在媒體上瞄到日本首富柳井正這句話：「常識是經營者最大的風險」，印象深刻。常識好的人，可以連結各種常識，彙整成足以形成決策的知識，我是個知識服務業者，深知其中的奧妙與價值。有人告訴我，現在一張美西、台北來回商務艙機票要9,000美元。您聽到會有什麼反應呢？2019年以來，這個世界深受疫情與地緣政治的影響，挹注過多資金帶來的通膨至今未解。而背後的區域化生產、老齡化、少子化、貧富落差、世代落差，加上大數據、人工智慧、車聯網等黑科技，導致供應鏈震盪，這些問題正在深刻影響我們。成本激增是必然，但消費者或者從市場端回看，又可以看到哪些發展的契機，或者深不見底的陷阱呢？忝為華航獨立董事，每次董事會我都認真聽簡報，試著熟悉國際事務，並在適當時候提一些建議。華航剛剛結算2023年的營運績效，將近新台幣70億元的稅後淨利是有史以來第三高。做為一個國際航空業者，對於國際事務有很高的敏感性，而華航也是台灣少數兼具資本密集的大型服務業，1,616億元的營收中，用在員工、服務社會的價值，對於GDP的貢獻值，也遠高於一般的量產製造業。我試著從企劃主管的報告中，找出無涉公司經營的資訊，當成「常識」來跟社會分享的知識，做為華航貢獻的一部分。您知道，過去從紐約飛台北要15小時10分鐘，現在要多1小時嗎？而從台北到倫敦的飛機，更要從14小時10分鐘，增加到16小時20分鐘。我們可以想像，這是烏俄戰爭帶來的影響。烏俄戰爭之外，如果以巴戰爭戰事擴大，現在飛越伊朗、伊拉克的航線將被迫調整，經過塔吉克、沙烏地阿拉伯的代價呢？我們空拍航線，知道從印度、中東、北非前往歐洲的航線充滿了變數，也知道印度將成為另一個重要的製造中心。但印度只開放兩個航點給台灣的華航與長榮，兩家航空公司分別在德里、孟買落腳，除了這兩個城市之外，清奈、邦家羅爾不行嗎？不見得是不行，只是台印雙方對這件事的認知，並未從供應鏈的角度出發。一旦我們知道供應鏈重組，從台北先到檳城，再延伸到清奈的航線，很可能就是台印雙方合作最佳的典範。行業裡的人都知道，西方品牌大廠希望台商到印度建立生產基地，而清奈的工業基礎也是首選的地點之一。由於印度位於歐亞航線的中段，抵達印度的時間都是半夜，讓旅客非常困擾。如果搭上華航八點鐘前往檳城的飛機，大約下午一點以前可以抵達檳城，下午四、五點就可以抵達清奈，這將是美國、台日韓旅客前往印度最佳的路線。如果這個點子落實，將會是台印雙方，甚至包括檳城在內，以及諸多航空公司雙贏的結果。這件事要印度、馬來西亞、台灣政府同意，一般人，總是雙手一攤，覺得要打通那麼多的環節，太難了。如果關鍵在印度，那麼想想總統為何交代黃崇仁幫忙印度建晶圓廠，如果簡單的話，就不會有人開口請總統幫忙了！人間事，都是難事，也可以都不難！

核融合反應爐的研發起始於50年代。相較於英國在1956年已經開始商業運轉的核分裂反應爐是晚了不少。  早期核融合反應爐的最大問題在於電漿的約束：哪種機制可以約束住溫度高到幾乎可以融毀一切物質的電漿？ 延伸報導名人講堂：核融合電能何時能商業運轉？ （一）—核融合反應爐的工程挑戰當時的核融合是當成基礎科學議題來研究的。核融合反應爐何時可以商業運轉發電？這個問題在上世紀的標準回答都是30年後—意思是還早著呢，一次一次接著跳票。  最近的氛圍已有顯著變化，近年來市場資金總計投入近50億美金用於核融合反應爐的研發，目前以此為主題的新創已接近40餘家。  近年來最令人振奮的消息之一，是2022年12月5日美國勞倫斯利佛摩國家實驗室（Lawrence Livermore National Lab；LLNA）與國家點火設施（National Ignition Facility；NIF）合作的核融合反應有淨能量收益（net energy gain）。  此次實驗採用的約束機制為ICF，共192管紅寶石雷射以圓對稱射向置於圓心的原料顆粒（pellet）均勻加溫。