台積電的人工智慧應用透過降低施工風險和高溫危害，該公司設定了2028年中量產目標

首批2nm晶片組0尚未問世，台積電已全力推進1.4nm製程（亦稱為A14製程）的研發。然而實現2nm以下製程製程面臨許多挑戰，但藉助人工智慧技術，這家全球最大的半導體製造商可以消除或降低各種風險，例如高溫和結構問題等，這些都可能成為其實現目標的障礙。

根據商業時報報導台積電除了斥資490億美元興建四座計畫於2028年投產的1.4nm晶圓生產線外，還採用了人工智慧技術。建造下一代超級晶圓廠規模龐大、結構複雜，同時也帶來了應對極端熱力學問題的挑戰，這無疑會帶來許多商業難題。

為了確保員工安全，同時提高營運效率以實現2028年中1.4nm製程的生產目標，該公司已導入人工智慧技術，在現場建設和設施管理過程中直接預測和監控系統運作。更智慧的自動化系統能夠即時分析重型設備的操作、結構組裝和無塵室基礎設施的打造，從而識別潛在的安全隱患。

鑑於台積電的人工智慧系統有望隨著時間推移不斷學習，這項技術可以顯著減少施工延誤和物流瓶頸，同時確保員工安全。此外該系統還整合了高溫感測器，用於評估溫度和濕度水平，並在必要時自動觸發強制降溫休息。

台積電的EUV光刻機在試生產過程中會產生巨大的熱量，因此該公司的AI熱管理系統將調節液冷通道，防止熱膨脹導致這些精密的1.4nm晶圓變形。所有這些改進措施都能降低對環境和人員的各種風險。然而這項技術的投入成本龐大，因此台積電不會輕易降低其1.4nm晶圓的價格。

根據先前的傳聞，每片晶圓的價格可能高達4.5萬美元，這意味著像蘋果這樣據稱將於2028年為旗艦iPhone系列推出A22 Pro晶片的公司 ，之所以能夠承擔如此高昂的費用，是因為它們擁有數十億美元的流動資金。無論如何看到像台積電這樣的公司如此不遺餘力地為員工製定最高級別的安全標準，仍然令人耳目一新。

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