不甘示弱!英特爾公布最新4奈米細節,部署超車三星、台積電基石
不甘示弱!英特爾公布最新4奈米細節,部署超車三星、台積電基石

全球晶圓代工龍頭近來煙硝味濃厚,繼台積電前幾週在技術論壇秀出2奈米製程,以及支援3奈米的FINFLEX工藝後,三星(Samsung Electronics)也在上週搶先宣布量產3奈米。目前暫居落後地位的英特爾(Intel)則在昨(4日)揭露4奈米(Intel 4)的製程細節。

英特爾在年度VLSI國際研討會上,公布Intel 4製程的技術細節,並指出相較於Intel 7,Intel 4製程將採用EUV技術,並提升20%以上的效能。該公司也將Intel 4視為帶領英特爾重返先進製程的重要節點。

效能、密度皆有所提升,英特爾直奔先進製程

英特爾進一步解釋, Intel 4在鰭片(Fin)間距、接點間距以及低層金屬間距部分,持續朝向微縮的方向前行,並導入設計技術達到最佳化,縮小元件尺寸。另外,英特爾也改善了FinFET的材料和結構,將鰭片數量從Intel 7的4片降低至3片。

另外,Intel 4也持續使用Intel 7時就已採用的四重成像技術(Self-Aligned Quad Patterning, SAQP。)透過單次微影、兩次沉積的蝕刻步驟,除能成功將晶圓上的微影圖案縮小4倍,也排除了多次微影層疊造成的對準的問題。

在密度上,Intel 4則採用主動元件閘極上接點(Contact Over Active Gate, COAG),將閘極接點設在閘極上方,而非如Intel7以下世代設在閘極的一側,提升密度。

為改善良率問題,Intel 4也更進一步導入網格布線方案(gridded layout scheme),讓電路布線變得更加簡單,不僅能增加效能,也達到良率提昇的目的。

英特爾在本次的發布會上,也可見到逐步追趕先進製程的蹤跡。隨著製程微縮,電晶體上的金屬導線與接點也變得更小,如何維持導線效能,就成為需要克服的障礙。

Intel 4的全新金屬稱之為強化銅(Enhanced Cu),銅是導線、接點的主體,不同於Intel 7主要使用的鈷。銅的外層再使用鈷、鉭包覆。這個解決方案能降低自由電子移動時撞擊原子使其移位的機率。對於正努力朝Intel 3邁進的英特爾來說,是極為重要的基礎。

預計2024超車三星、台積電,良率、技術是關鍵

至於Intel 4何時量產?按照英特爾先前曾公布的日程,Intel 4有望在今年下半進年啟動大規模生產,Intel 4也是英特爾首度使用EUV(極紫外光)的製程。英特爾表示,會在Intel 4的較高互連層中使用EUV,以大幅度減少光罩數量和製程步驟。

按照英特爾接下來的路徑圖,目前已預計在2023年量產Intel 3 (對標台積電3奈米)、2024上半年量產Intel 20A (對標台積電2奈米)。不過,英特爾的主要競爭對手三星、台積電將在2025年才會量產2奈米,當中還有許多任務要克服,無論在良率、技術等方面,都還有待觀察。

責任編輯:侯品如

關鍵字: #英特爾 #半導體
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以AI驅動智慧轉型  中華電信打造產業升級新引擎
以AI驅動智慧轉型 中華電信打造產業升級新引擎

人工智慧技術正在加速企業的進化。中華電信早在2016年就制定了AI策略,不僅用來優化自身營運,還透過「內服外推」的策略,將實戰經驗轉化為產品與服務,例如智慧客服、法遵審閱和跨國語譯等,幫助企業在AI 2.0時代掌握人機協作的優勢,發揮AI的最大綜效。

從辨別式到生成式AI技術 驅動人機協作新紀元

2016年,AlphaGo的出現象徵著辨別式AI技術的成熟。人工智慧不僅能「看懂」、「讀懂」,甚至能「聽懂」人類的語言與行為,讓語音辨識、影像分析、文字理解等應用進入金融、製造、醫療與安防等產業。例如,金融業利用辨別式AI優化信用評估、詐欺偵測與風險管理;醫療業提升診斷疾病的能力;製造業用於品質檢測與預測性維修;安防業則透過人臉辨識與行為分析提升安全性。

