這句話是管理學大師彼得．杜拉克（Peter Drucker）說的。表面黏著技術（SMT）是電子產品生產線最主要的設備，各國或主要企業擁有的SMT生產線，往往也反映該國或該企業的量產製造能力。DIGITIMES副總經理黃逸平搜尋過去10年全球主要國家進口的SMT設備，根據這些數據，我彙整出幾個看法給大家參考。A. 2018年以前，中國是世界工廠，但在2018年川普總統揭開美中貿易大戰的序幕之後，新興國家爭搶G2大戰背後的商機，中國進口金額的變化就值得大家參考了。根據調查，中國的進口金額從2018年的92.74億美元，減少到2022年的84.28億美元，佔全球的比重也從2018年的20.9%，減少到2022年的17.7%。中國進口的SMT設備會不會繼續減少，相當值得注意。B. 美國、德國是工業大國，進口的金額仍然高居二、三，倒是墨西哥以25.65億美元，超過越南的16.85億美元，分別列名四、五進口大國，而在2021年之後進口增幅明顯擴大，顯示兩國量產製造實力更上層樓。亞洲的製造大廠對墨西哥的生產狀態相對陌生，未來也應有適當的追蹤機制，瞭解墨西哥在美中貿易摩擦之後的角色變化。C. 台灣在2018年的進口金額為6.95億美元，佔全球3.8%，排名第十，但2022年的進口增加到10.55億美元，全球佔比提高到5.7%，這應與2018年以後台商回流，帶回超過700億美元的投資資金有關。2000年時，台灣因為產業外移，製造業佔GDP比重跌到剩下19.8%，但根據台灣官方統計，2022年台灣製造業貢獻GDP的比重陡增到37.7%，這是個非常明顯的變化，基本上可以說是台灣從「去工業化」走入「再工業化」的過程，與地緣政治的變化息息相關。D. 最後是印度，印度希望透過PLI等招商機制，加速印度製造業的進化，滿足國內市場的需求。印度已經是全球第三大汽車市場、第二大手機市場、第一大的兩輪摩托車市場。過去印度在PC時代，因為沒有具實力的本土品牌，因此很難吸引製造廠到此設廠，但不少業者看好印度市場的潛力，積極提升印度在地生產的比重。三星電子（Samsung Electronics）早已布局印度，三年多前便在諾伊達（Noida）設置年產1.2億支的手機生產線。而基於蘋果（Apple）等相關業者的要求，台灣的鴻海、緯創、和碩都在印度設置生產線，過去幾年印度進口的SMT生產設備穩定成長，但在2022年卻出現走跌的現象。是大家認為「水太深」，一時半刻難以掌握前進印度的運作模式嗎？《印度之旅》書裡有一句話：「英國人管理印度一、兩百年，但印度還是印度人的印度！」，沒有足夠的想像力與長期耕耘的決心，印度就像是可口的蛋糕，但咬下去卻是滿口的沙子，這是一位南韓大公司印度主管對印度的評論。

半導體是菁英匯聚的產業，也是資本密集、技術密集，加上經營智慧長期堆疊的策略性產業，誰擁有半導體業，誰就有產業制高點。我以棒球八強經典賽（Quarterfinal Classic）來形容這個賽局。美國是世界八強的種子團隊，他們擁有最尖端的技術、設備，也是遊戲規則的制定者。台韓各自擁有晶圓代工與記憶體產業，也都是世界半導體業領導地位有力的角逐者。歐盟與日本工業基礎雄厚，也有設備、材料工業，不會被遺忘在賽程中。倒是中國如何延續半導體業的計畫，而印度如何善用大量的IC設計人才，以及未來的元宇宙商機，都是值得大家注目的。八強賽的最後一席，應是由參與會外賽的國家取得外卡。可能角逐的潛力國家，可能是近年來成為電子產品生產基地的墨西哥、印度，擁有豐沛自然資源的澳洲、加拿大，以及以行政效率取勝的新加坡。