看產業中的大事件，特別是像英特爾(Intel)這樣的龍頭企業，不能單只從個體經濟的觀點來看，要放在產業脈絡中，看競爭策略兼看總體經濟。
英特爾2020年營收779億美元，相較於三星電子(Samsung Electronics)的562億、台積電的455億仍然是產業龍頭。但是從淨利來看，三者分別是209億、150億、193億，差別不大。再考慮英特爾是個整合元件公司(IDM)，利潤的創造還包括設計產品所創造的價值，扣去這部分，製造所創造的價值明顯落後了。

多年前赴日訪客戶，當地的子公司安排了一次會面，是跟汽車電子零件供應商的首次接觸。汽車也有專用的半導體零件通路？當時算是上了堂課。但是同行的日籍子公司社長也給了個caveat：即使現在開始認真的接觸，正式供貨起碼先是四、五年後的事了；一方面是日本客戶預熱期長，一方面汽車零件的驗證期也不短。
時至今日，半導體佔汽車製造成本已達30%以上，有些報吿預計到2030年會達50%、2040年會達70%。這些數字自然會有些偏差，畢竟是預測，但是由電動車及自駕車兩大方向驅使的強大汽車產業半導體化成長動力方向是不會改變的。

CMOS影像感測器(CIS)的製程與DRAM有些相似，都是金屬層較少、對電荷敏感的陣列結構。陣列中畫素越多，圖像的解析度越高。目前三星電子(Samsung Electronics)已做到上億畫素，所以製程微縮一直是競爭的主軸之一，但是只是之一。
每個入射的光子能產生的電子－電洞對數目有限(這比例叫量子效率；quantum efficiency)，所以要增強圖像的訊號，除了前述的3~6個CMOS中已經包含了信號放大器外，就是增加光電二極體的曝光面積，以增加訊號強度，但是製程微縮拿走了寶貴的面積。這與DRAM中的電容在製程微縮的過程中所遇到的兩難問題類似－製程微縮逐漸剝奪儲存電荷所需的電容面積，儲存電荷降低進而降低了0/1狀態的訊號強度。光學加諸於結構單元的限制較之於電容加諸於記憶體單元結構的要求嚴苛的多。電容在製程微縮之後還可以向上長以維持電容面積大致不變，CIS只能在結構盡其所能的收集光，以及増加光電轉換效率。是以DRAM的製程推進雖然艱難，但是目前也到達1a節點(約14nm)，而CIS最精細的製程猶滯留在40nm，正待向28nm出發。

圖像感測器(CIS)是利用光電效應(這可是愛因斯坦1921年物理諾貝爾奬得獎作品)的機制，入射光進入物質之後轉換成電子－電洞對、進而轉為數位化電壓的器件。它的前身是電荷藕合元件(CCD)，但是CIS出現後，由於生產成本大幅降低，CIS已經佔有絕大部分的應用及市場。
CIS有四個主要構成部件：微鏡頭(microlens)、濾光片(color filters)、畫素設計(pixel design)和光電二極體(photodiode)，前二者是光學元件，後二者才是矽電學元件。由於有光和電兩種製程的協奏，讓這個次產業變得豐饒有趣。這兩種物理性質的互相折衝妥協，造就了各式的CIS樣態。

最早發現的二維材料石墨烯(graphene)雖然被多方探索，但在半導體領域的應用注定成空。它的電性近乎半金屬(semimetal)，而在電子線路的世界中要是半導體材料才能用電壓控制。隨著二維材料種類的陸續發現，迄今已有1,000餘種，二硫屬過渡金屬化合物(TMD)被認為是最有可能應用於積體電路的材料。
TMD中有部分的材料的確是半導體，其能帶隙適合做場效電晶體(FET)中的通道(channel)。TMD的電子移動性(mobility)高，單層原子薄膜與其上、下層物質之間的作用力為微弱的凡德瓦(Van der Waals)力，沒有未鍵結的懸空鍵(dangling bond)，因此電子流經二維結構不會被散射或陷住，電阻較低。

