KLA：AI重构半导体竞争，胜负在「学习速度」
KLA（科磊）半导体产品与客户事业群总裁 Ahmad Khan 在 SEMICON Taiwan 2026 CEO 高峰会演讲中表示，摩尔定律仍然重要，但 AI 正在改变半导体创新方式：单靠晶体管微缩已不足以支撑效能跃升，创新正从单颗芯片扩展到逻辑、HBM／3D DRAM、先进封装与高速互连共同推进的系统级整合。他指出，最先进 GPU 晶粒极大，一片晶圆可能只能产出约 5 颗芯片，任一颗出现致命良率缺陷，损失都会被明显放大；当多颗 DRAM 堆叠成 HBM 并与 GPU 整合在矽中介层上，最终良率是整条供应链所有环节的总和。除致命缺陷外，AI 训练与推理长时间高负载运行也让潜在（潜伏）缺陷更受重视；他举例说，KLA 的宽频电浆光学缺陷检测系统每小时产生约 125 TB 资料、单日近 3 PB，需以 GPU 高效能运算平台结合 AI 模型与物理算法筛出真正值得关注的缺陷。Khan 认为下一阶段竞争的关键，是整个生态系能否把更快的创新、更丰富的资讯与更深度的协作，转化为更快的「学习速度」。
这反映了设备与检测环节对 AI 芯片良率瓶颈的判断：随着芯片走向系统级整合，供应链协作与缺陷数据筛选能力可能比单点制程突破更影响产出。
AI 正在改寫半導體產業的創新規則。運算效能、記憶體頻寬與平行運算需求快速攀升，單靠電晶體微縮已不足以支撐效能躍升，創新正從單一晶片，擴大至邏輯、記憶體、先進封裝與高速互連共同推進的系統級整合。
科磊（KLA）半導體產品與客戶事業群總裁 Ahmad Khan 在 SEMICON Taiwan CEO 高峰會演講中指出，摩爾定律依然重要，但 AI 正在改變半導體創新的方式——晶片難再「單打獨鬥」，產業持續推動「把晶片特徵尺寸做小」，但同時也面臨「提升整體系統性能」的挑戰。