂尖學術期刊《自然》(Nature)。

步入三奈米製程,「氮化硼」成絕緣體材料新解

氮化硼(BN)並非全新材料,之所以重要是因為其具備良好的散熱效果,更是絕佳的絕緣體材料選擇。先進製程中會需要絕緣體的存在,通常是要協助電子能順利通過晶片裡的通道,

當製程持續往下走、通道勢必越來越小,若沒能靠更好的絕緣體排除掉可能依附的電荷所造成的阻礙,晶片的效能表現將會大打折扣。

先進製程步入3奈米以後,李連忠表示過去7奈米、5奈米時所採用的絕緣體材料如氧化物等將不再適用,原因出在過去的氧化物絕緣體都是三維絕緣體,它們像是一個3D的概念、容易有其他鍵結讓晶片中的電荷依附,造成電流不易通過。

三奈米以後的製程偏向二維半導體,類似一個非常薄的架構、趨近於平面,因此李連忠提到這樣的情況需要採用的是同為二維絕緣體的材料,氮化硼正是一個好的解決方式。

即便半導體業界都知道要採用「氮化硼」作為未來先進製程可能的絕緣體材料,不過技術上依舊無法突破,這也是為什麼這次台積電與交大攜手研究的成果能刊登上《自然》期刊的主因。

不只找出絕緣體材料,如何大量生產才是關鍵

李連忠說到,過去氮化硼的生長只能長成一個不規則的晶體,若要將氮化硼真正應用到晶圓片上,就只能將不規則晶體的氮化硼撕下來貼在晶圓片上,不但效率不彰,大小不一的氮化硼也很難滿足半導體製程所需,因此若能直接在晶圓上直接生長,將能有效解決問題,只是該如何在晶圓上合成高品質單晶的單原子層氮化硼?

李連忠說過去已知的就是利用銅這個材料,但是不同晶面的銅都會影響後續的表現跟價格。

台積電晶圓代工
能成功登上《自然》最主要的原因在於台積電跟交大發現,絕緣體材料氮化硼可以透過高溫高壓的方式,藉由銅(111)在晶圓上合成高品質單晶的單原子層氮化硼。

就以銅(111)來說,是作為合成絕佳選擇,因為它容易取得且穩定,對於未來可能要步入商業化的量產來說,是比較恰當的研究選擇。

成功突破過去技術瓶頸的關鍵,李連忠表示是研究團隊發現銅(111)的表面並不是完全平面、而是有類似像階梯的模樣,因此將氮化硼分子依附在這些階梯的邊緣處,並將這個類似階梯表面的銅(111)先規劃好後,氮化硼就能在高溫高壓的處理下於晶圓上被合成、進而達成大面積晶圓尺寸的單晶氮化硼。

參與此次研究的交大教授張文豪表示,目前實驗室裡面是採用2吋晶圓片的大小做實驗,未來要複製到其他尺寸的晶圓片應該也不是問題。對於正積極佈局3奈米研發的台積電來說,此發現無疑是對接下來3奈米可能遇到的瓶頸找到出口。

半導體材料有新變化?矽可能走到盡頭

面對材料在半導體業界的重要性逐步提升,李連忠也透露矽在半導體已經有好幾十年的應用,若要用全新的材料來取代矽其實也是一大工程,因為周邊技術都需要改變、也需要花時間去應證新材料是否真的能有預期中的表現。目前業界以及相關的會議如IEDM等都對於矽材料有走到盡頭的預測,因此尋找新材料刻不容緩。

台積電透露,目前內部有將近1/10的人力、約6000-7000人投入研發工作。受到疫情影響,每年3月展開的校園徵才預計將視疫情的狀況延後舉辦,屆時將會再募集一批生力軍。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #台積電 #科技部
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中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方
中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方

過去兩年,企業討論最熱烈的議題無非是「如何導入生成式 AI」;然而,隨著 AI Agent 技術的快速發展,未來幾年,企業關注的焦點很有可能轉向「如何治理 AI Agent」。相較於過去只能被動回應問題的生成式 AI,AI Agent 更像一個虛擬人,可以自主查詢資料、操作系統與執行流程,這也使得 AI 在企業中的角色被重新定義,從單純的輔助工具,正式升級為企業的「數位員工」。

然而,當 AI 被賦予更多權限與自主性時,也意味著企業必須面對全新的治理挑戰。尤其對金融業、公部門等受到高度監管的組織而言,若缺乏完善的權限管理、決策追溯與監控機制,AI 應用將衍生資料安全、法規遵循與營運風險,反而難以真正發揮 AI Agent 的價值。

為此,中華創智推出 AgentHub 平台,協助企業建立符合治理需求的 AI Agent 管理機制,讓 AI 在安全、可信、可控的前提下真正投入營運。

AI 升級「數位員工」:權限與責任歸屬成企業治理深水區

中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」

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中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」
圖/ 數位時代

