拆解後5G時代所需半導體,全球潮流轉向開發專用晶片,背後原因在性價比?
拆解後5G時代所需半導體,全球潮流轉向開發專用晶片,背後原因在性價比?

在5G中,為了能應對多樣化的服務以及使用情況,要求基地台要靈活化。也就是說,必須要透過在通用處理器將功能虛擬化或分段化,才能靈活地構築網路。

另一方面,5G之後,電波難以飛出,覆蓋範圍變小,所以要求基地台小型化。也就是說,要能用便宜的費用將許多基地台設置在都會中,就一定要縮小電力、容積和重量。通訊事業經營者的目標就是「5瓦特、5公升、5公斤」。

在小型基地台中,不會使用到大量的電力,所以不得不降低處理器的效能。為了補足不夠的效能,就需要電效率較高的硬體加速器。將搭載FPGA或ASIC的網路卡裝到處理器上,運算量大的定型化處理則交給電腦硬體。

就像這樣,即便從5G起就引進通用處理器(實際上,在4G以前是使用利用ASIC的專用硬體),決定效能與成本的關鍵還是在FPGA以及ASIC上。

我們試算了一下,在通用處理器上,將FPGA以及ASIC當作加速器來裝備時,會須要追加多少的費用、電力、容積以及量。算出來的結果統整成了表5-1(下圖)。只要改變設想的條件,數值也會改變,但還是能進行相對的比較。

半導體超進化論圖片2.jpg
圖/ 時報出版

在電力制約下,將引出的效能用處理器、FPGA以及ASIC來進行比較,結果會是1/50:1/30:1/6,大約是1:2:8。要引出效能,ASIC是極為有效的。CPU以及FPGA的電效率很糟的原因是,需要相當多用於能夠設計程式的電路。為了讓之前的軟體也能派上用場,過往的陳年汙垢就會堆積在電路上。

可是少量生產的ASIC有個讓人擔心之處,就是成本高。自7nm以後,單是光罩的價錢就要花費十億日幣。然而若生產十萬個,價錢就會變成是處理器價錢的1/10。也就是說,處理器的利潤率就是這麼高。

開發ASIC成潮流,主因在減電力、性價比高

近年,世界的潮流發生了改變,變成不用通用晶片而是開發出專用晶片(ASIC),其 改變的原因就在於要削減電力與成本 。也就是說,因為性價比高。製造ASIC的效能比較好,而且也能降低成本。

以前通訊機器製造商也很積極地在開發ASIC。1990年代時,電晶體數曾達到十萬個左右,所以在幾個月內就開發出了ASIC。可是現今,電晶體數都增加到了十億個,單只是設計就要耗時超過一年。

也就是說,集積度提高了,卻不能接受要花在設計.驗證上的時間,這就是ASIC的問題。再加上,日本持續在喪失ASIC的設計能力也成了一大問題。由於半導體產業的夕陽化而導致人才流失是很大的一個打擊。

通訊是基礎設施事業,所以事業的持續性是最重要的。擁有頻率分配的既得權益,能穩定發展業務的通訊業者,會訂好規格,讓多個供應商一同競爭。供應商在嚴峻的國際競爭中,只有少數大型廠商在M&A最後生存了下來。可是最近的潮流是為了保障經濟安全而要確保供應鏈,所以我們得要重新審視這樣的產業結構。

供應商的競爭可以說是自決定好規格後到投入市場為止,以交貨期長短來決定的。因為在通訊機器事業中,最初發售裝置的公司會占較多市占率。

時間效能在AI中也很重要。 因為AI的技術進步很快,幾年前的AI已經沒人在用了。

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圖/ 時報出版

本文授權轉載自《半導體超進化論:控制世界技術的未來》,黑田忠廣 著,時報出版

責任編輯:蘇柔瑋

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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