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              1. “世界上最先進的微芯片”已經亮相

                2025 年 4 月 1 日,臺灣廠商臺積電介紹世界上最先進的微芯片:The2 納米 (2nm) 芯片.

                預計今年下半年將進行量產,臺積電承諾這將代表性能和效率向前邁出的重要一步——可能會重塑技術格局。

                微芯片是現代技術的基礎,幾乎存在于所有電子設備中,從電動牙刷和智能手機到筆記本電腦和家用電器。它們是通過對硅等材料進行分層和蝕刻制成的,以創建包含數十億個晶體管.

                這些晶體管實際上是微型開關,管理電流并允許計算機工作。一般來說,芯片包含的晶體管越多,它變得越快、越強大。

                微芯片行業一直努力將更多的晶體管封裝到更小的面積中,從而產生更快、更強大、更節能的技術設備。

                與之前最先進的芯片(稱為 3nm 芯片)相比,臺積電的 2nm 技術應該會帶來顯著的好處。其中包括計算速度提升 10%-15%在相同的功率水平下,或者在相同的速度下減少 20-30% 的功率使用。

                此外,2nm 芯片中的晶體管密度比 3nm 技術高出約 15%。這將使設備能夠更快地運行、消耗更少的能源并有效地管理更復雜的任務。

                臺灣的微芯片行業與其安全密切相關。它有時被稱為“硅盾”,因為它廣泛的經濟重要性激勵美國和盟友保衛臺灣免受中國入侵的可能性。

                臺積電最近達成了一項1000 億美元的交易(760 億英鎊)建造五家新的美國工廠。然而,2nm 芯片是否可以在臺灣以外制造,因為一些官員擔心這可能會破壞該島的安全。

                臺積電成立于 1987 年,代表臺灣積體電路制造公司,為其他公司制造芯片。臺灣占全球“代工”市場(半導體制造外包)的 60%,其中絕大多數來自臺灣僅來自 TSMC.

                TSMC 的超先進微芯片被其他公司用于各種設備。它生產 Apple 的A 系列處理器用于 iPhone、iPad 和 Mac,它生成 NVidia 的圖形處理單元 (GPU),用于機器學習和 AI 應用程序。

                它還生產全球超級計算機使用的 AMD 的 Ryzen 和 EPYC 處理器,并生產三星、小米、OnePlus 和谷歌手機使用的 Qualcomm Snapdragon 處理器。

                2020 年,臺積電啟動了一種特殊的微芯片小型化工藝,稱為 5nmFinFET 技術,它在智能手機和高性能計算 (HPC) 開發中發揮了至關重要的作用。HPC 是讓多個處理器同時處理復雜計算問題的做法。

                兩年后,臺積電推出了3nm 小型化工藝基于更小的微芯片。這進一步提高了性能和能效。例如,Apple 的 A 系列處理器就是基于這項技術。

                配備 2nm 芯片的智能手機、筆記本電腦和平板電腦可以受益于更好的性能和更長的電池壽命。這將在不犧牲功率的情況下實現更小、更輕的設備。

                2nm 芯片的效率和速度有可能增強基于 AI 的應用程序,例如語音助手、實時語言翻譯和自主計算機系統(旨在以最少或無需人工輸入工作的應用程序)。

                數據中心可以減少能源消耗并提高處理能力,從而有助于實現環境可持續發展目標。

                自動駕駛汽車和機器人等領域可以從新芯片提高的處理速度和可靠性中受益,使這些技術更安全、更實用,可以得到廣泛采用。

                這一切聽起來真的很有希望,但雖然 2nm 芯片代表了一個技術里程碑,但它們也帶來了挑戰。第一個與制造復雜性有關。

                生產 2nm 芯片需要尖端技術,例如極紫外 (EUV) 光刻.這種復雜而昂貴的過程增加了生產成本,并需要極高的精度。

                另一個大問題是熱量。即使功耗相對較低,隨著晶體管的縮小和密度的增加,管理散熱也成為一項關鍵挑戰。

                過熱會影響芯片的性能和耐用性。此外,在如此小的規模下,硅等傳統材料可能會達到其性能極限,需要探索不同的材料。

                也就是說,這些芯片實現的增強計算能力、能效和小型化可能是通往消費和工業計算新時代的門戶。

                更小的芯片可能會帶來未來技術的突破,創造出不僅功能強大,而且隱蔽且更環保的設備。

                Domenico Vicinanza, 智能系統與數據科學副教授,安格利亞魯斯金大學

                本文轉載自對話根據 Creative Commons 許可。閱讀原創文章.

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