投入的雷射能量為2.05百萬焦耳（MegaJoules；MJ），產出的核融合能量為3.15MJ，能量增益係數Q=3.15/2.05>1.5，核融合反應本身的確能釋放出能量！這是個里程碑式的實驗。  負責任的媒體還會加注其實那2.05MJ是由300MJ的電能產生的，遑論若依傳統能量轉換途徑，核融合能得先轉換成熱能、熱能再轉換成電能，轉換成電能的效率還得打一個大折扣。若真能成為發電設施，不只是反應爐，整個系統要有淨能量增益。這樣算來，粗估的核融合反應爐的淨能量增益至少要Q>10才能涵蓋系統中其他的能量消耗。商用系統還有一段路要走。 無論如何，原來是基礎科研的問題轉變成工程問題。工程問題可以分而治之（divide and conquer），研發速度因而加快。譬如LLNL與NIF的計畫中的紅寶石雷射若換成二極體雷射，能源輸出效率可以提升30倍，這樣就是穩穩向前邁一步。  另一個促使進展加快的因素是新創的投入。這些新創與公共機構形成夥伴關係（public-private partnership），專注於一些特殊核融合反應爐發電的機構、機制或原料等技術，可以基於公共機構較周延的基礎科研結果，快速進入商業運轉階段。  當商業資金開始投入一個新技術時，由獲利動機驅動的研發顯示加速進展的可能。最近一個例子是量子電腦的發展。  IBM在發展出第一代、第二代量子電腦時，預計的量子算力是以每年倍增的指數成長，這已是比摩爾定律—每18個月倍增—更積極的技術路標。發展迄今其實現狀比這技術路標快多了！  另外一個看起來比較不顯著，實質上很重要者，是機器學習已經投入核融核反應爐的研發，最主要的兩個領域是在材料開發和反應爐結構，以及核融合反應參數的優化。  所以，核融合反應爐何時可以開始商業化？最樂觀的是2030年初期，這個日期出現在一些新創公司網頁和新聞。保守些的呢，有生之年。但是這不是以前談的30年後，因為持這樣主張的人也同時談2050年的碳淨零排放，核融合反應爐發電不再是遙遙無期的。 (作者為DIGITIMES顧問) 

在COVID-19疫情最嚴重的幾年，各國政府挹注的資金高達17兆美元，在家工作的熱潮，讓全球NB市場在2021年暴增至2.47億台，生產NB的台商賺得盆滿缽滿，在寬鬆資金與數據流量大增的激勵下，2021年全球新增的獨角獸公司多達539家。2022年全球新增獨角獸企業雖然減少到263家，但仍比疫情初起的2019與2020年多出許多。許多上了檯面的新創企業家志得意滿，但2021年上市的新創企業，現在都受到嚴苛的檢視，富豪（Fortune）雜誌以「敞開肚皮」（Belly-up）形容一度笑開懷的新創企業。激情過後，現在靠資產投資或穩定收入的公司更被肯定，那麼是否也意味著虛擬與實體之間的角色互換，也將給硬體製造業與相關行業將帶來新的契機？由於2021年募得鉅額資金的新創公司，很少證明他們確實值得那個價錢，從2022年的第1季開始，資本市場挹注於新創企業的資金趨近於乾涸，多數人從公司宣布停止營運或裁員時才會知道情勢出現逆轉。事實上，從2022年第1季開始情勢就十分明顯，只是多數新創公司保有18~24個月的營運資金，在資金乾涸之前還看不出端倪，但從2024年開始，這些現象將更為明顯，新創公司是否在正確的軌道上，氣夠不夠長都將是我們觀察新創企業的焦點。根據CB Insights資料，2021與2022年新創公司募集的資金仍超過4,000億美元，但2023年僅剩下2,484億美元，跌幅高達4成以上，而被認證為獨角獸的企業家數，也從2021年的539家，暴跌到2023年的71家。基於避免被控獨佔的考量，企業購併的案例也在這一段時間大幅減少。我們幾乎可以認定，未來幾年將是新創公司真正面對考驗的時刻。