TSMC ogłosiło najnowsze dane dotyczące procesu A14 (na poziomie 1,4 nm, z zasilaniem z tyłu) na europejskim forum OIP. W porównaniu do N2 (na poziomie 2 nm), wydajność wzrosła o 16% przy tym samym zużyciu energii, a zużycie energii spadło o 27% przy tej samej częstotliwości, co jest lepsze od wcześniejszych prognoz wynoszących 10-15% wzrostu wydajności i 25-30% oszczędności energii. Prezentacja wymienia jedynie główne wiodące węzły, pomijając aktualizacje węzłów pośrednich, takich jak N3B (głównie używany przez Apple i Intel) oraz N3P, N2P, chociaż wspomniano o dedykowanych węzłach N3X, N2X, A16, to pominięcie aktualizacji węzłów pośrednich nieco zaciemnia znaczenie tych stopniowych ulepszeń. Patrząc wstecz na N7 z 2018 roku, w ciągu dziesięciu lat A14 przyniosło 1,83 razy większą wydajność i 4,2 razy większą efektywność energetyczną, co pokazuje, że prawo Moore'a, mimo że zwolniło, wciąż jest aktualne. TSMC podkreśla, że każdy główny węzeł generacji zmniejsza zużycie energii o około 30%, a wzrost wydajności utrzymuje się na poziomie 15-18%, a w ostatnich latach wyraźnie skupiono się na oszczędności energii. Warto zauważyć, że narzędzia EDA napędzane przez AI stają się kluczowym uzupełnieniem. Prezentacja pokazuje, że korzystając z narzędzi APR opartych na uczeniu się przez wzmacnianie, takich jak Cadence Cerebrus i Synopsys, optymalizując jedynie układ i metalowe stosy, można zaoszczędzić dodatkowe 7% energii, co odpowiada wkładowi jednego ulepszenia węzła pośredniego.