他指出,AI Agent 若要順利完成一項完整任務,勢必要具備相應的資料存取與系統操作權限。然而,這也正是企業最兩難的地方:一旦賦予 AI 過大的權限,很可能因誤判或操作失誤而引發資料外洩等風險,但若權限不足,又無法真正發揮 AI Agent 的價值。「授權與責任歸屬,正是企業導入 AI Agent 時最難以切割,卻也最關鍵的一環。」李柏青直言。

李柏青的觀察,在第一線客戶身上獲得了印證。中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,早在去(2025)年,就有客戶與中華創智討論 AI Agent 的管理模式。不同於過去導入 AI 應用時,多半先從單一部門開始試行,客戶在規劃 AI Agent 時,希望從企業整體出發,讓不同部門、不同職務的員工都能擁有一位 AI 助手。然而,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。

正是這些來自客戶的需求與討論,促使中華創智投入開發 AgentHub。「我們的使命是打造一個平台,讓企業能夠快速、安全地使用與管理 AI Agent,」李柏青說,未來企業需要管理的不只是員工,更是一支由 AI Agent 組成的數位工作團隊;而 AgentHub,就是協助企業管理這支團隊的治理平台。

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中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。
圖/ 數位時代

打造數位員工的「生產履歷」!AgentHub建立可追溯的稽核機制

中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。

企業可在平台上完成 AI Agent 的開發、版本更新、權限設定與部署管理,並透過完整的日誌記錄建立起稽核機制,這項機制能清楚追溯每一隻 Agent 是由誰開發、獲准存取哪些內部資料或系統、由誰負責審查授權,以及哪些員工有權調用。「這就像是 AI Agent 的『生產履歷』,當系統運作遭遇異常或疑慮時,企業才能在第一時間精準追溯責任歸屬。」黃文俊解釋。

黃文俊進一步透露,第一線客戶、特別是金融與政府單位,在實務上特別重視AI Agent 的執行環境與權限邊界,也就是「這隻 Agent 應該活在哪裡」。因此,中華創智在協助企業導入 AgentHub 時,不僅協助建立底層架構與權限管理機制,更會依據不同應用情境,與客戶逐一討論 Agent 的部署方式、資料存取範圍及治理規範,協助企業為不同 AI Agent 建立符合治理要求的執行環境,在兼顧安全與效率的前提下發揮價值。

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中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。
圖/ 數位時代
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AgentHub 也讓管理者能即時掌握每一隻 Agent 的運行狀況——呼叫次數、Token 消耗與成本,都在同一個儀表板上一目了然。協助企業掌握運行狀況並控管支出。
圖/ 中華創智

從 MLOps 到 AgentHub:把 AI 落地經驗延伸到 Agent 時代

面對市場上百花齊放的 AI Agent 平台,AgentHub 最大的差異化優勢,莫過於中華創智多年協助企業導入 AI 的實戰經驗。

黃文俊表示,中華創智過去協助金融、公部門等高度監管產業建置 MLOps 與 LLMOps 平台時,便已深入企業地端環境,相當熟悉資料治理、權限管理、系統介接與法規遵循等。這意味著,企業導入 AI 最容易「撞牆」的痛點,中華創智早已陪同客戶提前走過一遍並逐一克服。這些累積於 MLOps 與 LLMOps 時代的治理經驗,也成為 AgentHub 最重要的設計基礎,讓 AI Agent 能真正融入企業日常營運,而非停留在概念驗證階段。

除了完整的治理機制與企業落地經驗外,AgentHub 的另一項優勢,在於採用 No-Code/Low-Code 開發模式,使用者不需要具備程式能力,只需透過拖拉元件,即可快速打造符合業務需求的 AI Agent,讓真正熟悉業務流程的人,也能成為 AI Agent 的開發者。

然而,「人人都能輕鬆開發」的背後,並不代表「任何人都能隨意上線」。黃文俊指出,在 AgentHub 的架構下,每一隻 AI Agent 投入實戰前,都必須經過嚴謹的審核機制,並留下不容竄改的完整軌跡——從最初由誰開發、經誰核准部署、到由誰負責維運都一目了然;若 Agent 後續表現不如預期或出現偏差,管理者也能決定是否要調整或下架退場。「這就如同企業管理真人員工一樣,必須擁有完善的招募、考核與動態管理流程。」黃文俊生動比喻。

AI Agent 能否真正改變企業,關鍵從來不只是 AI 本身。黃文俊認為,AI 會放大企業原有的優勢,也會放大既有的管理斷點,因此,資料治理、權限管理與 IT 基礎架構,才是企業邁向 AI Agent 時代最重要的基石。

李柏青則指出,真正的挑戰才正要開始。未來企業不僅需要導入 AI Agent,更必須重新思考組織分工、管理制度與營運流程,將 AI Agent 納入企業日常運作的一部分。中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴。想了解 AgentHub 如何協助你的組織建立安全、可信、可控的 AI Agent 治理機制,歡迎與中華創智團隊聯繫
https://www.chtinventai.com/

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中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴,協助企業打造安全、可信且可控的 AI Agent 管理機制,讓 AI Agent 真正成為驅動企業成長的新力量。
圖/ 數位時代

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