黃仁勳說：「如果人生能夠重來，我就不會選擇創業這條路」。如同特種部隊的結訓典禮，每個學員都要遍體鱗傷地爬過鋪滿碎石的天堂路一般，沒有經過幾次刻骨銘心的淬煉，如何像是浴火鳳凰一樣成就涅槃的境界呢？一個富可敵國的創業家，他經歷過哪些事，會讓他後悔走上創業之路呢？在閱讀富雜誌這篇關於創新創業的文章時，有段話引起我的注意。作者說，一般而言人口中僅有2%有「雙相情緒障礙症」（Bipolar Disorder），但創業家中有這樣傾向的人多達11%，他們很容易有情緒焦慮。我很明白，他們都不是聖人，如果我也算是創業家的話，我更明白今天的成績有很多是個人的幸運，也有很多是時代給的機會。

2013年時，一位創投家開始以「Unicorn」來形容市值超過10億美元的新創公司，之後很多創業家都想貼上「獨角獸」的標籤，向世人展示非凡的創業成就。CB Insights開始統計獨角獸企業的2015年，有80家公司頂著獨角獸的光芒面對世人。科技含量很高的台灣，不甘示弱地試著培養自己的獨角獸，希望台灣的新創公司也能在國際舞台上嶄露頭角。之後，我們看到不斷上揚的獨角獸家數，甚至到2022年時，全球的獨角獸企業已經多達1,200家。在統計的前幾年，也就是2020年之前，中國經濟蓬勃發展，美中之間沒有劍拔弩張的氛圍時，通常美國獨角獸的佔比大約50%，中國是25%，其餘獨角獸生產國主要包括英國、南韓、德國、以色列這些國家。其中，看不到台灣，也見不到日本的公司。最近幾年，美中關係丕變，中國的獨角獸前往美國上市之路更顯坎坷，中國獨角獸的比重降至15%以下，取而代之的是已經超過百家的印度獨角獸公司。「中國跌倒，印度吃飽」，全球經濟的大結構不是東昇西降，而是資源重組。財富重新分配的跡象顯示出世代差異，大吃小，更大的貧富差距與國家發展落差。走過了資金寬鬆的時代，新創公司將面對創投資金源頭緊縮的壓力。我們看到全球的創投資金在2021~2022年時，都超過1,600億美元，2023年時跌到669億美元。我們可以稱呼2013~2022年間的10年是「獨角獸的黃金時代」，但現在以500萬美元營收，號稱可以有10億美元市值的時代一去不復返。其次，我們看到網路巨擘強奪豪取、相互廝殺。自從2018年蘋果（Apple）成為全球第一家市值超過1兆美元的公司之後，已經陸續有七家科技公司名列「市值上兆」的門檻。知名的科技大廠除了Tesla市值暴跌2成以外，其餘的公司都扶搖直上。我們看到富可敵國的科技大亨，光是一家市值超過2億美元的NVIDIA，市值就超過俄羅斯、南韓這兩個世界舞台上的主要國家。蘋果輕描淡寫地放棄Apple Car計畫，大家知道這是九牛一毛而已。Open AI的創辦人Sam Altman甚至希望募集7兆美元，重整全球半導體的生產體系。在新創企業家用無窮盡的想像力家探索未來世界時，我們得思考一下，如果是東亞的新興國家，或者是這些國家裡的供應商、新創企業家，如何幫自己在浮動的世界裡找到定錨基礎，並決定未來幾年的行止。在我腦海裡，有幾個想自問自答的問題。做為ICT產業裡的供應商，我們是否應該重新定義我們與上游客戶之間的相對關係；如何從「雲」與「端」不同的視野，思考自己的企業定位？在面對地緣政治、區域分工、分散型生產體系的架構下，如何整備在地「應用驅動」的商機？哪些國家企業是敵、是友，或者根本放棄敵我意識？競合之間，以和為貴，我看到了世界的改變，也看到亞洲供應商面對世界變局時，必須改弦更張的大趨勢。