1994年我派駐矽谷，我的堂姊夫40歲，他是當時在英特爾（Intel）邏輯IC設計團隊，專攻486 CPU的成員，團隊的負責人就是1961年生，現任英特爾執行長Pat Gelsinger。當時Gelsinger以34歲的「幼齡」擔綱，成為矽谷半導體產業的佳話。美國是個尊重創意，願意承擔風險，不論資排輩的傳統工業體系，也因為這樣，美國至今還能引領風騷。美國市調公司指出，全球半導體市場的規模是5,750億美元，這個數字是從市場端，結合IC設計與系統整合元件製造廠（IDM）兩種產業的總和。從這個角度觀察，美國IC設計業貢獻全球63%，IDM業者的貢獻率也有42%，兩者合計的總營收是全球市場的49.7%。也就是說，全球半導體產品有一半的機會是掛著美國的品牌在市場上銷售的。美國之外，南韓的三星電子（Samsung Electronics）、SK海力士（SK Hynix）因為擁有DRAM與NAND Flash兩大產業，靠著上述兩大品牌，在全球市場就有17.5%市佔率。再其次是以IC設計業取勝的台灣、日本與中國。至於晶圓代工、封測屬於製造服務，EDA是設計工具，與材料、設備都是供給面支撐半導體產業發展，如果把之前需求面的IC設計與IDM業者統括在內，美國廠商依舊貢獻全球的39.8%，其次才是台灣的18.3%、南韓的13.9%，以及日本、中國的9.8%與8%。以上五個國家，是目前全球半導體業的主要角逐者，歐洲雖有英飛凌（Infineon）、意法（STM）、恩智浦（NXP）以及設備廠ASML，但分散於不同的國家，歐盟如能整合，並在車用半導體上相互支援，未來仍是非常關鍵的力量。隨著電子工業的重心從NB、手機走AIoT的新時代，半導體產業的營運重心正在改變，甚至所謂的「尖端晶片」也從過去的微處理器、應用處理器主導的架構，走向AI專用晶片等更多元的結構。不僅如此，頂級的晶圓製造正從前端延伸到後端的封測，而過去總是說量產不易的砷化鎵（GaAs）、碳化矽（SiC）等功率半導體，也會有新的進展。在AI晶片進展的同時，三星記憶體也開始強調HBM-PIM的功能，Edge端商機也不再是空中樓閣。

2008年的次貸危機、金融海嘯，不僅讓全球金融業重新洗牌，在半導體業的世界裡也是天翻地覆的一年。在金融危機之後，台韓兩國，特別是台積電與三星電子（Samsung Electronics）都採取逐年加碼投資重裝備，擴大領先差距的積極戰略。2008年主辦北京奧運而獲得舉世讚賞的中國，不僅自信爆棚，在2009年的GDP總量也超過日本成為世界第二大國，在超級電腦、國防軍工產業的需求下，也開始試圖加速發展本土的半導體產業。全球半導體設備市場因此水漲船高，如果把過去15年的半導體設備市場分成2008~2012、2013~2017、2018~2022三個階段，第一個五年全球累積的半導體設備市場是1,658億美元，第二階段是2,037億美元，第三階段甚至暴增為4,058億美元。蘋果（Apple）iPhone在2007年上市，從此手機進入智慧應用的新時代，雙向傳輸數據的手機，需要更強大運算功能的應用處理器。這15年間，台積電、三星為爭取晶圓代工主導權而競爭。誰搶到蘋果、高通（Qualcomm）、聯發科應用處理器的訂單，誰就是贏家。台積電脫穎而出，也對比出台灣比其他國家更積極的半導體設備投資企圖。在2008~2012的第一個五年中，台灣購買的設備佔全球市場的23.3%，台韓日中等東亞以外的國家，也貢獻了35%。但在2013~2017的第二個五年中，台灣貢獻了26.2%，而東亞以外的國家也貢獻26.4%。到第三個五年（2018~2022），台灣貢獻了23.7%，而非東亞四強的國家僅有18.9%。