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,才有利於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!

國際大廠爭相布局AI晶片

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)布局AI腳步最快,GPU同步重覆運算能力適用於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,布局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。

一般認為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

觀諸國際大廠布局,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平台採用臺灣AI晶片產品,進而促成臺灣在AI晶片上的出口國地位。

為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,在半導體製造強項的基礎上,配合軟體平台、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。

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