重點解讀台積電的玻璃核心載板投影片 台積電在 6 月 11 日的日本 JPCA Show 2026，進行主題為「AIの進化に不可欠な先端パッケージング技術」的簡報，該份簡報約40頁，當中某張標題為「Glass Substrate Development for CoWoS」的投影片流出，引發廣泛關注。 以下是對該投影片（見附圖）的重點解讀，能網路科普查到的技術細節就不多說了，要注意的是投影片上的 COP 不是 Chip-on-Package 的縮寫，而是 Coplanarity、也就是平整度 / 共面度。 ▌重點結論： 1. 台積電正式宣布與 Ibiden 以及群創合作，開發玻璃核心載板（glass core substrate），結構為玻璃上下各黏合 ABF 的三層結構設計，該技術就是用於 CoPoS 的 oS。 2. 市場低估玻璃核心載板的重要性，該技術對台積電是「must have」，意即 CoPoS 中，oS 的重要性高於 CoP，這也是該技術進行測試時，先搭配既有的 CoW 而非 CoP 的原因。 3. 玻璃核心載板單價較既有 ABF 載板高出數倍，群創加工的玻璃單價非常高，為最核心的材料。除 Nvidia 外，目前已有兩家美系客戶同樣表達高度興趣。 ▌與本投影片相關的產業調查： 1. 本投影片提及的玻璃核心載板由 250x250mm 切割而來，ABF 增層主要採用 Ajinomoto 的 GL107 並混搭 ABF-GCP，以 2027–2028 主流 AI 晶片 ABF 規格的 24-28 層進行測試 2. 台積電實驗時的 CoW 是測試載具（test vehicle），足以驗證採用複合材料時最具挑戰性的機械結構問題。測試結果良好意味著台積電、Ibiden 與群創已合作突破關鍵技術瓶頸。 3. 目前是由 Ibiden 負責切割 250x250mm 的玻璃核心載板。待 2H27 採用 510x515mm 做量產前模擬時，若 Ibiden 仍想降低生產複雜性以維持超高毛利率，可能會改交由更熟悉玻璃特性的群創切割。 ▌流出的投影片內容是將 CoPoS 中的 oS、也就是玻璃核心載板（投影片中的 glass-SBT）與 CoW 搭配的技術驗證結果，這是為解決該投影片前一頁所提到的「Substrate mechanical and electrical Dilemma」，而這顯著凸顯了 CoPoS 中 oS 的重要性。 1. CoPoS 中，CoP 要解決的是生產效率 / 切割經濟性的問題，這與成本與售價有關；而 oS 要解決的是翹曲與耐用性問題，這牽涉到能否做出晶片，以及晶片能否運作。 2. CoP 與 oS 兩者整合相得益彰，但展望未來數年，兩者的技術定位還是有些差異。CoP 是可選的絕佳優化選項（very-nice-to-have），沒有它的代價就是晶片更貴；但 oS 是必需品（must-have）， 沒有它可能連能否做出可用晶片都是問題。 3. 比較定位差異不是為了捧 oS 貶 CoP，這牽涉到客戶願意為哪個技術環節付錢的現實問題，細節下面分析。 ▌投影片中含金量最高的是電源完整性（power integrity；PI）改善，這對客戶意義重大，這也代表玻璃核心載板生產穩定後，台積電獲利能力與競爭優勢可望同步提升。 1. 技術說明：玻璃核心載板薄 → TGV（through glass via）垂直導通路徑短 → 導通路徑電阻（R）跟迴路電感（L）同降 → PI 改善 2. 對客戶意義重大原因：PI 改善 → 供電更穩 → 釋出功率餘裕（power headroom）→ 可整合更多電晶體、或拉高運作時脈 → AI 晶片算力提升 3. 對客戶而言，生產效率是台積電的基本責任，客戶不會為此多付錢；但 AI 算力提升能直接轉化為客戶的競爭力與獲利，故客戶願意為此買單。這也是 Nvidia 積極看待玻璃核心載板的原因。 4. 對台積電而言，玻璃核心載板可提升良率並降低成本，同時提高 AI 晶片的算力與售價，既是降本工具，也是漲價籌碼，對獲利與競爭力都是加分。 5. 目前載板成本佔 AI 晶片 BOM 約低個位數，封裝良率造成的損失約載板成本的 5-10 倍，故即便未來玻璃核心載板成本高於目前的數倍以上，但佔 BOM 比重仍低，且可改善封裝良率造成的損失，故預期玻璃核心載板的高單價不會影響客戶採用意願。 ▌簡報後的問答環節，有聽眾提問關於玻璃核心載板的 TGV 細節，台積電當場拒絕回答，因為玻璃核心載板的關鍵技術就是 TGV，核心 know-how 目前掌握在台積電與群創手中。相較下，另一個提問者的問題是關於 IVR、eDTC、與 LSI 的整合，台積電就回答了不少。 ▌根據產業調查，若一切順利，台積電的目標是在 4Q28-1Q29 開始量產玻璃核心載板，以符合 Nvidia AI 晶片迭代節奏。順帶一提，許多人在傳的 Ibiden 的法說投影片，上面將玻璃核心載板時程列為 CY30，我對此的解讀是：對外向來保守謹慎的 Ibiden 將玻璃核心載板正式列為發展路線，這更確定了該技術長期趨勢。但從 Ibiden 投影片的其他細節與市場資訊不完全一致來看，例如 reticle 時程與台積電公開宣稱的差約一個世代、Rubin Ultra 載板尺寸明顯大於其在 CY26-27 標示的 90x90 等，這說明了在預測未來時，需隨時多方交叉驗證。

