Zusammenfassung:
Da künstliche Intelligenz weiterhin als wichtiges Instrument zur Veränderung des Forschungs- und Entwicklungsmodells für Halbleiter angesehen wird, haben TSMC-Führungskräfte kürzlich öffentlich eine vorsichtigere Bewertung der KI-Fähigkeiten vorgenommen. Mi Yujie, Co-Chief Operating Officer von TSMC, sagte, dass künstliche Intelligenz zwar die Effizienz des Chipdesigns und der Softwareentwicklung erheblich verbessern konnte, KI jedoch immer noch nicht die Kernrolle menschlicher Ingenieure bei der Schaffung der nächsten Generation fortschrittlicher Fertigungsprozesse ersetzen kann.
Mi Yujie äußerte die oben genannten Ansichten bei einer entsprechenden Veranstaltung an der National Taiwan University. Als er über künstliche Intelligenz sprach, verglich er sie mit „einem dreijährigen Supermann“. Obwohl es über starke Fähigkeiten verfügt, mangelt es ihm immer noch an einem ausgereiften Urteilsvermögen. Daher sollte der Mensch immer noch die Rolle des letzten Entscheidungsträgers spielen, wenn es um kritische Entscheidungen und die Erkundung unbekannter Gebiete geht.
Als eines der fortschrittlichsten Chiphersteller der Welt treibt TSMC derzeit die Forschung und Entwicklung zukünftiger Prozessknoten wie A14 (1,4-Nanometer-Ebene) und fortschrittlicheres A12 voran und baut auch entsprechende Produktionsanlagen auf. Bei diesen Technologien der nächsten Generation glaubt Mi Yujie, dass künstliche Intelligenz hilfreich sein kann, aber nicht den gesamten Forschungs- und Entwicklungsprozess dominieren kann.
Er sagte, dass TSMC in vielen Bereichen, insbesondere in der Softwareprogrammierung, in großem Umfang künstliche Intelligenz eingesetzt habe. Da Programmieraufgaben relativ standardisiert sind und die Beziehung zwischen Eingabe und Ausgabe klar ist, haben bestehende KI-Tools einen hohen praktischen Nutzen gezeigt.
Auch im Bereich der Chipentwicklung spielt künstliche Intelligenz eine immer wichtigere Rolle. Branchenteilnehmer wie Synopsys, Cadence und einige chinesische EDA-Unternehmen haben damit begonnen, intelligente Agentensysteme zur Unterstützung des Automatisierungsprozesses des elektronischen Designs einzusetzen. KI kann Ingenieuren dabei helfen, komplexe Schaltkreise, die aus Millionen oder sogar Milliarden von Transistoren bestehen, zu analysieren und zu optimieren, und kann einige Aufgaben sogar schneller als Menschen erledigen.
Mi Yujie betonte jedoch, dass die Forschung und Entwicklung von Chipdesign und Chipherstellungstechnologie nicht das gleiche Thema seien. Im bestehenden Chip-Designprozess sind Ingenieure mit klaren Regeln und einer großen Menge historischer Daten konfrontiert. Künstliche Intelligenz kann die Ergebnisse kontinuierlich optimieren, indem sie aus vorhandenen Erfahrungen lernt. Ganz anders verhält es sich jedoch, wenn Entwickler neue Prozessknoten erstellen müssen, die noch nie zuvor existiert haben.
Am Beispiel von 1,4-nm- und fortgeschritteneren Prozessen müssen sich Forschungs- und Entwicklungsteams häufig mit einer großen Anzahl unbekannter Variablen auseinandersetzen. Viele Materialeigenschaften, Herstellungsverfahren, Transistorstrukturen und Prozessdetails müssen noch verifiziert werden, und es liegen nicht einmal grundlegende experimentelle Daten vor. In einem solchen Umfeld fehlt der KI eine Datenbasis zum Lernen und Referenzieren, sodass ihre Rolle deutlich eingeschränkt sein wird.
Mi Yujie glaubt, dass, wenn Menschen in die eigentliche Erkundungsphase eintreten, der Innovationsprozess im Wesentlichen darin besteht, neue Gesetze zu entdecken und nicht nur bestehende Prozesse zu optimieren. Wenn nicht genügend Daten vorhanden sind, kann sich die KI nicht auf Experimente, Erfahrung und Intuition verlassen, um wie menschliche Ingenieure kontinuierlich unbekannte Grenzen zu durchbrechen.
Er wies weiter darauf hin, dass künstliche Intelligenz, selbst wenn sie in Zukunft weiter voranschreitet, nicht in der Lage sein wird, physische Einschränkungen aus dem Nichts zu durchbrechen. Wenn vorhandene Geräte, Materialien oder Herstellungsprozesse ein bestimmtes technisches Ziel nicht erfüllen können, wird die KI selbst nicht automatisch eine Lösung finden, die über die Gesetze der Physik hinausgeht. Was die Entwicklung fortschrittlicher Prozesse wirklich vorantreibt, sind immer noch die wissenschaftlichen Entdeckungen und technischen Praktiken, die eine große Anzahl von Forschern im Laufe der Jahre gesammelt hat.
Mi Yujie sprach nicht nur über KI-Probleme, sondern erwähnte auch die praktischen Herausforderungen, denen sich die internationale Expansion von TSMC gegenübersieht. Er ist davon überzeugt, dass es im Vergleich zum Bau neuer Fabriken auch ein wichtiges Problem im Prozess der Expansion ins Ausland ist, herausragende Talente im oberen Management zu finden und zu fördern, die in der Lage sind, fortschrittliche Fertigungssysteme zu verwalten.
Derzeit befindet sich die globale Halbleiterindustrie in einem neuen Wachstumszyklus, der von künstlicher Intelligenz angetrieben wird. Gleichzeitig versuchen immer mehr Unternehmen, KI in das Chip-Design, die Fertigung und das Betriebsmanagement einzuführen. TSMC hat bereits zuvor künstliche Intelligenz eingesetzt, um den Baufortschritt von Fabriken zu überwachen, das Sicherheitsmanagement zu verbessern und Risiken beim Bau von 1,4-Nanometer-Fabriken zu reduzieren.
Nach Mi Yujies Aussage dieses Mal zu urteilen, ist die Haltung von TSMC gegenüber KI jedoch nicht blind optimistisch. Als einer der Entwickler der fortschrittlichsten Prozesse der Welt ist das Unternehmen davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz eher als Werkzeug zur Effizienzsteigerung und Optimierung von Prozessen geeignet ist, als Spitzeningenieure bei Kerninnovationsaufgaben zu ersetzen.
Da fortschrittliche Prozesse immer mehr an physikalische Grenzen stoßen, kann künstliche Intelligenz Menschen vielleicht dabei helfen, schneller zu laufen, aber es sind immer noch wissenschaftliche Entdeckungen, technische Durchbrüche und die Kreativität von Forschern, die die Richtung der Halbleitertechnologie der nächsten Generation bestimmen.
Kommentare