導熱率最差的材料

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AI 熱持續延燒，確保晶片的品質與可靠度是研發關鍵。而 AI 晶片會面臨到三大可靠度挑戰：超高功耗、超低電壓與異質整合，工程師該怎麼迎戰？

2024 年 5 月 OpenAI 與 Google 日前於最新發表會中，揭曉了旗艦模型「GPT-4o」與「Project Astra」。當使用者與其對話時，不但可相互傳輸文字、圖像和音訊，甚至另一端的機器人還可以透過手機螢幕，描述出使用者身處的環境，並從使用者的口吻中，判斷出使用者的情緒，聊到開心之處甚至還會大笑和歌唱，溝通上完全就跟真人如出一轍。2024 年 12 月 OpenAI 的影像生成模型Sora 也終於正式上線，用戶只需要輸入文字描述或上傳圖片，就能在短時間內生成高品質的影像，可預期未來 AI 模組持續進化後，能讓影片更加維妙維肖、真假難辨。

「GPT-4o」與「Project Astra」發布會。圖／OpenAI、Google

AI 人工智慧技術是透過模擬人腦的類神經網路，經過深度學習，取得物件特徵參數，產生模擬人腦的判斷能力。這看似艱深的 AI 技術，早已走進大眾的日常生活，從生成式內容、自動駕駛、智能家居到醫療保健，從金融到製造業甚至國防等…應用廣泛且深具潛力。今年 1 月美國政府更是宣布將加強限制 AI 晶片與技術出口，這項措施顯示 AI 技術舉足輕重的地位，它將成為推動產業發展的重要引擎。

除了演算法與大數據不斷進化，在硬體方面， AI 晶片則依不同應用領域，不斷往高效能、高頻寬或低耗電等特性演進。但這些特性同時也跟 AI 晶片的效能、壽命息息相關，甚至會造成 AI 晶片可靠度試驗設計的設備與手法面臨到極大挑戰。宜特可靠度驗證實驗室在本文將歸納出 AI 晶片最常見的三大挑戰，並逐一說明解決辦法。

AI 晶片最常見的三大挑戰

雲端 AI 晶片的超高功耗挑戰：熱消散與熱平衡能力

資料中心的雲端 AI 晶片肩負著人工智慧深度學習的重任，因此必須具備極高的運算效能，這也意味著它們將耗費大量電能，單顆晶片耗電量甚至超過 200W（瓦），隨之產生的高熱會加速晶片老化。對於一年必須 365 天不間斷運作的雲端運算 AI 晶片，因老化而產生的可靠度問題就必須審慎評估。

可靠度測試的原理是透過抽樣（Sampling）一定數量的 IC 進行實驗，以預估整個母體的生命週期與故障機率。通常會抽樣 77 顆晶片進行測試。而當這 77 顆功耗高達數百瓦的晶片，在單一台可靠度系統設備做 1000 小時的可靠度測試時，會產生上萬瓦的功率熱能，嚴格考驗了可靠度測試系統的「熱消散」與「熱平衡」能力。

唯有精準控制熱消散與熱平衡，才能確保每顆晶片在執行不同運算模式時，晶片能維持穩定的PN接面溫度（Junction 溫度（Tj）），如此一來，才能準確預測 IC 的生命週期。因此，如何有效消散並控制高效能雲端 AI 晶片所產能的熱能，是 IC 可靠度實驗設計中面臨的重大挑戰之一。

終端 AI 晶片的超低電壓挑戰：多組系統電源需求，挑戰可靠度測試極限與硬體解決方案

終端 AI 晶片除了需要高運算效能外，還必須具備「低耗電特性」，以滿足應用環境的需求。例如，行動裝置、物聯網（IoT）裝置、無人機及電動車自駕輔助等，皆仰賴電池供電，因此低功耗設計至關重要。

