AI 應用晶片越來越耗能，imec 應用新技術降低耗能衝擊
在全球地緣政治與經濟不確定性日益加劇之際，創新將是驅動經濟繁榮的關鍵，而人工智慧 （AI） 正是核心動力。然而，AI 的加速發展導致運算需求快速成長，伴隨而來的能源消耗爆炸性增加，這顯然成為關鍵問題。
而儘管演算法創新能減少算力需求，且大型語言模型單純增加算力與數據的效率正在減緩。比利時微電子研究中心 （imec） 總裁兼執行長 Luc Van den hove 預期，AI 將加速普及，特別是未來更異質化、代理型與實體型的 AI 浪潮將會持續推動對龐大運算能力的需求，因此提升運算能效至關重要。
Luc Van den hove 在 2025 Semicon Taiwan 的大師論壇中表示，當前半導體業界正聚焦於運算密度、電源管理和記憶體瓶頸三大核心挑戰，並提出一系列突破性解決方案。首先在運算密度方面，摩爾定律的延續將依賴高數值孔徑極紫外光 （High-NA EUV） 微影技術，預計可推動未來二十年的幾何微縮。為彌補幾何微縮的減速，業界積極利用 3D 以透過 CFET 概念垂直堆疊電晶體，以及多層晶片堆疊 （CMOS 2.0），將不同功能晶片層堆疊，每層優化製程，大幅擴展 CMOS 路線圖。最終，透過 3D 異質整合 （先進封裝），構建比單一晶粒更龐大的運算單元，全面提升運算密度。
另外，在突破千瓦級功耗極限上，AI 晶片的功耗巨大，常超越千瓦，其供電與散熱，特別是 3D 堆疊中的熱點管理，是巨大挑戰。解決方案包括技術設計優化及直接液體浸入式冷卻等高效散熱技術。至於，重塑資料流動方面，AI 晶片大部分時間與能源耗費在資料移動上。因此，將大量記憶體整合在邏輯處理區域附近，透過 3D 堆疊實現，並整合如垂直賽道記憶體晶片等新型記憶體。系統層面將優化記憶體階層，整合更多運算單元至記憶體堆疊 （AGM 記憶體）。晶片間的兆位元連接將利用共封裝光學互連及主動式矽光子中介層晶片，大幅提升頻寬。
Luc Van den hove表示，晶片設計正從傳統 2D 轉向全 3D 優化，結合 CMOS 2.0 概念，可望誕生軟體重構的新架構。這需要演算法、晶片架構和技術平台同步突破，並強調硬體軟體協同設計。其中，新運算概念也取得突破。Imec 已展示超導低溫電子學的可擴展性，有望將整個資料中心縮小 2,000 倍，功耗降低 100 倍。在量子運算方面，已在量子位元微縮與整合取得進展，開發獨特的量子後端架構，為實現大規模量子位元系統奠定基礎。
Luc Van den hove 強調，當前 AI 的積極影響已經展現在各領域，如在健康方面，imec 利用奈米和微流控技術，在 3D 晶片上培養人體血腦屏障，精準測試藥物，提高腦部疾病治療效率，為 AI 藥物發現提供模型。而在行動領域，AI 推動自動駕駛，imec 正透過自動駕駛晶片計畫，開發高效、可靠的晶片級集中式運算平台，加速產業創新。
為支持這些突破，imec 正進行大規模研發基礎設施擴建，投資 25 億歐元，將產能翻倍，新增百餘台尖端設備，包括 ASML 的下一代 High-NA EUV 機台。此擴建獲歐盟委員會、CHIPS 法案、丹麥政府及工業夥伴支持。面對晶片產業的挑戰與機遇，業界必須擁抱顛覆性創新、優先合作並促進開放與透明，共同推動 AI 時代的創新引擎全速運轉。
(首圖來源：科技新報攝)