在人工智能不断被视为改变半导体研发模式的重要工具之际，台积电高层近日公开对AI能力作出更为谨慎的评价。台积电共同营运长米玉杰表示，尽管人工智能已经能够大幅提升芯片设计和软件开发效率，但在创造下一代先进制造工艺方面，AI依然无法取代人类工程师发挥核心作用。
米玉杰是在台湾大学相关活动中发表上述看法的。谈及人工智能时，他将其比喻为“一个三岁的超人”，虽然具备强大能力，但仍缺乏成熟判断力。因此，在涉及关键决策和未知领域探索时，人类仍应扮演最终决策者角色。
作为全球最先进芯片制造企业之一，台积电目前正在推进A14（1.4纳米级）以及更先进的A12等未来制程节点研发，同时也在建设相应生产设施。对于这些下一代技术，米玉杰认为人工智能能够提供帮助，但无法主导整个研发过程。
他表示，台积电已经在多个领域广泛使用人工智能，尤其是在软件编程方面。由于编程任务相对规范，输入与输出关系明确，因此现有AI工具已经展现出很强的实际价值。
在芯片开发领域，人工智能同样发挥着越来越重要的作用。包括Synopsys、Cadence以及部分中国EDA企业在内的行业参与者，已经开始利用智能代理系统辅助电子设计自动化流程。AI能够帮助工程师分析和优化数百万甚至数十亿个晶体管组成的复杂电路，在部分任务中甚至比人工完成得更快。
不过，米玉杰强调，芯片设计与芯片制造技术研发并不是同一个问题。在现有芯片设计过程中，工程师面对的是明确规则和大量历史数据，人工智能可以通过学习已有经验不断优化结果。然而，当研发人员需要创造从未出现过的新制程节点时，情况则完全不同。
以1.4纳米和更先进制程为例，研发团队往往需要面对大量未知变量。许多材料特性、制造方法、晶体管结构以及工艺细节尚未被验证，甚至连基础实验数据都不存在。在这样的环境下，AI缺乏可以学习和参考的数据基础，因此其作用会受到明显限制。
米玉杰认为，当人类进入真正的探索阶段时，创新过程本质上是在发现新的规律，而不是单纯优化既有流程。对于AI而言，如果没有足够数据，就无法像人类工程师那样依靠实验、经验和直觉不断突破未知边界。
他进一步指出，即使未来人工智能持续进步，也无法凭空突破物理限制。如果现有设备、材料或制造工艺无法满足某项技术目标，那么AI本身并不会自动找到超越物理规律的解决方案。真正推动先进制程发展的，依旧是大量研究人员多年积累的科学发现和工程实践。
除了谈到AI问题之外，米玉杰还提及台积电国际扩张面临的现实挑战。他认为，与建设新工厂相比，寻找和培养能够管理先进制造体系的优秀高级管理人才同样是海外扩张过程中的重要难题。
目前，全球半导体行业正处于人工智能驱动的新一轮增长周期。与此同时，越来越多企业尝试将AI引入芯片设计、制造和运营管理环节。台积电此前也曾利用人工智能监测工厂建设进度、改善安全管理以及降低1.4纳米工厂建设过程中的风险。
不过，从米玉杰此次表态来看，台积电对于AI的态度并非盲目乐观。作为全球最先进工艺的开发者之一，公司认为人工智能更适合作为提升效率和优化流程的工具，而不是替代顶尖工程师承担核心创新任务。
在先进制程不断逼近物理极限的今天，人工智能或许能够帮助人类跑得更快，但决定下一代半导体技术方向的，依然是科学发现、工程突破以及研究人员的创造力。
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