這樣的態勢，導致2021~2022年間車用零件缺貨的問題，且將責任推到台灣、南韓廠商身上，這不是解決問題的做法。就像19世紀的淘金熱賣圓橇、鋤頭的商人一樣，起步較早的歐美日設備大廠都能取得先機，東亞的製造廠投資，最後賺錢的可能是歐美的設備原廠。在現代的競爭社會中，誰更努力就更有競爭優勢，這是我們的普世價值。最後，中國採購的半導體設備金額在2018年後大幅成長，關鍵是「大基金」激勵民間投資的結果嗎？在中國進口的設備中，有多少是三星、SK海力士（SK Hynix）、台積電、聯電、美光（Micron）在中國投資的設備呢？在「中國製造2025」的背後，容易出現「過多資金在追逐有限人才」的問題，中國如何導引資源的正確流動，以及中國在美國單方面的技術制裁背後，如何說服國內外的菁英一如既往的繼續努力，這將是中國產業政策主事者需要克服的障礙。對設備原廠而言，如何在分散型生產體系的背後，如何創造另外新的主流需求，也將是歐美設備原廠的重要挑戰。南韓或是台灣半導體廠的成功經驗，能複製到新興國家嗎？有為者，亦若是，也許設備原廠邀請南韓、台灣專家到新興國家分享產業發展經驗，更容易激起新興國家發展半導體產業的興趣，而與南韓、台灣廠商合作，也可能是各國發展半導體產業最快的終南捷徑。 

不久之前，美國前總統川普受訪問時說：「台灣人搶走了美國晶片製造的工作」，聽起來很刺耳，但做為大國博奕中最脆弱的籌碼，台灣得引經據典，不卑不亢地證明這是台灣應得的！半導體製造往東亞移動始於1980年代，三星電子（Samsung Electronics）、海力士（Hynix）從1983年開始，台灣的聯電創始於1980、台積電是1987，他們都是從會外賽打起的，幾經艱困才有今天的局面。做為一個從事半導體與台韓科技產業研究將近40年的老兵，我知道半導體業幾個重要轉折，以及今天川普為什麼有這樣的埋怨。本來台灣與南韓根本是二線的科技產業發展國，無論從基礎科技或整體產業實力觀察，能有一席之地就該滿意了，不可能是四強準決賽的入圍者。台韓都得感謝美國在1986年簽署「美日半導體協議」，要求日本必須讓外商在日本擁有20%以上的市佔率，這個協議讓全球市佔過半的日本業者綁手綁腳，同時也給了台韓半導體業者一個機會之窗。1986年後，台韓火力全開，兩個新興工業國在往後將近20年間，以「取用於國，因糧於敵」的巧力爭得一席之地。南韓在記憶體稱孤道寡，台灣則是獨樹一幟，在晶圓代工領域集中有限的資源，在這個剛被張忠謀定義的新市場中取得壓倒性優勢。今日全球半導體產業的格局，3分之2的記憶體市場由南韓半導體雙雄獨佔，3分之2晶圓代工領域由台商一手掌握。特別是90%以上高階晶片在台灣生產，加上台海風雲緊急，更讓大家憂心位於西太平洋的台韓，在地緣政治上似乎又重回冷戰時期的角色與地位。孤懸於東海的第一島鏈，一旦烽火連天，全球供應鏈必然受到嚴重的衝擊，而現階段的產業樣態，似乎又證明台灣人、南韓人搶走了美國人的工作。其實，台韓兩國在2008年以前，只是個不錯的生產基地，還談不上稱霸全球半導體市場的實力，但2008年美國的次貸危機、金融海嘯給了台韓一個「轉大人」的契機。當時台系記憶體業者積欠銀行的融資貸款高達4,000億元（約130億美元），南韓的海力士、日本的爾必達（Elpida）也岌岌可危。此時，三星玩起「危機入市」、「膽小鬼遊戲」的戲碼，加碼投資記憶體，擴大與其他廠商之間差距。台灣記憶體產業從此被拋在領先群之外，日本爾必達破產關門，連海力士都在政府的協調下，由在電信市場獲利豐厚的鮮京集團接手，並改名SK海力士（SK Hynix）。從此三星與SK海力士成為南韓記憶體產業的雙保險，也以3分之2的市佔率笑傲全球。