在媒体上瞄到日本首富柳井正这句话：「常识是经营者最大的风险」，印象深刻。常识好的人，可以连结各种常识，汇整成足以形成决策的知识，我是个知识服务业者，深知其中的奥妙与价值。有人告诉我，现在一张美西、台北来回商务舱机票要9,000美元。您听到会有什麽反应呢？2019年以来，这个世界深受疫情与地缘政治的影响，挹注过多资金带来的通膨至今未解。而背后的区域化生产、老龄化、少子化、贫富落差、时代落差，加上大数据、人工智能、车联网等黑科技，导致供应链震荡，这些问题正在深刻影响我们。成本激增是必然，但消费者或者从市场端回看，又可以看到哪些发展的契机，或者深不见底的陷阱呢？忝为华航独立董事，每次董事会我都认真听简报，试着熟悉国际事务，并在适当时候提一些建议。华航刚刚结算2023年的营运绩效，将近新台币70亿元的税后净利是有史以来第三高。做为一个国际航空业者，对于国际事务有很高的敏感性，而华航也是台湾少数兼具资本密集的大型服务业，1,616亿元的营收中，用在员工、服务社会的价值，对于GDP的贡献值，也远高于一般的量产制造业。我试着从企划主管的报告中，找出无涉公司经营的信息，当成「常识」来跟社会分享的知识，做为华航贡献的一部分。您知道，过去从纽约飞台北要15小时10分钟，现在要多1小时吗？而从台北到伦敦的飞机，更要从14小时10分钟，增加到16小时20分钟。我们可以想像，这是乌俄战争带来的影响。乌俄战争之外，如果以巴战争战事扩大，现在飞越伊朗、伊拉克的航线将被迫调整，经过塔吉克斯坦、沙特阿拉伯的代价呢？我们空拍航线，知道从印度、中东、北非前往欧洲的航线充满了变量，也知道印度将成为另一个重要的制造中心。但印度只开放两个航点给台湾的华航与长荣，两家航空公司分别在德里、孟买落脚，除了这两个城市之外，清奈、邦家罗尔不行吗？不见得是不行，只是台印双方对这件事的认知，并未从供应链的角度出发。一旦我们知道供应链重组，从台北先到槟城，再延伸到清奈的航线，很可能就是台印双方合作最佳的典范。行业里的人都知道，西方品牌大厂希望台商到印度建立生产基地，而清奈的工业基础也是首选的地点之一。由于印度位于欧亚航线的中段，抵达印度的时间都是半夜，让旅客非常困扰。如果搭上华航八点钟前往槟城的飞机，大约下午一点以前可以抵达槟城，下午四、五点就可以抵达清奈，这将是美国、台日韩旅客前往印度最佳的路线。如果这个点子落实，将会是台印双方，甚至包括槟城在内，以及诸多航空公司双赢的结果。这件事要印度、马来西亚、台湾政府同意，一般人，总是双手一摊，觉得要打通那麽多的环节，太难了。如果关键在印度，那麽想想总统为何交代黄崇仁帮忙印度建晶圆厂，如果简单的话，就不会有人开口请总统帮忙了！人间事，都是难事，也可以都不难！

核融合反应炉的研发起始于50年代。相较于英国在1956年已经开始商业运转的核分裂反应炉是晚了不少。  早期核融合反应炉的最大问题在于电浆的约束：哪种机制可以约束住温度高到几乎可以融毁一切物质的电浆？ 延伸报导名人讲堂：核融合电能何时能商业运转？ （一）—核融合反应炉的工程挑战当时的核融合是当成基础科学议题来研究的。核融合反应炉何时可以商业运转发电？这个问题在上世纪的标准回答都是30年后—意思是还早着呢，一次一次接着跳票。  最近的氛围已有显着变化，近年来市场资金总计投入近50亿美金用于核融合反应炉的研发，目前以此为主题的新创已接近40余家。  近年来最令人振奋的消息之一，是2022年12月5日美国劳伦斯利佛摩国家实验室（Lawrence Livermore National Lab；LLNA）与国家点火设施（National Ignition Facility；NIF）合作的核融合反应有净能量收益（net energy gain）。  此次实验采用的约束机制为ICF，共192管红宝石雷射以圆对称射向置于圆心的原料颗粒（pellet）均匀加温。