隨著生成式AI與大型語言模型(LLM)的迅速發展,AI 2.0時代隨之而來。現在,不僅文本、圖像、影片、聲音、程式、數據與物件可以自動生成,還催生了代理式AI的出現。中華電信研究院院長蘇添財表示:「從辨別式AI、生成式AI到代理AI,人工智慧不僅具備成熟的數據分析、影像識別、語音合成能力,還具備語意理解能力,更重要的是,正朝著認知智慧邁進,能理解、思考、學習以及創新,開啟了人機協作的無限可能。」

然而,相較於個人使用者對生成式AI的積極採用,企業在導入AI方面仍較為謹慎。多數企業會從相對明確、風險可控的場景開始,例如客服自動化、智慧助理、文件摘要、行銷內容生成、知識庫查詢等,逐步評估資料安全、法遵框架與投資報酬率。

中華電信
中華電信研究院院長蘇添財
圖/ 數位時代

蘇添財指出:「AI導入不僅是IT專案,更是組織文化與營運流程的變革工程。」他提醒企業,若要真正發揮AI的效益,除了精準找出業務痛點、決定AI應用範疇,還需積極參與導入過程,並確保AI應用服務上線後,員工願意且滿意使用,才能發揮商業價值。

蘇添財進一步引用BCG《AI Radar Survey》指出,高達86%的企業相信人類與AI的協作將是未來的主流。協作模式多樣,有些企業讓AI成為決策輔助者,人類仍握有關鍵監督權;也有企業建構AI代理人(AI Agent)主動處理流程,只在例外情況轉交人工審核。「這些模式的共通點是,AI不再只是支援系統,而是決策與執行流程的共同參與者。」

「內服外推」策略 推動AI應用落地

身處AI變革的關鍵時刻,中華電信一方面在內部導入AI以優化營運效率、推動流程自動化,另一方面將實戰經驗轉化為產品與服務,協助客戶加速數位轉型。目標是透過「內服外推」的雙軌策略,加速AI落地,讓AI創造具體可見且有感的商業價值。

中華電信早在2016年就開始規劃與建構AI賦能的智慧客服、智慧聲控、智慧分析、智慧安防、語音助理與新興應用,並陸續推出20多個AI應用服務,例如IVR語音導航、MOD聲控助理、電信大數據分析、智慧交通、科技執法、AI總機等,並獲得市場的廣泛好評。

以智慧客服為例,中華電信透過語音辨識、語音合成、語意理解、多輪對話、知識管理、語音核證、對話分析等核心技術,開發出文字機器人、語音機器人、外撥機器人、值機應答助理、客戶心聲分析、訂位助理、掛號助理與智慧總機等服務,協助公部門、餐飲、旅遊、電商、製造、金融、醫療、物流等超過30家客戶優化客服效率與體驗。

蘇添財表示:「2016到2022年間,我們的重點不僅是打造AI應用服務,更是透過持續的實務應用與實戰經驗,全面提升『人才』、『平台』、『技術』與『資料』等方面的能力,例如員工對語音合成、影像辨識、自然語言處理(NLP)與數據分析的掌握度,為未來做好準備。」

隨著生成式AI的出現,中華電信也從AI 1.0(辨別式AI)階段邁向AI 2.0(生成式AI)階段,不僅鎖定智慧客服、智慧法律、新興應用、元宇宙、防詐資安、Copilot等六個領域,推出生成式AI賦能的產品服務,例如台灣第一個代筆遺囑生成服務、跨國即時語譯與仿聲服務等。此外,中華電信也將AI技術導入電信網路,研發智慧維運助理、自治網路、網路數位分身等服務,提升網路品質並降低維運成本。在客服領域,透過自然語言處理結合客服知識庫,能在5秒內提供一線客服人員所需的精準答案與參考資料,協助即時解決客訴問題,減少10%的客戶等待時間。同時,推出AI企業年報審閱服務,審閱人員只需匯入公司年報與相關法條,即可完成AI年報審閱工作,節省超過80%的人工作業時間,法規審閱精準度超過95%。

展望未來,中華電信將持續以「內服外推」的雙軌策略優化AI產品與服務,成為企業AI轉型的最佳夥伴。蘇添財表示,將因應AI技術的發展,深化在體現智慧(Embodied Intelligence)、多模態AI(Multimodal AI)、領域化模型(Domain-Specific Models)、可解釋AI(Explainable AI)、空間智慧(Spatial Intelligence)、人型機器人(Humanoid Robotics)、AI擴增開發(AI-Augmented Development)等領域的能力,目標是提供在地客製、可控可信的智慧應用,滿足各領域與產業的需求,攜手夥伴與客戶共同將想像轉化為價值,共建智慧新未來。

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