「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
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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