AI與量子計算成晶片新解藥！加速晶片研發與供應鏈韌性

人工智慧（AI）與量子計算的結合，正為晶片行業帶來新的突破。這些技術不僅能協助發現新型半導體材料，還可優化晶圓廠生產計劃，縮短交貨週期，降低風險，打造更具韌性的供應鏈。

數十年來，矽一直是推動電腦發展的核心，但摩爾定律正接近極限。隨著對晶片速度與能效要求的提高，以及供應短缺與地緣政治緊張局勢的影響，半導體供應鏈面臨前所未有的壓力。

分析指出，對工程師與採購團隊而言，訊息很明確，想在晶片領域保持領先，必須同時運用量子計算與 AI。

量子計算依靠量子比特運作，與傳統比特不同，量子比特能同時處於多種狀態，既可以是 0，也可以是 1。

這種特性讓量子處理器能夠執行經典電腦難以完成的複雜模擬，例如對新型半導體材料進行原子層面的分析。

AI 則進一步擴展了這種能力。透過將預測分析技術應用於量子模擬，機器學習模型可以篩選潛力材料、預測其性能，並提供改進建議。

原本需要多年實驗室試錯的流程，因而能轉化為可直接採用的洞察，大幅節省時間與資源。

以 Google(GOOGL-US) 的 Willow 處理器為例，它是 Sycamore 的後續產品，雖非完全為材料研究設計，但展示了量子系統如何擴展並減少誤差。與機器學習結合後，它能提供晶片創新中材料特性的前所未有視角。

加州理工學院教授、輝達 (NVDA-US) AI 研究高級總監 Anima Anandkumar 指出：「AI 幫助我們將量子模擬的原始複雜性轉化為工程師可以使用的見解。」

AI 驅動材料科學的實際影響

在新型半導體材料的發現中，原子級精度非常重要，而 AI 驅動的量子模型可模擬石墨烯、氮化鎵或鈣鈦礦等材料的電子行為，讓研究人員在實驗室測試前就能評估導電性、能效與耐久性，大幅加快材料篩選速度。

傳統材料驗證通常需要數年時間，但早期研究顯示，採用 AI 與量子模擬後，驗證時間可縮短 30% 至 50%。這讓晶圓廠能更高效經營，減少閒置時間，並與新技術同步。

市場壓力也進一步凸顯其價值。在 2021 年的短缺期間，交貨週期一度從約 12 週延長至一年以上。

AI 能預測供應鏈中斷並調整採購策略，而量子模擬則擴大可用材料範圍，降低對單一供應商或高風險地區的依賴。

德勤指出，將 AI 融入研發與供應鏈的企業，效率提升幅度可達兩位數，主要得益於產量預測改善與停機時間減少。

Google 量子研究團隊的實驗也表明，AI 驅動的模擬可在數週內將有前景的材料從數千種縮減至幾種，而傳統方法需數年。

供應鏈韌性與戰略優勢

對採購與供應鏈領導者而言，AI 與量子計算不僅是技術升級，更是戰略優勢。

這些工具可優化交付週期、提升供應商合同精準度、減少過剩庫存需求，並在潛在風險影響晶圓廠前提前識別問題。

當量子模擬確認可從不同地區採購替代半導體時，企業能降低地緣政治風險或自然災害影響。

此方法與美國《晶片與科學法案》、歐盟《晶片法案》等國家政策目標相契合，推動本地化生產與更具韌性的採購策略。

畢馬威全球技術主管 Mark Gibson 表示：「短期內，AI 行業增長明顯，但能有效管理供應鏈並吸引人才的公司，才能真正把握 AI 帶來的機遇。」

展望未來，全棧式量子 AI 設計或將成為下個重大突破。量子處理器可運行全晶片模擬，AI 則負責優化速度、效率與可製造性。

雖然目前量子處理器在量子比特數量、錯誤率與可擴展性上仍有限，但隨著光子電路與自旋電子元件進步，未來十年內有望實現實際工業應用。及早規劃並建立戰略合作的企業將獲得顯著競爭優勢。