隨著半導體製程不斷進步，在相同邏輯閘數下的動態電流越來越省電，但尺寸微縮的物理特性效應，卻導致電晶體靜態漏電流隨之增加。根據摩爾定律，每兩年電晶體的面積可縮小一半，但這並不代表無法讓晶片的功耗密度減半，反之，相同面積的晶片將會消耗比以往更大的電流。為了降低功耗，除了採用低工作電壓設計之外，多工作電壓與多閘極電壓的設計也十分常見。然而，對於可靠度測試系統而言，動輒 10 組以上的系統電源需求，考驗著可靠度設備電源數目的極限。

同時，1V 或甚至低於 1V 的主電源（core power）低工作電壓，將使得 IC 電源的餘裕度（power margin）縮小，電路板上的電壓降（power IR drop）或者電源漣波（power ripple），更容易造成 IC 可靠度測試出錯。電壓降不僅發生在主電源，因為主電源的降低，部分邏輯閘訊號源（Pattern）電壓準位，也需要同步降低，這進一步造成硬體設計與測試上的困難，在在考驗著可靠度測試系統能力與硬體設計。

因此規劃一個符合終端 AI 晶片需求的高溫工作壽命（High Temperature Operating Life，簡稱HTOL）可靠度測試環境，從設備選擇、PCB 電路板模擬與製作，各種細節與設計上的考量，皆必須較一般邏輯 IC 更為嚴謹。

異質整合挑戰：熱消散路徑複雜化

異質整合（heterogeneous integration）是 AI 晶片中的一項重要技術。為了加快不同晶片間的傳輸頻寬，不同製程的異質晶片被整合在一個封裝內，常見的有高帶寬記憶體（High Bandwidth Memory，簡稱HBM）、感測器（sensor）、微機電系統（Micro-Electro-Mechanical Systems，簡稱MEMS）和天線（antenna）等。經由矽通孔（Through-Silicon Via，簡稱TSV）、重分佈層（Redistribution Layer，簡稱RDL）、凸塊（bump）和中介層（interposer）等製程手法，這些晶片可以並排或堆疊起來。這將大幅度提升異質晶片間的資料傳遞效率，並降低耗電量。

但是，這種複雜的異質封裝堆疊架構，熱產生與熱消散路徑亦隨之複雜，例如，較大功耗晶片不一定位在封裝中心位置，各個晶片厚度亦可能不盡相同，這將使得晶片產生的熱消散與熱感測方式不同於傳統封裝，如何在可靠度測試時正確量測與監控晶片溫度變得更具挑戰。

綜上所述，如何面對熱消散與熱平衡能力、測試系統的電壓極限，以及異質整合的熱消散路徑複雜化，是在進行可靠度設計驗證時，必須克服的關鍵。對此，宜特可靠度驗證實驗室提出如下建議。

如何克服 AI 晶片的可靠度挑戰

利用液態冷卻系統，穩定控制高功耗 AI 晶片產生的熱能

散熱設計功率（Thermal Design Power，簡稱TDP），是 CPU 晶片對主機板「散熱能力」的要求規格。目前桌上型電腦 CPU 的 TDP 規格最高在 150 瓦（W）左右，電競玩家為了維持 CPU 長時間高效高頻工作，往往升級主機板、散熱片、風扇等等配件，使得升級後的系統散熱能力高於 TDP 要求，讓 CPU 能長時間高頻工作，而不會發生過熱降頻，甚至休眠等問題。

但是伺服器及 HPC 等雲端 AI 晶片，當前 TDP 規格已達 200W 以上超高發熱功耗。而晶片因封裝結構與材料等因素，已難以使用空氣對流當散熱媒介，將晶片 junction 溫度控制在目標值。

尤其是在可靠度測試中，要求的目標溫度高達 125°C，這遠遠高於桌上型電腦的 70°C。通常在 125°C 時，晶片的功耗牆已經處於解鎖狀態，因此稍有不慎就可能導致晶片因高溫而燒毀。因此，當對如此高功耗的 IC 進行高溫可靠度測試時，測試系統必須具備更快速的散熱能力。