兩岸最近在半導體產業的人才供應議題，不約而同地都採行了異於過去的措施。先是2020年中國將微電子列為一級學門(像數學、物理、化學等的基礎學門)，而台灣是2020年要在幾個學校開辦半導體學院。
兩岸的半導體人才供應各有不同的問題，卻都用專業特殊化的手段來解決問題，只能説是兩岸產業界對教育有相同的迷思。

美國AI國家安全委員會(National Security Committee on AI)月初通過、發表了其工作了2年多的最終報告，這份長達756頁的報告分為2個部分：一是在AI世代防禦美國、一是在科技競爭中勝出。這委員會成員名攤開來就是美國AI公司的「who is who」，包括委員會主席Alphabet前執行長Eric Schmidt、主要撰稿的甲骨文(Oracle)執行長Safra Catz、AWS執行長Andrew Jassy人等。
文中開宗明義地說這是美國自二戰以來最脆弱的時刻。美國過去的優勢一向靠科技的領先，現在改變了，但是這報吿沒有延伸至背後的主要競爭脈絡。參照過去的美蘇之爭與現在的中美之爭，最大的對照是冷戰時期美國是以名目上的科技競賽、實質上是在經濟上把蘇聯拖垮的。蘇聯在許多科技競爭上並不遜色，像史普尼克號(Sputnik)衛星的發射就對當時的美國投下震撼彈。即使到冷戰末期，蘇聯在科技上的競爭也不是全然的落後。以現在正快速興起的量子電腦為例，講量子計算概念的興起，公平的引文除了大家熟知的費因曼外，還應該有曼寧(Yuri Manin)，他是蘇聯的數學與物理學家。

半年以前，如果有人詢問量子電腦何時能商業化，樂觀的答案是5~10年後。5~10年對於企業是個模稜兩可的陰陽界，過早投入嫌白燒錢，又擔心會晚別人一步，但是多數的企業怕是仍觀望再三。
近幾個月，產業界的對量子科技的看法驟然改觀。量子電腦中領先的量子位元技術有3：離子陷阱、超導體和光子，這也是2019年美國科學院量子白皮書提及的前3種量子位元技術。

2020年兩岸的半導體產業發展都碰到了瓶頸，解決方式都指向人力資源政策。中國大陸在廣設微電子示範學院之後，將微電子改為一級學科；而台灣則籌設半導體學院。先說我的看法，這2種手段恐怕都很難解決目前所遭遇的困難。
先說中國。中國的學制分3級：學科門、一級學科、二級學科。學科門有十三個，譬如理學、工學等。學科門下再分一級學科，也就是中國本科的專業，像物理、數學等，二級學則為一級學科的再細分。用台灣的學院、系、所的分級可以約略類推了解。微電子由二級學科改為一級學科在中國是有爭議的，這違背了大學教育的一般信念，讓大學變成職業學校了。但是為了解決半導體產業人才缺口的燃眉之急，終於拍板定案。無奈這個改變恐怕無法解決半導體產業人力短缺的問題，於產業的長期發展也不一定有利。

企業的購併一定有綜效的目的，從最簡單的擴大經濟規模，到擴大產品線、掌握更多核心能力、整合價值鏈的上下關鍵節點等，不一而足。站在產業巔峰、發展最前端的企業心思最難揣測，因為他們所見牽涉到整個產業的前景，不在其位難以窺測。
大企業的購併必須遵守一連串的法定程序，企業需要釋放有利後續進行的訊息以獲得支持。企業發言，不一定如法庭上的the whole truth，因為有商業秘密，但是一定是the truth，要不然貽患無窮。從最近黃仁勳的發言，我認為有2個訊息值得注意。1是NVIDIA要發展AIoT，2是NVIDIA的AI IP也會放在安謀上架。這就提供了了很多可以構架起其意圖的訊息。