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【深度解析】AI定律成形! 陳良基:台灣三大優勢、「AI 代工」聯發科、台智雲機會

太報
更新於 11月24日11:58 • 發布於 11月24日11:58 • 陳俐妏
台灣大學名譽教授、前科技部長陳良基。陳俐妏攝

摩爾定律OUT、AI定律將當道?產業競逐AI伺服器之際,台灣只有「代工鏟子」一途?7年前準確預言AI革命的前科技部長、國立臺灣大學名譽教授陳良基表示,AI定律跟摩爾定律有類似的地方,模型精準度提升、每年迭代,當AI普及買算力的時代會過去,「AI代工」概念(AI Foundry)產業垂直分工下,除了國際大廠輝達、高通外,其實台廠聯發科、台智雲都有機會。

台大EMBA 百川講堂11月22日請來前科技部長陳良基發表專題演講「從摩爾定律到AI定律-經營管理之道」。陳良基指出,其實7年前就預言AI將開啟台灣下一波產業革命,更透露當時輝達創辦人黃仁勳來找他,點出AI將是重中之重,但產業沒人相信,因此希望能相互造勢。產業分析都是落後指標,科技人看的是前瞻指標,科技實力會輾壓一切,因此有了今天的輝達。

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借鏡摩爾定律的AI定律 同樣是經濟效益

AI大浪席捲而來,產業歷史是否有借鏡可循?陳良基指出。半導體的摩爾定律是產業重要驅動力,精準掌握摩爾定律背後的成本經濟效益,造就了護國神山的台積電不敗地位。而細看黃仁勳提出的AI定律,存在相似之處。

黃仁勳的AI定律提到,「模型準確度每年提升一倍、人類運用AI模型會每年迭代」,而摩爾定律「晶片電晶體密度每2年會增加1倍、製程換代切出晶片就是2倍以上」。以台積電2奈米和3奈米實際案例來做說明,面積減少一半、耗電減少1/3、速度加快15~20%,代表的都是產業經濟成本效益的改變。

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陳良基指出,無晶圓代工的IDM時代,廠商只能用大廠提供的元件來做產品設計開發,但台灣厲害之處就是透過晶圓代工,不跟客戶競爭,改變全世界的遊戲規則,造就了客製化晶片(ASIC)的時代。

買算力還是買應用 「AI晶圓代工」(AI Foundry)時代將至

AI軍備競賽讓近年雲端服務業者(CSP)搶進AI伺服器硬體,台廠賺了「賣鏟子」的快錢,但之後該何去何從。陳良基分析,伺服器的好光景會有多久?大型電腦與PC的戰役歷歷在目,新機會一開始往往不是那麼明顯。台灣因摩爾定律,造就半導體垂直分工,掌握一席之地,AI定律也兼具,速度、破壞式創新,及跨域合作的需求,是可以參考複製半導體產業模式。

如果AI每年能力倍增、但價錢每年降低一倍 ,AI產業是可以出現客製化晶片(AISC)典範的機會。「客戶是要買AI功能還是算力? 怎麼算不是重點。喝牛奶其實不用養牛和經營農場。」

陳良基認為,台灣半導體能做出類似ASIC晶片,就可做出AI相關服務。進一步來細分AI 產業ASIC晶片,可分為基礎建設和硬體即是AI晶片和分裝、運算雲端即是算力強大的NPU、模式服務則為開放可信賴的調教模式。這三層面就是「AI 代工」要解決的痛點。想像一下,未來客戶只要跟一個AI代工下單,開出相關功能就好,層次分明的分工就會顯現。

目前朝向「AI代工」邁進的企業,國際大廠友輝達、亞馬遜AWS Lambda 、高通,而台灣廠商聯發科、台智雲、Skymizer。好比說聯發科推出達哥生成式AI服務平台(MediaTek DaVinci),即顯現,開放模式的服務就是台廠更可發力的領域。

台灣3大優勢IC設計晶片宜成系統  AI護國群山可期

陳良基說明,AI應用模式三大特質,第一快速技術與產品轉換生命週期、第二是場域和軟硬體整合必要跨域合作、第三是開源模式(Open Source)與群聚效應(Cluster)的利基。最重要的基礎就是需要夥伴間的數據互信,這個基礎就是台灣IT積累的強項。

台灣產業也有相對應的三大優勢,第一是台灣供應鏈的特有能力和靈活速度、第二是產品軟硬體整合群聚效應、中小企業為主體的特質,第三就是數據歸屬的信賴度,這也是台灣代工的長期創造價值。

如聚焦AI時代企業經營管理,陳良基建議,盡快導入AI,並逐步融入核心能力,因為競爭者出現的速度,可能比想像中的快。且要加強跨領域創新合作 你可能不知道競爭者何時出現且比預期來得快,重點就是找夥伴打群架,打不過就合作。網際網路時代是贏者通拿,但AI需要智慧化反應,與即時訊號滾動在一起 AI會是分眾的市場,經會有更多的隱形的冠軍。

但陳良基也呼籲,現在2.5年才換一個世代。摩爾定律的極限 1奈米以下方案仍有存疑。但AI趨勢可走10~20年。台灣IC設計公司應盡快導入AI,將晶片成為系統,達成軟硬體整合,客製化也要能上下游整合,要能存活就是要跟客戶綁緊一點。

再談護國神山台積電 不與客戶競爭且要一同成長

陳良基回憶道,其實他差點去台積電當員工,因為台積電廠長是他博士班同學 不過他喜歡研究,因此留在教育領域。當年他上任科技部長第一件事,就是去見台積電創辦人張忠謀,因為當年台積電3奈米喊著要出走 ,因此出動陳良基勸說,他以AI需要3奈米的趨勢分析,2022年台積電如無法提供3奈米製程給客戶,客戶一定會自己找出路。

由於當時三星在韓國已準備要蓋3奈米晶圓廠,如果台積電3奈米不在台灣,學習曲線會遞延1~2年,就是一個世代的差距,摩爾定律競逐就是整合能力要夠強,在台灣環境下是可達成,也因此台積電在台灣先進製程,永遠會領先國際2個世代。

陳良基也分析,半導體IDM大廠以前看不起台積電,台積電成長期時跟著客戶一起磨練。14/16奈米時代,三星領先台積電,2014年台積電就啟動「夜鷹計畫」,用2倍速度跑,夜以繼日加速把客戶穩住。且張忠謀會挑客戶 從小客戶養起,不跟客戶競爭,像是輝達就是成功案例,得以與客戶一同茁壯成長。

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留言 2
  • .Aaron_Kuo_嘉.投.
    提高自身免疫力, 健康, 智慧 最重要~ 分享_提早10年退休! https://www.youtube.com/watch?v=-gVS0vHvLEI
    11月24日15:17
  • 郭大衛
    配套的產業規劃書內容出版了? AI工設在俄國有幾倍於美廠的工程師深入,沒人在乎?
    11月24日12:33
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