宜特可靠度驗證實驗室建議的解法，是利用更高效的液態冷卻控制調節系統（Liquid cooling system），搭配客製化液態循環 socket（如上圖），此系統利用液態熱交換速率優於氣態的特性，以及即時監控晶片溫度與調節液態流速等方法，穩定控制超高功耗 AI 晶片產生的熱能，成功收集可靠度實驗數據。

熱二極體監控電路，監控 IC 本體溫度

雲端 AI 晶片的超高功耗，在進行可靠度測試時，容易因晶片本體溫度波動太快，導致無法及時消散熱能，造成產品非預期性故障，例如熱失控（Thermal Runaway）。因此，當 IC 內建熱二極體（thermal diode）元件時，透過可靠度系統與可靠度測試板設計，可以客製化熱二極體（thermal diode）監控電路，來監控 IC 內部溫度，將可監測到最即時與準確的接面（junction）溫度（如下圖）。

此作法反應速度快，搭配前面提到的高效液態冷卻控制調節系統，更適合超高功耗 AI 晶片快速溫度變化，藉以提供即時熱消散動作。此外熱二極體（thermal diode）監控電路，可針對 3D 封裝的多晶體（multi-chip）結構下，獨立量測出各個晶片的溫度，以達到更精確的可靠度數據收集。

客製化治具，貼合高低不同的裸晶（die）

AI 異質整合晶片，裏頭的裸晶（die）高低不同，因此，在可靠度驗證測試的治具準備，必須依照不同的晶片，客製化 IC socket（測試座）和散熱系統（heat sink）和熱感測元件（sensor），才能夠緊密貼合高低不同的裸晶（die），藉此增加熱消散能力，溫度量測與監控才能更準確。

測試電路板超前模擬，免去生產組裝後效能不符

AI 晶片採用先進製程，超低的工作電壓已來到 1V 以下。然而，當高電流經過電路板走線時，容易在電路板上產生由低到高的壓降（DC IR drop），IR drop 將壓低原本已超低的工作電壓，容易使得AI晶片因電源電壓餘裕度（Power voltage margin）不足而失效。

此外，當 IC power 抽載大電流時，也會產生各種頻率的SSN（Simultaneous Switching Noise）。 而電路板的電源層阻抗（Power plane impedance），在各種不同抽載頻率下，因本身佈線（layout）因素可能反映出高低不一的阻抗（impedance）值（如下圖），當阻抗值在某個頻率下超越目標值時，就會造成嚴重雜訊（Power AC noise）與漣波（Power ripple），也會使得 AI 晶片因電源雜訊餘裕度（Power noise margin）不足而失效。

為了解決此問題，我們跳脫傳統電路板設計思維採用新的 BI 模組（Burn in module）設計理念，將電路板從原本的一板測試數顆晶片，微縮至僅測試單顆晶片。搭配目前許多佈線（layout）輔助設計工具，即可在可靠度電路板設計初期，經由軟體分析模擬，調整電源走線長短寬窄、灌孔點大小與數目、解偶合（decoupling）電容值與放置位置等，改善工作電壓與訊號源IR drop與電源層阻抗等問題，避免測試電路板於生產組裝完成後，才面臨效能不符問題。此外，電路板設計微縮至單顆晶片，在測試老化實驗時，能協助客戶以個別待測物（Devices Under Test, 簡稱DUT）取得更多的實驗參數，同時能針對各晶片的電晶體靜態漏電流的不同，分別進行測試參數設定，進一步提升 AI 晶片的測試品質。

AI 晶片可靠度解決方案速查表

宜特的可靠度驗證實驗室從多年經驗中，統整出以上問題和解法，並製作一張圖表讓您快速了解 AI  晶片面對不同可靠度挑戰時的解決方案。

• 本文出自 www.istgroup.com。

• 作者／照護線上編輯部
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「那是一位 60 多歲女士，因為容易疲倦、食慾不振、全身不適等症狀到醫院檢查，結果發現腎臟有顆約5公分大的腫瘤。」臺北醫學大學附設醫院泌尿科葉劭德醫師表示，「由於高度懷疑為惡性腫瘤，在經過討論後患者決定接受根治性腎臟切除術及淋巴結廓清。」

