AI從模型訓練一路擴展至推論、代理式AI、邊緣AI及實體AI，運算需求並非前後取代，而是不斷向上疊加，也讓晶片產業下一階段的競爭，逐漸從「算得多快」轉向「每一瓦電能算多少」。應用材料（Applied Materials）今（3）日於SEMICON 2026舉辦技術分享會並指出，功耗、資料搬移及散熱已成為AI系統持續擴張的主要瓶頸，未來必須同步推進先進邏輯、DRAM與HBM，以及先進封裝三大領域的3D微縮，才能持續提升AI能源效率。記者黃仁杰／台北報導

AI從模型訓練一路擴展至推論、代理式AI、邊緣AI及實體AI，運算需求並非前後取代，而是不斷向上疊加，也讓晶片產業下一階段的競爭，逐漸從「算得多快」轉向「每一瓦電能算多少」。應用材料（Applied Materials）今（3）日於SEMICON 2026舉辦技術分享會並指出，功耗、資料搬移及散熱已成為AI系統持續擴張的主要瓶頸，未來必須同步推進先進邏輯、DRAM與HBM，以及先進封裝三大領域的3D微縮，才能持續提升AI能源效率。

應用材料公司集團副總裁暨台灣應材總裁余定陸表示，AI發展從訓練模型、推論、代理式AI一路走向實體AI，各類工作負載並不是依序汰換，而是持續疊加，因此背後的運算與能源需求也同步快速增加。

[caption id="attachment_275215" align="aligncenter" width="1477"] 余定陸表示，AI發展從訓練模型、推論、代理式AI一路走向實體AI，各類工作負載並不是依序汰換，而是持續疊加。（圖／記者黃仁杰攝）[/caption]

余定陸指出，AI運算最核心可拆成運算與資料傳輸。尤其資料搬移必須做到「速度更快、距離更短、耗能更低」，這也正是半導體技術接下來必須解決的問題。相較新增發電設施往往需要漫長建設時間，透過晶片與系統架構改善能源效率，已成為產業不得不面對的方向。

AI晶片不只拚效能 「每瓦Token數」成新指標

應材技術策略副總裁Sree Kesapragada指出，隨著AI系統規模擴大，晶片封裝內部需要進行大量運算，同時在記憶體與處理器之間搬移龐大資料，不僅消耗電力，也產生大量熱能，因此「功耗與系統散熱」已成為AI擴張最主要的兩項瓶頸。

過去晶片產業追求的是單純效能，如今AI系統設計者更關心的是每瓦功耗所能處理的Token數，也就是將運算效能與能源消耗放在一起衡量。

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應材認為，要解決這項問題，創新必須回到半導體晶片層級，並同時推進先進邏輯、先進記憶體與先進封裝。按照應材的技術路徑，包括電晶體、DRAM、HBM及AI系統整合持續朝3D架構發展，未來約15年間，整體能源效率有機會累積提升約1萬倍。

GAA、背面供電接棒 邏輯晶片進入3D微縮

在先進邏輯方面，應材點出兩項主要架構轉折。首先是電晶體從FinFET進一步轉向環繞閘極（Gate-All-Around，GAA），透過閘極從更多方向包覆通道，在元件持續微縮的同時提升控制能力，並降低操作電壓與功耗。

另一項則是背面供電網路（Backside Power Delivery Network）。過去訊號線與供電線路均位於晶圓正面，隨著電晶體密度提升，布線愈來愈複雜，也限制電源線寬度並增加電阻。將供電線路移往晶圓背面，可把訊號與電源分開，降低互連電阻，也讓晶片設計擁有更高彈性。

不過，GAA與背面供電也意味著製程步驟、材料種類及介面數量同步增加，電阻、電容以及製造變異控制難度都隨之上升，製程容忍範圍也變得更窄。這也是材料沉積、蝕刻、改質與整合技術重要性持續提高的原因。

