專家傳真－AI時代來臨 爲半導體開啓最佳發展機會
臺灣若要切入AI產業，不一定要搶大廠擅長的高效能運算晶片設計市場，潛在機會在於邊緣運算。圖／本報資料照片
人工智慧（Artificial Intelligence, AI）浪潮推動全球產業創新轉型，各種產業人工智慧應用如雨後春筍蓬勃發展，NVIDIA 、 Google、Amazon 、 IBM 等企業過去幾年來投入了大量的資源發展AI技術，自駕車、智慧型手機、智慧家電、智慧監控攝影機、無人機等應用如雨後春筍般的發展，也正式宣告人工智慧時代來臨！
其實AI概念提出至今已超過一甲子，但受限於晶片運算處理效能及記憶體等技術限制，致使人們過去冀望AI能夠達成的許多應用無法實現。時至今日，高效運算和演算法進展一日千里，讓AI加值智慧城市、智慧製造、智慧交通、智慧零售、智慧家庭等各式各樣的新興應用，而這多元的智慧運用背後，靠的是AI晶片的突破，更快的運算速度與更低的功耗是現階段AI晶片發展上的主要訴求，且須結合深度學習演算法，纔有利於AI發展。如果說各國在AI領域的競爭是一場硬仗，那決勝的關鍵將是運算的效率！
全球在AI晶片領域的發展十分熱絡，目前GPU國際大廠輝達（NVIDIA）佈局AI腳步最快，GPU同步重複運算能力適用於AI深度學習；CPU大廠英特爾（Intel）先後併購Nervan System、Mobileye、Movidius、Altera及Habana等AI相關公司，佈局AI晶片企圖心明顯；谷歌（Google）推出AI晶片TPU（Tensor Processing Unit），屬客製化ASIC；微軟（Microsoft）則推出基於FPGA的視覺AI晶片。
一般認爲AI基礎在於演算法，軟體扮演重要的角色，但從上述各家科技大廠積極競逐AI晶片開發的大動作來看，支撐運算效率的硬體發展也不可忽視，這正是臺灣發展AI的希望所在。
AI時代下臺灣的機會點
觀諸國際大廠佈局，臺灣若要切入AI產業，不一定要搶大廠擅長的高效能運算晶片設計市場，潛在機會在於邊緣運算！
邊緣運算是將應用程序、數據資料與服務等運算，移往網路邏輯上邊緣節點。從彈性、即時性、頻寬、成本等層面來看，越靠近使用端，越能提供較好的效能與即時性體驗，所以邊緣運算的開發是非常應用導向的。臺灣AI晶片產業應朝向系統化應用發展，由應用端回推開發晶片所需效能，實際的應用與規格也需要快速反應客戶端客製化需求。
臺灣具有完整的半導體供應鏈、長期與國際大廠合作所建立的信任與默契、以及健全的製造業與醫療業資料庫等優勢，應運用這些優勢，提供「高性價比」、「低耗能」、「具備安全性與隱私性」的AI晶片，並串聯服務驗證場域與國際大廠，吸引國際AI平臺採用臺灣AI晶片產品，進而促成臺灣在AI晶片上的出口國地位。
爲了打造臺灣產業的優勢，80多家產、學、研單位在行政院支持下共同組成了「臺灣人工智慧晶片聯盟」以建立AI生態系、發展關鍵技術、制定介面標準來加速AI產品的開發。工研院也以在半導體與資通訊領域的經驗及基礎以及「半導體異質整合」與「新興記憶體」等創新技術共同投入，希望打造具備多工、彈性、低耗電之新興AI 晶片架構，使臺灣半導體產業保持全球的領先地位。
臺灣半導體業經過40年的發展，在晶圓代工與封測業產值都居全球第一，IC設計排名第二，在半導體制造強項的基礎上，配合軟體平臺、政策的支持以及跨領域人才培育，臺灣在AI的發展機會是相當有競爭力的。