當前全球科技正處於快速轉型的節點，人工智慧、半導體、綠色製造、醫療科技與電動車技術等多個關鍵領域同時發生重大突破，將深刻改變未來數十年的產業面貌與社會結構。
AI 程式開發與科學發現的新典範
2025 年 5 月，Google DeepMind 推出了名為「AlphaEvolve」的 AI 編碼代理系統，揭示了 AI 在自動化演算法設計上的巨大潛力。該系統結合大型語言模型（LLM）與自動評估機制，模仿演化過程來生成並優化程式碼。
AlphaEvolve 基於 Google 的 Gemini 模型平台，融合「Gemini Flash」的多樣性創意與「Gemini Pro」的深度分析，能自動提出多種程式碼候選方案，並進行交叉比較與優化。在內部測試中，這項技術已取得多項突破，包括提升資料中心的能源效率、優化 AI 晶片電路設計，以及更新自 1970 年代以來未曾改進的數學解法。此技術不僅提升了軟體開發的效率，更打開了科學研究的新可能，預示 AI 未來將在藥物研發、材料科學與永續設計等需要高複雜度計算的領域中發揮關鍵作用。Google DeepMind 表示，未來將逐步擴大其應用範圍，並開放給學術界進行早期實驗。
半導體投資與製程創新：維持領先與實現永續並重
作為全球晶圓代工領導者，台積電於 2025 年 5 月宣布批准一筆高達 152 億美元的設備投資，涵蓋先進製程、先進封裝、成熟及特殊製程等多個領域。此舉不僅展現其對長期市場需求的信心，也鞏固其在全球供應鏈中的核心地位。
同時，台積電旗下子公司世界先進（VIS）亦積極拓展國際布局，計劃與荷蘭半導體大廠 NXP 合資在新加坡建設 300mm 晶圓廠，並預計 2029 年達到月產 5.5 萬片的規模。台積電將提供技術授權，維持其技術主導地位。
另一方面，IBM Research 與美國製程設備公司 ClassOne Technology 則在環保製造方面邁出重要一步，宣布合作開發不依賴傳統 NMP 溶劑的新型濕式處理技術。NMP 雖為常見的半導體清洗溶劑，卻具有潛在的健康與環境風險，因此開發更安全、環保的替代技術對於永續製造至關重要。
透過將 ClassOne 的設備製造專業與 IBM 的材料科學研究結合，雙方希望創造一套具產業可行性的綠色製程，為未來的先進封裝與半導體應用鋪路。
醫療科技突破：精準神經調節邁入新紀元
慢性疾病的治療一直是醫療科技發展的重點之一。2025 年 5 月，比利時半導體研究機構 imec 與美國 Feinstein Institutes for Medical Research 共同發表了「間歇式干擾電流刺激（i²CS）」的神經調節技術，為憂鬱症、關節炎等疾病帶來新的治療可能。
i²CS 的原理是透過兩組頻率略有差異的電流，在體內產生干擾效應，選擇性刺激特定深層神經纖維。這種方法與傳統迷走神經刺激（VNS）相比，能顯著減少副作用，如聲音改變與頸部不適，並提高療效精準度與能源使用效率。
該技術已完成大型動物實驗驗證，並發表於《Nature Communications》期刊。imec 更開發了專用積體電路（ASIC），用於精準控制神經刺激強度與頻率，未來有望整合進植入式醫療設備，成為精準醫療的重要支柱。
電動車動能再升級：新型電池技術推動普及化
隨著各國推動淨零排放政策，電動車產業迎來黃金時代。然而，電池技術的成本與續航力仍是限制因素。為此，美國 GM（通用汽車）與韓國 LG Energy Solutions（LGES）共同宣布，他們合作開發的 LMR（高錳層狀富鎳）電池已接近商業化。
LMR 電池的特點是正極材料使用大量錳元素，減少對價格波動較大的鈷的依賴，兼具高能量密度與成本控制。根據測試結果，LMR 的能量密度比目前主流的磷酸鐵鋰（LFP）電池高出 33%，成本卻相當。
Ultium Cells（GM 與 LGES 的合資公司）計畫於 2028 年前在美國展開大規模量產，首波應用將鎖定電動皮卡與 SUV，目標是打造續航達 644 公里以上、價格更具競爭力的電動車。GM 希望藉由這項技術突破，率先進軍 LMR 電池應用市場，並進一步推動電動車普及。
上述五項重大科技進展，不僅是各自領域的突破，更展現出跨領域融合的趨勢。例如，AI 可協助設計更高效的半導體與材料配方；半導體技術反過來支撐醫療與電動車設備的微型化與智能化。從 AI 到綠色製造、再到人類健康與交通運輸的革命，全球正進入一個創新驅動、永續導向的新時代。
[Reference]
1.https://www.nikkei.com/prime/tech-foresight/article/DGXZQOUC237X10T20C25A5000000
2025年5月26日 5:00「AIがコード改良」「TSMC、2.2兆円投資」 海外動向
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