台灣2008年情況與南韓相近，多次強調自己是「學習曲線信仰者」（Learning curve believer）的張忠謀重掌兵符，以鉅額的資本支出「梭哈」全球的產業，那也是危機入市。台積電、三星的投資布局，也顯現在國際半導體產業協會（SEMI）公布的全球設備市場資料中。台韓砸重金，美系的設備廠跟著獲利，川普何來埋怨呢？下一篇文章，我們將以2008年以後的半導體設備投資為基調，檢視過去15年全球半導體產業的投資模式，並探索如何激勵更多國家投入半導體業的角逐。

有哪些工作不會被人工智慧（AI）取而代之？需要複雜決策與推理的工作，短期內很難被取代。李開復說：紐約客的專欄作家很難被取代，但新聞編譯的工作就難說了；一樣是醫師，放射科醫師比家醫更容易被取代，在網路系統上媒合交易、電信業者的客戶服務，都是很容易被取代的工作，所以從英國電信（BT）到Vodafone都大量裁員，您認為台灣電信業者可以倖免嗎？就像台灣銀行分行沒有消失一樣，台灣電信業者門市消失速度或許會慢一點，因為台灣幅員小，人口密度高，喜歡步行、面對面交易，這樣也可以保留很多工作機會，不見得是壞事，只是專業服務業的進步就會慢一點。2021年是有史以來獨角獸增加最快的一年，但之後在資金成本驟增的壓力下，新創投資慢慢走下坡。根據NVCA調查，2020年創投投入的資本為1,710億美元，2021年是3,450億美元，而2022是2,410億美元，估計減少30%以上，這當然與資金成本上揚有關。原本以為不景氣會持續一段時間，但看來AI是重要的解方。關鍵的觀念是「以龐大的數據為後盾，根據每人特定需求提供專屬的服務」，這樣的概念可以大到工廠的「少量多樣生產」，也可以小到個人化的生活體驗，這也將是「贏家全拿」時代的深化。在網路發展的第一階段，市場形成的速度遠高於工業時代，但通常一開始會有很多新創公司參與，經過淘汰賽後由領先者出線。但現在是使用者同時參與創造數據，讓數據增加幾乎接近「零成本」，亦即這個市場將出現「指數型成長的模式」，新創事業出線更為困難！但科技大廠都看好AI商機，在ChatGPT上市之後，很多科技公司都推出相關應用，但最具影響力的仍是微軟（Microsoft），微軟宣示將把ChatGPT導入所有應用平台，2月放在Bing上，3月則是Office軟體，接下來也看到阿里巴巴、Meta開發類似GPT的大語言模式。其次，AI應用領域無所不在，從場域到影像、文字、聲音，多重內容的連動與結合，而混合型的應用更是大家很容易想像的變種方案，這是無縫接軌（Seamless）的多元共創。這個趨勢已經被討論好幾年了，但沒有想到是由AI與NVIDIA的GPU做為驅動因子，而台積電與背後的創意電子等公司就成為間接受益者。此外，NVIDIA使用「專屬軟體」，讓GPU得以在最佳的狀態下運作，這也是其他競爭者望而生畏之處。從用戶端觀察，軟體使得AI擴張更為容易，使用具親和力。很多生態系業者以各種演算法，透過ChatGPT提供各種有效的應用，領先者的優勢已經十分明顯，這並非只是炒作的一時現象。過去蘋果（Apple）的App stores是提供多元應用的平台，但Open AI直接切入各種應用，擴散效益將更為驚人，例如GPT-4可以結合影像，這又是另一種超越大家想像的應用。未來的使用者，不是搜尋部分資料，而是用部分資料誘導出更多的相關資料，革命性變化促使我們面對重新定義產業與國家戰略的時刻。

