【觀點】摩爾走了,但摩爾定律歷60年猶存!只有三大半導體公司能讓定律續命
【觀點】摩爾走了,但摩爾定律歷60年猶存!只有三大半導體公司能讓定律續命

2023年3月24日,半導體產業界的傳奇人物、英特爾共同創辦人高登.摩爾(Gordon Moore)在美國夏威夷家中,走完他94歲人生。早期半導體業界大老已經幾乎凋零殆盡,目前活躍在半導體產業的「大神」皆是新一輩的菁英,如輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳、英特爾執行長基辛格(Pat Gelsinger)、超微(AMD)執行長蘇姿丰等。

半導體界傳奇人物,回顧摩爾的94歲旅程

摩爾於1954年取得美國加州理工學院(California Institute of Technology)物理化學博士學位,之後在約翰霍普金斯大學(Johns Hopkins University)應用物理實驗室做「博士後」研究。

學有所成的摩爾,後來被電晶體共同發明人威廉.蕭克立(William Shockley)找來加入蕭克立半導體實驗室(Shockley Semiconductor),開啟他進入半導體的契機,並且將半導體事業作為他一生的「職涯」。

蕭克立原任職於貝爾實驗室,他與布萊頓(Walter Brattain)、巴丁(John Bardeen)三人為同事。布拉頓與巴丁於1947年發明點接觸電晶體(Point-contact Transistor),他們申請專利時未將蕭克立列入,引起蕭克立的不滿。蕭克立認為他早期的構想,是啟發布、巴兩人發明電晶體發明的「引子」,布、巴兩人未將他列入發明人,讓他很不滿。

蕭克立受到刺激,秘密研究另一種電晶體。1951年蕭克立獲得接合式電晶體(Junction Transistor)發明專利。從實用的觀點來看,蕭克立的接合式電晶體,比點接觸電晶體更容易製造,也更有商業價值。

由上述的經歷,大家可以看出蕭克立是一位不容易相處的人,他應該有「恃才傲物」的傾向。1956年肖、巴、布三人同時獲得諾貝爾物理獎。

William Shockley,_Stanford_University
電晶體共同發明人威廉.蕭克立(William Shockley)。
圖/ Stanford News Service

也是在獲得物理獎的當年,蕭克立返回加州在「山景城」(Mountain View)附近,創立蕭克立實驗室,由於蕭克立頂著諾貝爾獎的光環,吸引很多「天才」加入他的實驗室,摩爾也是其中的一員。

但由於蕭克立很不好「相處」,因此實驗室創立的隔年就有8位員工離開,接受「快捷相機及儀器」(Fairchild Camera and Instrument)150萬美元的投資,共同創立快捷半導體(Fairchild Semiconductor),這8名員工包括摩爾以及後來與摩爾一起創辦英特爾(Intel)的諾伊斯(Robert Noyce),他們被蕭克立稱為「八叛徒」。

延伸閱讀:英特爾創辦人摩爾辭世!半導體黃金法則「摩爾定律」由他提出,回顧傳奇ㄧ生

摩爾預測電晶體數目成長,成為業界定律

1965年4月19日,時任快捷半導體研發總監的摩爾,在《電子》(Electronics)雜誌發表一篇文章。在此文章中,他預測IC將可整合愈來愈多的電子元件,摩爾預測IC含電晶體的數目,每年將增加1倍。

這種「幾何級數」般的成長,是非常驚人的。摩爾發表文章當年,每顆IC僅容納約50個電晶體,57年後最先進的IC每顆可容納數百億個電晶體,真是令人嘆為觀止。

摩爾的預測,被大家稱為「摩爾定律」,循著每年1倍的腳步,IC快速推動現代科技的進展。

什麼是摩爾定律?
圖/ 數位時代

「八叛徒」成立的快捷半導體,由於當時大家缺乏經驗及對半導體產業的遠見,在股權的架構上,技術者沒有享受到公司發展的龐大利益,因此紛紛離開快捷半導體。

摩爾與諾伊斯於1968年離開快捷半導體,兩人在加州山景城(Mountain View)附近創立英特爾(Intel)。Intel是取Integrated Circuits(積體電路)前幾個字母的縮寫。英特爾之後在半導體產業大放異彩,曾經有30多年,高居全球半導體公司營業額最高的公司。

半導體包含哪三大類?