病理報告證實為腎細胞癌且有淋巴結轉移，所以在術後開始使用口服小分子標靶藥物（TKI）合併免疫治療。葉劭德醫師說，經過治療後，患者的食慾改善，體重也漸漸回升，目前仍持續在追蹤治療。

腎細胞癌（renal cell carcinoma）是成年人最常見的腎臟惡性腫瘤，早期大多沒有症狀，患者通常是在健檢或因其他疾病進行電腦斷層、超音波等檢查時意外發現。葉劭德醫師說，隨著病情進展，患者可能出現血尿、腹痛、腹脹、發燒、體重減輕、容易疲倦等症狀，等到出現相關症狀時，往往已經比較晚期。

懷疑罹患腎細胞癌時，醫師會安排電腦斷層或磁振造影，評估腫瘤的位置與特徵。葉劭德醫師說，若影像學高度懷疑為腎細胞癌且腫瘤較小時，建議直接進行腎臟部分切除手術，避免切片導致癌細胞擴散，也可以保留大部分腎功能。

若腫瘤較大或懷疑有轉移，醫師會跟患者討論要直接做腎臟切除，還是先做腎臟腫瘤切片。葉劭德醫師說，經由病理檢查，才能確定診斷腎細胞癌。

臨床上會根據腫瘤大小、侵犯程度、淋巴轉移、遠端轉移來進行腎細胞癌分期。

第一期：腫瘤小於 7 公分且侷限在腎臟，無淋巴轉移，無遠端轉移。

第二期：腫瘤大於 7 公分且侷限在腎臟，無淋巴轉移，無遠端轉移。

第三期：腫瘤侵入主要靜脈，或侵入腎臟周遭組織但未超出腎臟筋膜（Gerota’s fascia），或有局部淋巴轉移。

第四期：腫瘤已超出腎臟筋膜（Gerota’s fascia），或侵犯腎上腺，或有遠端轉移。

早期腎細胞癌的治療以手術為主，若腫瘤較小且位置合適，一般會採用腎臟部分切除術，盡量保留腎功能。葉劭德醫師說，若腫瘤較大或位置無法部分切除，則考慮根治性腎臟切除術，並清除周邊淋巴結。

「最近有個患者是在健康檢查中意外發現右腎有顆約 2 公分的腫瘤，沒有任何症狀。進一步的影像檢查，也沒有發現遠端轉移。」葉劭德醫師說，「經過討論後，患者接受達文西輔助腎臟部分切除術，術後恢復相當良好。因為有及早發現、及早治療，應該會有不錯的預後。」

較晚期的腎細胞癌，必須使用全身性治療，不過若狀況許可，還是會建議動手術切除腫瘤，有助於提升全身性治療的成效^[1]。葉劭德醫師說，患者可以在全身性治療前做腎臟切除，或是在接受全身性治療後，腫瘤已經縮小到穩定的狀態，再評估手術治療的可能性。

由於腎細胞癌對傳統化學治療藥物的反應較差，所以腎細胞癌的全身性治療以標靶治療與免疫治療為主。葉劭德醫師說，口服小分子標靶藥物（TKI）可抑制多種酪胺酸激酶，阻斷腫瘤生長訊號傳遞，發揮抑制腫瘤生長與血管新生的效果。免疫治療是使用針對 PD-1、PD-L1 等的免疫檢查點抑制劑。

我們體內的免疫細胞具有消滅癌細胞的能力，但是癌細胞會與免疫細胞的 PD-1 接合，使免疫細胞的功能受到抑制。利用免疫檢查點抑制劑，可避免癌細胞與免疫細胞的 PD-1 接合，免疫細胞便能辨識並毒殺癌細胞。

