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半導體是什麼?奈米製程與摩爾定律有何關聯?一文掌握半導體基礎知識

2024-10-18 撰文 簡鈺璇
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半導體是驅動現代生活的核心技術,從手機到電動車,半導體無所不在,但這個產業的專業術語常讓人望而卻步。如果想讀懂半導體相關新聞,掌握基礎知識是關鍵!

本文透過 6 個問答,深入淺出地解釋了半導體的基本概念,包括半導體是什麼、矽產業的由來、奈米製程與摩爾定律的關聯,以及台積電與三星晶片的差異,讓你迅速掌握半導體產業的基礎知識,進一步理解新聞背後的意義,成為半導體趨勢的明智觀察者。

延伸閱讀:半導體人才都被台積電「吃乾抹淨」?資深副總:每年也有兩三千人離職,這類人都跳槽到聯發科

Q1:什麼是半導體?它的主要功能是?

導體通常指的是傳導電流的物質,半導體則是「只有一半是導體的物質」,它同時具有「導體」(如金屬)和「絕緣體」(如玻璃)的特性。半導體在加熱、施加電壓或光照之後會變成導體,能傳導電流,在其他條件下則不會導電。因此,我們可以藉由控制它的導電特性,來製作電子元件。

如果將半導體在不導電狀態定義為 0,導電的狀態定義為 1,就能藉由控制電流流通,生成 1 和 0 的數位訊號。電腦、手機的處理器晶片都是依賴數十億個半導體做成的電晶體來運算;記憶體晶片也是基於該特性來存取數據的。LED(發光二極體)晶片也是利用半導體特性將電能轉為光能,用於顯示器和照明設備中。

Q2:為什麼我們常以「矽產業」稱呼半導體產業?

自然界可用於半導體的元素主要是矽(Si)和鍺(Ge),但目前半導體產業中超過一半以上的材料都是以「矽」為基礎。矽的耐熱度高,而且不易變質或失效,矽特別適合用於晶片製作的高溫製程中。再加上,地球上矽的蘊藏量豐富,價格也比鍺便宜,這使得矽成為半導體製造的主要選擇。

然而,以矽作為晶片材料還是有限制,比方說在顯示器的應用上,因為矽的電子移動速度慢,難以提供清晰圖像。因此,科學家開發了像是氧化銦鎵鋅(IGZO)的「化合物半導體」,這種材料功耗更低、傳輸速度更快、圖像顯示效果更好,取代矽成為顯示器領域的重要材料。

Q3:晶圓、晶片、電晶體、積體電路(IC)等名詞很像,是同樣的物件嗎?

這4個名詞是晶片製造過程中常見用語。晶圓(wafer)是半導體材料(通常是矽)製成的薄圓片,而晶片(chip)則是從晶圓上切割出來的單個電子元件。每個晶片上含有許多電晶體(transistor),它是電子設備的基礎構成單位,能夠控制放大或切換電子訊號,實現數據存取、運算的任務。

積體電路(IC,integrated circuit)能將大量電晶體、電容、電阻等元件整合到晶片上。「系統單晶片」(SoC,system on a chip)為常見的應用技術,可將記憶體、處理器等數個不同的晶片,整合至具有完整功能的晶片,封裝成積體電路,以減少設備體積、降低功耗。

Q4:半導體公司常用奈米說明製程進展,奈米是什麼?

奈米(nanometer)是一個長度單位,非常小,1 奈米等於 10 億分之 1 公尺(1 nm = 1×10-9⁻⁹公尺),約為頭髮直徑的 10 萬分之 1。在晶片製程指的是晶片內「閘極長度」(閘極如同自動門,可以開啟讓電子通過產生電流),閘極愈小,製程愈先進,代表電晶體愈小,使得晶片上容納的電晶體數量增加,效能更好。

依據台積電 2024 年第二季法說會報告,他們將 7 奈米以下製程歸類為先進製程,主要用於高階手機、CPU(中央處理器)、GPU(圖形處理器)等。7 奈米以上製程(如 10、14 奈米)則是車用電子或嵌入工業設備的處理器。目前台積電已考慮在台灣規畫 1.4 奈米和 1 奈米廠。台積電能製造這樣微小、良率高的電晶體,正是它在全球半導體產業中占據領先地位的原因之一。

延伸閱讀:市值崩跌十年新低、淨利大減 85%!曾經的半導體巨頭英特爾怎麼了?

Q5:摩爾定律是什麼?為什麼輝達執行長黃仁勳認為它已經失效?

英特爾(Intel)的共同創辦人高登.摩爾(Gordon Moore)在 1965 年發表「摩爾定律」,他預測隨著製程進步,「在積體電路上容納的電晶體數量,每 24 個月將增加一倍」,後來英特爾調整為「每 18 個月增加一倍」。電晶體愈多代表晶片運算速度愈快,同時晶片製造成本並不會因此提高。

由於一個晶片上搭載的電晶體數量是有限的,摩爾定律總有一天會失效,只不過失效的時間,產學界未達成共識。黃仁勳從 2017 年就宣稱摩爾定律失效,其背後的看法是靠著 GPU 提升運算速度會比摩爾定律更有效。

Q6:台積電代工的晶片跟三星電子的是同一種嗎?

