製造頂級晶片越來越貴、建廠成本遠超百億美元,摩爾定律真的終結了?
製造頂級晶片越來越貴、建廠成本遠超百億美元,摩爾定律真的終結了?

3月8日消息,晶片製造行業的摩爾定律已經快要觸及物理極限和經濟極限。雖然晶片製造商還能繼續壓縮晶片上的電晶體尺寸,但製造最先進晶片的成本一直在增加,每個電晶體的生產成本已經停止下降,現在正在開始上升。

在晶片技術發展的早期階段,英特爾聯合創辦人戈登·摩爾(Gordon Moore)曾在1965年作出假設,集成電路上的元件數量將每年翻一番,後來被修正為大約每兩年晶片上的電晶體數量會增加一倍。這就是現在眾所周知的摩爾定律。幾十年來,晶片行業一直在進步,製造出一度難以想像的設備,然後按著摩爾定律穩步推進。

蘋果公司高端筆記型電腦所搭載的M1 Max晶片擁有570億個電晶體。縮小晶片尺寸方面的技術一直在穩步發展,如今數萬個電晶體可以放置在一個比頭髮絲還細的地方。電晶體體積更小,也讓晶片處理速度更快、價格更低廉,使計算能力和生產力得到指數級提升。現在,用戶口袋裡的智能手機處理性能比50多年前幫助人類登上月球的大型計算機還要好,而且成本只是後者的零頭。

M1
圖/ Apple

多年來,很多人都曾預言摩爾定律行將終結,但晶片製造商不斷突破技術極限,找到儲存更多計算能力的新方法。最新的極紫外(EUV)光刻技術使用波長更短的光在晶圓上蝕刻超細圖案。荷蘭公司ASML是唯一一家為晶片製造商生產EUV設備的公司。每台設備的成本約為1.5億美元。但在全球晶片製造商爭相增加產能之際,公司積壓了大量設備訂單。
隨著電晶體尺寸接近原子水平,晶片製造似乎不可避免地將達到某些物理極限。如今,電晶體之間的距離以幾十奈米為單位,而一奈米大約只有5個矽原子的寬度。

在物理學定律最終終結摩爾定律之前,經濟學定律可能也會終結摩爾定律。製造最先進晶片的成本一直在增加,隨著技術的每一次迭代而變得越來越昂貴。

「摩爾定律從技術上講或許還能繼續,但從經濟角度講,這是行不通的,」半導體行業分析師道格拉斯·奧勞克林(Douglas O'laughlin)表示。

製造每一代晶片都需要更多的流程。這意味著,由於生產過程中涉及數千個複雜步驟,出現錯誤的風險在不斷增加,產量會隨之降低。幾十年後,每個電晶體的生產成本已經停止下降,現在正在開始上升。

同時,建造一座最先進晶片製造工廠的成本可能遠遠超過100億美元。除了資金最充裕的公司,這一成本對所有公司來說都是難以承受的。目前全世界只有三家公司在嘗試。

台積電預計,今年的資本支出將達到400億至440億美元。三星電子則計劃投資170億美元在美國德克薩斯州泰勒市建造一座晶片製造工廠。英特爾將在俄亥俄州建造兩家晶片工廠,初步投資為200億美元。

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圖/ Intel

也許摩爾定律不再是思考晶片行業進步的正確方式,解決問題的方法畢竟不止一種。例如,設計者可以製造出更適合各種具體任務的晶片。蘋果為iPhone、iPad以及Mac電腦自行設計處理器,從而取代英特爾的通用處理器,從而有效證明了這一點的可行性。定制化晶片可以比標準晶片更好利用設備的計算能力,對於蘋果這種能控制設備軟件的公司更是如此。

晶片製造商也可以採用一種「小晶片」的方法,通過把CPU的部分功能剝離開來,並將這些小晶片與內存以及其他以更便宜方式製造的高性能組件打包整合,從而提高系統的整體性能。

市場研究公司SemiAnalysis分析師迪倫·帕特爾(Dylan Patel)表示:「在晶片製程工藝領域,現在有一個'金發女孩效應'(意為不追求極端,恰到好處),不同的工藝節點實際上更適合不同的應用。」「縮小整個晶片的體積,或者把所有東西都放在更先進的工藝節點上,實際上成本更高,而且並不一定意味著有更好的性能和功耗。」

此外科學家發現,使用像氮化鎵這樣的新材料來取代矽,可以以更低成本繼續在單個晶片上封裝更多電晶體。另一個可能的材料是碳奈米管,這種用石墨烯製成的管狀結構直徑只有幾奈米。

人們習慣於通過「定律」來描述某一現象的不可改變,但摩爾作出的預測更像是一個預言。多年來,晶片行業參與者一直在盡其所能努力實現這個預言。幾十年前看起來像魔術、現在已經司空見慣的設備在20年後並不見得仍是技術前沿。

摩爾定律的狹義定義可能無法繼續下去,所幸人類的聰明才智是無限的。

本文授權轉載自:網易科技

責任編輯:傅珮晴、侯品如

關鍵字: #晶片
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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。

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