台積電秦永沛談成功方程式：半導體研發沒有任何捷徑

台積電高層秦永沛分享研發心法，強調半導體技術的推進倚賴長期累積與紀律，沒有任何捷徑可走。在 AI 被期待加速一切的當下，這番來自製造第一線的說法有其對照價值。

半導體研發的特殊性，在於它同時受制於物理、化學與工程的多重限制。一個新製程節點涉及數百道製程步驟，每一步的參數都可能與其他步驟交互影響；而這些影響往往無法從理論推導出來，必須透過大量的實驗與數據累積才能掌握。這種知識的性質決定了它難以被跳躍式取得。

良率的爬升過程尤其能說明這一點。新製程初期的良率往往遠低於商業可行水準，而提升的過程是不斷發現問題、分析根因、調整參數再驗證的循環。每一輪循環都需要實際投片與量測，時間成本無法透過模擬完全取代。

這也解釋了為何半導體產業的後進者難以追趕。資本可以買到設備、廠房與人才，但無法直接買到累積的製程知識與問題排除經驗。這些知識分散在工程團隊的判斷力、內部的數據庫與長年建立的作業規範中，是最難複製的資產。

AI 在這個領域確實有其角色。製程參數的最佳化、異常偵測與良率預測，都是機器學習可以發揮的場景；模型能從龐大的製程數據中找出人類難以察覺的關聯。但這種輔助建立在既有數據之上，而數據本身仍需要透過實際的製程運作累積。

後續值得思考的是，這種「沒有捷徑」的判斷是否會隨 AI 能力提升而改變。若模型能大幅減少實驗次數、加速良率收斂，研發周期或許能實質縮短。但即使如此，物理驗證的環節仍無法省略——這正是製造業與純軟體領域最根本的差異。