投入的雷射能量为2.05百万焦耳（MegaJoules；MJ），产出的核融合能量为3.15MJ，能量增益系数Q=3.15/2.05>1.5，核融合反应本身的确能释放出能量！这是个里程碑式的实验。  负责任的媒体还会加注其实那2.05MJ是由300MJ的电能产生的，遑论若依传统能量转换途径，核融合能得先转换成热能、热能再转换成电能，转换成电能的效率还得打一个大折扣。若真能成为发电设施，不只是反应炉，整个系统要有净能量增益。这样算来，粗估的核融合反应炉的净能量增益至少要Q>10才能涵盖系统中其他的能量消耗。商用系统还有一段路要走。 无论如何，原来是基础科研的问题转变成工程问题。工程问题可以分而治之（divide and conquer），研发速度因而加快。譬如LLNL与NIF的计划中的红宝石雷射若换成二极管雷射，能源输出效率可以提升30倍，这样就是稳稳向前迈一步。  另一个促使进展加快的因素是新创的投入。这些新创与公共机构形成夥伴关系（public-private partnership），专注于一些特殊核融合反应炉发电的机构、机制或原料等技术，可以基于公共机构较周延的基础科研结果，快速进入商业运转阶段。  当商业资金开始投入一个新技术时，由获利动机驱动的研发显示加速进展的可能。最近一个例子是量子电脑的发展。  IBM在发展出第一代、第二代量子电脑时，预计的量子算力是以每年倍增的指数成长，这已是比摩尔定律—每18个月倍增—更积极的技术路标。发展迄今其实现状比这技术路标快多了！  另外一个看起来比较不显着，实质上很重要者，是机器学习已经投入核融核反应炉的研发，最主要的两个领域是在材料开发和反应炉结构，以及核融合反应参数的优化。  所以，核融合反应炉何时可以开始商业化？最乐观的是2030年初期，这个日期出现在一些新创公司网页和新闻。保守些的呢，有生之年。但是这不是以前谈的30年后，因为持这样主张的人也同时谈2050年的碳净零排放，核融合反应炉发电不再是遥遥无期的。 (作者为DIGITIMES顾问) 

在COVID-19疫情最严重的几年，各国政府挹注的资金高达17万亿美元，在家工作的热潮，让全球NB市场在2021年暴增至2.47亿台，生产NB的台商赚得盆满钵满，在宽松资金与数据流量大增的激励下，2021年全球新增的独角兽公司多达539家。2022年全球新增独角兽企业虽然减少到263家，但仍比疫情初起的2019与2020年多出许多。许多上了台面的新创企业家志得意满，但2021年上市的新创企业，现在都受到严苛的检视，富豪（Fortune）杂志以「敞开肚皮」（Belly-up）形容一度笑开怀的新创企业。激情过后，现在靠资产投资或稳定收入的公司更被肯定，那麽是否也意味着虚拟与实体之间的角色互换，也将给硬件制造业与相关行业将带来新的契机？由于2021年募得钜额资金的新创公司，很少证明他们确实值得那个价钱，从2022年的第1季开始，资本市场挹注于新创企业的资金趋近于乾涸，多数人从公司宣布停止营运或裁员时才会知道情势出现逆转。事实上，从2022年第1季开始情势就十分明显，只是多数新创公司保有18~24个月的营运资金，在资金乾涸之前还看不出端倪，但从2024年开始，这些现象将更为明显，新创公司是否在正确的轨道上，气够不够长都将是我们观察新创企业的焦点。根据CB Insights数据，2021与2022年新创公司募集的资金仍超过4,000亿美元，但2023年仅剩下2,484亿美元，跌幅高达4成以上，而被认证为独角兽的企业家数，也从2021年的539家，暴跌到2023年的71家。基于避免被控独占的考量，企业购并的案例也在这一段时间大幅减少。我们几乎可以认定，未来几年将是新创公司真正面对考验的时刻。黄仁勳说：「如果人生能够重来，我就不会选择创业这条路」。