黃仁勳在台大畢業典禮上演講提到，1984年他從大學畢業，迎接的是PC起飛的年代，而2023年是「人工智慧起飛（AI）的年代」，期望今年畢業的學生可以掌握時代的契機，成為浪尖上的英雄。1984年底，我唸完研究所，1985年回到台灣迎接的也是PC元年！創業的過程總是艱辛的，「誠實的面對問題」是黃仁勳在台大整場演講的精華。與Sega的合作，其實技術上碰到挫折，但卻厚著臉皮要對方付錢；與張忠謀的互動，成就了雙方25年的革命情感。驕傲的創業家，也有彎腰請人幫忙的時刻，這些心理上的掙扎只有創業家可以體會！黃仁勳說：就像是1984年PC濫觴的時代，2023年是AI真正商業化的時代，而這背後有很多軟硬整合與硬體製造的機會。在Google搜尋引擎可至之處，大概有超過6成的數據是來自英語體系，中文只佔1.5%，繁體字更僅有0.01%，換句話說，如果以台灣本土的資訊、數據創造普遍性的價值，可能是緣木求魚，不可行的策略。但反其道而行，如果能在「孤島」上圈地自肥，專門找豐腴的土地耕作，而這塊土地還有往外擴張的空間，可行嗎？我做的就是這樣的實驗，我認為不僅可行，而且是AI創新與他人差異化的避風港。這個市場小到網路大腕們不僅視而不見，而且希望拉攏我們這些地頭蛇，加速事業模式的落地與實踐。這些離經叛道的做法，可能讓專業人士懷疑可行嗎？路是我走出來的，我知道有多難，但別人認為不可行的，您也一定沒機會！「大數據是AI的成敗關鍵」的說法，大致是正確的，但很多人也認同，數據總量與品質之間的關係很關鍵。過去將數據資產的重心放在資訊儲存、高速運算，現在「資訊的交換」也非常重要，這牽涉到交換的效率、條件、定義、對象等問題。由於現在的網路社會，數據是雙向互動，Input的品質當然影響到Output的結果，長期累積的價值、客戶的信賴都是成敗關鍵。其次，如何從累積大數據的過程中，找到具有商業價值的副產品，絕對是台灣這種中小型國家新創企業要深思的問題。這些副產品或技術趨勢，如何與台灣優勢結合，才是我們應該思考的問題。大趨勢背後的副產品、邊緣服務，這點商機不值得主流業者來經營。難度高，又看不上眼，難怪我們活得好好的！

所有工業大國都明白，各種創新的應用，背後都需要強大的半導體工業來支援，各種政策支援措施，在智慧聯網、數位轉型、人工智慧（AI）大商機來臨之際顯得更為具體與必要。需求更為多元，競爭更為激烈的今日，也無法再以工業時代的概念推動各種政策補強措施，而掌握本國半導體需求的呼聲正在各國發酵，我們該如何用正確的角度觀察，以半導體產業為核心的世界競合架構。美國：2022年8月，拜登政府推出晶片法案（Chips and Science Acts），以520億美元的規模支持美國重新掌握半導體產業的優勢，其中390億美元將用於提升生產製造能力。並從2022年8月26日起，以國安理由，要求賣往中國與俄羅斯的高階繪圖卡必須經過審核，之後更強化NVIDIA與超微（AMD）將高階繪圖晶片賣到中國的管制措施，也影響了華為、中芯等相關企業的營運。中國：在第14次五年發展計畫以及2035年的七大戰略目標產業，都將半導體列為重點產業。從AI、量子技術、腦神經、生物科技到太空科學，都與半導體產業高度連動。歐盟：也通過半導體晶片法投資430億美元，目標在2030年時搶下全球20%的市佔率，除了建構2奈米的技術發展路徑，歐盟也宣示要在AI、異質整合、5/6G通信、材料設備上加碼發展。此外，歐盟結合了10個國家28個機構共組研究平台，針對車用半導體，希望在2024年之前訂定車用半導體的發展路徑。日本：1980年代末時，日本半導體全球市佔率過半，1990年代開始衰退，現在已經不到10%，甚至多數是30~40奈米的老舊技術。儘管如此，日本超過半世紀的半導體產業，依舊留下很多不可或缺的條件。例如日本半導體設備全球市佔率32%，材料市佔率是56%，在國際市場都是舉足輕重的角色。