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。