從1983年南韓宣示參與角逐半導體業的商機開始，我不僅僅是亞洲供應鏈的觀察者，同時也是參與者。40年來，我幾乎走遍了全球頂尖的科技公司，也應邀在很多公司、大學、政府的講堂裡，分享我所知道的科技產業，特別是亞洲觀點的ICT產業供應鏈。半導體是從1980年代開始才慢慢受到矚目。1976年，台灣從美國帶回來的是7微米的技術，而今天談的7奈米技術，兩者蝕刻線幅的距離差距1,000倍，而從晶片密度而言，如今的落差跟當年比起來是100萬倍的差異。現在我們不可能用手工畫線圖，只有透過電腦自動設計晶片，不僅提升良率、加速發展，也讓這個世界出現了幾何級數的發展落差。各國政府與社會對於產業的認知，也不像是台日韓是日積月累而來，速成新科技或許還有機會，但要建立一個橫向連結、相互支援，甚至競合並存的產業生態系，今天幾乎已經是個高難度的議題，甚至是緣木求魚的話題而已。半導體是個承接很多投資資金、人才的重點產業，加上個人電腦產業的崛起，以及風起雲湧的網際網路推波助瀾，這是「千載難逢」的機遇，而台灣又躬逢其盛，從個人電腦到半導體產業，一波接一波的成長。台灣抓緊每一次的機會，也每一次都扮演關鍵角色，但這樣的機會不會出現在新興國家正常的發展路徑上。從傳統的觀念探索國力時，我們會從土地、人口等傳統的要素衡量國力，但現在網際網路時代，軟硬整合的數位國力成為新的指標。台灣備受重視，但也必須未雨綢繆，思考「生態國力」或「前瞻國力」的價值。生態國力可以涵蓋現在大家探討的ESG，以及過去相對不常被產業界提起的地緣政治影響力。「危與機」總是共存的，在經過70年的和平演進之後，全球政治環境再度回到G2競合的格局，而東亞四強人口老化，加上分散型的生產體系已經箭在弦上，拉弓沒有回頭箭，中國可以自詡是世界工廠的時代也已經飄然遠去。中國威脅論已經不僅僅是學者茶餘飯後談論的熱門議題，現在甚至成為沙盤推演的重要課題。對中國而言，或許可以從核心的價值去思考人類的大未來是建立一個高同質性、一呼百諾的社會，還是多元演化、和平共存的世界呢？我們這一代被稱為天選世代，又應該承擔什麼樣的責任，提出什麼樣的政策建議呢？台韓都不是個大型的經濟體，但卻可能是許多新興國家可以學習的典範，開放型的經濟戰略在未來10年、20年的發展中，可能是人力、土地資源已經捉襟見肘的日韓台都必須面對的問題。我深信印度、越南、泰國、馬來西亞、墨西哥都等不到類似東亞四強曾經搭過的列車，如何與東亞四強共構、協力，避免重複投資的產業發展模式，也許才是大家應該深度探討的議題。

現在，無論是探索人工智慧、量子技術或先進製造這些可能改變競爭優勢的黑科技，每一種科技的背後都是台灣具有獨到優勢的半導體與ICT供應鏈，台灣無可選擇的成為眾所矚目的焦點。台灣的優勢來自事業模式、管理機制、技術研發與產業整合，但背後最關鍵的是台灣集中全力，與客戶共享、共創的產業結構。針對川普、拜登的政策宣示，我們要進一步理解台灣的角色，以及台灣很難取巧的現實。無論是堅持在民主陣營中，或者從商業客戶的考量，沒有能夠定義規格的品牌，或者定義前沿技術的網路巨擘，以代工為主的台灣沒有太多的話語權，那麼台灣又如何積累新的優勢，繼續在科技大國對決的時刻持續被需要呢？2009年全球GDP是60.9兆美元，到2023年時，全球GDP的總量是104.5兆美元。也就是從中國進入黃金時代的2009年算起，過去15年全球GDP的總量大約成長70%。您的企業或台灣的產業在附加價值率、營收上，是否也有70%以上的成長呢？其次，2018年時，蘋果（Apple）的市值首度超過1兆美元，但到2024年的2月底為止，全球已經有8家公司市值超過1兆美元，其中微軟（Microsoft）、蘋果甚至超過3兆美元，NVIDIA也達到2兆美元的新台階了！台灣的優勢，甚至競爭條件不在於定義AI晶片、自駕晶片的規格，甚至低軌道衛星的商機，而是全世界新的黑科技都會想到台灣的供應鏈，當頂尖大廠不斷的創新，又害怕「時間成了最大了風險」，那麼找台灣強化配套，加速上市的時間，都是台灣在市場上無可替代的優勢。關鍵是當財富愈來愈集中時，不難發現這8家富可敵國的公司都是高毛利、領域獨佔的美國公司。就像伺服器、IC設計公司一樣，伺服器品牌商只來自美中兩個大國，而全球前十大的IC設計公司，除了聯發科之外，其餘都是美系業者。