TSMC släppte den senaste A14-processdata (1,4 nm-nivå, reservströmförsörjning) vid European OIP Forum, som visar en prestandaförbättring med 16 % vid samma strömförbrukning och en 27 % minskning av strömförbrukningen vid samma frekvens jämfört med N2 (2 nm-nivå), vilket är bättre än de tidigare uppskattade 10–15 % prestandan och 25–30 % strömbesparing. Bilderna listar endast de viktigaste huvudnoderna, utan N3B (främst använd av Apple och Intel) samt N3P, N2P och andra mellanliggande noduppdateringar, även om de nämner dedikerade noder som N3X, N2X, A16, men utelämnandet av uppdateringen av mellanliggande noder döljer något vikten av dessa gradvisa förbättringar. Om vi går tillbaka till N7 2018 levererade A14 1,83 gånger så hög prestanda och 4,2 gånger så effektiv effekt på ett decennium, vilket visar att Moores lag överlevde trots nedgången. TSMC betonar att varje större nodgeneration minskar strömförbrukningen med cirka 30 %, medan prestandan ökar med 15–18 %, och designfokus de senaste åren har tydligt varit partiskt mot energibesparing. Noterbart är att AI-drivna EDA-verktyg framträder som viktiga tillskott. Bildbilderna visar att användning av förstärkningsinlärningsverktyg för APR som Cadence Cerebrus och Synopsys kan spara ytterligare 7 % i energi genom att optimera layoutkablar och metallstapling ensamt, vilket motsvarar bidraget från en mellannivåuppgradering.