如同特种部队的结训典礼，每个学员都要遍体鳞伤地爬过铺满碎石的天堂路一般，没有经过几次刻骨铭心的淬炼，如何像是浴火凤凰一样成就涅盘的境界呢？一个富可敌国的创业家，他经历过哪些事，会让他后悔走上创业之路呢？在阅读富杂志这篇关于创新创业的文章时，有段话引起我的注意。作者说，一般而言人口中仅有2%有「双相情绪障碍症」（Bipolar Disorder），但创业家中有这样倾向的人多达11%，他们很容易有情绪焦虑。我很明白，他们都不是圣人，如果我也算是创业家的话，我更明白今天的成绩有很多是个人的幸运，也有很多是时代给的机会。

2013年时，一位创投家开始以「Unicorn」来形容市值超过10亿美元的新创公司，之后很多创业家都想贴上「独角兽」的标签，向世人展示非凡的创业成就。CB Insights开始统计独角兽企业的2015年，有80家公司顶着独角兽的光芒面对世人。科技含量很高的台湾，不甘示弱地试着培养自己的独角兽，希望台湾的新创公司也能在国际舞台上崭露头角。之后，我们看到不断上扬的独角兽家数，甚至到2022年时，全球的独角兽企业已经多达1,200家。在统计的前几年，也就是2020年之前，国内经济蓬勃发展，美中之间没有剑拔弩张的氛围时，通常美国独角兽的占比大约50%，国内是25%，其余独角兽生产国主要包括英国、韩国、德国、以色列这些国家。其中，看不到台湾，也见不到日本的公司。最近几年，美中关系丕变，国内的独角兽前往美国上市之路更显坎坷，国内独角兽的比重降至15%以下，取而代之的是已经超过百家的印度独角兽公司。「国内跌倒，印度吃饱」，全球经济的大结构不是东昇西降，而是资源重组。财富重新分配的迹象显示出时代差异，大吃小，更大的贫富差距与国家发展落差。走过了资金宽松的时代，新创公司将面对创投资金源头紧缩的压力。我们看到全球的创投资金在2021~2022年时，都超过1,600亿美元，2023年时跌到669亿美元。我们可以称呼2013~2022年间的10年是「独角兽的黄金时代」，但现在以500万美元营收，号称可以有10亿美元市值的时代一去不复返。其次，我们看到网络巨擘强夺豪取、相互厮杀。自从2018年苹果（Apple）成为全球第一家市值超过1万亿美元的公司之后，已经陆续有七家科技公司名列「市值上万亿」的门槛。知名的科技大厂除了Tesla市值暴跌2成以外，其余的公司都扶摇直上。我们看到富可敌国的科技大亨，光是一家市值超过2亿美元的NVIDIA，市值就超过俄罗斯、韩国这两个世界舞台上的主要国家。苹果轻描淡写地放弃Apple Car计划，大家知道这是九牛一毛而已。Open AI的创始人Sam Altman甚至希望募集7万亿美元，重整全球半导体的生产体系。在新创企业家用无穷尽的想像力家探索未来世界时，我们得思考一下，如果是东亚的新兴国家，或者是这些国家里的供应商、新创企业家，如何帮自己在浮动的世界里找到定锚基础，并决定未来几年的行止。在我脑海里，有几个想自问自答的问题。做为ICT产业里的供应商，我们是否应该重新定义我们与上游客户之间的相对关系；如何从「云」与「端」不同的视野，思考自己的企业定位？在面对地缘政治、区域分工、分散型生产体系的架构下，如何整备在地「应用驱动」的商机？哪些国家企业是敌、是友，或者根本放弃敌我意识？竞合之间，以和为贵，我看到了世界的改变，也看到亚洲供应商面对世界变局时，必须改弦更张的大趋势。