資料顯示，未來幾年先進邏輯製程預估將占整體邏輯晶圓代工資本支出的五成以上。

AI重塑DRAM 邏輯晶片技術開始「下放」記憶體

除了提升運算核心效率，降低資料從記憶體搬往邏輯晶片所消耗的能源同樣重要。

應材指出，AI正在改變DRAM技術演進方向，包括低電阻互連、新材料與更高效能的電晶體等原先在先進邏輯領域發展的技術，正逐步導入先進DRAM。

部分邏輯晶片早在10至15年前導入的材料及電晶體技術，如今開始進入記憶體製程，目的就是提高速度、降低互連電阻，並減少記憶體與運算晶片間資料搬移的能源成本。應材預估，未來DRAM製程設備支出將達NAND的兩倍以上，反映AI與HBM帶動的記憶體投資結構轉變。

先進封裝進入「樂高時代」 散熱、翹曲與良率都是難題

當邏輯與記憶體分別完成升級後，最終仍必須透過先進封裝整合。

Sree Kesapragada形容，目前客戶正在將不同晶粒如同「樂高積木」般排列組合，尋找能源效率更高的AI系統架構，因此先進封裝正處於快速變化階段。

[caption id="attachment_275217" align="aligncenter" width="1477"] Sree Kesapragada形容，目前客戶正在將不同晶粒如同「樂高積木」般排列組合，尋找能源效率更高的AI系統架構。（圖／記者黃仁杰攝）[/caption]

其中第一項關鍵是互連技術。資料不只需要在2D平面上的不同晶粒之間移動，也要透過微凸塊、混合鍵合及TSV等技術，在垂直方向進行高速傳輸。應材正將過去用於晶圓前段製程的CVD、PVD、CMP及電鍍等能力延伸至先進封裝。

第二項則是晶粒堆疊與混合鍵合，目標是在晶粒對晶粒或晶圓對晶圓整合時維持足夠高的良率。

第三項則是製程控制。先進封裝使用的往往已是完成製造、價值高昂的已知良好晶粒（Known Good Die），一旦在最後封裝階段損壞，經濟損失遠高於一般製程，因此光學、電子束乃至X光檢測的重要性同步提高。

傳統散熱已不夠 新材料開始進入AI封裝

當更多邏輯與記憶體晶粒被塞入同一封裝，熱管理也成為另一項材料工程挑戰。

應材指出，傳統只從封裝頂部進行冷卻的方式逐漸不足，產業需要新的熱管理材料，從封裝內不同介面把熱能導出，因此應材正開發新的材料及相關整合製程。

另外，隨著金屬層持續堆疊於有機基板或中介層上，封裝翹曲也可能進一步影響良率。業界開始尋找能從晶圓背面沉積介電材料等方式，在進入封裝前先補償翹曲。

另一方面，為整合更多運算、記憶體與互連元件，客戶也開始探索更大尺寸的面板級封裝。應材表示，公司過去在顯示器設備累積的大面積CVD及電子束等技術經驗，正逐步被移植至面板級先進封裝。

半導體創新等不起15年 應材押50億美元EPIC中心

然而，真正讓AI晶片面臨壓力的並不只有單一製程技術，而是「創新速度」。

應材指出，過去一項重大半導體技術從大學研究、論文發表、設備開發、客戶共同驗證，最後走進量產，往往需要10至15年。但AI能源效率問題已無法再等待另一個10至15年的研發周期。

為此，應材投資50億美元打造設備與製程創新暨商業化（Equipment and Process Innovation and Commercialization，EPIC）中心，希望把晶片製造商、設備業者、材料供應商、學術及研究機構拉進同一平台，在更早階段共同開發。應材預期，透過這項模式，可讓技術從創新走向商業化的時間縮短一半以上。

余定陸表示，應材的策略並非單純提供一台設備，而是利用跨越多項製程技術的產品布局，同時進行不同製程與材料開發，避免傳統「A做完才能做B、B完成再做C」的線性開發模式。

