半導體未來出路,簡立峰:從AI需求裡找機會
半導體未來出路,簡立峰:從AI需求裡找機會

「開票開到半夜,我們有最新的七奈米,卻用最原始的計票方式,我們國家是不是真的很落伍?」鈺創董事長盧超群,在2018半導體年會的提問,點出了台灣半導體技術發展的斷層:AI應用沒有真正落地。

台灣半導體協會(TSIA)於新竹國賓飯店舉辦之「2018 TSIA年會暨AI時代的挑戰與機會」論壇,適逢IC設計60週年,大會做足聲勢,請來副總統陳建仁與科技部部長陳良基蒞臨開幕,更邀來Google台灣區董事長簡立鋒、微軟亞洲研究院副院長張益肇、與中研院院士孔祥重進行演講與對談,暢談台灣科技與半導體的下一步。台積電總裁魏哲家表示:「5G與AI才能開拓新的藍海。」

盧超群感嘆說,台灣有最先進的七奈米製程,但上周選舉計票到凌晨2點,還得用畫正字計票,顯示AI沒有真正落地,否則投票箱票一拿出來應該就可計票,他直言科技沒有導入真正該決策的點,比方人不在台灣也可以科技技術投票,否則2020年投票開票可能要拖到凌晨4點。

AI是動詞,自駕車是半導體下一戰場

「AI不是名詞或形容詞,而是動詞。」簡立峰表示AI無所不在,它不是一個既有的服務,而是要透過技術與數據,整合軟硬體才得以發生。

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2018半導體年會上,簡立峰表示,AI無所不在,它是不是名詞與形容詞,而是動詞。
圖/ 葛翰勳攝影

20年來台灣創業難有人成功,是因為台灣市場數據規模小,很容易就玩完了;與其玩數據,不如回到半導體的硬體優勢上,與會的中研院院士孔祥重則認為:「AI與半導體的機會,就在Device(裝置)上。」

目前講的AI,都偏重在雲端運算,但配合的終端設備也同樣重要,以自駕車為例,張益肇指出,因為不能保證行駛的區域都有網路,因此離線功能的晶片顯得極為重要,此外還可以衍伸出其他商機,像是不需駕駛之後,娛樂需求興起,5G或是廣告推播等,將為產業、社會、與交通帶來新的革命。

AI三大商機,政府推「射月計畫」搶灘

簡立峰將目前AI的應用分為三大部分:雲端的AI、終端設備上的AI、晶片上的AI,每一部分台灣都有機會。

雲端服務產值將近2億美元,而且每年以20%的幅度快速成長,從終端設備收集大海量資料,若要使機器能自動學習,CPU勢必得特別設計產製;而終端設備上,加強運算與資訊保護功能,也需要微處理器等半導體的加入;在晶片設計上,因為自駕車的崛起,離線功能的晶片(off-line)與其他感測器(sensor)的需求也是後勢看漲。

簡立峰強調,AI在跨領域整合上極為重要,尤其在醫療、製造業、商業領域上。他提到Google推出CPR機器人,能讓醫生遠端控制機器人,AI依現場資訊做出判斷,讓醫生進行急救。

面對AI的角色日漸重要,科技部在6月推出「半導體射月計畫」,扶植AI研究並補助採用AI科技之企業,早在5月亦推出AI超級電腦「台灣衫」,不難看出政府積極轉型至AI與量子運算的野心。

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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