从1983年韩国宣示参与角逐半导体业的商机开始，我不仅仅是亚洲供应链的观察者，同时也是参与者。40年来，我几乎走遍了全球顶尖的科技公司，也应邀在很多公司、大学、政府的讲堂里，分享我所知道的科技产业，特别是亚洲观点的ICT产业供应链。半导体是从1980年代开始才慢慢受到瞩目。1976年，台湾从美国带回来的是7微米的技术，而今天谈的7纳米技术，两者蚀刻线幅的距离差距1,000倍，而从芯片密度而言，如今的落差跟当年比起来是100万倍的差异。现在我们不可能用手工画线图，只有透过电脑自动设计芯片，不仅提升良率、加速发展，也让这个世界出现了几何级数的发展落差。各国政府与社会对于产业的认知，也不像是台日韩是日积月累而来，速成新科技或许还有机会，但要建立一个横向连结、相互支持，甚至竞合并存的产业生态系，今天几乎已经是个高难度的议题，甚至是缘木求鱼的话题而已。半导体是个承接很多投资资金、人才的重点产业，加上个人电脑产业的崛起，以及风起云涌的网际网络推波助澜，这是「千载难逢」的机遇，而台湾又躬逢其盛，从个人电脑到半导体产业，一波接一波的成长。台湾抓紧每一次的机会，也每一次都扮演关键角色，但这样的机会不会出现在新兴国家正常的发展路径上。从传统的观念探索国力时，我们会从土地、人口等传统的要素衡量国力，但现在网际网络时代，软硬整合的数码国力成为新的指标。台湾备受重视，但也必须未雨绸缪，思考「生态国力」或「前瞻国力」的价值。生态国力可以涵盖现在大家探讨的ESG，以及过去相对不常被产业界提起的地缘政治影响力。「危与机」总是共存的，在经过70年的和平演进之后，全球政治环境再度回到G2竞合的格局，而东亚四强人口老化，加上分散型的生产体系已经箭在弦上，拉弓没有回头箭，国内可以自诩是世界工厂的时代也已经飘然远去。国内威胁论已经不仅仅是学者茶余饭后谈论的热门议题，现在甚至成为沙盘推演的重要课题。对国内而言，或许可以从核心的价值去思考人类的大未来是建立一个高同质性、一呼百诺的社会，还是多元演化、和平共存的世界呢？我们这一代被称为天选时代，又应该承担什麽样的责任，提出什麽样的政策建议呢？台韩都不是个大型的经济体，但却可能是许多新兴国家可以学习的典范，开放型的经济战略在未来10年、20年的发展中，可能是人力、土地资源已经捉襟见肘的日韩台都必须面对的问题。我深信印度、越南、泰国、马来西亚、墨西哥都等不到类似东亚四强曾经搭过的列车，如何与东亚四强共构、协力，避免重复投资的产业发展模式，也许才是大家应该深度探讨的议题。

现在，无论是探索人工智能、量子技术或先进制造这些可能改变竞争优势的黑科技，每一种科技的背后都是台湾具有独到优势的半导体与ICT供应链，台湾无可选择的成为众所瞩目的焦点。台湾的优势来自事业模式、管理机制、技术研发与产业整合，但背后最关键的是台湾集中全力，与客户共享、共创的产业结构。针对川普、拜登的政策宣示，我们要进一步理解台湾的角色，以及台湾很难取巧的现实。无论是坚持在民主阵营中，或者从商业客户的考量，没有能够定义规格的品牌，或者定义前沿技术的网络巨擘，以代工为主的台湾没有太多的话语权，那麽台湾又如何积累新的优势，继续在科技大国对决的时刻持续被需要呢？2009年全球GDP是60.9万亿美元，到2023年时，全球GDP的总量是104.5万亿美元。也就是从国内进入黄金时代的2009年算起，过去15年全球GDP的总量大约成长70%。您的企业或台湾的产业在附加价值率、营收上，是否也有70%以上的成长呢？其次，2018年时，苹果（Apple）的市值首度超过1万亿美元，但到2024年的2月底为止，全球已经有8家公司市值超过1万亿美元，其中微软（Microsoft）、苹果甚至超过3万亿美元，NVIDIA也达到2万亿美元的新台阶了！台湾的优势，甚至竞争条件不在于定义AI芯片、自驾芯片的规格，甚至低轨道卫星的商机，而是全世界新的黑科技都会想到台湾的供应链，当顶尖大厂不断的创新，又害怕「时间成了最大了风险」，那麽找台湾强化配套，加速上市的时间，都是台湾在市场上无可替代的优势。关键是当财富愈来愈集中时，不难发现这8家富可敌国的公司都是高毛利、领域独占的美国公司。就像服务器、IC设计公司一样，服务器品牌商只来自美中两个大国，而全球前十大的IC设计公司，除了联发科之外，其余都是美系业者。