Rapidus公開首批2奈米試製!日本晶圓代工「力拼2027量產」,能撼動台積電嗎?
Rapidus公開首批2奈米試製!日本晶圓代工「力拼2027量產」,能撼動台積電嗎?

目標在2027年量產2奈米(nm)晶片的日本晶圓代工廠Rapidus首度公開2奈米試製品、並已完成運作確認,之後將在今年度內(2026年3月底前)提供晶片設計所需的PDK(製程設計套件、Process Design Kit)給潛在客戶。

Rapidus 18日宣布,位於北海道千歲市、從事最先進半導體研發及生產的「IIM-1」在2025年6月之前,藉由全新的搬運系統、連接了200台以上全球最先進的枚葉式半導體製造設備,開始試製2奈米GAA電晶體、並進行了運作確認。與此同時、Rapidus正研發支援IIM-1 2奈米製程的PDK,並將在今年度內提供給潛在客戶。

綜合日本媒體報導,Rapidus 18日首度對媒體公開了2奈米晶片的試製品(原型、prototype)。Rapidus在千歲市的飯店邀請了約200名供應商、潛在客戶,這是IIM-1在4月啟用來、首度在千歲市舉行公開活動。Rapidus社長小池淳義在活動前舉行的記者會上展示了直徑30公分、呈現金色光澤的晶圓,並表示「確認了能讓潛在客戶非常滿意的運作性能」。

Rapidus能成功試製2奈米、主因之一在於迅速導入極紫外光(EUV)微影設備。小池淳義指出,從去年底導入設備後、「僅3個月時間就成功進行EUV微影、這是前所未見的」。小池淳義表示,在試製2奈米GAA電晶體後、是在7月10日確認了能正常運作、「這是突破性的成果」。

據報導,Rapidus此次展示的晶圓僅具備部分必要功能,Rapidus將進一步改善電晶體性能、目標在今年內完成研發。而試製品若能展現如預期的運算能力和電力性能的話、將有助於吸引客戶。Rapidus將在今年度內提供晶片設計所必要的PDK最新版本給潛在客戶,潛在客戶將能根據PDK評估Rapidus的技術能力。小池淳義表示,「客戶名單將在2025年底明朗」。

小池淳義指出,為了進行量產、「正一步一步進行周密的規劃和準備、以實現良率目標」。

日經新聞18日報導,Rapidus上述活動雖稱為「客戶活動」,但與會者大多是合作企業、海外大型潛在客戶有限,而Rapidus需正視此現實,有3大問題需克服,即開拓客戶、量產、資金調度。也就是說,Rapidus要藉由提升試製品、PDK性能來吸引客戶,並提高量產規模和良率,靠著實際業績來吸引民間資金流入、擺脫對政府的依賴。

據美國調查公司Omdia估算,Rapidus以12吋晶圓換算的現行產能約月產7,000片、量產時將增加至2.5萬~3萬片左右。而台灣台積電(2330)主力工廠預估達10萬片以上、在規模上Rapidus遠比不上。 台積電預計在2025年下半年量產2奈米、且計劃在2028年量產次世代1.4奈米,而三星電子也將在今年內量產2奈米。

Rapidus設立於2022年8月,由豐田汽車、Sony、NTT、NEC、軟銀、Denso、鎧俠、三菱UFJ等8家日企共同出資73億日圓設立。

為了實現2027年量產2奈米晶片的計畫、Rapidus預估需要約5兆日圓資金,而日本政府雖已決定對Rapidus援助約1兆7,200億日圓、且計劃在2025年下半年出資1,000億日圓,不過仍有逾3兆日圓的資金缺口。

Rapidus社長小池淳義4月初接受日媒採訪表示,作為晶圓代工的潛在客戶、「正和40-50家進行協商」。小池淳義未提及潛在客戶的具體企業名稱、但表示「正和被稱為GAFAM的美國科技巨擘以及設計AI晶片的新創進行洽談」。

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本文授權轉載自:MoneyDJ

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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
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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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