AI相關晶片百花齊放,尤以Google、AWS與微軟(Microsoft)等大型雲端服務供應商(CSP)技術實力及後續與NVIDAI、超微(AMD)及英特爾(Intel)等傳統晶片廠競合關係最受關注。
然值得注意的是,不論是先前蘋果(Apple)、華為、三星電子(Samsung Electronics)所引領的手機自研晶片浪潮,或是近年的AI自研晶片,相關供應鏈中最大受惠者就是台積電;隨著CSP客戶逐步放量,也為台積電開拓另一銀彈更為充沛的新客群。AI應用火紅,帶動AI GPU等相關晶片需求噴發,目前AI伺服器賽道上,NVIDIA因擁有軟硬整合與強大算力等技術優勢領先群雄,其AI GPU系列至今仍供不應求,接下來能與NVIDIA同場比拼的超微MI300系列,已確定12月7日上陣,英特爾的Gaudi 2系列也力圖搶食。
數年前AWS、Google、微軟與Meta,或是百度、阿里巴巴、騰訊等中國本土晶片業者,陸續投入TPU、VPU、BPU、NPU等AI相關晶片研發,除了希望降低成本、達到自家AI演算法最佳化外,目標也希望在規格制定、價格與供貨上不受傳統晶片大廠的依賴。
而隨著2023年初以來生成式AI應用爆發,AI世代終於來臨,眾廠更加速AI晶片研發與面市時程。
半導體業者指出,AI將改變全球產業態勢,並主導經濟發展,「中國製造2025」戰略一喊出欲成為全球AI產業領頭羊,就迅速遭美國政府鎖定,NVIDIA等AI晶片1年內二度被納入美鎖中禁令範圍,AI晶片有多重要,看美中衝突規模就知道。
AI力即國力,全球科技大廠積極搶進,GPU門檻太高,暫難以挑戰NVIDIA累積15年的雄厚研發實力與生態系,因此轉向切入ASIC等領域。
2016年就開始部署TPU的Google,在2023年8月大會上就推出第五代加速AI運算的Cloud TPU v5e,在自家伺服器大量導入下,出貨成長動能逐年大增;而AWS近年亦擴大採用自研ASIC晶片,同樣也在自家雲端巨大需求下,出貨成長動能備受期待。
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資料來源:DIGITIMES科技網