目前腎細胞癌的全身性治療，會合併使用標靶治療與免疫治療，結合不同的治療機轉，進一步提升治療成效。葉劭德醫師說，合併使用口服小分子標靶藥物（TKI）與免疫治療，可提升腫瘤完全消失的比例，延長疾病控制時間，增加患者的整體存活期。患者要與醫師密切配合，才能達到較佳的治療成效。

筆記重點整理

• 腎細胞癌是成年人最常見的腎臟惡性腫瘤，早期大多沒有症狀，患者通常是在健檢或因其他疾病進行電腦斷層、超音波等檢查時意外發現。隨著病情進展，患者可能出現血尿、腹痛、腹脹、發燒、體重減輕、容易疲倦等症狀，出現相關症狀時，往往已經比較晚期。
• 早期腎細胞癌的治療以手術為主，若腫瘤較小且位置合適，一般會採用腎臟部分切除術，盡量保留腎功能。若腫瘤較大或位置無法部分切除，則考慮根治性腎臟切除術，並清除周邊淋巴結。
• 較晚期的腎細胞癌，必須使用全身性治療，不過若狀況許可，還是會建議動手術切除，有助於提升全身性治療的成效。患者可以在全身性治療前做腎臟切除，或是在接受全身性治療後，腫瘤已經縮小到穩定的狀態，再評估手術治療的可能性。
• 腎細胞癌的全身性治療以標靶治療與免疫治療為主。口服小分子標靶藥物（TKI）可抑制多種酪胺酸激酶，阻斷腫瘤生長訊號傳遞，發揮抑制腫瘤生長與血管新生的效果。免疫治療是使用針對 PD-1、PD-L1 等的免疫檢查點抑制劑。
• 目前腎細胞癌的全身性治療，會合併使用標靶治療與免疫治療，結合不同的治療機轉，提升治療成效。合併使用口服小分子標靶藥物（TKI）與免疫治療，可提升腫瘤完全消失的比例，延長疾病控制時間，增加患者的整體存活期。

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本文轉載自顯微觀點

走進宴會廳的接駁車司機

2008 年 12 月，美國阿拉巴馬州航太重鎮，又名「火箭城」的亨茨維市有位接駁車司機請假一週，準備和妻子起飛前往瑞典斯德哥爾摩。他的禮服和皮鞋是租借來的，久違的跨國機票需要接受他人贊助，他們夫妻倆已經很久沒有長途旅行了。

這位 57 歲的男子叫做道格拉斯．普拉修（Douglas Prasher），原本受亨茨維市美國太空總署（NASA）下游承包商雇用，研發在太空艙使用的手持醫學診斷器。在 NASA 改組、中止計畫之後，他耗費近一年尋找科技職缺，最後在當地的汽車代理商擔任時薪不到 10 美元的司機。

普拉修這趟旅程終點是斯德哥爾摩市政廳「藍廳」的諾貝爾獎晚宴。當晚他只要任由司機接送，遠離油門和方向盤，但他一定會繼續在車上發揮他被家鄉乘客稱道的幽默感。

普拉修夫妻並非任何受獎者的親友恩師，卻受到兩位諾貝爾獎得主馬丁．查菲（Martin Chalfie）、錢永健招待機票、住宿，請他們務必參與該年度諾貝爾化學獎頒獎典禮。

螢光熠熠的諾貝爾化學獎

2008 年諾貝爾化學獎聚焦現代生物學的最重要標記工具：讓活體基因表現、細胞運作機制得以被觀察的綠色螢光蛋白（GFP）。共享這項榮譽與 140 萬美元獎金的科學家包括：下村脩、查菲和錢永健。

下村脩在 1960 年代費盡苦心探究特殊的生物螢光來源，捕捉大量野生維多利亞多管發光水母（Aequorea victoria），純化、歸類其特有的螢光蛋白分子 GFP。

