降低AI設計門檻!工研院攜手新思打造AI晶片設計實驗室,開發時程縮短三成
降低AI設計門檻!工研院攜手新思打造AI晶片設計實驗室,開發時程縮短三成

根據IEK Consulting的調查,到了2030年,AI(人工智慧)將會在全球創造約15.7兆美元(約台幣471兆元)的市場,GDP也將會成長14%,可見AI將會是下個十年重要的技術。

以半導體為重要經濟發展的台灣,該如何抓住這樣的機會,鈺創董事長、台灣人工智慧晶片聯盟會長盧超群直言,「肯定是要AI on Chip。」

鈺創董事長 盧超群
盧超群表示,這次與新思科技攜手成立實驗室,不論是對於台灣半導體發展或是新思科技本身,任一方的成功都會帶動另一方的成長。
圖/ 簡永昌攝影

只是設計人工晶片說來簡單,要真正完成其實仍障礙重重。工研院看到市場上需要有一個更便利的平台跟工具,輔助有心投入人工智慧晶片設計的業者,因此攜手新思科技(Synopsys)成立「人工智慧晶片設計實驗室(AI Chip Design Lab)」,希望透過實驗室的成立,集結更多業者投入裝置端AI晶片技術的開發,協助台灣半導體產業以及加速台灣AI晶片的發展。

攜手EDA市場龍頭新思科技,加速AI晶片的發展

此次合作的對象「新思科技」,是一間電子設計自動化(Electronic Design Automation,EDA)的公司,專注於晶片設計、驗證、晶片智慧財產權和軟體安全性。根據ESD Alliance協會的統計,全球EDA市場由新思科技、益華電腦(Cadence)及明導國際(Mentor Graphics)三家美商壟斷,市占率高達60%,其中新思科技更位居市場龍頭。

新思科技全球資深副總裁暨亞太區總裁 林榮堅
林榮堅表示,新思科技會持續深耕台灣,也計畫加碼投資8億新台幣、延攬110位研發人才,積極協助台灣在全球AI晶片應用市場搶得先機。
圖/ 簡永昌攝影

新思科技全球資深副總裁暨亞太區總裁林榮堅就表示,為響應AI on Chip的示範計畫,將加碼8億新台幣在台投資,也預計再招募110名研發人員,將原有的團隊擴大到200人,協助推動AI成為台灣新世代的科技產業。

他進一步解釋,這次與工研院的合作由新思科技提供EDA工具、矽智財(IP)以及快速開發與驗證平台,工研院則是提供AI系統晶片參考設計以及軟硬體客製化技術服務,共同打造這個設計平台。

AI晶片設計大不同,如何滿足不同應用需求成關鍵

工研院資通所所長闕志克就點出,在全球前十名的IC設計企業中、台灣就搶下3個席次,可見除了晶圓代工之外,台灣在IC設計也有一定的實力。但是過去台灣在IC設計上主要聚焦在標準通用晶片,包括無線通訊、影音運算或是有線高速傳輸介面等,不僅是已具有基礎架構,軟體開發也相對單純。

工研院 闕志克
闕志克表示,AI晶片的生產過程涉及多種技術,而AI晶片的研發速度更是攸關產品上市的關鍵。實驗室的成立將有助於減少30-50%的開發時程,降低業者進入AI設計的門檻。
圖/ 簡永昌攝影

步入AI的時代後,在各種不同情境中,都必須了解效能表現跟運算力需求,已不再像過去透過標準通用晶片可以滿足,因此除了目前市場上比較具規模的IC設計公司有能力跨足AI晶片設計外,其餘的IC設計將面臨到架構配置、設計時間、成本等多重考量,阻礙產品上市的時間。

成立實驗室,小型IC設計公司與系統業者成潛在受惠商

實驗室的成立,正是對於規模較小的IC設計公司,甚至是不具有IC設計能力的系統整合(SI)業者,提供一個絕佳的解決方案。闕志克表示,透過實驗室軟硬體的資源協助,將可縮短30-50%的開發時程,不僅是加速了AI上市的速度,同時降低了業者進入AI晶片設計的門檻。

IC design.png
AI晶片設計之所以跟過往晶片設計有所不同,主要在於終端應用多元,架構的需求需要滿足終端應用的效能表現跟運算力,因此難度更高。
圖/ Midas Labs

舉例來說,不管是小型規模的IC設計公司,或是系統整合業者,當他們擁有一個AI使用情境卻不知如何下手時,實驗室就可以提供一個公版的架構配置作為初步的參考,並利用軟體協助,來測試這樣的配置是否能滿足終端情境在AI效能表現跟運算力的需求,如果有需要調整的地方,工研院也能提供建議,協助做出更客製化的AI晶片。

因為AI時代下資訊量的產生將越來越龐大,能夠在終端裝置上先進行運算、即所謂的邊緣運算(Edge Computing),對於資料中心的負擔將能大幅降低。但終端裝置大如自駕車、小到穿戴裝置都算是,不同應用的運算力需求各有不同,不再是過去能靠一招打天下,這是研發AI晶片的難處、同時是人工智慧晶片設計實驗室誕生的主要原因。

實驗室成立減少開發週期,提升25%效能表現

新思科技全球副總裁暨台灣區總經理李明哲就解釋,實驗室整合了建構AI架構設計、AI編譯器研發以及AI軟硬體整合等關鍵技術,不僅可以改善當前業界缺乏關鍵技術的窘境,也能加速晶片開發週,從過去的1.8-2.5年減少約6個月,同時也能提升AI晶片效能達25%,強化AI的技術能量。

新思科技全球副總裁暨台灣區總經理 李明哲
李明哲指出,攜手工研院打造這個實驗室將能加速AI晶片提早6個月上市。
圖/ 簡永昌攝影

實驗室已於今(21)日正式揭牌並開始試營運,目前先提供AI SoC(系統單晶片)參考設計平台等服務,預計2021年10月正式營運後,將可提供業者AI晶片系統設計及軟體開發、AI晶片系統驗證等服務。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #工研院
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技_內文1.JPG
圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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