我们可以很笃定的说，台湾的策略不在于创造更多可以与他们平起平坐的公司，台湾要面对的是这种中小型的国家，如何在独占的产业与供应链上占有不可或缺的地位。台湾小，生存之道就是打破大国、重量级企业的发展惯性，善用本身的优势，逆向思考各种发展的可能。70多年来，台湾得利于世界和平之外，当中每隔一段时间，就会有改变人类的黑科技出现，而这些黑科技并非昙花一现般的亮相而已，这些科技不断的继续创新，并与后续的科技相互交错、作用，形成今日科技产业的面貌。台湾不要妄自菲薄，但也不能暴虎冯河，深刻融入世界体系的产业特色，也确保台湾在发展路径上没有脱轨，甚至可以抢到关键的门票。

香侬（Claude Shannon, 1916～2001）被誉为信息理论之父。图灵（Alan Turing, 1912～1954）则被称为计算机科学之父。1943年，香侬和图灵相遇于纽约市的贝尔实验室。尽管他们的研究题目不同，他们讨论彼此的工作，其中包括有关图灵的「通用机器」。图灵相当惊讶，香侬在一片程序码和计算机的海洋中，将艺术和文化视为数字革命不可或缺的部分，将之称为「数字DNA」。香侬在1943年告知图灵梦幻般的想法，如今已经成为现实，因为所有媒体都以数码化呈现，涵盖数百万的「文化事物」和庞大的音乐收藏。香侬在艺术、信息和计算之间建立的早期联系，直观地描绘我们今天正在经历的未来。图灵在1950年发表论文〈计算机与智能〉（Computing machine and Intelligence），首次谈到人工智能（AI），并提出「图灵测试」，为信息研究领域创建智能设计的标竿。图灵测试说，如果一台计算机能够欺骗人类相信它是人类，那麽它就应该被称为智能计算机。香侬则直接订出机器学习的目标: 「创造出击败世界冠军的象棋程序；撰写出能够被知名文学期刊选用的优美诗歌；编写能够证明或反驳黎曼猜想（Riemann hypothesis）的数学程序；设计一款收益超过50%的股票选择软件。」今日，香侬的第一个目标已在2017年由AlphaGo达成。机器学习常见的做法，是将随机事件相关联的预期信息量（expected amount of information）加以量化，并衡量概率分布之间的相似度。今日则被用作衡量概率分布信息内容的指标，则是香侬提出的信息熵（Shannon entropy）。香侬熵背后的基本概念是所谓事件的自信息（self-information），有时也称为惊奇性（surprisal）。自信息的直觉是这样的。当观察到一个不太可能发生的随机事件时，我们将其与大量信息相关联（这代表当不太可能发生的事件发生时，我们获得极大的信息量）。相反，当观察到一个很有可能的结果时，我们将其与较小的信息量相关联。将自信息视为「事件发生会造成我们多大的惊奇」非常有帮助。例如，考虑一个始终会落在正面的硬币。任何硬币投掷的结果都是完全可预测的，我们永远不会对结果感到惊讶，这意味着我们从这样的实验中获得的信息为零。换句话说，其自信息为零。如果硬币的落地面的随机性增加，则每次投掷硬币时都会有一些惊奇，尽管超过50%的时间我们仍然会看到正面。因此，自信息大于零。最大的惊奇量是在硬币是公平不偏的情况下获得的，即落在正面或反面的机会都是50%，因为这是硬币投掷结果最不可预测的情况。基于上述非正式的需求，我们可以找到一个合适的函数来描述自信息。对于一个具有可能值 x1, . . . , xn 和概率质量函数 P（X） 的离散随机变量 X，任何介于0和1之间的正单调递减函数都可以用作衡量信息的指标。还有一个额外且重要的性质，那就是独立事件的可加性；两次相继的硬币投掷的自信息应该是单次硬币投掷的两倍。对于独立变量来说，这是有意义的，因为在这种情况下，惊奇或不可预测性的数量变为两倍。