1992 年，查菲率領團隊成功基因轉殖 GFP，使大腸桿菌、線蟲等模式生物表現綠色螢光，開始實現「以螢光呈現特定細胞」的生物技術突破。

不久後，錢永健實驗室解開GFP的氨基酸結構，繼而以基因工程創造顏色不同、強度更高、壽命更長的螢光蛋白變異體，使螢光蛋白成為生命科學最強力的標記工具。

這3位諾貝爾獎得主橫跨 30 年的成就，合力開拓了斑斕耀眼的生物影像研究大道，並引領他們到達瑞典市政廳金碧輝煌的水晶燈下，接受權貴顯要環繞祝賀。

無私的領先者

從分子生物學的觀點來看，他們萃取、轉殖、改造 GFP 的生物螢光三部曲中，顯然缺少了 GFP 基因序列的「解碼」工作。這段分子生物學家進行基因轉殖前不可或缺，卻不被獎勵的關鍵任務，緊扣著普拉修的人生轉折與學術職涯。

GFP 基因序列對查菲的基因轉殖和錢永健的蛋白質改造而言，像是建造大樓的地基一樣重要。為了這段基因，16 年前的夏天，兩位頂尖生物學家都曾急忙拿起電話，尋找在伍茲霍爾海洋研究所（Woods Hole Oceanographic Institution）的助理研究員普拉修。

此時普拉修剛發表 GFP 基因序列不久。他告訴查菲和錢永健，他很樂意分享這個樣本。不同於早已和普拉修聯繫過的查菲，錢永健驚喜於普拉修毫不藏私地分享研究成果。但錢永健的驚喜馬上混入了訝異，因為普拉修表明，自己已經決定停止研究 GFP。

這個在科學發展與個人前程上嚴重錯誤的決定，並非因為普拉修被其他題材分心或缺乏遠見，而是因為他已掙扎許久。

普拉修出身自俄亥俄州阿克倫市，以橡膠工業著稱的典型美國鋼鐵帶都市，他的父親和外祖父都在輪胎工廠幹活。普拉修曾經嘗試在輪胎工廠打工一個暑假，他確認自己不適合這份當地主流的勞力工作。

出於對生物學的喜愛，普拉修攻讀生物化學直到獲得博士學位，接著獲得喬治亞大學教授柯米爾（Milton Cormier）雇用，投入維多利亞多管水母發光蛋白的發光因子轉殖計畫。

下村脩對維多利亞水母的研究指出，這種水母具有兩種能夠發光的蛋白質，水母素（aequorin）和GFP。水母素能夠轉化與鈣離子結合的化學能，發出藍光。GFP 受水母素發出的藍光激發，繼而發出綠光。因此維多利亞水母在波浪中呈現藍綠色的光彩。

普拉修前往富萊德港（下村脩曾經攜家帶眷撈捕水母的地方），與同事分工合作捕捉大量維多利亞水母，萃取水母素與 GFP 作為解碼基因序列的材料。半年左右，普拉修就建立維多利亞水母的基因資料庫，並比對同事們萃取出的水母 mRNA 序列，逐步找出水母素與 GFP 的基因序列。

洞燭 GFP 潛力

上方為普拉修的科學職涯地圖，從中西部的俄亥俄州阿克倫市出發，結束於加州大學聖地牙哥校區，兩度橫跨美國國土。普拉修曾表示，搬家對他的家人，尤其是學齡的子女來說，造成嚴重生活衝擊。

儘管雇主柯米爾認為，水母素作為檢驗試劑具有明確的商品化機會，對生物發光現象產生濃厚興趣的普拉修卻意識到，GFP 作為生物分子標記的科技潛力比協同發光的水母素更加耀眼奪目。

研究 GFP 的過程中，普拉修發現 GFP 可以利用內在的發色團獨立運作發光，不必與外在發色團或離子結合。而且 GFP 蛋白僅由 200 多個胺基酸構成，構造簡單輕巧，不易影響相鄰分子運作。相對之下，水母素需要與鈣離子結合才能發光，大大限制了可能的應用範圍。