我們可以很篤定的說，台灣的策略不在於創造更多可以與他們平起平坐的公司，台灣要面對的是這種中小型的國家，如何在獨佔的產業與供應鏈上佔有不可或缺的地位。台灣小，生存之道就是打破大國、重量級企業的發展慣性，善用本身的優勢，逆向思考各種發展的可能。70多年來，台灣得利於世界和平之外，當中每隔一段時間，就會有改變人類的黑科技出現，而這些黑科技並非曇花一現般的亮相而已，這些科技不斷的繼續創新，並與後續的科技相互交錯、作用，形成今日科技產業的面貌。台灣不要妄自菲薄，但也不能暴虎馮河，深刻融入世界體系的產業特色，也確保台灣在發展路徑上沒有脫軌，甚至可以搶到關鍵的門票。

香儂（Claude Shannon, 1916～2001）被譽為資訊理論之父。圖靈（Alan Turing, 1912～1954）則被稱為計算機科學之父。1943年，香儂和圖靈相遇於紐約市的貝爾實驗室。儘管他們的研究題目不同，他們討論彼此的工作，其中包括有關圖靈的「通用機器」。圖靈相當驚訝，香儂在一片程式碼和計算機的海洋中，將藝術和文化視為數字革命不可或缺的部分，將之稱為「數字DNA」。香儂在1943年告知圖靈夢幻般的想法，如今已經成為現實，因為所有媒體都以數位化呈現，涵蓋數百萬的「文化事物」和龐大的音樂收藏。香儂在藝術、訊息和計算之間建立的早期聯繫，直觀地描繪我們今天正在經歷的未來。圖靈在1950年發表論文〈計算機與智慧〉（Computing machine and Intelligence），首次談到人工智慧（AI），並提出「圖靈測試」，為資訊研究領域創建智慧設計的標竿。圖靈測試說，如果一台計算機能夠欺騙人類相信它是人類，那麼它就應該被稱為智慧計算機。香儂則直接訂出機器學習的目標: 「創造出擊敗世界冠軍的象棋程式；撰寫出能夠被知名文學期刊選用的優美詩歌；編寫能夠證明或反駁黎曼猜想（Riemann hypothesis）的數學程式；設計一款收益超過50%的股票選擇軟體。」今日，香儂的第一個目標已在2017年由AlphaGo達成。機器學習常見的做法，是將隨機事件相關聯的預期資訊量（expected amount of information）加以量化，並衡量概率分布之間的相似度。今日則被用作衡量概率分布訊息內容的指標，則是香儂提出的資訊熵（Shannon entropy）。香儂熵背後的基本概念是所謂事件的自資訊（self-information），有時也稱為驚奇性（surprisal）。自資訊的直覺是這樣的。當觀察到一個不太可能發生的隨機事件時，我們將其與大量訊息相關聯（這代表當不太可能發生的事件發生時，我們獲得極大的資訊量）。相反，當觀察到一個很有可能的結果時，我們將其與較小的資訊量相關聯。將自資訊視為「事件發生會造成我們多大的驚奇」非常有幫助。例如，考慮一個始終會落在正面的硬幣。任何硬幣投擲的結果都是完全可預測的，我們永遠不會對結果感到驚訝，這意味著我們從這樣的實驗中獲得的資訊為零。換句話說，其自資訊為零。如果硬幣的落地面的隨機性增加，則每次投擲硬幣時都會有一些驚奇，儘管超過50%的時間我們仍然會看到正面。因此，自資訊大於零。最大的驚奇量是在硬幣是公平不偏的情況下獲得的，即落在正面或反面的機會都是50%，因為這是硬幣投擲結果最不可預測的情況。基於上述非正式的需求，我們可以找到一個合適的函數來描述自資訊。對於一個具有可能值 x1, . . . , xn 和概率質量函數 P（X） 的離散隨機變量 X，任何介於0和1之間的正單調遞減函數都可以用作衡量資訊的指標。還有一個額外且重要的性質，那就是獨立事件的可加性；兩次相繼的硬幣投擲的自資訊應該是單次硬幣投擲的兩倍。對於獨立變量來說，這是有意義的，因為在這種情況下，驚奇或不可預測性的數量變為兩倍。