「美國將重返領導！」新創Substrate挑戰ASML商模：50人團隊，如何造出平價款EUV曝光機？|數位時代 BusinessNext

目標打倒ASML！企圖將曝光成本減半

報導指出，Substrate的投資陣容強大，包括PayPal、Palantir共同創辦人彼得・蒂爾（Peter Thiel）旗下的Founders Fund（創辦人基金）、一級創投General Catalyst，以及In‑Q‑Tel（美國政府非營利投資機構）。公司現有逾50名員工，多來自IBM、台積電、Google、Applied Materials（應用材料）與美國國家實驗室等。

Substrate宣稱，旗下製程設備皆為自行研發並生產，並將以粒子加速技術重新定義晶片曝光（Lithography，光刻／曝光）流程。 據悉，其機器以高速粒子束處理晶圓上極微尺寸線路的製程步驟，主張能克服傳統EUV路線的瓶頸，進而在高階處理器製造環節提供替代選項。

Substrate備受矚目的原因在於，目前全球最先進晶片的量產設備幾乎仰賴ASML的EUV與High-NA EUV系統，而台積電等晶圓代工龍頭是這些設備的核心使用者。

Substrate的策略，是以新型曝光機切入此高壁壘市場；若其粒子加速方案真能達到甚至超越現行EUV在解析度、疊對精度與產能表現，將直接影響尖端製程路線圖與設備採購結構。

此舉不僅挑戰ASML的技術優勢，也可能為代工與IDM（整合元件製造）在先進節點（如2nm、1.x nm）帶來新的工藝選擇，牽動上游材料、光罩設計與下游高效能運算（HPC）與AI晶片的產品時程。

Substrate表示，目前已解決「技術上最棘手的難題」，把突破點鎖定在「曝光精度」與「產能」兩大指標，欲讓製造商在成本與良率上取得競爭優勢。

總體而言，Substrate的願景在於：透過自家設備將半導體製程中的曝光成本減半，藉此在美國本土建立先進晶片製造產線、降低對海外供應鏈的依賴，並重奪半導體製造的主導權。

三年內造出供應鏈？時程遭質疑過於激進

依據《華爾街日報》報導，業界普遍認為先進曝光技術的研發與量產門檻極高。ASML投入約25年、逾100億美元（約新台幣3067億元），才讓EUV微影技術大規模導入；單機售價超過3.5億美元（約新台幣107億元），主要客戶為台積電與英特爾（Intel）。

報導並引述不具名專家指出，要在更大晶圓面積維持同等精度並實現高速曝光，往往需要十年級距的技術累積；中國業者多年嘗試突破相關瓶頸，仍受限於工藝與供應鏈。

針對外界對技術門檻的疑慮，Substrate提供奈米級印刷圖像以佐證性能，但外界對其三年內建成複雜且資本密集的半導體供應鏈抱持保留，認為其2028量產時程偏「激進」。

此外，Substrate提出以「數十億美元」資本支出建廠的構想，遠低於今日動輒200億美元以上的先進晶圓廠建置成本，亦引來可行性質疑。

半導體界的Tesla？Substrate有望顛覆產業結構

Substrate倡議的垂直整合路線，與半導體產業近半世紀的全球分工模式相左。報導引述產業人士指出，在高研發、高資本支出的大型製造業中，將設計、設備到量產全握於一家公司，難以長期維持財務與技術韌性。不過若成功，Substrate將有助於美國在地製造與供應鏈安全，也符合川普政府的政策方向。

報導指出，在拜登政府期間，Substrate曾與CHIPS研發辦公室接觸，但部分官員認為其計畫難以實現。Proud於2019年取得美國籍，並表達希望遏止中國在半導體的進展；若其技術與商業模式落地，有機會如Tesla、SpaceX般，以解決艱難工程問題並掌控製造流程來重塑產業結構。

Proud強調：「我們想大幅增加晶圓的數量；我們認為需求會存在。」

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

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用 AI 提速，回應高頻、快節奏的營運需求

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這種高頻的營運節奏不僅極具挑戰性，還容易使團隊感到疲憊。因此，浪LIVE 開始思考如何利用 AI 來提升文章產出與活動企劃的效率，而 NAVI 正是思考後的最佳解答。

