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
往下滑看下一篇文章
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

Sega 側拍.jpg
程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

iKala
iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

TMMLU+.jpg
TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
iKala AI Marketing 介紹:https://ikala.ai/zh-tw/ikala-ai-marketing/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