晶片依據用途和製程方式分成「記憶體晶片」和「非記憶體晶片」,記憶體晶片是講究快速讀取和寫入數據;非記憶體晶片用在運算和控制設備,包括:以數據處理為主的邏輯晶片(用在 CPU、GPU)、類比 片(用在電源管理)等。

台積電主要做邏輯晶片,特別是先進製程的半導體代工,其產品用於手機、高效能運算伺服器,是全球最大的晶片代工廠;三星電子是全球最大記憶體晶片製造商,主要做手機、電腦內的 DRAM(動態隨機存取記憶體)和 NAND 快閃(非揮發性記憶體),他們也有做邏輯晶片的代工,在晶片代工的市占排行第二,僅次於台積電。

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海外布局加速、AI 重塑職能,企業如何降低人才風險?精英文化與 Pearson 談數據驅動的人才決策

2026-07-27 經理人 x 精英文化
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當 AI 重新定價職場能力,昨天評估人才的方法,還能辨識明天需要的戰力嗎?來自 Pearson 與精英文化的專家指出,從即戰力轉向重視敏捷力、溝通等無形能力,人才管理正走向持續評估與賦能的新結構。

對台灣企業而言,與國際市場的深度連結從來不是選擇題。無論是半導體、精密製造,到積極拓展海外據點的金融業,企業急需確認人才是否具備「在變化的環境中快速適應、有效溝通協作」等能力。過去企業多透過經歷、年資或單次能力測驗判斷人才是否適任,但當工作環境逐漸國際化、職能快速變動,傳統評估方式已難以反映同仁在真實工作情境中的表現。尤其當團隊需要跨國協作或外派人才時,未充分掌握其適應力、溝通力等特質,對企業來說已經是不可忽視的風險。

對此,熟悉東京市場多年的 Pearson(培生集團)亞太區人才解決方案負責人 Stuart Connor,與深耕台灣企業外文培訓與評測多年的精英文化產品經理 Johnny 都指出:AI 時代,企業的人才佈局能否跟上職場的變動,取決於是否掌握人才多面向的能力數據。

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Stuart Connor 認為,應用 AI 提前讀懂全球人力市場職能需求的變化,對於輔助企業決策非常重要。
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AI 正在壓縮職能的生命週期,企業如何提前應對?

Stuart 長期為跨國企業解讀勞動市場數據。他建議,台灣企業可以運用不斷更新的 AI 勞動力預測系統,追蹤全球領先市場的職務變化,讓企業及早規劃人才轉型方向,而非等到職能缺口浮現才被動應對。他指出,AI 帶來的衝擊並非均勻分布:對於文書、會計等流程明確、可重複的白領作業,較容易被自動化承接,職缺數量在數年前已顯著收斂。

以軟體開發為例,企業對程式撰寫能力的需求正在改變,轉向重視能運用 AI 工具解決問題、理解商業需求的人才。單一技能的價值週期正在縮短, 世界經濟論壇《Future of Jobs Report 2025》指出,企業最重視的人才特質正快速轉變——韌性與敏捷力、持續學習意願等特質的重要性顯著攀升。 唯有鼓勵人才將能力持續提升與重塑(Upskill & Reskill),才能因應未來職務需求的演進。

AI 是衝擊的源頭,卻也是新世代學習的最好工具

Stuart 認為,儘管職能的生命週期因 AI 而加速壓縮,AI 卻是新世代學習的最好工具。 過去「暫停工作、特地看三十分鐘課程影片、做完測驗就算完成學習」的傳統模式,實證顯示難以形成長期能力;真正有效的學習,需要結合實際工作情境與持續回饋。

Stuart 主張,有效提升職能的方式,應該要將學習進度,鑲嵌在真實工作流程中:AI 可以在員工執行任務的當下衡量溝通表現,或在結束任務後,即時給予教練式的回饋,並依其職務屬性與程度,生成量身訂製的口說練習情境。

學習不再需要放棄生產力,而是可以在工作中自然發生的成長機制,這是過去所做不到的:透過 AI 科技賦能(empower)人才。但在規劃培訓路徑之前,更根本的問題是:現行用以評估同仁外文溝通力的工具,看得見同仁的能力全貌嗎?

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Johnny 認為, AI 已能有效評估員工在全英文情境下的口語應對,反映更真實的溝通能力。
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為什麼評估國際人才時,口說能力比聽讀更關鍵?

