同样基于整合理念，也有人将念头动到了内存身上。力积电 (PSMC) 董事长黄崇仁提及，从 1G 到 5G 通信约莫走了四十个年头，数据速度提升了 800 万倍，半导体要飞速追赶，热量与带宽成了最大挑战，加之计算又浪费太多时间在数据进出内存上；反之，即使拥有大容量内存、指令周期却跟不上，就会需要大量缓冲区 (buffer)。为翻转此困境，力晶突破工艺壁垒将逻辑 IC 和内存整合在一个基板上，采用 25nm DRAM 工艺做成名为＂AIM＂的单芯片，特别适用于 5G 和 AI 等特定用途的高速边缘计算，具备以下三大特点。
照片人物：力积电 (PSMC) 董事长黄崇仁
一是省略 I/O、没有带宽顾虑，二是可内嵌四个 CPU 或 MPU 并允许混搭 ARM 和 RISC 架构，四通道合计最高传输率可达 4096 bit/s，三是功耗和成本远低于张量处理器 (TPU) 或智能处理器 (IPU) 等新型 AI 加速处理器。黄崇仁主张，神经网络涵盖输入、计算和储存，DRAM 若没有成功连接处理器就没用，就像人脑有千亿个神经元、需要千兆连接；如果前段 DRAM 故障就会罹患阿兹海默症，若是后段硬盘损坏就是帕金森氏症。他坚信，再好的应用都需要半导体支持，否则都是空谈，并透露正在开发 AI 传感器，可就地计算数据再丢出去，降低负载。
明日工艺重点：MEMS感测
日月光半导体执行长吴田玉接话，工艺关注的不外乎就是密度和功耗，摩尔定律 (Moore's Law) 讲述的只是处理器＋内存的大脑运作，缺少对眼、耳、口、鼻、手的论调，但诸如微机电 (MEMS) 等感测技术才是明日重点。然而，摩尔与泛摩尔没有冲突、而是相辅相成的，因为脑子好，所有感官会更灵光；未来六十年，大脑会继续循摩尔轨迹前行，传感器则将从穿戴外置，转成嵌入在感官或大脑中。他坦言，虽然半导体产业在过去三十年形势大好，几呈同步线性成长，但它其实是很残忍的行业，饼很大、却未必吃得到，只适合＂极端乐观者＂投入。
日月光半导体执行长吴田玉接话，工艺关注的不外乎就是密度和功耗，摩尔定律 (Moore's Law) 讲述的只是处理器＋内存的大脑运作，缺少对眼、耳、口、鼻、手的论调，但诸如微机电 (MEMS) 等感测技术才是明日重点。然而，摩尔与泛摩尔没有冲突、而是相辅相成的，因为脑子好，所有感官会更灵光；未来六十年，大脑会继续循摩尔轨迹前行，传感器则将从穿戴外置，转成嵌入在感官或大脑中。他坦言，虽然半导体产业在过去三十年形势大好，几呈同步线性成长，但它其实是很残忍的行业，饼很大、却未必吃得到，只适合＂极端乐观者＂投入。
照片人物：日月光半导体执行长吴田玉
吴田玉的看法是：工艺升级确会带动营收节奏，但严格来说并非由摩尔定律直接牵引，而是先带动系统发明、为社会创造经济效益和价值并产生大规模量化效益使然；何况，今天的摩尔定律已发生质变！从业者必须先弄清楚日后生意打哪儿来？要在什么时间点切入？今后三十年，有哪些应用可维持十年成长荣景？找对题目、设立愿景，才有机会大啖商机。他认为，将 CPU 与内存绑在一起只是摩尔定律的延伸，不算＂异质整合＂(Heterogeneous Integration, HI)，不须过于执着此道；真正的异质整合须是＂摩尔完全没考虑到的东西＂，且能发挥杠杆作用。
3D 堆栈起飞，＂量子计算＂备受期待
3D 堆栈封装是另一个工艺焦点。旺宏电子总经理卢志远拆解，2D 平面因栅口相距太远，难以控制电流泄漏路径，所以往 3D 鳍式晶体管 (FinFET) 发展，其优势在于：逻辑栅控制较佳，实作可高达 192 层，2014 年后的多层单元 (MLC) NAND 封装多采 3D 立体封装。小芯片 (Chiplet) 模块化是另一值得留意的趋势，不过也有人反其道而行，将整个 300mm 的晶圆做成一个超大芯片，成功率不是零、就是一百，根本没有良率可言；无论尺寸如何，都少不了错误修正 (ECC) 技能相助。此外，卢志远相当看好＂量子计算＂(Quantum Computing) 前景。
