台積電加入應材EPIC中心!三星、美光都入列,共研平台如何縮短晶片開發週期?
台積電加入應材EPIC中心!三星、美光都入列,共研平台如何縮短晶片開發週期?

應用材料公司於12日宣布與台積電建立新夥伴關係,雙方將於應材位於矽谷的EPIC中心合作,共同推動材料工程、設備創新與製程整合技術的發展,致力提升從資料中心到邊緣裝置的能源效率表現。

應材表示,這項合作將聚焦先進邏輯微縮面臨的關鍵挑戰,包括在先進邏輯節點持續改善功率、效能與面積表現,開發新材料與下一代製造設備,並透過製程整合方法,支援日益複雜的3D電晶體、互連結構與垂直堆疊架構。

應材總裁暨執行長迪克森(Gary Dickerson)表示,應材與台積電的合作奠基於超過30年的合作關係,雙方將透過EPIC中心匯聚團隊,加速技術開發,以因應晶片製造藍圖中日益複雜的挑戰。

台積電執行副總經理暨共同營運長米玉傑則表示:「半導體元件架構隨著每一新世代演進,對材料工程和製程整合的要求持續提高。面對AI帶來的全球性挑戰,整個產業需要攜手合作。應材的EPIC中心提供了絕佳的協作環境,加速下一世代技術的設備與製程就緒。」

應材EPIC中心是什麼?為何台積電要加入?

EPIC全名為「設備與製程創新暨商業化(Equipment and Process Innovation and Commercialization)中心」,位於美國矽谷,設有18萬平方英尺以上的先進無塵室空間,預計今年投入營運。

應材表示,該中心的資本支出將隨客戶專案展開逐步增加至約50億美元,並稱這是美國史上最大規模的先進半導體設備研發投資。

應材將EPIC中心定位為「半導體製程技術與製造設備的共同研發設施」,目標是縮短突破性技術從早期研發到全面量產的時間。應材指出,相較傳統晶片開發多採分工串接、階段式推進,完整開發週期可能長達10至15年;EPIC模式則希望透過平行開發、敏捷交接,以及讓生態系更早接觸下一代製程,大幅縮短技術從研發走向商業化的時間。

對台積電而言,加入EPIC中心的意義,在於能更早接觸應材的研發技術組合與下一代設備,加快學習週期,並在安全的合作環境中,加速下一世代技術導入量產。換句話說,這次合作不只是單純的設備供應關係,而是把晶圓代工廠、設備商與製程研發團隊拉到更早階段,共同開發先進製程所需的材料、設備與整合技術。

不只台積電,三星、美光、SK海力士也加入EPIC生態

台積電並不是唯一加入應材EPIC中心的半導體大廠。應材今年2月宣布三星將加入EPIC中心,為創始成員;在記憶體領域,EPIC中心也已與美光、SK海力士建立合作,開發AI與高效能運算所需的下一代記憶體技術。

EPIC的合作對象也不限於晶片製造商。應材4月宣布,半導體測試設備商Advantest將成為EPIC平台創新夥伴。應材也將亞利桑那州立大學、倫斯勒理工學院與史丹佛大學納入EPIC中心首批研究夥伴,讓學術團隊與應材科學家、工程師合作,讓學術研究更快進行迭代、驗證。

從晶片製造商、記憶體大廠,到測試設備商與學研機構,應材正在把EPIC中心打造為先進半導體生態系的共同開發平台。應材表示,EPIC中心未來將成為全球規模最大、技術最先進的半導體製程技術與製造設備研發合作中心。

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關鍵字: #台積電(tsmc)
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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