他強調，沒有任何一家企業能單獨解決AI能源效率問題。從晶片設計、材料、設備、基板到製造端都必須共同參與，而台灣同時具備先進晶圓製造與先進封裝聚落，正處於這波AI晶片架構轉變的核心。

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熙特爾新能源攜手技鋼科技，推出能源管理系統與AI技術整合等預測功能，能即時識別電力品質事件並預測下一秒的用電需求。

記者／孫敬 Archer Sun

儲能系統大廠熙特爾新能源，攜手技嘉集團旗下子公司技鋼科技於《2024台灣國際智慧能源週》，共同推出能源管理系統（EMS）與AI技術整合等預測功能，能即時識別電力品質事件並預測下一秒的用電需求，從而優化電力品質，提升整體能源效率。

延伸閱讀：綠電客戶又多半導體大廠 雲豹能源明年轉供量上看4.5億度

熙特爾指出EMS與AI整合後對再生能源有更大發展性

熙特爾表示，展會中展示的EMS技術在結合AI預測功能後，可實現對能源需求的精準預測及智能調度，經實測後觀察，在整合風能與太陽能等波動性再生能源的過程中，EMS技術展現了其極高的靈活性與準確性。

進一步了解AI運算背後的原理發現，熙特爾藉由技鋼新發表的G593-SD1水冷伺服器，搭載8張NVIDIA H200 AI加速器實現了這個可能性，這顯示出技鋼的AI運算平台在熙特爾的能源管理平台發揮了關鍵作用。

「利用G593-SD1強大的AI運算能力，技鋼協助熙特爾實現毫秒級的用電需求預測；AI預測功能不但大幅提升電網的反應速度與調節精度，使EMS得以快速應對變化即時做出反應；結合液冷技術，G593-SD1還有效降低能耗，實現穩定且讓客戶信賴的作業環境。」技鋼業務副總王俊民補充道。

技鋼於2023年由技嘉科技分拆獨立，從事數位轉型所需的底層架構產品研發，涵蓋資料中心到邊緣的運算設備，專注於提供HPC和AI運算等新興工作負載所需的伺服器。

熙特爾與技鋼合作，提升電力穩定性及能源利用效率

從熙特爾AI模型的應用來看，技鋼與熙特爾的系統可以即時識別電力品質事件，如電壓波動或諧波等問題，並基於預測的用電需求進行電力品質的即時優化。精準的識別與調整不僅能改善電力穩定性，還能確保系統在負載均衡方面的高效運作，特別是在AI的精確需求預測，負載均衡策略可以實現最佳化的調度，有效提高電網的整體運行效率。

實務案例中，熙特爾可提供各類型運算機房及資料中心提供可靠的電源管理解決方案，自家的恆有源技術，透過即時的需求預測與負載均衡，配合技鋼的高效能運算設備，可以確保對客戶的持續電源供應與優化管理，降低電力中斷風險，提高數位時代基礎架構的穩定性。

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講到資料中心，說地板是資料中心最有趣組成部分之一可能聽起來很奇怪，畢竟，樓層（數據中心設施內人員和設備所站立的地方）通常不會受到太多關注......

作者：Howie Su（產業分析師）

「樓層」如何影響資料中心效率？

講到資料中心，說地板是資料中心最有趣組成部分之一可能聽起來很奇怪，畢竟，樓層（數據中心設施內人員和設備所站立的地方）通常不會受到太多關注，更多關於資料中心建築的討論往往更集中在「空調系統」和「電力容量」等地方，但對於業者倒是有充分的理由密切關注資料中心樓層設計，通常，設計地板的方式以及用於建造地板的材料對能源效率、設備可靠性等的影響比多數人想像的要大。樓層在資料中心的許多方面都發揮著關鍵作用， 而不僅僅是因為它們提供可供設備放置的平坦表面。以下是樓層影響資料中心營運的所有關鍵方式。

