AI时代离硬件越来越远 半导体厂投资回收难度增加

人工智能(AI)成为下世代科技发展重点，工研院IEK计划副组长杨瑞临表示，AI终端载具数量将远小于手机，半导体产业挑战恐将增大，芯片业者应朝系统与服务领域发展。

工研院产业经济与趋势研究中心(IEK)计划副组长杨瑞临指出，人工智能大致可分为资料收集与决策两部分;其中，资料收集方面，因需要大量运算，应在云端进行。

决策方面，目前各国仍以云端发展为主，杨瑞临表示，未来决策能否改由终端执行，是台湾发展AI的一大机会。

只是无人机、自驾车、机器人与虚拟现实(VR)/扩增现实(AR)头戴装置为AI的4大终端载具，杨瑞临认为，这些载具应以企业对企业(B2B)市场为主，难以进入每个家庭，数量将远小于手机，AI芯片需求量也将不大。

杨瑞临表示，未来AI时代商机将离硬件越来越远，半导体厂投资回收难度增高，风险加剧，业者不能只卖芯片;数字内容才是AI时代最具产值的范畴，芯片厂应朝系统与服务领域发展。

科技部近来积极推动AI发展，预计4、5年间执行包括研发服务、创意实践等5大策略，动支新台币160亿元预算，建构AI生态圈。

杨瑞临认为，科技部促进AI早期技术研发，除可带动相关技术发展，培育人才并建构环境，同时不排除可衍生出其他效益，对国内产业发展应具正面意义。

不过AI终端芯片需求量不大，杨瑞临认为，在成本考量下，未来AI终端芯片是否会如科技部评估以3纳米制程生产，有待进一步观察。

人工智能或是半导体产业的“假春药”

人工智能(AI)技术正启动半导体需求热潮，带动产业从谷底翻升，有分析指出，现在仅是AI爆炸性需求的开端，不仅英特尔(Intel)、NVIDIA和超微(AMD)未来业绩将大进补，就连小型业者也将雨露均沾。

随著人工智能技术日新月异，机器人威胁劳工的隐忧也与日俱增，但Barron’s杂志分析指出，AI其实不如想象般神奇，A.B.Bernstein分析师PierreFerragu甚至在2016年底戏称AI是「人工痴能」(artificialstupidity)。

Ferragu的理由是，所谓的AI充其量是计算机系统不断重复做分类的动作，并且从中学习，例如给予计算机大量的猫咪影片，不久后当其它影片中出现猫咪时，系统即能辨识。这虽然很了不起，但AI仍缺乏知觉，也没有创造力。由此看来，机器人不至于大规模取代劳工，人类无须太过杞人忧天。

AI可能有被过度炒作之嫌，但无庸置疑的是AI要处理庞大的数据，需要为数众多的芯片支持，半导体制造商销售前景可期，这从NVIDIA前一季财报可得到印证。NVIDIA资料中心芯片销售增加近2倍，达4.09亿美元，现在相关芯片销售占该公司整体营收的21%。NVIDIA财报发布后隔日推出专为深度学习打造的新芯片Volta。

即便是非关运算芯片的制造厂也感染AI狂热，例如光纤设备厂Ciena正准备推出WaveLogicAi芯片，应用于该公司通讯设备当中，目标是让网络运行更有弹性、更聪明。

NVIDIA和其它科技业者之所以把AI视为一个绝大的良机，是因为AI集结许多正在演进的新技术，它是一个通用名词，而且没有人能预测它的极限为何。

以半导体产业为例，英特尔共同创办人GordonMoore在1960年代中期提出著名的摩尔定律(Moore’sLaw)，他推估单一集成电路上可容纳的晶体管数量每两年会增加1倍，成本将随之下降，现在证实成本果然大减50%。

不过，摩尔定律不再是铁律，近年已经被打破，半导体产业前进的速度随之放缓，经济效益也已停滞，AI的崛起正好为半导体产业带来新契机，让制造厂有机会尝试新的点子和推出新款芯片。

据传Facebook和Google开始自己设计处理效率最快的芯片，其中，Google的客制AI电路系统已经迈入第二代。参与设计的加州大学(UniversityofCalifornia)柏克莱分校计算机科学教授DavidPatterson最近接受媒体访谈时曾透露，Google的芯片比NVIDIA产品更优异，因为它更精准地针对AI亟待解决的问题。

不过，这不代表NVIDIA有麻烦了，Google客制化策略对许多想要追求AI的企业而言太昂贵。Bernstein分析师MarkLi和StacyRasgon最近表示，需要AI芯片的企业可能从各种来源获得技术授权，包括影像处理技术提供者CEVA，或是安谋(ARM)，数据显示当前销售的芯片有3分之1是使用安谋的架构。

其它还包括Cadence，主要业务是提供软件工具给半导体厂，该公司的新电路系统设计更有助于提升机器学习能力。另一家值得注意的厂商是赛灵思(Xilinx)，该公司的可编程芯片是Altera的主要竞争对手。

由此看来，虽然目前AI可能炒作成分居高，但在半导体产业停滞不前之际，AI正为产业带来巨大的转变，预料或将开启相当庞大的新机会，但未来谁能说得准呢?