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搜尋「AI晶片」,共 543 筆

隨著科技自主能力成為國安與經濟的必要利基,各國強化戰略產業自主與重塑供應鏈韌性刻不容緩。工研院產科國際所今(6)日舉行「眺望2027產業發展趨勢研討會」系列全球市場展望場次。工研院產科國際所副所長林志勳指出,科技主權競爭與AI擴張正改寫全球…

2026 年,波斯灣動盪與荷莫茲海峽封鎖危機,讓全球產業上游與中東能源、電子化學材料之間的脆弱紐帶無所遁形。對佔據全球先進制程關鍵地位的臺灣半導體產業而言,這場危機促使業界重新審視「供應鏈多維度韌性」與「在地化供應」的重要性;國際電子化學大…

人工智慧應用從模型開發走向大規模商業部署,如何建立自主、可控且能持續擴展的 AI 運算基礎設施,已成為各國發展主權 AI 的重要課題。耐能智慧(Kneron)已與台灣迪維科(Taiwan Spark,以下簡稱「迪維科」)及東南亞合作夥伴完成…

AI基礎設施建置持續擴大,半導體供應鏈競爭由GPU晶片延伸至IC載板、先進封裝、測試及光學互連。輝達(NVIDIA)宣布攜手日本揖斐電(Ibiden)、韓國三星電機、台灣欣興電子、京元電子、矽品精密及Amkor ,AI晶片供應鏈擴充跨國製造…

AI晶片與高效能運算需求推動半導體封裝朝大型化、高密度與異質整合發展,重布線層(RDL)的線路精度與製造效率,已成為先進封裝設備升級的關鍵。日本Nikon啟動新一代數位曝光系統開發計畫,獲日本新能源產業技術綜合開發機構(NEDO)選定,將挑…

AI把半導體競爭推向一個新的分界。過去業界習慣把先進製程理解為更小的電晶體、更多的曝光層數,今天的系統效能愈來愈取決於GPU、AI ASIC、HBM與各類Chiplet如何被連接、供電、散熱與測試。封裝不再只是晶圓完成後的保護與接腳,而是系…

隨著AI加速器、高效能運算與新一代行動晶片持續提高效能及能源效率要求,半導體先進製程正加速邁向2奈米世代。台積電10月15日公布最新製程進展,2奈米技術已進入量產爬坡階段,第三季占晶圓營收比重達8%,高於第二季的3%,並預期2027年2奈米…

隨著AI晶片朝Chiplet、HBM堆疊及3D先進封裝發展,半導體製程對晶圓潔淨度、表面形貌與精密量測的要求持續提高。半導體設備業者ACM Research與Wooptix近日於SEMICON West揭露最新技術布局,顯示清洗、沉積及晶圓…

未來的智能載具不僅大幅延伸了人類在移動、運輸、巡檢與作業服務的邊界,更成為牽動國防安全與全球「非紅供應鏈」生態系的關鍵中樞。…

隨著生成式AI與高效能運算需求持續擴大,先進封裝已成為提升晶片運算效能與記憶體頻寬的重要技術。格羅方德(GlobalFoundries; GF)近日宣布與台積電簽署多年期、總額20億美元的製造合作協議,將於美國紐約州Malta廠擴充矽中介層…

機器人產業競爭逐步由整機性能延伸至控制晶片、感測器、精密傳動與材料技術等領域,而Physical AI正從機器人動作展示逐步落在實際製造應用。韓國斗山機器人近期推動自主AI晶片與協作機器人整合,並布局高難度工業焊接,反映機器人自主控制與精密…

根據經濟部統計顯示,8月工業生產指數年增23.47%,製造業增加24.61%;其中電子零組件業年增21.68%,積體電路增加24.24%,電腦、電子產品及光學製品業更年增95.72%。主要動能來自AI與雲端資料服務需求,帶動伺服器、交換器、…

Physical AI競爭正從人形機器人本體,延伸至邊緣矽與工業場域控制。處理器業者海光資訊準備推出CPU1000系列新產品,鎖定低功耗、嵌入式與邊緣運算需求,應用涵蓋機器人、機器視覺及智慧製造,意味中國AI晶片競爭開始由資料中心算力向實體…

AI伺服器供應鏈瓶頸正從GPU、HBM與液冷,進一步下沉至MLCC與PCB材料。隨著NVIDIA新一代Rubin平台提高運算效能與功率密度,韓國產業界預估單板MLCC使用量將由GB200約6,500顆提高至Rubin約1.2萬顆,高容量、高…

AI晶片需求持續推升晶圓廠投資,然而半導體擴產的新瓶頸正由曝光機、先進封裝進一步延伸到電力基礎設施。韓國電力公司(KEPCO)日前要求三星電子與SK hynix預付未來五年合計25兆韓元電費,希望用於加速輸電線路及變電站建設,其中三星約20…

AI伺服器市場正從GPU主導走向ASIC、GPU與通用型伺服器並存的新階段。緯穎表示,上半年出貨仍以通用型伺服器為主,但ASIC伺服器本季可追至整體出貨約一半,下一季可望進一步超越通用型產品;GPU伺服器則預計下季底開始出貨,顯示大型雲端業…

AI供應鏈美國在地化正從伺服器組裝向半導體製造上游延伸。而SK海力士正與Intel洽談首次在美國製造記憶體的可能性,其中一項方案是租用Intel俄亥俄州晶圓廠部分產能,另一種可能則是與Intel及希望確保記憶體供應的雲端業者成立合資企業。不…

HBM4將AI記憶體競爭推向更複雜的3D異質整合。除了提高頻寬與堆疊容量,新一代HBM開始把DRAM Stack與Logic Base Die、TSV及先進封裝更緊密整合,製程中的微小Void、Bump異常、Bonding偏移或TSV缺陷,…

AI晶片持續拉升HBM需求,記憶體競爭正在由容量、頻寬與傳輸速度,進一步深入「良率工程(Yield Engineering)」。隨著HBM從8層、12層往16層堆疊發展,TSV、Micro-bump與Bonding結構更加密集,任何單層DR…