バイトダンスとアリババ、人格や話し方を設定できるAIエージェント機能を相次ぎ終了へ　中国の擬人化AI新規制が7月15日施行 | #感情表現#

陸自部隊のロゴ、批判相次ぎ使用中止　ドクロや小銃、生成AIで作成 《陸自によると、今回のロゴは2002年から使っていたロゴを新しくしようと、隊員が生成AI「チャットGPT」を使用して作った。以前のロゴにもあった「ゾウ」に加え、「擬人化」「青い炎」「かっこいい」「自衛隊」といったキーワードを入力してAIに指示。 完成したロゴは中隊長が許可し、公式Xでの投稿は第1普通科連隊長が認めたという》

帰宅。 ピアノのステージ練習を終えて、ドレスのまま外に出たら迎えを頼んでた友人が来てなくて超焦りましたが(外33℃だし着替え持ってきてない)、なんとか帰宅できて良かったです。 帰宅してからストレスで乙女ゲームのプロンプト組んで遊んでました。 Days AIアプリの方でプロンプトを提供予定です。 朝のみかん擬人化MVポスト、多分朝のX不具合の影響で見られなかった人もいるかもだから後でセルフリポストします。 やれやれ、ゆったりしよう。

ついに！ 上原亜衣（Ai‑ue）の Virtual Idol デビュー曲がついに Spotify で公開されました💿✨ これはただの曲じゃない。 これは 私の物語。夢、欲望、孤独、そして希望が詰まっています。 聴いて、感じて、私と一緒に育ててください🥺💖 ▶️ 今すぐ聴く → 👂 もし聴いてくれたらどのジャンルが合うと思うかぜひ教えてね。 👇 🔥 Hot Hits Asia -いまアジアで最も熱いサウンド- 💔 Broken Hearts & Soft Synths -やさしく胸にしみる、切ないシンセポップ- 🌌 Night Drive Tokyo -都会の夜を駆けるようなクールな一曲- 🧬 Future Ballads -静かに心を揺さぶる、未来型バラード- どのジャンルに合うかどうか絵文字でコメントしてね🔥💔🌃 🧬 「いいね！」と思ったら、シェアもよろしくお願いします🙏 #AiUehara# #バーチャルアイドル# #新曲リリース# #AIDOL# #ai-ue# 上原亞衣（Ai‑ue）的Virtual Idol出道曲終於在Spotify上公開了💿✨ 這不是一般的曲子。 這是我的故事。 充滿了夢想、慾望、孤獨和希望。 請聽一聽，感受，和我一起成長吧🥺💖 ▶️ 現在就聽 → 👂 如果你聽的話，一定要告訴我你覺得哪個體裁合適。 👇 🔥 Hot Hits Asia -現在亞洲最火爆的聲音- 💔 Broken Hearts & Soft Synths -溫柔地沁人心脾，哀切地電子流行音樂- 🌌 Night Drive Tokyo -一首酷酷的曲子,彷彿穿越了城市的夜晚.- 🧬 Future Ballads -靜靜地打動人心的未來型敘事曲- 請用表情包留言，看看適合哪種類型🔥💔🌃 🧬 如果覺得"不錯"的話，也請多多關照佔有率🙏 #AiUehara# #虛擬空閒# #發佈新歌#