藉由上述特性，香儂熵被應用於測量與一組概率相關的不確定性或資訊內容。香儂熵通常用於決策樹（decision tree）和其他AI模型，以量化數據集的不純度或混亂度。例如在決策樹算法中，香儂熵用作在每個節點上對數據進行分割的依據。目標是最小化熵，熵較低的節點被認為更「純粹」或更具資訊。為每種可能的分割計算熵，選擇導致熵最大程度減小的分割。這個過程在決策樹不斷增長的情況下進行遞歸性地重複，得到我們想要的答案。香儂在1948年提出資訊熵的概念，影響到80年後的今日機器學習的發展，真奇人也。 

無論是1971年微處理器濫觴的時代，還是1985年開始正規發展的個人電腦產業，2000年前後大爆發的網路大潮，才真正以.com的面貌改變了世界。傳統媒體走進了黑暗時代，甚至到現在還看不見出口的曙光。這個時代的贏家是思科（Cisco）與諾基亞（Nokia）、愛立信（Ericsson）等電信服務公司。2007年iPhone上市，手機從傳統單向傳遞訊息的工具，進化為可以上傳下載數據的載具，透過大量數據的傳輸，網際網路的世界又有了一次大躍進。另一方面，從2000年前後大規模移往中國生產的科技公司，甚至從珠三角、長三角一路延伸到鄭州、成都、重慶。此時的中國，國內經濟繁榮、國際市場上又被公認為世界工廠，在國內市場與出口競爭力的雙循環優勢下，成為這個階段最大的贏家，在這個階段的贏家就是蘋果（Apple）與中國。為了消化、應用龐大的數據，雲端服務、機器學習成為顯學，包括亞馬遜網路服務（AWS）、微軟（Microsoft）、Google、Meta在內的網路巨擘，在雲端提供各種2B、2C的服務，在消費者看不見的後端，則以資料中心彙整數據與流量，也造就了幾家富可敵國的網路巨擘。除了資料中心龐大的需求之外，人工智慧的應用在多年的冬眠之後迎來新的春天。「雲」與「端」強力連動的需求下，台系的生產製造大廠同步建構了強大的生產體系，也成為美中角力下隱形的贏家。從2009~2019年，中國的GDP從5.1兆美元，驟增到14.28兆美元，而美國則在2008年的金融海嘯之後努力收拾殘局，GDP總量從2009年的14.48兆美元，增加到2019年的21.38兆美元，只增加7.1兆美元。但在2019年疫情爆發之後的4年中，中國經濟出現疲軟的現象，而美國在人工智慧等黑科技的加持下，出現了強勢的反彈力道。自從蘋果在2018年成為第一家市值上兆美元的超級企業之後，已經陸續有8家公司成為市值上兆美元的公司。除了市值超過3兆美元的蘋果、微軟之外，NVIDIA也在近期達到2兆美元的規模。現在美國人知道，如果不能在典範轉移的過程中掌握先機，美國也可能成為修昔底德陷阱中的落敗者，而定義科技發展論述與方向，便是美國牢不可破，不可能放棄的領先優勢。2018年川普主動出擊，強勢論述中國人搶走了美國的工作機會。2019年2月時，川普政府在白宮的網頁上強調「量子技術、5G、人工智慧、先進製造」是美國必須牢牢掌握的競爭優勢。川普劍指中國，接任的政敵拜登並未修正，甚至更刻意強調半導體、車用電池、稀土與藥品的重要性，顯見美國朝野已經定義美中關係從對立、對峙，進一步推升到對抗的新時代。

 原子是以原子核中的帶正電質子的數目來決定原子序的。原子核中除了質子外，還有數量大致相仿的中子，這些質子與中子以強作用力（strong interaction）束縛在一起，這就是核結合能（nuclear binding energy）。  核結合能的物理基礎強作用力，在短距離內比化學作用的物理基礎電磁作用強100倍，因此核反應的能量遠大於化學作用的能量。  鐵（原子序26）的同位素群與鎳（原子序28）是元素中平均核結合能最高的，也就是最穩定的元素。以鐵同位素群為例，核結合能可以高達8.8百萬電子伏特（MeV）。