現在日本希望透過與台積電、Sony、電裝（Denso）共同投資的熊本工廠，日本政府更展現決心，支援熊本計畫4,760億日圓投資經費的一半。另一方面，做為尖端製程的切入點，瞄準由Repidus主導的工廠，2025年可以進入2奈米的製程。由於日本的基礎工業十分厚實，加上汽車產業需求，台日之間合則雙贏，但跨國合作牽涉到文化、國家價值的認知，台灣在國際形象的提升上漫不經心，台積電得擁有多大的領先差距，才能讓日本人心服口服？南韓：以2030年全球AI半導體領域20%市佔率為目標，並希望能在5年內培養7,000名AI晶片設計工程師。2025年前能栽培出NPU業者，2026~2028年間以記憶體技術為基礎，培養出低功耗PIM業者，2030年前看到超低功耗PIM產業落地生根。此外，南韓還訂定在2026年培養30家，2030年培養50家AI晶片廠為目標，將AI半導體產業培養成為繼記憶體之後的第二大支柱產業。其他還有國產NPU資料中心、AI專屬資料中心、在三所大學設置AI半導體研究所等計畫。相較於最近一年走跌的記憶體產業，南韓將AI半導體視為南韓半導體產業的救世主。但南韓最大的挑戰，是AI半導體的發展模式與IC設計產業更為類似，南韓過去費盡心思力圖發展的IC設計產業，幾乎是徒勞無功。南韓在全球記憶體佔有6成以上市佔率，但IC設計業市佔率卻不到2%，而在CPU+GPU大亂鬥的時代，這也不是南韓所長，「苦悶」二字是南韓說不出口的難題。發展AI半導體產業，南韓需要的配套生態系還包括NPU、先進封測技術，而能與Tesla、微軟（Microsoft）、Google、NVIDIA等網路巨擘平行發展的特化晶片，更是嚴酷的挑戰。走到產業發展的極致，面對的問題都是「傾全國之力，都不一定能收割」的大賽局。也許南韓會將希望放在RISC-V這些開源性資的新技術，並結合記憶體優勢，找到不同於其他先進國家的發展路徑，否則也是一場肉包子打狗的低勝算賭局。

2010年前後開始真正受到矚目的深度學習（Deep Learning），是人工智慧（AI）相關技術進化的關鍵期，透過機器學習得到的經驗，讓AI技術有了新的依靠。2016年的AlphaGo更是推波助瀾的重要突破，之後各種邊緣裝置（Edge Devices）出現在市場上，相關技術與半導體晶片的進展也受到矚目。至於在半導體領域發展的特用AI晶片，則是一種特化型IC（ASIC），又可分為伺服器與邊緣端專用。目前大家關注GPU與CPU帶來的運算之爭，將來重心也會慢慢移轉到前端設備，這些都是重要的變化、挑戰，也是機會，而台商是海景第一排的有力角逐者。AI半導體是指可以讓AI軟體與演算法可以更有效率執行的各種專用晶片。現有的泛用CPU，在處理大量數據時可能面對極限，也讓出更多機會給不同的微處理器，例如GPU、DPU與用於推論的NPU，特別是當初用來處理圖像的GPU，運用在AI上，竟有遠超過原來期待的功能。特別是NVIDIA結合CUDA的軟體設計程式，造就了NVIDIA今天的盛況。除此之外，其他如現場可程式化邏輯閘陣列（FPGA）晶片也出現了新的契機。GPU與FPGA也都是泛用型IC，非只為某一客戶量身定製的ASIC。ASIC是具有明確目標功能的系統半導體，目前最被看好的GPU結合了CUDA軟體，在市場上具有壓倒性優勢，而NVIDIA的財報也證明過去的投資與軟硬整合的優勢正在發酵中。A100擁有6,912個CUDA Core與40GB HBM2記憶體，這套解決方案可以整合成一套超級電腦。2022年3月，NVIDIA推出效能比A100還要強大的H100。