三星要用 AI 把晶片新材料研發從 5 年壓到 2 年：先算出答案，再進實驗室

韓聯社報導指出，三星電子目標以 AI 將新型半導體材料的研發期從 5 年縮短至 2 年，並把有潛力的候選材料數量提升 5 倍以上。

三星電子在 10 月 26 日拋出了一個具體的研發時間表：用人工智慧把新型半導體材料的開發週期，從 5 年壓縮到 2 年。這項計畫由三星先進技術研究院的崔永祥在韓國產業協會論壇上公布，主題正是 AI 如何改變工業研發的節奏。重點不在於喊出一個漂亮的年限，而在於三星想改變「先做實驗、再看結果」的老方法。

為什麼材料研發這麼慢：組合太多，實驗太少

半導體材料由多層薄膜疊成，單是七層結構，理論上的材料組合就超過一億種。但研究人員每個月大約只能完成 50 次實驗。照傳統做法，靠研究員的經驗與直覺慢慢試，往往要花數個月甚至數年，才能篩出一批值得深入的候選材料；更可惜的是，大量失敗實驗產生的數據，過去並沒有被充分利用。

三星的解法，是把這些過去被晾在一旁的失敗數據也餵給 AI，讓模型先從海量組合中排出優先順序，再決定哪些實驗值得真的動手做。目標有三個數字：研發期從 5 年縮到 2 年、有潛力的候選材料數量增加 5 倍以上、找到最佳製程條件所需的實驗量減少八成以上。這三個數字彼此呼應：實驗做得更少、但每一次都更接近答案，時間自然就被壓下來。

這不只是三星一家的事

三星同時表示，這套做法有望降低開發成本，並延伸到電池材料等其他領域。對半導體產業而言，材料往往是製程推進的隱形瓶頸：電晶體微縮、記憶體堆疊、封裝散熱，每一步都可能卡在某一種材料的特性上。如果材料篩選的速度真的能提升數倍，製程藍圖的彈性也會跟著變大。

不過也要把話說清楚：這目前是一項目標宣示，不是已經交出的成績單。韓聯社的報導沒有給出這套方法已經在哪一種材料上驗證、準確率如何、也不代表三星的所有材料研發從今天起都只剩兩年。真正值得追蹤的，是三星接下來是否公布具體的材料案例、以及實驗量減少八成的說法能否在實際研發流程中站得住腳。

對台灣讀者的意義

台灣在半導體材料與設備供應鏈上扮演關鍵角色，材料篩選方法的改變，會直接影響上游業者的合作模式。當大廠開始用 AI 先算再實驗，材料商提供的就不只是樣品與規格書，還包括能被模型消化的實驗數據與失敗紀錄。誰的數據越完整、越乾淨，誰就越可能先被排進下一輪的候選名單。這場競賽比的不只是誰的實驗室更大，而是誰的數據更能被 AI 讀懂。

資料來源

• Yonhap News Agency
• The Korea Times