一、冷卻和能源效率

資料中心樓層設計和材料可以顯著影響多餘熱量從伺服器機架移除的效率，散熱材質的地板會吸收伺服器和其他設備輸出的部分熱量，從而減少資料中心散熱所需的能量。出於這個原因，高架地板成為資料中心流行的地板設計，高架地板設計意味著在建築物主樓層上方兩到三英尺處建造一個平台，主樓層通常是單層資料中心設施中的混凝土板。主地板和活動地板之間的空白空間可用於在機架下方循環冷空氣。另一種地板方法是在嵌入混凝土板的管道內循環冷凍水，並將其用作資料中心的主要表面。這種方法不太常見，但它具有更高的能源效率的優點，因為冷凍水循環所需的能量較少，並且與透過管道系統循環冷凍空氣的系統不同，冷凍水系統不會造成洩漏問題。

二、電纜放置空間

高架地板在資料中心受歡迎的另一個主要原因是它們為運行電源和網路電纜提供方便的空間，如果業者能夠將大部分電纜鋪設在地板下，則可以使您的主資料中心空間更加整潔且更易於存取。當然，如果直接在平板地板上安裝設備就就無法獲得這種能力。

三、資料中心建置成本

資料中心樓層越複雜，建置資料中心的總成本就越高。如果想要節省資料中心建築成本，板式地板可能是最便宜的選擇，高架地板的成本較高（在資料中心地板上方建造這些管道和電纜管道的成本通常更高）。此外，透過將一些暖通空調和佈線基礎設施移至地板下方，高架地板可以增加設施內可用於伺服器機架的總佔地面積，從而提高資料中心建設的投報率。

四、設備可靠性

資料中心的地板似乎不會對資料中心託管的設備構成重大威脅，但如果它產生靜電累積，導致影響伺服器或其他設備的損毀，靜電並不是一個巨大的風險，在大多數情況下，伺服器機架的設計目的是使設備免受靜電影響，但這仍然是規劃資料中心地板時需要考慮的因素，業者能夠過用消散靜電的材料覆蓋地板。

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現今大多數，約90%商用太陽能電池板都是矽基，因為這是一種相對經濟實惠的選擇，而且矽基太陽能電池板能夠使用長達 …

現今大多數，約90%商用太陽能電池板都是矽基，因為這是一種相對經濟實惠的選擇，而且矽基太陽能電池板能夠使用長達25年，也不需經常保養，不過效率很少能超過20%到25%。於是科學家研發出鈣鈦礦太陽能電池板，成本更低且效率約達25%，但鈣鈦礦太陽能電池板又容易因水分、熱度、光線和其他因素而分解。

科學家不斷尋找提高太陽能電池板穩定性、耐用度和效率的辦法，最後得出的答案是利用茄紅素，也就是番茄色素。這是一種天然的抗氧化劑，能附著在太陽紫外線輻射產生的自由基並引發化學效應，使其更加穩定。科學家也假設茄紅素能降低鈣鈦礦太陽能電池板因紫外線引發的分解情形，增加耐用度。而經過測試，研究人員發現茄紅素鈍化鈣鈦礦結構的晶界，提升結晶度和透明度同時降低電子陷阱密度，增加電池板強度，效率也從20.57%提升到23.62%。

在這之前，2021年4月時香港城市大學將二茂鐵(ferrocene)加進鈣鈦礦太陽能電池中，將效率也提升至25%。同年9月，荷蘭科學家創造出四接點反式鈣鈦礦-矽堆疊型太陽能電池，從可見光、紅外線光譜(透過矽太陽能電池)與紫外線光譜(透過鈣鈦礦太陽能電池)汲取能量，效率甚至可達30.1%。(譯者/Elisa)

原文出處：https://interestingengineering.com/innovation/lycopene-solar-panel-efficiency

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