3D 堆栈封装是另一个工艺焦点。旺宏电子总经理卢志远拆解，2D 平面因栅口相距太远，难以控制电流泄漏路径，所以往 3D 鳍式晶体管 (FinFET) 发展，其优势在于：逻辑栅控制较佳，实作可高达 192 层，2014 年后的多层单元 (MLC) NAND 封装多采 3D 立体封装。小芯片 (Chiplet) 模块化是另一值得留意的趋势，不过也有人反其道而行，将整个 300mm 的晶圆做成一个超大芯片，成功率不是零、就是一百，根本没有良率可言；无论尺寸如何，都少不了错误修正 (ECC) 技能相助。此外，卢志远相当看好＂量子计算＂(Quantum Computing) 前景。
照片人物：旺宏电子总经理卢志远
IBM 早在 1970～1980 年间，即对超导电性着手研究，随着近日 53 量子位 (Qbit) 的电脑问世，量子计算再度引发关注，台湾大学也正积极筹组＂IBM 量子电脑中心＂。统整专家意见，多只在光电和通信两类半导体器件实施量子点 (Quantum Dot) 超导电路，而建构量子算法须先弄清楚代码，因为每个设备都必须将量子电路映像到量子设备系统，使所有电子设备更接近量子芯片；结合特殊 CMOS 在极低温环境工作可降低传统芯片的严重电阻，对于启用量子电脑的晶体管至关重要，亦是梗阻所在，须仰赖最大数量的门控精确度 (Fidelity) 警告。
＂世界工厂＂成过去式，供应链转趋阵营化
半导体创新风向也吹拂到系统商。为打通电子业上、下游经脉做垂直整合，鸿海集团三年前开始进军半导体领域，以实际行动展现转型＂解决方案提供者＂的决心。S 次集团副总经理陈伟铭表示，受限于工艺，IC 设计须与晶圆厂紧密合作、无法＂为所欲为＂，设计规则已从最初的数百增至上万，现在更向下延伸到封装和系统并寻求跨域突破；有些系统商更进一步发展专用芯片 (ASIC) 以强化自己的生态系统，而软件可能成为创造差异化的关键：相较于硬件，算法对改善计算效能的帮助更大，甚至出现软件定义芯片 (Software Defined Everything, SDX)。
半导体创新风向也吹拂到系统商。为打通电子业上、下游经脉做垂直整合，鸿海集团三年前开始进军半导体领域，以实际行动展现转型＂解决方案提供者＂的决心。S 次集团副总经理陈伟铭表示，受限于工艺，IC 设计须与晶圆厂紧密合作、无法＂为所欲为＂，设计规则已从最初的数百增至上万，现在更向下延伸到封装和系统并寻求跨域突破；有些系统商更进一步发展专用芯片 (ASIC) 以强化自己的生态系统，而软件可能成为创造差异化的关键：相较于硬件，算法对改善计算效能的帮助更大，甚至出现软件定义芯片 (Software Defined Everything, SDX)。
照片人物：鸿海 S 次集团副总经理陈伟铭
陈伟铭指出，在保护主义、贸易战盛行下，每个地区都希望发展属于自己的产业，不太可能再出现世界工厂，供应链亦将一改通力合作之势、转趋阵营化，产品规格也将泾渭分明，只有资源丰沛的大集团有能力同时投入多种研发，而半导体和 AI 的进展将决定国家优势。他剖析，早年 PC 时代，台湾有许多系统 ODM 厂、建立完整产业链，是促进半导体蓬勃发展的成功因素之一，才得以造就今天台湾在晶圆代工和委外封装测试厂 (OSAT) 稳座全球第一、IC 设计位居第二的荣景；面对全球产业转型，延伸完整供应链是最佳策略。
Facebook：AI＋VR/AR 穿戴式装置将继起，无线技术能耗惊人
今年在国际半导体展 (SEMICON Taiwan 2019) 系列活动中，有一场《智能数据国际高峰论坛》难得请到脸书 (Facebook) 副总裁兼直升机与技术工程负责人 Shahriar Rabii 分享所谓系统商的观点。他表示，此刻的我们正以史无前例的便捷方式进行交流并获得数字信息，过去十年来，我们见证了智能手机和个人电脑的革命；未来，提供虚拟现实／扩增实境 (VR/AR) 的智能眼镜等穿戴式装置将继之而起。例如，记不起某人名字时，智慧眼镜可用来增强人们的记忆力和认知能力；在境外有饮食需求，翻译眼镜可在共享白板上做出健康的食物选择。