在此我們對半導體與IC,做一個簡單的說明。半導體包括積體電路(IC)、分離式元件及光電半導體三大類。由於IC占半導體產值80%以上,因此通常大家談論到半導體,大部分就是指IC。

分離式元件包括電晶體、二極體及閘流體三大類。

光電半導體主要包括發光元件、受光元件、複合元件及光電元件等。我們熟知的CMOS影像感測器,就屬於光電半導體的範疇。

創立英特爾投入微處理器開發!延續自己預測30年

摩爾與諾伊斯創立英特爾後,安迪·葛洛夫(Andy Grove)隨後也加入英特爾,成為英特爾的第三位員工。葛洛夫後來成為英特爾的CEO,在他的領導下,英特爾業績蒸蒸日上,成為全球最主要的半導體公司。

英特爾共同創辦人Andy Grove_World Economic Forum
英特爾共同創辦人葛洛夫(Andy Grove,左)。
圖/ World Economic Forum

1971年,英特爾推出4004微處理器,這是英特爾第一顆商用微處理器,也是全球第一顆商用微處理器。4004能執行4位元運算,內含2,300個電晶體,以10微米製程製造。

1970年代英特爾的主力產品是DRAM、SRAM記憶體,之後由於日本廠商加入,市場競爭加劇,利潤降低,英特爾開始將業務重心轉向微處理器。

幸運的是,IBM選用英特爾的8088微處理器作為IBM PC的CPU,奠定英特爾成為PC處理器霸主的地位,也讓英特爾成為全球最大的半導體公司。

英特爾C4004處理器_John Pilge
英特爾C4004處理器。
圖/ wikipedia_Photo by John Pilge

英特爾1979年推出的8088微處理器,使用3微米製程製造,內含約2.9萬個電晶體,是一顆8/16位元(內部暫存器為16位元,外部資料匯流排為8位元)微處理器。

1965年摩爾提出預測時,每個IC內的電晶體數目約50個電晶體,1971年問世的4004,內含電晶體數目增加到2300個,約略循著摩爾預測的腳步。

1975年摩爾修正已經被大家稱之為「摩爾定律」的內容,摩爾說IC內含電晶體數目,增加的速度會減半,由「每年」增加一倍,改為「每兩年」增加一倍。

之後摩爾在英特爾的同事大衛豪斯(David House),將摩爾的說法調整,他認為每18個月,IC內含電晶體的數目就會增加一倍。

1975年摩爾出任英特爾總裁兼CEO,1979年摩爾擔任英特爾董事長兼CEO。1987年葛洛夫接替摩爾出任英特爾CEO,摩爾續任董事長。2001年摩爾依自己設立的退休年齡制度,從英特爾董事會退休。

鉅資投入研發!指數級成長的摩爾定律能否延續?

2015年,摩爾參加一場紀念摩爾定律創立50周年的活動時表示,摩爾定律總有一天必定會終止﹐沒有像這樣指數級的事物會永遠繼續下去。

2022年發表的蘋果A16處理器,內含160億個電晶體,1971年發表的4004微處理器僅內含2300個電晶體。A16電晶體的數目,約為4004電晶體數目的696萬倍左右。半導體科技的飛躍進步,也只有摩爾定律這種「指數級」的預測方能「正確地」描述。

半導體製程技術進入3奈米、2奈米後,面臨不少「物理極限」的挑戰。進入「原子」大小的製程節點,半導體公司必須克服許多困難。從製程設備、材料到引進新觀點、新科技,這些需要有深厚的技術基礎、強大的財務資源以及市場的需求作為後盾。

現在全球半導體產業中,只有台積電、三星電子及英特爾這三大半導體公司有能力、資源投入半導體尖端製程科技的開發,延續摩爾定律。在這三大半導體巨頭激烈的競爭下,半導體製程技術的發展,應該可以沿摩爾定律的軌跡,挺進「埃米」級製程。

延伸閱讀:圖解摩爾定律!為何張忠謀預測大轉彎,用「柳暗花明又一村」來比喻

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責任編輯:林美欣

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

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為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

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