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半導體產業正快速走入一個「複雜度爆炸」的新階段。從 GAA（Gate-All-Around）電晶體、GaN 與 SiC 等寬能隙材料，到異質整合與先進封裝，元件結構不再只是微縮尺寸，而是多物理、多尺度的系統工程。傳統以物理公式為核心的模型，開始難以完整捕捉非線性效應、電熱耦合與製程變異；而仰賴人工的參數萃取流程，動輒上百步驟，不僅耗時，也讓開發節奏難以跟上製程演進。
不是工程師變慢，而是問題變太快
這正是 AI 與機器學習開始進入半導體建模核心舞台的關鍵原因。白皮書指出，透過神經網路直接從大量量測與模擬資料中學習元件行為，模型不再被單一假設限制；進一步結合物理模型的混合式神經網路，則在可解釋性與彈性之間取得平衡。更重要的是，ML 驅動的參數萃取流程，能把原本上百個人工調校步驟，壓縮到不到十步，直接改寫工程師的工作方式。
這樣的改變不只是「更快」，而是「能不能做得到」。隨著製程進入奈米以下、應用橫跨 DC、RF 與大訊號領域，若仍依賴傳統手工流程，模型開發將成為先進製程的瓶頸。AI 的價值，在於讓模型跟得上元件演化的速度，並具備跨製程、跨應用的可擴展性。
從產業角度來看，這代表工程能力的重心正在轉移。未來的關鍵競爭力，不只在於誰懂最多物理，而在於誰能把物理知識、數據與 AI 結合，打造可快速迭代的模型體系。AI 並不是取代工程師，而是把工程師從繁瑣、低附加價值的「苦工」中解放出來，讓人力專注在真正影響產品成敗的設計決策上。（原文出處）
