AI晶片效能持续提升，也同步拉高测试、量测与检测的重要性。致茂(2360-TW)执行长兼总经理与SEMI检测与计量委员会主席曾一士指出，AI产品整合多项技术，系统复杂度远高于过去，只要其中任何一个零件发生问题，都可能影响整体效能与产品价值，因此AI产业对良率、可靠度与系统稳定性的要求，已经接近「零容忍」程度，也让检测与量测从过去的辅助工具，正式转变为刚性需求。

曾一士表示，近年全球测试与检测设备市场营收明显向上，业界也能感受到相关业务快速成长，其中相当大一部分投资确实来自AI产业，不过，这并非单纯因AI资本支出增加所带来的短期荣景，而是整个测试与量测产业已经进入新的结构性转变。

曾一士认为，AI产品本身的整合程度与复杂度都大幅提高，包括先进制程、先进封装、HBM高频宽记忆体、光学元件，以及高功率运算等技术都被整合至同一套系统中，任何一个环节失效，都可能产生放大效果。

即便出问题的只是一个价值相对低的零组件，也可能造成整套高价值AI系统效能受损，因此客户对产品良率、可靠度与稳定性的要求已比过去严格许多，甚至逐步朝向「零容忍」发展。

也因此，测试与量测的角色正在产生根本性改变。曾一士说，过去测试多半被视为提升良率、降低成本的经济工具，属于产品制造流程中的辅助环节；但如今已成为不可缺少的刚性需求，一旦客户对测试结果、良率或可靠度产生疑虑，相关产品就很难顺利放量。

除了产品复杂度增加，AI也正在改写传统产品开发模式。致茂指出，过去通常是技术先成熟，再利用成熟技术规划产品，但现阶段AI产业竞争速度极快，大型业者争夺的不只是技术领先，更包含下一代产品与系统架构的「定义权」。

因此，现在的开发模式往往是企业先决定下一代产品要达到多少效能、功率，以及支撑多大的系统规模，之后再回头要求工程团队解决材料、制程、散热及封装等技术问题，形成「产品规划走在技术成熟之前」的新常态。

在这样的模式下，曾一士认为，量测与测试的重要性进一步提高。过去是在产品完成后，才透过测试判断产品好坏；现在则是在技术与制程开发阶段就必须导入量测，透过测试数据找出问题、辨识关键参数，再逐步进行改善。

曾一士强调，如果技术或制程中的关键参数「量不出来」，就没有改善的机会。因此，量测技术已不只是支援制程突破，甚至产品技术本身能否实现，都高度依赖量测科技同步突破。

曾一士看好，这将成为台湾半导体产业下一阶段升级的重要关键。台湾过去已建立全球半导体制造中心的地位，未来若要进一步从制造中心升级为制程技术与创新中心，高阶量测与检测能力将是不可或缺的一环。

致茂因此建议，政府应提高高阶量测科技的战略位阶，包括鼓励学界投入基础量测研究、规划以高阶量测为主题的独立科技研发计划，并建立场域验证机制，促进制造业、产品公司、设备商与测试服务业共同合作。

致茂表示，目前高阶量测技术要完成验证，往往需要大量样本及实际生产场域数据，投入成本相当高，即使大型制造企业要导入新的量测技术，也是一笔庞大投资，单靠设备商或测试服务公司更难独立完成。

致茂强调，在AI时代，产品规划已走在技术成熟之前，量测与验证因此成为连接技术构想与产品落地的关键桥梁。若台湾希望从全球制造中心进一步升级为制程技术与创新中心，就必须把量测科技提升为国家级的战略能力。