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代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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