藉由上述特性，香侬熵被应用于测量与一组概率相关的不确定性或信息内容。香侬熵通常用于决策树（decision tree）和其他AI模型，以量化数据集的不纯度或混乱度。例如在决策树算法中，香侬熵用作在每个节点上对数据进行分割的依据。目标是最小化熵，熵较低的节点被认为更「纯粹」或更具信息。为每种可能的分割计算熵，选择导致熵最大程度减小的分割。这个过程在决策树不断增长的情况下进行递归性地重复，得到我们想要的答案。香侬在1948年提出信息熵的概念，影响到80年后的今日机器学习的发展，真奇人也。 

无论是1971年微处理器滥觞的时代，还是1985年开始正规发展的个人电脑产业，2000年前后大爆发的网络大潮，才真正以.com的面貌改变了世界。传统媒体走进了黑暗时代，甚至到现在还看不见出口的曙光。这个时代的赢家是思科（Cisco）与诺基亚（Nokia）、爱立信（Ericsson）等电信服务公司。2007年iPhone上市，手机从传统单向传递信息的工具，进化为可以上传下载数据的载具，透过大量数据的传输，网际网络的世界又有了一次大跃进。另一方面，从2000年前后大规模移往国内生产的科技公司，甚至从珠三角、长三角一路延伸到郑州、成都、重庆。此时的国内，国内经济繁荣、国际市场上又被公认为世界工厂，在国内市场与出口竞争力的双循环优势下，成为这个阶段最大的赢家，在这个阶段的赢家就是苹果（Apple）与国内。为了消化、应用庞大的数据，云端服务、机器学习成为显学，包括亚马逊网络服务（AWS）、微软（Microsoft）、Google、Meta在内的网络巨擘，在云端提供各种2B、2C的服务，在消费者看不见的后端，则以数据中心汇整数据与流量，也造就了几家富可敌国的网络巨擘。除了数据中心庞大的需求之外，人工智能的应用在多年的冬眠之后迎来新的春天。「云」与「端」强力连动的需求下，台系的生产制造大厂同步建构了强大的生产体系，也成为美中角力下隐形的赢家。从2009~2019年，国内的GDP从5.1万亿美元，骤增到14.28万亿美元，而美国则在2008年的金融海啸之后努力收拾残局，GDP总量从2009年的14.48万亿美元，增加到2019年的21.38万亿美元，只增加7.1万亿美元。但在2019年疫情爆发之后的4年中，国内经济出现疲软的现象，而美国在人工智能等黑科技的加持下，出现了强势的反弹力道。自从苹果在2018年成为第一家市值上万亿美元的超级企业之后，已经陆续有8家公司成为市值上万亿美元的公司。除了市值超过3万亿美元的苹果、微软之外，NVIDIA也在近期达到2万亿美元的规模。现在美国人知道，如果不能在典范转移的过程中掌握先机，美国也可能成为修昔底德陷阱中的落败者，而定义科技发展论述与方向，便是美国牢不可破，不可能放弃的领先优势。2018年川普主动出击，强势论述国内人抢走了美国的工作机会。2019年2月时，川普政府在白宫的网页上强调「量子技术、5G、人工智能、先进制造」是美国必须牢牢掌握的竞争优势。川普剑指国内，接任的政敌拜登并未修正，甚至更刻意强调半导体、车用电池、稀土与药品的重要性，显见美国朝野已经定义美中关系从对立、对峙，进一步推升到对抗的新时代。

 原子是以原子核中的带正电质子的数目来决定原子序的。原子核中除了质子外，还有数量大致相仿的中子，这些质子与中子以强作用力（strong interaction）束缚在一起，这就是核结合能（nuclear binding energy）。  核结合能的物理基础强作用力，在短距离内比化学作用的物理基础电磁作用强100倍，因此核反应的能量远大于化学作用的能量。  铁（原子序26）的同位素群与镍（原子序28）是元素中平均核结合能最高的，也就是最稳定的元素。以铁同位素群为例，核结合能可以高达8.8百万电子伏特（MeV）。