人工智慧（AI）正快速改變人們的生活方式，並引領未來產業轉型與經濟發展，尤其是生成式AI的出現，推動雲端運算向邊緣運算的發展，加速消費性電子和智慧家庭等應用的快速變化。全球AI晶片市場高度依賴臺灣的半導體產業鏈，臺灣生產超過九成的AI伺服器，在IC設計上也位居世界第二，有超過250家業者投入晶片設計，包括通訊手機晶片、資訊PC／NB晶片，以及消費性晶片等標準產品。
儘管生成式AI應用帶來新機會，國內許多IC設計公司對於投資雲端和高效能運算（HPC）晶片的研發仍持謹慎態度，原因是先進製程的研發成本極高，加上AI晶片技術矽智財（IP）大多由國外公司掌控，這些因素讓臺灣企業在投入HPC晶片研發時，需面臨成本、風險和資源等挑戰，可能因此錯失AI應用帶來的市場機會。
HPC是什麼？
高效能運算（High-performance computing）是指利用超級電腦和電腦叢集解決一系列列問題。高效能運算擁有更快的計算速度、更大的負載能力和更高的可靠性；每一個單一處理的計算性都應該足夠強勁，且需要集成多個處理器，這些處理器構成一個計算機系統，處理器之間還要協同分布式計算、並行計算。
工研院在經濟部產業技術司補助下，積極投入AI和HPC半導體技術的研發，透過晶創計畫，加強AI晶片與新世代半導體技術的研發投資布局，為國內產業打造HPC共用設計資源及先進製程合作生態系，協助臺灣晶片產業降低IP使用門檻及推進先進製程研發等作法，結合半導體業與AI晶片， 成為產業創新的火車頭，帶動百工百業的創新應用。
其中AI晶片開發平台，提供具有彈性、能運行大部分AI演算法的IP，並具備完整的軟體發展工具，協助業者迅速分析AI應用演算法以及最適合搭配的AI晶片硬體架構，並與國際電子設計自動化（EDA）大廠益華電腦建立AI設計和驗證平台，提供從晶片到系統的一條龍設計方案，讓國內業者提前進行AI晶片效能分析、設計優化與軟硬體協同設計，降低錯誤投資並縮短開發時程。
在AI晶片設計中，最重要的挑戰是提升運算效能和資料存取速度，高頻寬記憶體（HBM）雖是目前AI應用的首選，但價格高昂、產能不足且受國外廠商所主導，因此國內也在需尋求替代的解決方案。
工研院與力積電（6770）合作研發的「MOSAIC 3D AI晶片」榮獲2024年全球百大科技研發獎（R&D 100 Awards）。此晶片技術大幅縮短記憶體與運算核心之間的傳輸距離，從微米降至奈米，熱能減少至原來的十分之一，同時將資料傳輸速度提升到八倍；不僅能顯著提升AI模型的運算效能，還能在成本和能耗方面提供更具競爭力的解決方案，為我國在全球AI產業競賽中奠定堅實基礎。
面對生成式AI應用，晶片算力規格大幅提升，帶動先進半導體製程需求，因此工研院開發小晶片（Chiplet）技術，將多個不同製程節點的小晶片，透過異質封裝整合以擴展晶片規模、運算能力，以靈活搭配多種應用場景；這項技術讓晶片開發成本下降，讓中小型晶片設計業者能以較低門檻涉足高階AI晶片，延續開發動能。
在政府研發資源引導產業創新的支持下，工研院積極投入半導體前瞻技術的研發，並透過與產業界的密切合作，使臺灣實現在AI晶片和高效能運算領域的國產化，提升整體產業的競爭力和自主性。
（本文由工研院電子與光電系統研究所所長張世杰授權轉載）
