「別玩數字遊戲」!英特爾打臉晶圓代工廠的製程秘密,堅守摩爾定律、要靠效能決勝負
「別玩數字遊戲」!英特爾打臉晶圓代工廠的製程秘密,堅守摩爾定律、要靠效能決勝負

晶圓代工龍頭台積電宣布自家5奈米已於今年第二季量產,而三星也喊出今年底要量產5奈米製程,同時3奈米也要轉換成GAA(閘極環繞)的架構,在這條突破摩爾定律的路上,兩家半導體業者也還不停地端出8奈米、6奈米、4奈米等各種製程。

提出摩爾定律的老大哥英特爾自然也將這些消息看在眼裡,新竹辦公室總經理謝承儒就表示,英特爾才是以摩爾定律限制持續發展先進製程的半導體企業,而這些「花俏」的數字在他看來,「都只是一種商業行為的考量」。

編按:
摩爾定律 ( Moore's Law )是由英特爾(Intel)創辦人之一戈登‧摩爾(Gordon Moore)所提出。其內容為:積體電路上可容納的電晶體數目,每隔24個月便會增加一倍;經常被提及的「18個月」則出自於英特爾的大衛·豪斯,他預測每18個月,晶片效能便會提高一倍。

跟著摩爾定律走,英特爾:「別再玩數字遊戲」

根據摩爾定律的規則,半導體要在18-24個月內,讓電晶體的集成數量能夠成長1倍才算數。而過去《數位時代》也曾專訪過工研院電子與光電系統研究所所長吳志毅,他指出過去製程的命名都是依據閘極的長度而定,但自從過了10奈米後,由於面積逐漸縮小、要在新的節點達到比前一代1倍的成長難度提升不少,因此各家業者在命名上就比較不再遵守過去的方式,比較像是透過一種「先喊先贏」的感覺,當然最終還是必須回歸到電晶體密度、晶片的效能來檢視。

英特爾新竹辦公室總經理謝承儒
謝承儒表示將不同廠商的不同製程技術,單純用簡化後的數字做競爭,並不適當。
圖/ 英特爾提供

昨(15)日舉行的「英特爾架構日」中,謝承儒讓數字來說話。跟自家前一代14奈米的電晶體密度44.67百萬顆相比,10奈米的電晶體密度有2.26倍的提升、達到100.78百萬顆;而以台積電的7奈米為例,較前一代10奈米電晶體密度有1.6倍的提升,約來到91.2百萬顆,這麼一來,應該很容易理解為什麼外界總用「英特爾的10奈米等同於台積電的7奈米」來比較。

此外,謝承儒也分享了用在最新發表的CPU「Tiger lake」的10奈米SuperFin製程,透過增加FinFET(鰭式電晶體)中的「鰭」來強化該製程的效能表現,因此比起10奈米,有20%的效能提升,不過因為在架構中多了「鰭」的設計,因此面積有些微的增加,但英特爾解釋,如何抉擇取決於客戶對於產品的需求,究竟是「面積」抑或是「效能」,例如行動裝置可能就會更在意晶片的面積。

intel 10奈米 SuperFin製程
intel 10奈米 SuperFin製程
圖/ 螢幕截圖

不只靠製程,晶片的表現也要打「團體戰」

謝承儒也進一步表示,不同晶圓代工廠的不同製程已無法單純用簡化的數字比較,除了是因為業界沒有一個共同的命名標準外,將不同製造商的製程技術單純簡化成數字上的競爭並不恰當。同時他也認為,「外界太著聚焦在單一項目的比較了」。

在英特爾的眼中,一個能被用來運作的晶片包括了科技六大創新支柱:製程與封裝、XPU架構、記憶體、互聯架構、安全性以及軟體。謝承儒表示,外界太過於專注在製程的數字卻忽略了其他的影響力,例如擁有好的架構設計對晶片在終端裝置的效能表現上肯定有幫助,絕非製程這個環節可以「獨撐大樑」;又或是當一個晶片裡面所需要的技術由外面代工廠製作,英特爾的角色就是用良好的封裝技術,讓這些不同的晶片可以更順暢的溝通、達到良好的效能表現。

外包不是技術差!做最有效的決策才是英特爾考量

外界也相當好奇今年7月執行長史旺(Bob Swan)的一席「外包說」(Out Sourcing),謝承儒解釋,站在英特爾的角度,未來考量將會是更全面性的,別人若擁有比英特爾更好的技術,也會思考是否委由他人去製造,這部分不單只是成本的考量、也可能包括產品上市(Time to Market)的速度。

英特爾台灣分公司發言人鄭智成以獨立GPU為例,當場上所有獨立GPU都是由晶圓代工廠製作的時候,沒有理由英特爾要捲起袖子自己來,可能他們的技術上沒有晶圓代工廠成熟、也可能因為產能要留給更重要的產品,所以選擇外包就是個能讓產品加快上市時程的考量。

英特爾台灣分公司發言人鄭智成
鄭智成說,外包的行為對英特爾來說,是個包括成本、產品上市時間等全盤的考量。
圖/ 英特爾提供

另外,未來外包產品將採用先進製程或成熟製程,英特爾都不會設限,只要能協助產品效能和表現達到最佳化,都會考慮。對於是否會由外面代工廠封裝完畢再送回英特爾,鄭智成表示,這部分也都沒有絕對,可能是由外部廠商完成後交回英特爾、又或是將半成品送回英特爾再封裝。

可預見的是,未來英特爾將持續往封裝技術上鑽研,假設當所有人都獲得了相同的素材,那麼廚師炒菜的功力就成了如何端出一盤美味佳餚的關鍵,半導體的封裝技術正是這個概念,「這部分英特爾也已經在做了」,鄭智成說。

不過眼下比較現實的問題,還是英特爾製程的良率跟產能是否可以跟得上市場的需求腳步,尤其仍守著50多年前提出、可能面臨到瓶頸的摩爾定律,英特爾該如何面對兇猛的競爭對手們?對於這一點,謝承儒很有自信地表示,英特爾依舊是以摩爾定律為策略核心,而且端出來的產品表現夠好,市場肯定會接受,「你也看到了10奈米SuperFin的數字了不是嗎?」

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #台積電 #英特爾
往下滑看下一篇文章
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。

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
代理式商務連動百兆商機
© 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