「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
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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
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走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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