根據IDC調查，全球AI資料中心的市場規模，將從2021年的156億美元，成長到2025年的318億美元，年均成長19.5%，遠高於傳統伺服器市場的10.7%。至於AI晶片市場，各大顧問公司也有許多評估，多數看好未來幾年的成長，其中Gartner認為，AI晶片在2025年時可達700億美元，到2030年AI晶片市場總值將達1,179億美元，貢獻整個ASIC市場的31%。由於看好AI晶片商機，從超微（AMD）、英特爾（Intel）這些NVIDIA傳統的競爭對手，到上游的Arm、新思（Synopsys），以至高通（Qualcomm）、博通（Broadcom）每一家公司都虎視眈眈，英特爾甚至透過購併Habana，希望加速軟硬整合的實力。除此之外，美國、英國、法國都有很多新創公司嘗試開發出各種用途的AI晶片，中國當然也沒閒著。百度、華為、阿里巴巴、比特大陸等，都有明確規格與定義的AI晶片發展計畫。此外，南韓記憶體雙雄在記憶體內運算（PIM）市場上著力更多。三星電子（Samsung Electronics）在2020年發表HBM-PIM的產品，讓晶片可以在沒有連結資料中心的情況下，獨立進行演算，對聲音、影像在裝置前端的應用上深具意義。走在市場最前端的晶圓代工業、設計服務業者，大致可以維持應有的地位，但最受挑戰的是台灣IC設計產業。在晶圓製造領域，14奈米以下先進製程成為必要條件，擁有最先進製程的公司，仍將是市場上的寵兒。台灣IC設計業雖只佔全球市場的18%，在前十大業者中有3家來自台灣，但台灣擅長替代型商機，而非定義市場，參與前端市場的角逐。其次，業者面對人才短缺、成本激增、中國業者追擊等相關議題，真正有實力角逐頂級商機的廠商屈指可數。台灣的IC設計業者正積極趕上這一波大AI潮的滾滾商機。最後，前端設備的多元需求，AIoT商機無可限量。IBM估計，物聯網終端設備總量從2020年的150億台，增加到2025年的1,500億台。10倍速成長加上多元商機，如何發展通用效益，又可以差異化設計的發展機制，是台灣業者最大的挑戰。

為角逐未來AI商機，各大廠商也拉幫結派，NVIDIA購併了Mellanox與Excelero，而看似被NVIDIA拉開差距的超微（AMD），也購併賽靈思（Xilinx）及Pensando。邁威爾（Marvell）、博通（Broadcom）、英特爾（Intel）也都各有盤算，特別是英特爾在晶圓代工久攻不下，CPU/GPU/DPU市場又面對嚴厲的挑戰，除了發展類似CUDA的程式語言之外，也與Habana Labs合作，我們看到大廠決戰光明頂的景象，也知道AI競爭現在才進入火熱的階段。繼GPT-3.5之後，Open AI再度於2023年3月發表GPT-4，這套Foundation model更貼近市場的需求。短短幾個月之內，上億人的使用經驗成為「學習」的基礎，運算法的改善，也讓AI應用帶來新的境界。科技大腕相繼加碼研發，整個生態系的改善非常具體，微軟（Microsoft）的積極態度也帶來推波助瀾的效果。到2022年4月底止，Office 365已經有3.2億使用者，而搭配Office 365推出的Copilot軟體，讓這些使用者有條件從過去經驗中推演相關的應用。以Copilot的使用者做測試，每個使用者節省的時間大約是50%，這是個很龐大的數字與價值。Microsoft 365 Copilot可以連結Word、PowerPoint、Outlook、Teams等檔案，並與Microsoft Graph、LLM等功能同步使用，也使用Grounding的演算法。