物理驅使物質轉變成較穩定的結構，所以原子序比鐵高的原子就會透過核分裂（nuclear fission）轉變成較小的原子；而分子序較小的原子則傾向透過核融合（nuclear fusion）轉變成原子序較高的原子。前者已應用於現今的核能發電，而後者就是目前全世界研發開始升溫的核融合發電。  核融合為什麼比核分裂更具吸引力呢？第一個原因是核融合的過程及其廢料有較低的幅射性。第二個原因是如果核融合反應爐無法正常運作，它不會如核分裂反應爐因連鎖反應（chain reaction），導致核反應爐融毀（nuclear reactor meltdown）而近乎無法收拾。核融合反應爐無法正常運作時，核融合反應停了就停了。另外還有個原因是核融合反應的原料，近乎取之不竭、用之不盡。  最常使用的核融合反應的原料是氘（Deuterium）和氚（Tritium），二者都是氫的同位素，也就是說和氫原子一樣，每個原子核都含有一個質子，但是氘和氚的原子核還分別具有1個和2個中子。使用氘和氚當成核融合反應原料的原因是它的散射截面（scattering cross section）—也就是核融合反應發生的機率最大，所釋出的能量最多，高達17.6MeV。  氘在自然中穩定存在，可以從海水中提取。但是氚具有放射性，而且半衰期很短，只有12.3年，自然界中只存有30~40kg，所以核融合反應爐必須在反應的過程中自己產生足夠的氚，以維持連續的核融合反應。這是核融合反應爐設計時必須考慮的因素之一。  核融合反應時需要較高的溫度，氘和氚在此環境下以離子的形態存在，也就是氘和氚中的原子核和電子是分離的，這就是電漿態（plasma）。氘離子和氚離子都帶有一個正電荷，它們之間存有庫侖排斥力。這就解釋為什麼氘和氚被選為核融合反應原料的原因：其排斥力最小，但是原子核較大，較容易碰撞，而且碰撞機率高。  要克服電磁互斥力讓氘離子和氚離子進行核融合反應必須符合一定的條件。基本上要離子的密度、溫度和其能量約束時間（energy confinement time）的乘積大於一定數值，這是核融合反應爐能維持穩定運作的條件，術語叫「點火」（ignition）。  能持續維持核融合反應的溫度大概在10~20keV之間，約等於8,000萬度到1.6億度之間，這比太陽核心的溫度還高。要維持這樣高的溫度，以及高的離子密度，必須把離子束縛在一個有限的空間中，這就是核融合最核心的工程問題之一：約束（confinement）。約束的方法比較多的是用磁場（Magnetic Confinement Fusion；MCF）來約束離子的行徑；另一個是靠慣性（Inertial Confinement Fusion；ICF），利用震波（shock wave）來壓縮及點燃離子；還有二者的混合形態MTF（Magnetized Target Fusion）。為了提高磁場，高溫超導（High Temperature Superconducting；HTS）膠帶被用於磁約束核融合反應爐上。 由於離子的集體形態電漿比較接近液體，而處於特殊狀況的液體會產生較為激烈的行徑，譬如擾流（turbulence）。離子的穩定性一直是核融合反應爐的一個工程挑戰。  氘離子和氚離子反應後產生氦離子（即是阿爾法粒子）和中子，其中氦離子擕帶核融合約5分之1能量，之後轉移能量讓原料能維持在高溫、可以持續核融合反應。但是氦離子得想法排掉，避免影響後續核融合反應的發生。  中子以動能的形式攜帶約5分之4的核融合能量，這是核融合反應爐產生能源的主要形態。中子不帶電，不受磁場束縛，會四向逃逸。想利用它的動能轉化成一般渦輪機可以使用的能量，得用防護牆先攔著，將其轉化成熱能。  另外由於前述的原因，氚必須在核融合反應爐中自己產生，防護牆上得覆蓋含鋰元素的繁殖氈（breeding blanket）。當中子撞擊到鋰時，會產生氚。中子在整個核融合過程中可能會消耗、流失掉一部分，繁殖氈上還必須加入鈹或鉛元素。當中子撞擊到這些元素之後，會產生2個中子，這樣中子的數目就得以增加，讓核融合反應爐中的氚得以持續補充，維持反應爐的持續運作。  這大概就是主流的氘-氚磁約束核融合反應爐所需面臨的主要工程挑戰。  

