圖片來源:達志影像近期輝達(NVIDIA)創辦人黃仁勳旋風式來台,瞬間引爆大家對「人工智慧(AI)」的進度想像。
目前AI的發展歷程已從1.0階段,邁入2.0階段。AI 1.0主要是以規則為基礎,通過人工編程實現機器學習,例如推薦系統、影像辨識等。AI 2.0則由資料和算力構成底層基礎架構後,疊加深度學習演算法,建構出生成式AI模型,例如大型語言模型、圖像生成模型等。
國際大廠擴大資本支出
搶攻生成式AI市場
生成式AI的3大基石是「資料、算力、算法」,其演算法分為「語言」與「圖像」2大類型,涵蓋7大應用領域,包含文字、圖像、影片、程式碼、語音、3D模型及其他。近期很夯的ChatGPT,就是由生成式AI開發出來的產品。
2022年,全球生成式AI投資金額占AI總投資額約5%。根據Precedence Research的資料,全球生成式AI應用市場,預估2023年市場規模為137億美元,到2032年將達到約1,180億美元(詳見圖1)。生成式AI呈現成長趨勢並帶動資本市場投資熱度,未來發展可期。許多大企業,像是微軟(Microsoft)、谷歌(Google)、Meta與輝達等,都擴大資本支出搶攻市場,持續增加AI領域投資,包括高速運算、伺服器與散熱。
生成式AI未來運作挑戰,必須要有更高算力、更大頻寬、更省電。而生成式AI運算伺服器在台灣產業鏈包含:矽智財、晶片設計、晶圓代工、晶圓測試、晶片封裝、ABF載板、PCB(印刷電路板)、散熱和雲端伺服器。
除了AI未來發展趨勢良好以外,半導體的表現也不遑多讓。2009年以來,行動裝置帶領半導體的榮景,半導體產業已經是「無所不在、無所不能」。半導體的次產業分為:邏輯運算IC、記憶體DRAM和FLASH、二極體、金屬氧化物半導體場效電晶體(MOSFET)、射頻元件砷化鎵和微控制器(MCU)等。這些產業最上游的矽智財(IP)、設計公司、代工廠和下游的封裝、測試以及模組廠,近十幾年來,其老闆、大股東和從業人員都成為半導體科技新貴,財富倍增。台積電(2330)的先進製程3奈米和2奈米將是最大的受惠者。
5G、電動車時代下
第三代半導體不可或缺
第三代半導體是另一項高科技領域最熱門的話題,在5G、電動車、再生能源、工業4.0發展中扮演不可或缺的角色。在半導體材料領域中,第一代半導體是「矽」(Si),第二代半導體是「砷化鎵」(GaAs),第三代半導體則是「碳化矽」(SiC)和「氮化鎵」(GaN)。第三代半導體又稱「寬能隙半導體」(WBG),其中「能隙」(Energy gap)兩字代表讓一個半導體「從絕緣到導電所需的最低能量」。當遇到高溫、高壓、高電流時,跟一、二代半導體比起來,第三代半導體不會輕易從絕緣變成導電,特性更穩定,能源轉換也更好。
隨著5G、電動車時代來臨,科技產品對於高頻、高速運算、高速充電的需求上升,矽與砷化鎵的溫度、頻率、功率已達極限,難以提升電量和速度;由於前兩代半導體產品在溫度超過100度時易故障,因此無法應用在更嚴苛的環境。加上全球開始重視碳排放問題,高能效、低能耗的第三代半導體成為時代下的新寵兒。台積電是台灣的護國神山已經是市場共識,台積電大聯盟(指「3D Fabric」)撐起台灣半導體IC產業的榮景。