台積電2奈米製程正式量產,高雄、新竹為生產基地!一張圖看懂台積電技術演進
台積電2奈米製程正式量產,高雄、新竹為生產基地!一張圖看懂台積電技術演進

台積電近日於官網低調更新資訊,指出2奈米(N2)製程技術已如期於2025年第四季開始量產,產線主要位於新竹寶山二十廠與高雄二十二廠。

台積電表示,台積公司N2技術將成為業界在密度和能源效率上最為先進的半導體技術;首度採用奈米片(Nanosheet)電晶體結構,將提供全製程節點的效能及功耗的進步,以滿足節能運算日益增加的需求。

台積電董事長暨執行長魏哲家在10月法說會中表示:「N2製程進展順利,預計將於本季稍晚進入量產,目前良率表現良好。」他也指出,隨著智慧型手機與高效能運算(HPC)AI應用帶動,預期2026年的量產爬坡速度將更快。

台積電技術演進表
台積電邏輯製程技術演進表,目前已順利量產二奈米。
圖/ 台積電

2奈米改採奈米片電晶體,首度使用GAAFET架構

台積電2奈米(N2)製程的一大技術重點,在於首度導入GAAFET(Gate-All-Around FET,環繞閘極場效電晶體)架構的奈米片電晶體技術。

imec電晶體結構演變
電晶體構造的空間設計逐步走向立體堆疊,目前2奈米多半採用GAAFET技術,未來將會採用堆疊度更高的CFET。
圖/ imec

GAAFET架構是什麼?

GAAFET的特徵,是讓閘極從四周包覆電流通道,相較過去的平面型、三面FinFET(鰭式場效電晶體)電晶體結構,四面環繞的結構能夠更有效控制電流。台積電指出,第一代奈米片技術可在全製程節點上,同步帶來效能與功耗的進步。

在實際效果上,台積電表示,相較前一代3奈米製程,2奈米在相同功耗下速度可提升10%至15%,在相同速度下,功耗可降低25%至30%。台積電指出,他們同時發展低阻值重置導線層與超高效能金屬層間電容,以持續提升2奈米製程的效能表現。

台積電預估,2奈米製程在前2年的產品設計定案(tape outs)數量,將高於3奈米的同期表現,應用在超級電腦、行動裝置、雲端資料中心等領域。

延伸閱讀:看懂台積電的武林:從「一騎絕塵」到多方圍獵,2奈米決戰在2大關鍵

競爭者三星、英特爾進度如何?

在台積電2奈米量產之際,主要競爭者三星電子與英特爾也持續推進新一代GAAFET架構製程。英特爾的GAAFET技術命名為RibbonFET,三星則稱為MBCFET(Multi-Bridge Channel FET),三者在技術路徑上皆屬於「閘極全包覆」架構,概念與奈米片電晶體大致相近。

三星與英特爾的GAAFET
英特爾與三星的GAAFET製程示意圖。
圖/ 三星、英特爾

二奈米進度方面,韓國媒體《首爾經濟日報》報導,三星正與AMD洽談,討論以三星第二代2奈米製程代工AMD設計的晶片,預計最快於明年1月左右確認是否簽署正式合約。若三星製程通過AMD的效能驗證,將提高AMD採取「雙代工策略」的可能性,未來除台積電外,也可能將部分產品交由三星生產。

《路透社》指出,輝達近期曾測試是否採用英特爾二奈米18A製程生產晶片,但後續喊停。對此,英特爾發言人回應表示,18A製程進展順利,市場對下一代14A製程也持續展現高度興趣,但目前尚未公布具體量產時程與客戶名單。

根據市調機構TrendForce,2025 年第三季全球晶圓代工營收市占中,台積電仍以71%穩居第一。

邁向埃米級製程,A16導入背面供電架構

在2奈米順利量產之後,台積電下一步將邁向「埃米級」製程。台積電表示,A16製程結合奈米片電晶體,並導入創新的超級電軌(Super Power Rail,SPR)解決方案,預計於2026年量產。

SPR的核心差異,在於將供電線路由晶圓正面移至背面,以釋放正面佈線空間,進一步提升邏輯密度與效能,同時降低壓降,改善供電效率。台積電也指出,其獨特的背面接面(Back side Contact)技術,能在背面供電架構下,維持與傳統正面供電相同的閘極密度、布局彈性與元件寬度調節能力。

台積電指出,相較於N2P製程,A16在相同工作電壓下,速度可提升8%至10%,在相同速度下,功耗可降低15%至20%,晶片密度最高可提升至1.10倍,特別適用於高效能運算產品。

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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

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

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

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,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。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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