今年在国际半导体展 (SEMICON Taiwan 2019) 系列活动中，有一场《智能数据国际高峰论坛》难得请到脸书 (Facebook) 副总裁兼直升机与技术工程负责人 Shahriar Rabii 分享所谓系统商的观点。他表示，此刻的我们正以史无前例的便捷方式进行交流并获得数字信息，过去十年来，我们见证了智能手机和个人电脑的革命；未来，提供虚拟现实／扩增实境 (VR/AR) 的智能眼镜等穿戴式装置将继之而起。例如，记不起某人名字时，智慧眼镜可用来增强人们的记忆力和认知能力；在境外有饮食需求，翻译眼镜可在共享白板上做出健康的食物选择。
照片人物：Facebook 副总裁兼直升机与技术工程负责人 Shahriar Rabii
以智慧手机 AR 所做的所有事情都会附加基于位置的信息，可与世界各地的朋友在互动中共享私人便笺。Rabii 认为，AR 眼镜可增强我们的感知力，路由器将连接虚拟与现实，让人们无缝、高效地与世界接轨。这些功能需要获得足够高、在日光下也能清楚分辨的高分辨率显示器，且须用图像识别感兴趣的个体后、针对批注 (annotation) 和舞动加以渲染 (render)，融会贯通任务的上、下文意识，以提供最佳用户体验。我们当然不希望每次进行查询或命名时都遭遇漫长等待，想要顺理成章、泰然自若地响应，需要始终处于上、下文感知状态的 AI 协助。
减少数据传输量vs.功耗的两难
AR 可看作是具有完美记忆力的小助手，通过互联网连接直达眼、耳感官，目标是在设计点、乃至整个过程中以可接受的功耗提供堪用性能并优化严苛的外形规格限制，以打造轻巧而时尚的眼镜，同时将皮肤温升降至最低以确保用户舒适度。为快速连接图形架构和显示技术，需为佩戴者在其他任务暗置灯光、音频以追踪手势，接着将用户位置在地图上定位、计算 3D 对象并分析工作量。若在传统系统单芯片 (SOC) 架构运行乃基于不同操作的能耗实现；高功率可增加数据传输速度，但最终无线技术能耗将提高 12,000 倍、甚至 300,000 倍以上。
AR 可看作是具有完美记忆力的小助手，通过互联网连接直达眼、耳感官，目标是在设计点、乃至整个过程中以可接受的功耗提供堪用性能并优化严苛的外形规格限制，以打造轻巧而时尚的眼镜，同时将皮肤温升降至最低以确保用户舒适度。为快速连接图形架构和显示技术，需为佩戴者在其他任务暗置灯光、音频以追踪手势，接着将用户位置在地图上定位、计算 3D 对象并分析工作量。若在传统系统单芯片 (SOC) 架构运行乃基于不同操作的能耗实现；高功率可增加数据传输速度，但最终无线技术能耗将提高 12,000 倍、甚至 300,000 倍以上。
因此，＂减少数据传输量＂对节能有明显帮助，需要使用阈值电压的混合来启动 1V 电压，避免时间漏电功率下降、并迅速增加设备数量以保持泄漏螺栓 (bolts of leakage) 供应数量的晶体管迁移；但吊诡的是，这会导致更高的功率、设计难度更大。由于定义动态功耗为主的工作负载经常变化、且执行接近阈值的电压，AI 设备的杠杆效应非常大、属于数据传输密集型架构，加速器可为优化 AI 工作负载提供巨大机会，且有助于获得重要声音；接收到语音后会进入唤醒词检测和自然语言等子任务，这是一个永远在线 (always-on) 的模块，需以超低功率运行。
假如相关资源也可用于管理其他应用，更有利于训练 AI 模型；又此类模型的工作精度可低至只有两位，能显著降低功耗。另一方面，执行、配置文件对电脑和内存的要求亦截然不同，此时，加速器可发挥作用——藉由在数据处理附近使用高密度的内存选项找到平衡，让运行卷积神经网络 (CNN) 减少能量消耗并提高错误率，节省约 26% 的 SRAM。Rabii 总结，在技术定义的过程中可能会采取不同途径并提供不同功率和性能；此前，总能量或因工艺技术设计出现差异，这可能是经由材料和物理方法导入革命性的新布线而产生，效果极佳。