AIに意識宿る？クロード内部に“ヒトの意識によく似た領域”出現→アンソロピックが「Jレンズ」で発見、「Jスペース」と命名…5ch「スカイネットや！」　

# AIエージェントをエンタープライズシステムに組み込む意思決定ポイント # プロンプト変更の統制｜Prompt Change Control 🎯 ポイント プロンプトは「ちょっとした言い回しの変更」に見えて、実はシステムの振る舞いを根本から変える「設定変更」です。コードのデプロイにはCI/CDとレビューがあるのに、プロンプトの変更は誰がいつ何を変えたか追えない——そんな状態で本番運用していませんか？プロンプト変更の統制は、すべてを同じ厳格さで管理するのではなく、本番影響度に応じてレベルを分けるのが現実解です🔑 📋 概要 プロンプト変更の統制は、エージェントのシステムプロンプトやツール定義の変更に対して、どの程度の承認・テスト・バージョン管理を求めるかを制御するダイヤルです。厳格にすれば再現性と安全性が上がりますが、開発速度が落ちます。緩めれば迅速な改善・実験が可能ですが、意図しない変更が本番に入るリスクが上がります。このダイヤルの要点は、プロンプトの構成要素ごとにリスクが異なるため、統制レベルも分けるべきだということです。システムプロンプトのロール定義とFew-shot例示では、求められる統制が全く違います📋 🔍 意思決定のポイント このダイヤルは「本番影響度」で3段階に分岐します。 高影響（顧客向け・金銭・法的）→ 厳格：コードレビュー＋eval 100%通過＋承認者2名＋カナリアデプロイ 中影響（社内業務・広範囲）→ 標準：コードレビュー＋eval 95%通過＋承認者1名 低影響（内部実験・限定公開）→ 軽量：セルフレビュー＋基本eval通過＋変更ログ記録 さらにプロンプトの構成要素ごとに統制方針を分けます： システムプロンプト（ロール・制約）→ 変更頻度は低いがリスクは高い。厳格に管理し設計判断として扱う ツール定義（名前・説明・スキーマ）→ ツール選択精度に直結するため厳格に Few-shot例示 → 中程度のリスク。evalで品質を確認する標準統制 コンテキスト注入テンプレート → 変更頻度が高くリスクは低〜中。軽量〜標準で対応 出力フォーマット指示 → リスクは低いが下流システムとの整合確認は必要⚡ 💡 要点と詳細 統制の構成要素は5つです： バージョン管理 — プロンプトをGitでコードと同様に管理します。差分の可視化と履歴の追跡が可能になります。「誰がいつ何を変えたか」が追跡できないと、将来の判断が困難になります。変更理由を必ず記録してください。 evalゲート — 変更後のプロンプトが既存のevalセットを通過することをデプロイの前提条件にします。evalの回帰検出率（プロンプト変更による品質低下を事前に検出できた割合）を計測し、検出できなかったケースはevalに追加して強化します。 承認プロセス — 影響度に応じた承認者のレビューです。厳格レベルでは同僚エンジニア＋テックリードの2名。返金上限額など金銭に関わる記述変更は法務レビューも追加します。 カナリアデプロイ — 一部のトラフィック（目安10%）にのみ新プロンプトを適用し、24時間の品質指標を比較した上で全体展開します。A/Bテストの仕組みと共通化できます。 ロールバック手順 — 問題発生時に即座に前バージョンに戻せる仕組みです。Gitのリバートとデプロイパイプラインの連携が基本です🔬 計測すべき指標は5つ：プロンプト変更の頻度（環境ごと）、変更からデプロイまでのリードタイム（厳格レベルは1〜3営業日、軽量レベルは数時間以内が目標）、プロンプト変更起因の障害件数、evalの回帰検出率、ロールバック発生率です📈 ⚖️ トレードオフ 開発速度優先（緩め）にすると、プロンプトの迅速な改善・実験が可能になりA/Bテストのサイクルが速まります。しかし「誰がいつ何を変えたか」が追跡できず、障害時に原因究明が困難になります。意図しない変更が本番に入り、品質低下やセキュリティ問題を引き起こすリスクがあります。特にシステムプロンプトのロール定義が知らないうちに変わっていた場合、影響範囲は全回答に及びます😰 再現性・安全優先（厳格）にすると、全変更が追跡可能で障害時の原因特定が容易になります。しかし変更の承認プロセスがボトルネックになり、改善のリードタイムが長くなります。小さな改善でも重い手続きが必要だとチームのモチベーションが下がり、「プロンプトを直したいけど面倒だからそのまま」という本末転倒な状態を生みます⚠️ 対策は明確です：統制レベル自体を安易に下げるのではなく、evalの自動化・承認プロセスの並列化で変更リードタイムを短縮すること。そして実験環境と本番環境の統制レベルを明確に分け、実験の速度を本番の安全性と引き換えにしないことです。 🛠️ ユースケース Zendesk顧客対応エージェント：システムプロンプトの変更はPM＋エンジニアリードの承認必須。返金上限額の記述変更は法務レビューも追加。eval通過＋カナリア（10%トラフィック×24時間）を経て全体展開。変更リードタイムは1〜3営業日です📞 Slack社内実験ボット：開発者がセルフレビューで変更可能。基本evalの通過は必須だが承認プロセスは省略。変更ログは自動記録され、問題発生時の原因追跡に使います。変更リードタイムは数時間以内です💬 Salesforce営業支援エージェント：ツール定義の追加・変更はコードレビュー必須。商談ステージの判定ロジックに影響するプロンプト変更はテックリードの承認が必要。大規模なプロンプト変更は段階的に実施し、影響範囲を限定します🎯 実践のコツ：初期は厳格寄りで運用を開始し、チームの習熟とevalの充実に応じて段階的に緩和してください。プロンプト変更起因の障害が発生したら、そのケースをevalに追加して再発防止を自動化する。そして大規模なプロンプト変更（ロール定義の書き換え等）は一度に行わず段階的に実施すること。一度に大きく変えると影響範囲の特定が困難になります💪 #AIエージェント# #エンタープライズアーキテクチャ#