最近讀了幾本關於經濟學的書籍，對於經濟學家利用邏輯分析、數學模型或田野調查等方法來解釋或預測人類或社會的經濟行為，如成長、衰退、貧富等，留下深刻的印象。不免起心動念東施效顰，想要對自己所理解的半導體產業及人才做一番解析。眾所周知，半導體產業鏈可略分為上中下游，在此上游定義為晶圓製造，中游為IC設計，下游則為系統應用。愈往上游走，知識所需的層面就愈基礎且深入，也愈硬體導向；往下游走所需的知識就愈廣泛，愈偏應用及軟體。半導體人才的培養彷彿也有上中下游的概念。以前在學生時代，聽過老師們提起如何培養一位最適切的半導體人才，就是在大學時念物理，碩士時讀材料，最後再攻讀電機博士。由理科到工科，也由基礎到應用。先來談人才的養成。有不少半導體領域的專家，都是在大學時念物理，之後在博士時轉念電機，而卓然有成。前國立陽明交大校長張懋中院士便是此思維下的翹楚，經由物理及材料的訓練，最後拿到電機博士，並成為半導體界國際知名學者。順流而下似乎是水到渠成，但是逆流而上呢？大學時念電機，而博士研究轉攻物理，甚至是理論物理，沒有太多成功的案例。約莫二十年前，台大物理系的招生廣告中，曾高調地宣傳，當時在台積電任職副總以上人士，畢業最多的學校是來自於台大物理系。最近材料專家彭宗平教授，也在媒體表達了，在園區半導體業很多的主管是材料系畢業的。這些都說明了，順流而下是趨勢，也是個好的選擇。產業界又如何呢？先經過了晶圓廠或IDM廠的歷練，轉而從事IC設計，而成就一番事業者大有其人。之前在IC設計領域紅極一時的晨星半導體，其創業團隊就是來自於世大積體電路，從事晶圓代工。但是在IC設計表現優異的公司，轉而往上游晶圓製造發展，鍛羽而歸者卻時有所聞。十幾年前矽統科技自建晶圓廠，就是個失敗的例子；最近又有專攻功率IC設計的公司，在蓋自己的晶圓廠。畢竟IC設計所需的半導體製程技術種類繁多，不是一座晶圓廠就能夠涵蓋的；此外兩者的文化差異頗大，晶圓廠需要嚴謹的態度及做事方法，要經營的好需要有高的產能利用率，在在都與IC設計的思維不相符。但是中游的IC設計與下游的系統應用間的隔閡，卻不是這麼顯著，兩者之間存在著既合作又競爭的態勢。IC設計公司已不再是單純地提供晶片，而是要提供一個解決方案。蘋果（Apple）就是鮮明的例子，不論是電腦所使用的CPU，或是智慧型手機內的AP處理器IC，都是自己所設計。近來雲端服務業者，也開始自行設計AI的晶片。只要是量夠大掌握出海口，且能找到合適的團隊，系統應用業者是可以往中游的IC設計去發展。但是也有失敗的例子，如不久前Oppo便結束旗下的IC設計公司。華為這幾年受到美國的制裁影響不小，創辦人任正非曾公開表示，未來就是要用錢來砸數學家或物理學家，回過頭來把自家屬於上游的根基做好做穩。我在美國留學期間，參加過一場光電領域的研討會，會議最後的問答時間，來自加州理工學院（Cal Tech）的光電大師Amnon Yariv教授，就在黑板上寫了馬克斯威爾（Maxwell）的4個方程式，然後說所有的解答都在裡面。事實上，在電機半導體領域最常使用的歐姆定律，就只佔這4個方程式的一小篇幅。Open AI 創辦人Sam Altman最近宣稱，要花費巨資自建多座先進的晶圓廠，生產AI晶片。換言之就是由下游，直接挑戰上游。經濟學有趣的地方在於，永遠都會有另外一隻手（on the other hand）。有原則就會有例外，這是在處理經濟問題，經常會發生的。Altman是否會成功，且拭目以待。