AMD蘇姿丰來台談AI下一戰!5大金句看懂未來趨勢:為何對台投資百億、押注CPU與小晶片?
AMD蘇姿丰來台談AI下一戰!5大金句看懂未來趨勢:為何對台投資百億、押注CPU與小晶片?

超微(AMD)董事長暨執行長蘇姿丰22日出席《天下雜誌》45周年論壇,提出對半導體未來趨勢的多項觀察。就在活動前一天,AMD才丟出兩項重磅消息:第6代EPYC處理器「Venice」於台灣採用台積電2奈米製程開始量產,計劃未來在亞利桑那廠量產;以及將於台灣產業體系投資超過100億美元(約新台幣3,157億元),擴大先進封裝與AI基礎設施合作。

在蘇姿丰眼中,這波AI浪潮不是泡沫,半導體競爭也不會只看誰的GPU最強,而是需要把CPU、ASIC、先進封裝、機架級系統與全球供應鏈串成完整戰力。當AI從訓練走向推論、代理式AI與終端裝置,晶片產業的下一個戰場,將從單顆晶片擴大到整套系統。

以下整理蘇姿丰對半導體未來趨勢的五大觀察,從她的發言看AMD如何判斷AI下一戰,以及台灣供應鏈為何站在關鍵位置。

一、投資100億美元,「這是對台灣投下的巨大信任票」

AMD在5月21日宣布,將於台灣產業體系投資逾100億美元,蘇姿丰形容:「這是對台灣投下的巨大信任票,因為這裡是技術最先進的地方,而且對AMD的長期發展也至關重要。」

這筆投資涵蓋先進封裝、基板、測試產能與機架級整合等環節,原因與AI需求快速升溫有關。蘇姿丰表示,隨著需求持續成長,AMD需要與生態系夥伴合作,確保未來幾年產能提升時,有足夠能力支撐客戶需求。她說:「正如我們所看到的,需求持續成長。因此,我們要求合作夥伴加快產能提升速度,也理當分享這些投資。」

#0 AMD蘇姿丰來台
圖/ 宋明宗攝影

談到台灣的獨特之處,蘇姿丰指出,台灣生態系涵蓋半導體產業的各個環節,從基礎材料、先進製程技術、後段技術、系統、OEM與ODM,到機架級製造能力,都能在同一個生態系中彼此協作。她表示:「世界上唯一能夠將所有這些環節整合在一起的地方,就是台灣。」

半導體已成為各國重視的基礎能力,美國也正在努力提升製造能力,但蘇姿丰分析:「很明顯,美國正在努力提升製造業能力。但這並不代表美國能夠獨自承擔所有的製造業。這是不可能的,需求實在太多了。」她認為,擁有多元化的生態系統是好事,AMD也會支持合作夥伴在全球各地擴張。

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二、AI不是泡沫!「如果這是一場棒球賽,現在才第三局」

「如果把現在的機會想成一場棒球比賽,也許我們才在九局中的第三局。」面對市場對AI泡沫的疑問,蘇姿丰表示,對這些長期在科技產業的人來說,應該對於這波AI機會保持信心。外界常問,AI需求是否真實、現在是否真的值得投入這麼多資源?她樂觀回答:「這絕對是真的,而且我們仍然處於非常早期的階段。」

#1 AMD蘇姿丰來台
AMD董事長暨執行長蘇姿丰與天下雜誌總編輯陳一姍。
圖/ 宋明宗攝影

蘇姿丰在CES曾表示,未來5年,AI算力需求將增加100倍,使用者規模將從10億人成長到50億人。她認為未來仍有大量創新空間,也有許多機會留給整個生態系。這段發言也呼應AMD此刻加碼台灣供應鏈的背景,當AI需求從訓練走向推論與代理式AI,產業需要提前投入製程、封裝、測試、記憶體、電力與資料中心基礎設施,才能支撐接下來幾年的成長。

三、CPU將崛起!「要實現AI everywhere,就需要每一種運算。」

「過去幾年,GPU成長非常多,但我的基本原則是,當你想要實現AI everywhere,就需要每一種運算能力。」過去幾年,AI熱潮讓GPU成為市場焦點,但蘇姿丰認為,隨著AI走向更多應用場景,運算需求也會變得更分散。

當AI不只是回答單一問題,而是開始同時執行多個任務、協調不同流程,資料中心需要的就不只是GPU算力,也需要CPU負責調度與協調,並由ASIC支援特定工作負載。對AMD來說,這讓CPU、GPU與客製化晶片都回到AI基礎設施競爭的核心。她表示:「現在你已經開始看到這件事發生,CPU正在成長,一些ASIC也正在成長,而且發展速度其實相當快。」

這也呼應AMD在5月21日宣布的另一項進展:代號「Venice」的第6代AMD EPYC處理器,已採用台積電2奈米製程進入量產。AMD表示,Venice是業界首款在台積電先進2奈米製程技術上進入量產的高效能運算產品。

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四、押注小晶片與先進封裝,「未來我們討論的重點將不再是晶片本身,而是系統」

談到AMD過去十多年的轉型,蘇姿丰把兩個「賭注」視為關鍵:第一是押注台積電,第二是押注小晶片(chiplet)與先進封裝。她回顧,當年AMD面對資源更龐大的競爭對手,不能照著整個產業原本的做法走,因此選擇不同路線。蘇姿丰表示,隨著矽晶片技術愈來愈複雜,產業必須把晶片拆成不同部分,再依賴先進封裝把它們整合回來。

她也用很白話的方式解釋小晶片:「Chiplet的概念,就是不要做一顆大晶片,而是把晶片切成許多小晶片,再用先進封裝把它們組回來。」這背後的原因是摩爾定律放緩,晶片不可能無止境做得更小、更大,因為良率與成本都會成為限制。

小晶片不是單純的晶片設計架構,它改變的是整個供應鏈的分工方式。一顆高效能晶片不再只靠單一大晶片完成,而是需要製程、封裝、測試、基板與系統設計一起配合。蘇姿丰表示:「未來我們討論的重點將不再是晶片本身,而是系統。」

五、押注AI PC、機器人,「下一個重大浪潮是實體AI」

除了資料中心,蘇姿丰也談到AI進入終端裝置的機會。「我對AI PC其實非常樂觀」,她指出,使用者一方面需要AI能力,另一方面也在意隱私,不一定希望所有個人資訊都送上雲端;同時,若所有AI運算都仰賴雲端,也會帶來成本壓力。她預期,AI PC將出現顯著雙位數成長。

#4 AMD蘇姿丰來台
圖/ 宋明宗攝影

當被問到除了PC之外,最期待哪一類AI裝置時,蘇姿丰表示:「下一個重大浪潮是實體AI(Physical AI)。」她進一步說明,這包含機器人,以及在邊緣端使用AI能力的各種場景,無論是工業、製造環境,或其他在地應用,都會是未來的機會。

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「所有我們能做的事情,都可以因為AI變得更好」

「人工智慧之所以不同,是因為我們找到了一種人人都能從中受益的技術。」蘇姿丰認為,AI不只會停留在資料中心或少數企業手中,而是會逐步進入更多裝置、應用與日常工作之中,成為每個人、每間公司的一部分。

「我認為我們所看到的願景是,在未來3年、5年到10年,所有我們能做的事情,都可以因為AI變得更好。你應該會在每個裝置、每個應用程式中看到AI。」蘇姿丰說,這種普及對商業當然有利,但她認為,更重要的是,AI也能為人類整體帶來好處。

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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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