物理驱使物质转变成较稳定的结构，所以原子序比铁高的原子就会透过核分裂（nuclear fission）转变成较小的原子；而分子序较小的原子则倾向透过核融合（nuclear fusion）转变成原子序较高的原子。前者已应用于现今的核能发电，而后者就是目前全世界研发开始升温的核融合发电。  核融合为什麽比核分裂更具吸引力呢？第一个原因是核融合的过程及其废料有较低的幅射性。第二个原因是如果核融合反应炉无法正常运作，它不会如核分裂反应炉因连锁反应（chain reaction），导致核反应炉融毁（nuclear reactor meltdown）而近乎无法收拾。核融合反应炉无法正常运作时，核融合反应停了就停了。另外还有个原因是核融合反应的原料，近乎取之不竭、用之不尽。  最常使用的核融合反应的原料是氘（Deuterium）和氚（Tritium），二者都是氢的同位素，也就是说和氢原子一样，每个原子核都含有一个质子，但是氘和氚的原子核还分别具有1个和2个中子。使用氘和氚当成核融合反应原料的原因是它的散射截面（scattering cross section）—也就是核融合反应发生的机率最大，所释出的能量最多，高达17.6MeV。  氘在自然中稳定存在，可以从海水中提取。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，所以核融合反应炉必须在反应的过程中自己产生足够的氚，以维持连续的核融合反应。这是核融合反应炉设计时必须考虑的因素之一。  核融合反应时需要较高的温度，氘和氚在此环境下以离子的形态存在，也就是氘和氚中的原子核和电子是分离的，这就是电浆态（plasma）。氘离子和氚离子都带有一个正电荷，它们之间存有库仑排斥力。这就解释为什麽氘和氚被选为核融合反应原料的原因：其排斥力最小，但是原子核较大，较容易碰撞，而且碰撞机率高。  要克服电磁互斥力让氘离子和氚离子进行核融合反应必须符合一定的条件。基本上要离子的密度、温度和其能量约束时间（energy confinement time）的乘积大于一定数值，这是核融合反应炉能维持稳定运作的条件，术语叫「点火」（ignition）。  能持续维持核融合反应的温度大概在10~20keV之间，约等于8,000万度到1.6亿度之间，这比太阳核心的温度还高。要维持这样高的温度，以及高的离子密度，必须把离子束缚在一个有限的空间中，这就是核融合最核心的工程问题之一：约束（confinement）。约束的方法比较多的是用磁场（Magnetic Confinement Fusion；MCF）来约束离子的行径；另一个是靠惯性（Inertial Confinement Fusion；ICF），利用震波（shock wave）来压缩及点燃离子；还有二者的混合形态MTF（Magnetized Target Fusion）。为了提高磁场，高温超导（High Temperature Superconducting；HTS）胶带被用于磁约束核融合反应炉上。 由于离子的集体形态电浆比较接近液体，而处于特殊状况的液体会产生较为激烈的行径，譬如扰流（turbulence）。离子的稳定性一直是核融合反应炉的一个工程挑战。  氘离子和氚离子反应后产生氦离子（即是阿尔法粒子）和中子，其中氦离子擕带核融合约5分之1能量，之后转移能量让原料能维持在高温、可以持续核融合反应。但是氦离子得想法排掉，避免影响后续核融合反应的发生。  中子以动能的形式携带约5分之4的核融合能量，这是核融合反应炉产生能源的主要形态。中子不带电，不受磁场束缚，会四向逃逸。想利用它的动能转化成一般涡轮机可以使用的能量，得用防护墙先拦着，将其转化成热能。  另外由于前述的原因，氚必须在核融合反应炉中自己产生，防护墙上得覆盖含锂元素的繁殖毡（breeding blanket）。当中子撞击到锂时，会产生氚。中子在整个核融合过程中可能会消耗、流失掉一部分，繁殖毡上还必须加入铍或铅元素。当中子撞击到这些元素之后，会产生2个中子，这样中子的数目就得以增加，让核融合反应炉中的氚得以持续补充，维持反应炉的持续运作。  这大概就是主流的氘-氚磁约束核融合反应炉所需面临的主要工程挑战。  