應用場景1：文章產製，不再從零開始

吳炳鈞進一步說明，網創資訊如何協助浪LIVE 將 NAVI 應用於文章產製與活動企劃。

先就文章產製來看，網創資訊將浪LIVE 過往累積的大量文章匯入 NAVI，由系統學習品牌文章的語氣與編排方式，及不同編輯的寫作風格並加以分類。之後，編輯只要提供採訪逐字稿或相關素材，並指定想要的文章風格，NAVI 便可依此生成初稿，再由編輯進行調整與潤飾，大幅加快整體產出速度，也讓編輯可以將更多心力投入內容品質的把關與主題發掘，用快速更新而主題有趣的文章，吸引會員持續留在平台。

吳炳鈞強調，NAVI 不是憑空寫文章，而是根據企業過去累積的內容與規範來生成，這樣的產出結果，才會更貼近原本的品牌風格與實際需求。更重要的是，網創資訊還能根據客戶使用情境進行客製化調整。例如，NAVI 可以整合圖片和文字，生成一篇圖文並茂的文章，並同步輸出對應的 HTML 程式碼，浪LIVE 編輯只需貼至後台系統，就能完成上稿作業，不必再花費大量時間去調整版面配置。

應用場景2：活動規劃，從歷史經驗找出新玩法

再就活動規劃來看，網創資訊同樣先將浪LIVE 的歷史活動範本、禮物清單與獎勵機制導入 NAVI，由系統學習營運團隊在發想活動時的思維脈絡，之後，團隊成員只要輸入關鍵字，NAVI 就能建議相應的活動方式與獎勵組合，作為活動規劃時的參考。

黎欣捷認為，NAVI 就像一位資深顧問，不僅提供更多元的視角與玩法建議，縮短活動規劃所需的時間和心力，也能即時調閱過往經驗，協助團隊跳脫個人思考盲點，避免重複規劃過去已經做過的活動內容。

吳炳鈞進一步以禮物清單為例，說明 NAVI 帶來的效益。浪LIVE每一檔活動都需要重新設計禮物或做不同的組合搭配，因此資料庫已累積上百種不同類型的禮物，這使得團隊成員在規劃活動時，常常要花很多時間去發想新禮物或搜尋資料。而在導入NAVI後，系統可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議，協助團隊在規劃新活動時，更有效率地運用既有資源。

不只生成內容：NAVI 三大特色，讓 AI 真正嵌入企業流程

在資料管理與內容生成外，網創資訊也從企業管理需求出發，規劃出以下 3 大系統特色，使 NAVI 得以真正融入企業的營運流程中。

第一，NAVI 支援至少 20種大型語言模型，能因應不同使用需求，處理文字、圖片、音訊和影片等多種形式的內容。第二，系統可部署於私有雲或地端環境，讓資料能留在企業內部，降低被外部 AI 模型使用的疑慮。第三，整合 AD 身份驗證與授權機制，可依部門和角色別去設定資料存取權限，確保 AI 在回應問題或產生內容時，只會引用該使用者可存取的資料範圍，避免誤用或資料外洩的風險。吳炳鈞補充，由於系統可進行部門切割，也能進一步統計各單位的使用量，方便企業進行內部成本分攤與管理。

「企業需要的是能嵌入流程的 AI，而不是只會回答問題的工具。」吳炳鈞指出，因此 NAVI 一開始就定位在企業知識管理系統，從而發展上述系統設計。近年來，因應 AI Agent 趨勢，網創資訊亦將相關概念融入 NAVI，使系統具備更高的主動性，能依任務需求串接不同資料庫與內部系統，協助使用者完成特定工作流程。

未來，網創資訊將持續與浪LIVE 深化合作，逐步導入更多內容至系統中、拓展更多應用場景。也期待在與客戶合作的過程中，共同發掘更多具體的應用靈感，並視需求開發對應功能，持續放大知識與經驗的價值，讓技術不只停留在工具層次，而能真正轉化為企業成長的動能。