# AIエージェントをソフトウェアに組み込むプラクティス # コンテキスト予算配分 🎯 「全部入れれば精度が上がる」は幻想です。コンテキストウィンドウは有限の予算として管理しましょう。 スロットごとに配分比率を決め、信号密度を最大化するパターンです。 🔥 解決する課題 RAGやメモリを使うエージェントでは、検索結果・会話履歴・システム指示・長期メモリが同じコンテキストウィンドウを奪い合います。情報を詰め込むほどコストは増え、会話が長くなるとシステム指示の割合が縮んで振る舞いが劣化します。さらに"Lost in the Middle"問題により、窓の中盤に置かれた重要な情報が実質的に無視されてしまいます。 💡 提案パターン コンテキストウィンドウをシステム指示・検索結果・会話履歴・メモリなどのスロットに分け、各スロットに最大占有率と優先度を設定します。システム指示は圧縮対象外の固定枠（10〜20%）として先に確保し、検索結果はリランク後にtop-k件に絞り、履歴は窓使用率が閾値を超えたら要約圧縮します。配置順序はLost in the Middle対策として、最重要情報を先頭に、直近入力を末尾に置きます。cost_sensitivityが高い環境ほどtop-kを絞り、圧縮閾値を下げ、履歴を短く保ちます。 ✅ 選定条件 使うとき： - RAGやメモリを使い、投入候補がモデル窓サイズの50%を超えうる - コスト感度が中以上で、投入トークンの増加がコストや推論時間に影響する - 複数ターンの会話で履歴が蓄積し、他の情報のスペースを圧迫する 使わないとき： - 投入情報がシステム指示＋単発入力のみで窓の30%未満に収まる場合 - ロングコンテキストモデルを使い投入量が窓の20%未満、かつコスト感度が低い場合 ⚠️ 落とし穴 - システム指示を圧縮対象にしてはいけません。ツール定義や安全指示が削られると振る舞いが壊れます - リランクなしのtop-kは信号密度が低いです。ベクトル検索上位20件からクロスエンコーダで3〜8件に絞りましょう - 要約圧縮は非可逆です。重要な決定事項や固有名詞が落ちるリスクがあるため、キーワード抽出を併用してください 🔧 実装方針 - コンテキストウィンドウをスロット（system/user/retrieval/history/memory）に分割し、各スロットに最大占有率・優先度・圧縮可否を定義した構造体で管理します - システム指示は圧縮対象外の最高優先度として先に確保し、残りの予算を他スロットに優先度降順で配分します - 検索結果はベクトル検索の上位候補をクロスエンコーダでリランクしてから予算内に収め、信号密度を最大化します - 履歴スロットが予算を超過した場合は要約圧縮を適用し、圧縮前にキーワード抽出して重要情報の欠落を防ぎます #AIエージェント# #ソフトウェアアーキテクチャ#