台湾ICT产业的AI生态系

2010年前后开始真正受到瞩目的深度学习（Deep Learning），是人工智能（AI）相关技术进化的关键期，透过机器学习得到的经验，让AI技术有了新的依靠。2016年的AlphaGo更是推波助澜的重要突破，之后各种边缘装置（Edge Devices）出现在市场上，相关技术与半导体芯片的进展也受到瞩目。

至于在半导体领域发展的特用AI芯片，则是一种特化型IC（ASIC），又可分为服务器与边缘端专用。目前大家关注GPU与CPU带来的运算之争，将来重心也会慢慢移转到前端设备，这些都是重要的变化、挑战，也是机会，而台商是海景第一排的有力角逐者。

AI半导体是指可以让AI软件与演算法可以更有效率执行的各种专用芯片。现有的泛用CPU，在处理大量数据时可能面对极限，也让出更多机会给不同的微处理器，例如GPU、DPU与用于推论的NPU，特别是当初用来处理图像的GPU，运用在AI上，竟有远超过原来期待的功能。

特别是NVIDIA结合CUDA的软件设计程序，造就了NVIDIA今天的盛况。除此之外，其他如现场可程序化逻辑闸阵列（FPGA）芯片也出现了新的契机。GPU与FPGA也都是泛用型IC，非只为某一客户量身定制的ASIC。

ASIC是具有明确目标功能的系统半导体，目前最被看好的GPU结合了CUDA软件，在市场上具有压倒性优势，而NVIDIA的财报也证明过去的投资与软硬整合的优势正在发酵中。

A100拥有6,912个CUDA Core与40GB HBM2存储器，这套解决方案可以整合成一套超级电脑。2022年3月，NVIDIA推出效能比A100还要强大的H100。

根据IDC调查，全球AI数据中心的市场规模，将从2021年的156亿美元，成长到2025年的318亿美元，年均成长19.5%，远高于传统服务器市场的10.7%。

至于AI芯片市场，各大顾问公司也有许多评估，多数看好未来几年的成长，其中Gartner认为，AI芯片在2025年时可达700亿美元，到2030年AI芯片市场总值将达1,179亿美元，贡献整个ASIC市场的31%。

由于看好AI芯片商机，从超微（AMD）、英特尔（Intel）这些NVIDIA传统的竞争对手，到上游的ARM、新思（Synopsys），以至高通（Qualcomm）、博通（Broadcom）每一家公司都虎视眈眈，英特尔甚至透过购并Habana，希望加速软硬整合的实力。

除此之外，美国、英国、法国都有很多新创公司尝试开发出各种用途的AI芯片，国内当然也没闲着。百度、华为、阿里巴巴、比特大陆等，都有明确规格与定义的AI芯片发展计划。

此外，韩国存储器双雄在存储器内运算（PIM）市场上着力更多。三星电子（Samsung Electronics）在2020年发表HBM-PIM的产品，让芯片可以在没有连结数据中心的情况下，独立进行演算，对声音、影像在装置前端的应用上深具意义。

走在市场最前端的晶圆代工业、设计服务业者，大致可以维持应有的地位，但最受挑战的是台湾IC设计产业。在晶圆制造领域，14纳米以下先进制程成为必要条件，拥有最先进制程的公司，仍将是市场上的宠儿。

台湾IC设计业虽只占全球市场的18%，在前十大业者中有3家来自台湾，但台湾擅长替代型商机，而非定义市场，参与前端市场的角逐。

其次，业者面对人才短缺、成本激增、国内业者追击等相关议题，真正有实力角逐顶级商机的厂商屈指可数。台湾的IC设计业者正积极赶上这一波大AI潮的滚滚商机。

最后，前端设备的多元需求，AIoT商机无可限量。IBM估计，物联网终端设备总量从2020年的150亿台，增加到2025年的1,500亿台。10倍速成长加上多元商机，如何发展通用效益，又可以差异化设计的发展机制，是台湾业者最大的挑战。