【AI晶片需求爆量3-3】全球AI半導體市場將超過1116億美元！台廠優勢何在

生成式AI需求大爆發至今半年，台灣IT產業紛紛瞄準這波商機，希望能透過這波AI熱潮，一掃全球通膨和終端市場需求疲弱的陰霾！以軟硬體、通訊產業共同組成的「AI大聯盟」甫於上周成立，還有「AI on Chip」台灣人工智慧晶片聯盟，皆訴求集結聯盟成員的力量，將台灣IT、半導體產業推向全世界。

根據Gartner推估，由於生成式AI需求倍增，全球半導體市場將以4.7%年複合成長率增長，到了2027年，全球AI半導體市場預估可超過1,116億美元，佔整體半導體市場比重高達15%。若單就AI半導體市場而言，年複合成長率更高達20.3%。

城邦集團創辦人何飛鵬上周出席「AI TAIWAN 年會」受訪時表示，半導體產業是台灣發展 AI 最重要的基礎。「我們有台積電，所有晶片生產、製造、加工都在台灣；而在晶片設計上，台灣也有一些基礎，我們有很好的晶片設計產業鏈，因此不只是輝達，台灣IC設計業將在各自利基型應用產生不同的發展。」


工研院產科國際所分析師王宣智也認為，AI晶片是人工智慧系統的關鍵元件，為了滿足AI算力需求，雲端服務業者包括Amazon、Google皆試圖推出自主AI晶片以平衡建置成本。倘若有某家台灣廠商瞄準AI市場，開始進行中長期規劃並投入硬體建置成本，在這個「大者恆大」的時代，要如何有效投入成本？

創鑫智慧　首家切入7奈米製程

「AI晶片市場不見得只有輝達、AMD等大廠才有機會，台灣的新創企業也能從中獲得商機。」王宣智說。例如創立於2019年的創鑫智慧（NEUCHIPS）就是一家專門開發AI晶片的IC設計公司，由清大教授林永隆與一群IC設計工程師合夥創業，藉由經濟部工業局「AI on Chip產業推動計畫」獲得補助，目前已推出2款AI晶片，瞄準高速成長的雲端與資料中心市場。


創鑫智慧已發表的RecAccel N3000晶片，每瓦可處理1060次查詢，甚至超越NVIDIA H100的633次。而且，每消耗3瓦電力可完成的推論任務，若改用NVIDIA H100則需要消耗5瓦。長期來講，能源消耗的差異會非常可觀。

王宣智認為，台灣AI產業目前面臨軟硬體系統整合能力欠缺的問題，若能有輔助的開發工具，對於AI晶片的開發進程會更為順利，當然也是一個新的商機。業者若投入「通用型晶片」開發，要跟輝達這些國際大廠競爭非常困難。「因此，專用AI晶片是比較容易切入的市場，這是台灣AI新創的機會。」而創鑫智慧目前也嘗試透過「AI on Chip」（台灣人工智慧晶片聯盟）的力量獲得整合式開發工具。

目前AI專用晶片的開發門檻最低是7奈米，但7奈米是目前非常寶貴的先進製程；而且，7奈米製程成本對新創公司來說無疑是難如登天。創鑫智慧只能透過政府提供補助，才能與台積電合作生產AI晶片。


除了鉅額開發費用之外，創鑫智慧還面臨到其他難題。王宣智說，他們熟悉先進製程的時間約需兩年，之後才有辦法投入AI晶片設計，也就是「時間成本」。他建議新創業者可透過工研院或TSIA台灣半導體產業協會的協助，進一步去熟悉先進製程。

耐能智慧晶片　為伺服器省電75%

還有一家耐能智慧（Kneron）雖不是在台灣創立，公司創辦人暨執行長劉峻誠卻是土生土長的台灣人！2003年於成大電機系畢業後，即前往美國求學，獲加大洛杉磯分校電子工程博士學位。2015年在聖地牙哥創立耐能智慧，目前據點已遍布台北、新竹、深圳、珠海、杭州等地，全球員工約250名，其中有180名位於台灣。


耐能智慧從2年前開始做AI晶片—KL530，支援業界主流Transformer模型，先前廣達伺服器曾採用Kneron晶片，訴求能為伺服器省下75%電費。劉峻誠說，「今年，在ChatGPT生成式AI應用陸續普及之後，伺服器業者已經到了『非用AI晶片不可』的階段。」

劉峻誠認為，在AI時代，各科技大廠若沒有投入AI軟硬體研發，就必須去買堪稱天價的NVIDIA A100/H100晶片，這種高額投資並非單一業者或單一國家所能做到的。還有另一個問題是「功耗」，使用NVIDIA GPU（以H100為例）約需700瓦電力，而「台灣偶爾會出現大停電或缺電狀況，如果在國內建置大型生成式AI運算平台，又使用NVIDIA GPU就會非常耗電。」因此，選擇低功耗、低成本的AI晶片是伺服器和雲端資料中心業者必須去思考的方向。