隱形AI商機太猛！晶片一哥眼紅了 跟臺廠股王搶地盤

晶片大廠搶吃ASIC誘人大餅。（示意圖/達志影像/shutterstock）

AI PC/NB將帶來記憶體、高速傳輸晶片、電源管理晶片、觸控晶片、麥克風晶片等周邊晶片的升級，不少臺系晶片設計業者獲益良多。(圖/財訊提供)

ChatGPT風行，AI在2023年成爲市場最夯的科技話題與趨勢，而Nvidia創辦人黃仁勳的黑皮衣旋風更是席捲全臺，Nvidia與黃仁勳，瞬間都變身成爲AI晶片的代言人，但實際上，AI的戰火已經悄悄從雲端打到邊緣，邊緣運算正如火如荼竄起，而隱形的AI商機「ASIC（特殊應用晶片）趨勢」，大餅更是誘人。

首先就來先定義什麼是AI（人工智慧）。人工智慧，最簡單也最粗淺的講法，就是讓電腦和機器更有腦子，可以辨別、推論、學習、分析以及採取行動，尤其透過大數據資料可以精密計算，替問題找出解答。

截至2023年底，較爲成功的AI都集中在雲端，因爲龐大的數據運算粒子，暫時必須在雲端才能運算，也因此，目前的AI主戰場，還是在雲端伺服器上，並形成Nvidia、Intel、AMD三強爭霸的局面，然Nvidia至今明顯佔據優勢、獨強，但實際上三者訴求市場並不完全相同。

三巨頭盤據雲端主戰場

目前在伺服器端俗稱與認定的AI晶片，主體在CPU，並搭配能加速AI運算的GPU或加速器，主要還是Nvidia和AMD的主戰場。

首先在Nvidia部分，就是H100，黃仁勳曾公開揭露，GPU爲AI帶來革命，H100是封裝了800億個電晶體的巨大晶片，且僅一顆H100就可以維持每秒40TB的IO頻寬，20個H100甚至可以維持全世界網路的流量，此晶片更可推動極大規模的AI語言模型、深度學習系統、數位生物學和數位孿生領域的發展。

H100是採臺積電四奈米代工製程產出，並由臺積電透過CoWoS封裝完成，但目前供不應求，主要卡在臺積電CoWoS封裝產能不足上，而簡單來說，Nvidia在AI的大成功，受益者除Nvidia本身外，就是臺積電。

這個AI布建的浪潮也蔓延到中國大陸，陸系業者亦積極搶買Nvidia的AI晶片，然美中貿易戰火持續激烈，美國多道禁令阻止Nvidia將AI晶片銷往大陸，只是上有政策、下有對策，美國針對Nvidia的每一款AI晶片進行逐一審查，而Nvidia則是將不能銷售的晶片改以降階改版來應對，以維持在中國市場的營收表現。至於H100的下一代H200，則預計2024年中推出。

至於同爲GPU大廠的AMD，在AI領域也不甘示弱積極還擊，宣佈推出MI300，2023年第四季量產，這款AI晶片更具模組化概念，是在單一介面上，包括由臺積電五奈米代工的GPU，加上臺積電代工的六奈米CPU，再加上HBM組合而成，而其封裝方式則更結合了CoWoS跟Chiplet，因此完成後的封裝尺寸明顯大過Nvidia的同款產品。

事實上，AMD的MI300和Nvidia的H100是相對應的晶片，也是現今市場上最主流的兩款AI晶片。除了Nvidia黃仁勳對AI極度看好外，AMD執行長蘇姿豐也公開表示，針對數據中心而設的AI晶片，市場發展潛力巨大，2023年的規模爲450億美元，未來四年可達到4000億美元。她也直言，MI300已經獲得多家大型客戶承諾採用，預計推出的第一個季度可替公司帶入四億美元的營收，2024年賺進20億美元營收。

上述不論AMD的MI300和Nvidia的H100，強項在訓練，因爲GPU的training較有效率，至於英特爾的Gaudi強項是推論。

英特爾的Habana Gaudi2，其實在2023年第一季就量產上市，採臺積電七奈米制程產出，英特爾更曾公開揭露，Gaudi2獲得百度智慧雲、浪潮資訊、美團、紫光新華三等中國大陸業者採用。而下一代的Gaudi3，則會由臺積電五奈米制程代工，規劃量產時間是2024年第一季。

世芯與創意崛起的關鍵

在AI的大勢所趨下，運算力大增，但CPU單核運算速度的成長，比電晶體密度增加速度慢太多，而且能耗速度增加太快了，所以必須往多核發展，上述趨勢造就了半導體產業現下晶片設計必須朝向GPU+CPU混合架構發展，這是ASIC趨勢之所以如此強勁的原因。

而客製化晶片架構，就是一個相同能耗條件下，可以大幅度提高算力的方式，這也就是世芯-KY和創意兩家ASIC服務業者，快速崛起且後市看好的主因。另外，Chiplet也是因應上述提升算力與降低功耗的另外一個發展趨勢，和傳統SoC相比，Chiplet會讓製造良率大幅提升。