最近读了几本关于经济学的书籍，对于经济学家利用逻辑分析、数学模型或田野调查等方法来解释或预测人类或社会的经济行为，如成长、衰退、贫富等，留下深刻的印象。不免起心动念东施效颦，想要对自己所理解的半导体产业及人才做一番解析。众所周知，半导体产业链可略分为上中下游，在此上游定义为晶圆制造，中游为IC设计，下游则为系统应用。愈往上游走，知识所需的层面就愈基础且深入，也愈硬件导向；往下游走所需的知识就愈广泛，愈偏应用及软件。半导体人才的培养彷佛也有上中下游的概念。以前在学生时代，听过老师们提起如何培养一位最适切的半导体人才，就是在大学时念物理，硕士时读材料，最后再攻读电机博士。由理科到工科，也由基础到应用。先来谈人才的养成。有不少半导体领域的专家，都是在大学时念物理，之后在博士时转念电机，而卓然有成。前国立阳明交大校长张懋中院士便是此思维下的翘楚，经由物理及材料的训练，最后拿到电机博士，并成为半导体界国际知名学者。顺流而下似乎是水到渠成，但是逆流而上呢？大学时念电机，而博士研究转攻物理，甚至是理论物理，没有太多成功的案例。约莫二十年前，台大物理系的招生广告中，曾高调地宣传，当时在台积电任职副总以上人士，毕业最多的学校是来自于台大物理系。最近材料专家彭宗平教授，也在媒体表达了，在园区半导体业很多的主管是材料系毕业的。这些都说明了，顺流而下是趋势，也是个好的选择。产业界又如何呢？先经过了晶圆厂或IDM厂的历练，转而从事IC设计，而成就一番事业者大有其人。之前在IC设计领域红极一时的晨星半导体，其创业团队就是来自于世大集成电路，从事晶圆代工。但是在IC设计表现优异的公司，转而往上游晶圆制造发展，锻羽而归者却时有所闻。十几年前矽统科技自建晶圆厂，就是个失败的例子；最近又有专攻功率IC设计的公司，在盖自己的晶圆厂。毕竟IC设计所需的半导体制程技术种类繁多，不是一座晶圆厂就能够涵盖的；此外两者的文化差异颇大，晶圆厂需要严谨的态度及做事方法，要经营的好需要有高的产能利用率，在在都与IC设计的思维不相符。但是中游的IC设计与下游的系统应用间的隔阂，却不是这麽显着，两者之间存在着既合作又竞争的态势。IC设计公司已不再是单纯地提供芯片，而是要提供一个解决方案。苹果（Apple）就是鲜明的例子，不论是电脑所使用的CPU，或是智能手机内的AP处理器IC，都是自己所设计。近来云端服务业者，也开始自行设计AI的芯片。只要是量够大掌握出海口，且能找到合适的团队，系统应用业者是可以往中游的IC设计去发展。但是也有失败的例子，如不久前OPPO便结束旗下的IC设计公司。华为这几年受到美国的制裁影响不小，创始人任正非曾公开表示，未来就是要用钱来砸数学家或物理学家，回过头来把自家属于上游的根基做好做稳。我在美国留学期间，参加过一场光电领域的研讨会，会议最后的问答时间，来自加州理工学院（Cal Tech）的光电大师Amnon Yariv教授，就在黑板上写了马克斯威尔（Maxwell）的4个方程序，然后说所有的解答都在里面。事实上，在电机半导体领域最常使用的欧姆定律，就只占这4个方程序的一小篇幅。Open AI 创始人Sam Altman最近宣称，要花费巨资自建多座先进的晶圆厂，生产AI芯片。换言之就是由下游，直接挑战上游。经济学有趣的地方在于，永远都会有另外一只手（on the other hand）。有原则就会有例外，这是在处理经济问题，经常会发生的。Altman是否会成功，且拭目以待。