• 水母素等仰賴化學能與外在發色團的發光蛋白質，後來被稱為生物發光分子（bioluminescent molecule）。
• GFP 等獨立吸收、放光的蛋白質則稱為螢光分子（fluorescent molecule）。

時值1987年，普拉修成為第一個對 GFP 產生堅定信心的學者。已知的發光蛋白往往需要複數分子合作放光，沒有人成功研發足以實際應用的技術。從 GFP 發現者下村脩到普拉修的同事，當時都懷疑 GFP 能否在其他生物體內獨立發光。但普拉修眼中反映的是 GFP 點亮細胞內分子謎團的光明未來。

以 GFP 照亮生命系統細節的構想普拉修在腦中成形，他將轉殖 GFP 基因進入其他生物（例如大腸桿菌）設定為首要科學目標。該年獲聘伍茲霍爾海洋研究所助理研究員後，普拉修將 GFP 基因選殖（gene cloning）、製作 GFP 基因的互補序列（cDNA）作為獨立職涯第一個重大研究計畫。

當時 GFP 處在美國學界認為「有價值」的光譜之外，普拉修的提案被認為是孤注一擲（high-stakes）的。除了美國癌症協會的 20 萬美元經費之外，普拉修未能得到其他挹注。

儘管如此，普拉修還是帶著希望，與家人一起搬到伍茲霍爾海洋研究所附近的海灘小鎮，冀望以GFP研究踏出海洋研究所終身職（tenure）資格，同時舉家落地生根的第一步。

前網路時代的孤獨先知

普拉修發現自己在新職場比想像中更孤立。1980 年代的伍茲霍爾海洋研究所多數成員大多是海洋生物學家、生態學家，僅有屈指可數的分子生物學家。不僅沒有人能夠指導普拉修進行 GFP 基因轉殖，同事們也不了解生物螢光的科學潛力。

在缺少導師和同儕認同的環境中，普拉修一面經歷自我懷疑與內心掙扎，一面獨力製作 GFP 的 cDNA。同時，在研究所門外廣大的生命科學領域中，愈來愈多科學家體認到微觀生物學「眼見為憑」的意義。普拉修發表的階段性成果，逐漸吸引具有先見之明的學者。

企圖「看見」線蟲觸覺神經運作機制的哥倫比亞大學教授查菲，在 1989 年聯繫上普拉修，學到 GFP 作為生物分子標記的潛在優缺點。查菲和普拉修約定，一旦普拉修完成 GFP 基因選殖，他們就開始合作轉殖 GFP 進入線蟲與其他生物的基因工程。

在綠色螢光之路上踽踽獨行超過一年，普拉修完成了 GFP 基因選殖，完成了互補的基因序列。普拉修刻苦完成這項 GFP 技術關鍵元素的同時，查菲正在猶他大學與新婚妻子享受學術假期。1990 年，兩人都還沒有電子郵件，普拉修僅能透過電話留言將好消息傳達給查菲，然而訊息猶如石沉大海。

沒有查菲的幫助，普拉修獨自啟動 GFP 基因轉殖實驗的過程並不順利，在他成功使大腸桿菌發出螢光之前，研究經費已經耗盡，新的申請卻四處碰壁。

除了經費，伍茲霍爾海洋研究所同事的漫不在乎更讓普拉修徬徨無助，他在所內的研討會報告和升等考核並沒有得到太多肯定，他感到自己距離終身職資格愈來愈遠。儘管如此，普拉修的 GFP 基因序列解碼成果依然在 1992 年 2 月發表於重要期刊《基因》，並在日後被引用上千次。

當年循這篇論文追本溯源而來的科學家，包括正在尋覓恰當螢光蛋白的錢永健、依然渴望視覺化線蟲神經元的查菲。他們不僅希望獲得 GFP 的基因序列，也相當樂意和普拉修合作進行深入研究。

延伸閱讀：缺席的普拉修，2008 年諾貝爾化學獎第 4 位得主(2)