
104 人力銀行近日公布《 2025 年科技業人才報告書》,類比 IC 設計工程師的年薪中位數達 155 萬,成為科技業「非主管職」最高薪。
類比IC是什麼?為什麼不能被取代?
簡單來說,類比IC(Analog Integrated Circuit)是處理「連續變化電壓或電流訊號」的晶片。類比混合訊號工程師納尼‧阿達尼(Nanik Adnani)解釋,類比IC工程師就是在「設計、創造或調整那些能夠產生連續變化訊號的電子積體電路」。
這些訊號來自現實世界的聲音、光、溫度、壓力等感測資料,舉例對智慧手機說「Hey, Siri」,聲波會經麥克風轉成電壓訊號,再以類比IC放大濾波,經ADC(類比轉數位)轉成數位訊號,才能送進AI模型分析。
換言之,沒有類比IC,AI就無法「聽到」你的聲音,也無法「看到」影像或「感應」外部世界的資訊。
車用電子、工業自動化、5G通訊、物聯網、穿戴式裝置等新興應用領域,類比IC扮演關鍵角色。每個感測器模組背後,都需要一組精準穩定的類比前端;每一個AI SoC(System-on-Chip),都藏著不容忽視的電源管理與訊號處理模組,這些都是類比IC工程師要下的工夫。
類比IC工程師在做什麼?需要什麼專業能力?
你可以把類比IC工程師想像成與現實世界連結的「模擬橋梁」,類比IC工程師熟稔的電路學就像魔法,可把生活中電子產品需求「變出來」。
類比IC工程師通常要具備以下能力:
- 深厚的電路理論與電子學基礎,包含電晶體特性、回授理論、雜訊分析等。
- 熟練的電路模擬工具,如Cadence Spectre、HSPICE等,進行前端模擬與驗證。
- 製程與layout敏感度,微小布局差異都可能造成電路失效,需與後端工程師密切合作。
- 跨領域溝通能力,與布局IC工程師、數位IC工程師協作,設計符合整體效能與功耗目標的電路。
這些技術能力之外,還需有異於常人的耐性、細膩與強大的溝通能力。類比IC設計沒有絕對正確的「標準答案」,每一個案子都可能是全新挑戰,也因此充滿藝術與創造性的成分。
類比IC工程師的養成有多難?為何人才這麼缺?
類比IC工程師,需要深入理解半導體製作的每個環節,含設計、布局、製造、量測和測試。類比IC工程師還需要懂整套電路元件的物理狀態,在放大器、電源模組、濾波器、振盪器、ADC / DAC等電路,進行電晶體級的參數設計與模擬。
由於要了解一堆電子電路學導論,類比IC工程師通常都是研究所出身,即便是剛出社會的新鮮人,也需要為了銜接學界和業界的差異,訓練個三至五年。
加拿大國家研究委員的半導體主管布萊恩‧甘迺迪說:「相信我,這些類比IC工程師的功夫可不是憑空來的,都是靠多年實戰、在工程現場一點一滴熬出來的,幾乎可以說是門黑魔法了。」
有PTT業界人士分享,類比IC設計相當吃經驗,基本的電子學和電路學只是入門,真正的關鍵在「數學直覺」和物理常識。「而這種直覺是做過幾百條IC布局(layout)與量測、踩過一堆雷才會有的。」
台灣電子、電機相關科系學生多傾向選擇數位IC設計,原因在類比IC門檻高、教材少。數位IC有大量開源工具與範例,類比電路學習資源相對冷門。且類比IC工程師養成時間長,從新鮮人到能獨當一面,往往需要五年以上歷練。
還有,錯誤代價高!一條小電路設計錯了,整個晶片可能報廢,極度高壓,責任也大。
產業需求高漲,資深的類比IC工程師成為各大IC設計公司爭搶的人才。一位半導體業資深人資坦言:「數位IC工程師缺口是大,但類比IC工程師是有錢都不一定請得到人。」
AI時代為什麼讓類比IC工程師身價上漲?
AI 發展的越強大,和真實世界的連結就越重要,這橋梁掌握在類比IC工程師手上。如今AI不再只活在雲端或資料中心,越來越多應用發生在自駕車、智慧音箱、工業機器人、穿戴裝置、智慧醫療等真實生活。這些應用都要「聽得見、看得見、感覺得到」,聲音、圖像、溫度、壓力、加速度等原始資料,統統是類比訊號,需要類比IC處理放大、濾波、轉換,AI模型才能「看懂」或「聽懂」。
過去,大家用的是通用CPU、GPU,類比IC只要設計一次,就可以用很久。現在進入AI應用碎片化時代,手機、車用、智慧音箱、行車記錄器、無人機、伺服器,各種客製化晶片設計需求大爆發。
這也帶動類比IC「跟著客製化」:不同電壓、不同封裝、不同介面,都要不同設計。問題是:類比IC不像數位IC有工具可產生,類比設計得「一筆一畫自己畫」,人才養成超級慢。
換句話說,沒有類比IC,AI根本接收不到外部世界的訊號,若沒有這個橋梁,AI無法知道現實世界長什麼樣子。這是類比IC工程師在AI時代越來越夯的原因。
- The Role of an Analog IC Designer: Pioneering Innovation in Semiconductor Industry
- Supercon 2024: A Hacker’s Guide To Analog Design In A Digital World
- Analog Engineers: Too Few or Too Many?
- Aging, Complexity, And AI In Analog Design
(作者:陳宜伶;本文由《商業周刊》授權轉載;首圖來源:Image by Freepik)