評估國際人才時,口說是最容易被忽略、卻風險最高的一環。根據 Pearson 的調查,超過七成非母語受測者的口說能力,會比聽與讀的成績低了至少一個 CEFR 等級。

精英文化產品經理 Johnny 指出,過去企業把評測視為「篩選」工具——達標就過關、未達標就淘汰。但評測的價值如今已不在篩選,更多在於幫助企業理解每位同仁的能力全貌,作為後續培育與讓每個人適才適所的依據。

許多企業目前仍以聽力與閱讀測驗作為主要英語能力判斷依據,但這類評估往往無法反映員工在真實商務環境中的溝通表現;忽略評測外派人員口說能力,極可能導致跨國團隊在日常協作中產生溝通誤解、資訊漏接,進而造成專案延宕與決策效率下降,讓企業付出不必要的成本。

他進一步剖析,跨國會議與管理考驗的是即時多工的綜合能力:與會者須同時聽懂對方、思考答案、組織回應、還要顧及組織交付的溝通任務是否有達成,認知負荷上遠超聽讀測驗的強度。如今 AI 評測在技術上已經相當穩定,可以模擬商務情境強度,並全面性地評估受測者的溝通能力。Stuart 也提醒,口語建立的信任與關係仍是商業往來的根基;在真實溝通強度下得到的能力數據,對企業才有實際的參考價值。

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透過比對培生龐大的全球各產業資料庫,可以得知同仁在全球相似職位的能力水準。
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讓無形能力成為可管理的資產:資料的深度決定 AI 的競爭力

關於 AI 科技在人才管理扮演的角色,Johnny 的見解是:數據為基礎,AI 則是加速器;評測機構是否累積數十年、成千上萬筆真實口說語音數據與對應的評分標準、以及背後專業研究團隊的持續研究,才是 AI 能系統化用於人才評鑑的關鍵。

Pearson 已累積近二十五年的語言評測資料庫,可以提供個人或人資部門,對比到 1,400 種職務角色所需的語言能力門檻;人才決策自此告別經驗直覺,走向以證據為基礎的策略配置。而這套以數據驅動評估的邏輯,正在延伸到語言以外的領域,像是適應力、持續學習意願、問題解決、跨文化彈性、人際敏銳度與韌性,這些過去僅能靠主管直覺判斷的無形特質,如今都能透過行為科學與 AI 轉化為可比較的量化指標。

對於企業來說,評測與培訓是同一流程的前後段:前段多面向了解人才,後段則鼓勵同仁持續學習,對多變的職場更有適應力。如今 AI 已經能一步步引導員工,形成持續精進的學習模式。Stuart 補充,好的系統應具備標準化能力量尺,並切分為循序漸進的學習任務,讓學習者在每次評測、甚至每場視訊會議後,都能清楚掌握自己的位置與精進方向;市場資料也必須動態更新,過時的資料只會導向過時的決策。

人才策略的高度,決定國際化的成敗

回到企業國際化的本質:人才的成長速度就是組織的競爭力;率先建立新一代人才框架的企業,將取得難以複製的先行優勢。精英文化代表的不是某項測驗,而是一套協助企業用數據理解人才的方法,未來將持續引進更完整的評估與發展工具,協助企業建立適應新時代的人才評估框架,讓敏捷力、溝通力與跨文化適應力,成為台灣企業能衡量並重視的人才特質,讓人才決策從經驗直覺走向數據驅動,降低企業在國際化過程中的人才風險。

Pearson 對於人才管理的前瞻思維,透過精英文化在台灣的深耕與轉譯,將更精準地落地實踐。人才管理的典範轉移已然展開:以評測重新理解人才,以數據支持組織決策,以學習驅動長期成長。看懂這場轉變的領導者,將為組織贏得下一個十年的人才紅利。

常見問題 FAQ

Q:想了解各種人才評測,企業可以從哪裡開始?

初步釐清評測目的後,選擇有顧問能力的合作夥伴。好的夥伴能將評測數據轉譯為清晰的報告解讀與培訓方向建議 。目前在台灣,精英文化深耕外文人才評測與培訓逾二十五年,累積超過六百家上市櫃企業客戶實績。

Q:企業要外派員工至全英文工作環境,該用什麼方式評估英文能力?

應優先評估口說。根據 Pearson 調查,超過七成受測者口說能力比聽讀低至少一個 CEFR 等級,僅看聽讀成績會高估外派人才的實際溝通能力,增加跨國協作的風險。

Q:AI 如何幫人資盤點員工的適應力、韌性等語言之外的無形能力?

結合行為科學與 AI 所開發的人才評測,將韌性、學習意願、問題解決、跨文化適應力等無形特質轉化為量化指標。企業可在招募時施測以了解求職者,亦宜用於盤點重點部門,依任務快速組建最適團隊。精英文化與 Pearson 合作引進的人才評測,即涵蓋上述維度。

Q:導入 AI 學習工具,為什麼比看課程影片更有效?

傳統看影片、做測驗的模式,記憶留存率兩天後僅剩三成、一週後降至一成。AI 能將學習鑲嵌在真實工作流程中,於任務當下衡量表現並即時回饋,讓成長在工作中自然發生。

延伸連結:

口說評測,數據為本:探索 Versant AI 英文口說測驗 適應韌性,科學量測:探索人才敏捷力評測 即刻健檢,對標全球:企業英文口說能力健檢工具

[本文由經理人整合行銷部與精英文化共同製作]

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