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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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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