台積電A16技術亮相,半導體進入埃米時代!7大新技術搶先看:CoWoS、矽光子進度到哪了?
台積電A16技術亮相,半導體進入埃米時代!7大新技術搶先看:CoWoS、矽光子進度到哪了?

台積電在4月24日舉辦2024年北美技術論壇,會中揭示其最新的製程技術、先進封裝技術、以及三維積體電路(3D IC)技術,憑藉此領先的半導體技術來驅動下一世代人工智慧(AI)的創新。

台積電也首度發表最新A16製程技術,也就是2奈米的進化版,正式宣告半導體進入埃米(angstrom)時代。A16技術結合領先的奈米片電晶體及創新的背面電軌(backside power rail)解決方案,以大幅提升邏輯密度及效能,預計於2026年量產。

台積電A16
台積電量產時程
圖/ 台積電提供

A16將結合台積公司的超級電軌(Super Power Rail)架構與奈米片電晶體。超級電軌技術將供電網路移到晶圓背面而在晶圓正面釋出更多訊號網路的佈局空間,藉以提升邏輯密度和效能,讓A16適用於具有複雜訊號佈線及密集供電網路的高效能運算(HPC)產品。

相較於台積公司的N2P製程,A16在相同Vdd (工作電壓)下,速度增快8-10%,在相同速度下,功耗降低15-20%,晶片密度提升高達1.10倍,以支援資料中心產品。

台積電A16
圖/ 台積電提供

亦推出系統級晶圓(TSMC-SoW™)技術,此創新解決方案帶來革命性的晶圓級效能優勢,滿足超大規模資料中心未來對AI的要求。

今年適逢台積公司北美技術論壇舉辦30周年,出席貴賓人數從30年前不到100位,增加到今年已超過2,000位。北美技術論壇於美國加州聖塔克拉拉市舉行,為接下來幾個月陸續登場的全球技術論壇揭開序幕,本技術論壇亦設置創新專區,展示新興客戶的技術成果。

總裁魏哲家表示:「我們身處AI賦能的世界,人工智慧功能不僅建置於資料中心,而且也內建於個人電腦、行動裝置、汽車、甚至物聯網之中。台積公司為客戶提供最完備的技術,從全世界最先進的矽晶片,到最廣泛的先進封裝組合與3D IC平台,再到串連數位世界與現實世界的特殊製程技術,以實現他們對AI的願景。」

台積電揭露技術進展:CoWoS、矽光子進度到哪?

技術論壇揭示的新技術包括:

NanoFlex™技術支援奈米片電晶體

台積電即將推出的N2技術將搭配TSMC NanoFlex技術,展現在設計技術協同優化的嶄新突破。TSMC NanoFlex為晶片設計人員提供了靈活的N2標準元件,這是晶片設計的基本構建模組,高度較低的元件能夠節省面積並擁有更高的功耗效率,而高度較高的元件則將效能最大化。客戶能夠在相同的設計區塊中優化高低元件組合,調整設計進而在應用的功耗、效能及面積之間取得最佳平衡。

N4C技術:

台積公司宣佈推出先進的N4C技術以因應更廣泛的應用,N4C延續了N4P技術,晶粒成本降低高達8.5%且採用門檻低,預計於2025年量產。N4C提供具有面積效益的基礎矽智財及設計法則,皆與廣被採用的N4P完全相容,因此客戶可以輕鬆移轉到N4C,晶粒尺寸縮小亦提高良率,為強調價值為主的產品提供了具有成本效益的選擇,以升級到台積公司下一個先進技術。

CoWoS®、系統整合晶片、以及系統級晶圓(TSMC-SoW™):

台積公司的CoWoS®是AI革命的關鍵推動技術,讓客戶能夠在單一中介層上並排放置更多的處理器核心及高頻寬記憶體(HBM)。同時,台積公司的系統整合晶片(SoIC)已成為3D晶片堆疊的領先解決方案,客戶越來越趨向採用CoWoS搭配SoIC及其他元件的做法,以實現最終的系統級封裝(System in Package, SiP)整合。

台積公司系統級晶圓技術提供了一個革新的選項,讓12吋晶圓能夠容納大量的晶粒,提供更多的運算能力,大幅減少資料中心的使用空間,並將每瓦效能提升好幾個數量級。台積公司已經量產的首款SoW產品採用以邏輯晶片為主的整合型扇出(InFO)技術,而採用CoWoS技術的晶片堆疊版本預計於2027年準備就緒,能夠整合SoIC、HBM及其他元件,打造一個強大且運算能力媲美資料中心伺服器機架或甚至整台伺服器的晶圓級系統。

矽光子整合:

台積公司正在研發緊湊型通用光子引擎(COUPE™)技術,以支援AI熱潮帶來的數據傳輸爆炸性成長。COUPE使用SoIC-X晶片堆疊技術將電子裸晶堆疊在光子裸晶之上,相較於傳統的堆疊方式,能夠為裸晶對裸晶介面提供最低的電阻及更高的能源效率。台積公司預計於2025年完成支援小型插拔式連接器的COUPE驗證,接著於2026年整合CoWoS封裝成為共同封裝光學元件(Co-Packaged Optics, CPO),將光連結直接導入封裝中。

車用先進封裝:

繼2023年推出支援車用客戶及早採用的N3AE製程之後,台積公司藉由整合先進晶片與封裝來持續滿足車用客戶對更高運算能力的需求,以符合行車的安全與品質要求。台積公司正在研發InFO-oS及CoWoS-R解決方案,支援先進駕駛輔助系統(ADAS)、車輛控制及中控電腦等應用,預計於2025年第四季完成AEC-Q100第二級驗證。

延伸閱讀:矽光子台灣隊誓師大會,大立光、鴻海、穩懋都來了!矽光子台灣隊要做什麼?為何超受關注?

責任編輯:錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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