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
往下滑看下一篇文章
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