產業分析－AI爲半導體減碳開新局

對於半導體企業而言，透過AI減碳策略能提升企業內部節能效率、降低營運成本。圖／本報資料照片

半導體產業不僅具有高技術、高產值優勢，也同時面臨高能源密度與高碳排壓力。臺灣半導體產業作爲全球供應鏈核心，近年來高階半導體晶片需求大增，全球約90％以上的先進製程均於臺灣製造生產。2021～2023年受疫情等影響，全國電力消費連兩年下降，但由於新興科技應用及數位轉型推展，挹注了晶圓代工產量等原因，半導體制造業用電仍逆勢增加，2024年用電量更超過510億度，年成長率亦高於全國用電成長。更大量的電力需求也意味着更高的碳排放，而我國碳費制度將於2025年試行、2026年正式徵收，歐盟CBAM政策亦即將上路，半導體企業將面臨更多碳成本與減排要求。

目前半導體產業雖已有製程優化與綠電採購等系統化減碳策略，但由於先進製程能源密集特性，產業整體碳排放總量仍呈上升趨勢。2023年，臺灣半導體產業的範疇一（來自於製程或設施的直接排放）與範疇二（使用外購電力、熱或蒸氣所產生的間接排放）碳排合計達2,114萬噸CO2e，其中晶圓製造佔比高達82％。隨着傳統節能手段幾乎達到極限，導入AI提升能效與精準管理，成爲企業低碳轉型的關鍵突破口。

AI技術具備資料處理與模式辨識的強大能力，能夠在龐雜且即時變化的製程參數中找出最佳化方案，進一步提高生產效率並降低能源消耗。在半導體產業的上游IC設計階段，節能減碳的挑戰主要源於技術複雜性、資源消耗及價值鏈連動效應。隨晶片製程愈來愈先進，電晶體密度增加，設計過程中使用的電子設計自動化工具需要大量的計算資源及進行模擬驗證，相關伺服器運作的能源消耗也成爲碳排熱點。

此外，設計過於複雜的電路亦可能導致製造時需要更多步驟，多次光罩修改也必須配合高能耗的物理原型測試，因此在設計階段優化測試流程，AI可以透過機器學習分析歷史製程數據，即時調整參數，達成產品良率最大化與資源使用最小化的目標，深化節能效益。

中游製造階段涵蓋晶圓製造、光刻、蝕刻、沉積等核心製程，這些過程普遍具有高度能源密集特性，需考慮到製程效率的提升，例如先進製程節點（如3nm、2nm）是否帶來更高的能源需求，思考利用新技術降低能耗的作法，或提高再生能源的使用比例，並強化供應鏈中的碳足跡管理。中游製造的節能減碳議題不僅關乎能源使用與溫室氣體排放，同時也牽涉水資源管理、化學品與廢棄物處理等環節的能源使用，利用AI即時監控設備耗能狀況，並以預測模型提前調度能源，降低尖峰負載，可提高能源使用效率，有效降低環境衝擊。

在半導體產業下游的通路銷售階段，物流運輸爲主要的碳排放來源，尤其晶圓本身對溫度、振動與物理衝擊極爲敏感，因此物流業者需採用高度專業的包裝、處理與追蹤技術，確保產品在運輸過程中的完整性。導入AI的路徑最佳化運算、即時貨況監控與預測性維修管理，不僅有助於降低燃料消耗與碳排放，同時也可提升運輸安全與時效性，增進物流效率。

對於半導體企業而言，透過AI減碳策略不僅能提升企業內部節能效率、降低營運成本，也有助於強化其在供應鏈中的永續競爭優勢，未來產業可進一步發展以AI爲基礎的綠色製造模式，透過AI協作，降低整體供應鏈的碳足跡。