簡單來說，高度客製化的GPU和ASIC晶片趨勢會持續下去，也會是主導後續半導體發展的主軸之一，目前需要相關服務的，主要以雲端系統服務廠商（CSP）爲主，包括亞馬遜、臉書、谷歌、微軟，而相對應的ASIC設計業者，就是替雲端服務業者設計AI晶片的，則有美系的Broadcom、Marvell，以及臺資廠的世芯-KY、創意，與在這領域鴨子划水許久但剛崛起的聯發科。

目前法人圈估算，2024年世芯-KY成長動能強勁，營收年增率將達到五成，主要取自亞馬遜的Tranium 1和Inferentia 2與3，分別會在臺積電以七奈米與三奈米投片並量產，另外英特爾在AI雲端伺服器的Gaudi2，雖然已經在2023年由臺積電七奈米代工，但仍有不少產能目前卡在後段CoWoS，待CoWoS放量後會增加出貨量，此外新一代的Gaudi3也會在2024年由臺積電五奈米產出。

至於創意的部分，目前外資圈預期，該公司2024年營收會較2023年成長約一成，主要動能除了兩家基本盤大客戶的遠端伺服器控制晶片廠信驊與SSD大廠SK海力士營運復甦的挹注外，在ASIC端就是微軟的Athena（雅典娜），Athena 1將在2024年第二到四季間，由創意委由臺積電以五奈米量產，而Athena 2則預計會在2025年開始導入臺積電三奈米量產。

手機市場急凍，聯發科近年來積極轉骨，而要發展ASIC，真的不容易，需要有很龐大研發團隊，且要能量產才能算真正賺錢。半導體圈盛傳，二、三年前聯發科曾取得亞馬遜ASIC訂單，但在博通和亞馬遜有合約的前提下，聯發科的ASIC晶片最終沒有量產。而業界的消息則是，聯發科依舊在ASIC端默默耕耘，最終獲得谷歌青睞，接獲TPU V6訂單，預計2025年以臺積電三奈米量產。

AI從雲端到邊緣運算

AI目前雖然較大型且具體的應用是在雲端，但實際上已經開始逐步擴散到一般消費性電子產品，有AI功能的智慧型手機、NB/PC將開始大舉問世。

先來談談AI NB/PC，依據現在市場的定義，就是要有更強大的CPU、記憶體、螢幕效果等，相關的NB/PC晶片供應商，還是老面孔的英特爾、AMD，AMD有Ryzen 8040系列NB處理器，而英特爾也在2023年12月中旬亮相其首款整合AI加速引擎（NPU）的NB處理器Core Ultra。

AI PC/NB也會帶來包括記憶體、高速傳輸晶片、電源管理晶片、觸控晶片、麥克風晶片等周邊晶片的升級，也因此，將會有不少臺系晶片設計業者，像是祥碩、譜瑞-KY、鈺創、創惟、威鋒電子、義隆、鈺太、茂達、致新）等，在2024年都可以被法人圈賦予AI PC/NB受惠概念股，在AI領域上打擦邊球受益。

智慧型手機也會是AI落地的一大市場，市調單位Counterpoint提到，2024年生成式手機出貨量可以達到一億支以上，在智慧手機中達到8％的市佔率，而到了2027年出貨量更一舉提升到5.22億支，在整體智慧手機中取得40％市佔率，同時也預估在生成式AI智慧型手機的晶片端（安卓體系），高通在未來兩年的市佔率都會達到八成，但聯發科有望自天璣9300推出後，急起直追。

聯發科力圖打出新天地

高通在2023年10月下旬推出的Snapdragon 8 Gen 3，宣稱是以生成式AI爲核心設計的行動平臺，專爲安卓旗艦手機打造，以臺積電四奈米制程產出。該款平臺更號稱首度導入大型語言模型Meta Llama2，CPU速度表現比前一代提高30％、GPU提升25％、NPU提升了98％，AI效能則提升至前代晶片的3.5倍。

聯發科執行長蔡力行更多次迴應，自家的AI佈局，主要是在AI on Edge。他在記者會上公開直言，AI on Edge是公認成長最快、最有機會的領域，每個晶片業者都會想做一顆晶片，在終端裝置上支援LLM（大型語言模型）。

聯發科2023年11月上旬亮相的天璣9300，則是其在AI手機端的第一個受關注代表作，該款平臺採臺積電四奈米產出，訴求是獨特的全大核CPU，結合新一代APU、GPU、ISP等，整合第七代AI處理器APU 790，爲生成式AI而設計，整數運算和浮點運算的性能是前一代的兩倍，功耗降低45％，內建天璣9300的終端手機在2023年底上市，至於聯發科能不能靠着AI落地到手機與ASIC，在AI競爭的新世代打出一片新天地，答案將會在2024、25年的營運成績單中見分曉。

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