微軟在2022年底推出ChatGPT之後的兩個月，推出ChatGPT Premium的方案，每個月收取20美元的費用，應答問題的速度可以快3倍。透過各種搭載的方式，讓原先的Windows/Office等軟體得到升級的機會，這對微軟而言，是十年難得一遇的好機會。微軟搜尋引擎Bing市佔率僅有2~4%，遠遠不如Google，但在這次改變的過程中，可能會是最大贏家，在推出GPT-4之後，Bing市佔率提高到9%以上，2023年3月9日，Bing使用者首度超過1億人。儘管Google的每日活躍用戶數（DAU）已經超過10億人，但我們看到微軟在AI領域上的突破，可能給微軟在數據檢索上一個彎道超車的機會。未來大型資料中心將繼續升級，藉以進行加速運算，可以預期伺服器與相關晶片、服務業者的商機生氣蓬勃。過去每次的技術創新，都帶來龐大的衍生商機。從工業革命的蒸氣機到鐵路，從網際網路的出現到各種遊戲、生活體驗不斷革新，但這次的AI革命可能更勝以往。我們可以預期類似YouTube、SNS等新型態的服務平台一定會出現，對台灣的啟示就是「軟體應用」必須積極參與、學習，而硬體製造當仁不讓，特別是晶片與相關服務業者的價值體現，將會有新的面貌。

一旦Open AI建立完整的生態系，就可以主導整個商機，影響力越大的品牌與解決方案，將會成為市場上的領導者。微軟（Microsoft）刻意造成「生成式AI等於Open AI」印象，加上Office 365的優勢條件，微軟可能是很大的受益者。由於需要強大的數據運算能力，在資料中心晶片市佔遙遙領先的NVIDIA成為最大的獲利者，台積電也因為是代工夥伴而受惠。現在NVIDIA跟英特爾（Intel）叫板，甚至暢言「CPU時代已經結束」！導入AI不外乎是為了使用者忠誠度、提高效率，提升競爭力等。估計Open AI的市場規模，將從2023年的2億美元，增加到2024年的10億美元。遊戲開發商可以利用各種AI工具加速產品的開發，並以各種內容的整合開發出新的商機與市場區隔。市場剛剛起飛，但速度也可能像ChatGPT一樣迅雷不及掩耳！相較於現在的檢索模式，對話式檢索機制成本必然會增加，光是學習自然語言的運算機制，各種伺服器、資料中心的投資就以1,000億美元的規模來計算。Open AI需要導入1萬顆以上的NVIDIA A100繪圖晶片，相關資本支出與背後的維護都非常驚人。另據Semi Analysis估計，Google自主開發的Google TPU v4，資本支出高達200億美元，這大約是Alphabet 2022全年資本支出的64%。可以預期「超巨量型資料中心」（Hyperscale Data Center）將是軍火競賽的一環，起步較早的微軟與AWS都是領先者。但無論是內部或外部的連結，都是資料中心管理者很大的挑戰。我們同時可以見到傳輸速度不斷的提升，到2025年時，使用800G數據傳輸速度的Switch將高達2,500萬個，這與2022年還是主流的100G相比，已經不可以道里計！整體而言，資料中心的演化，從最早的儲存資料進化到演算，現在則是分散處理，藉以取得最佳化的成果。為了有效管理這樣的需求，除了過去倚重的CPU之外，現在資料中心更關注DPU（Data Processing Unit）的進展。這些可以有效管理儲存數據的微處理器，將是下一波需求的主流。相較於過去專注在特定功能的微處理器，DPU更重視整合性的功能。簡單來說，CPU用於一般的運算功能，GPU是加速運算功能，而DPU是專注資料處理功能。「Scaling AI Compute」是從資料中心的運算，延伸到網通過程，以及邊緣端的多元AI運算機制。基於提高運算效能、降低功耗等多方面的考慮，大家把希望寄託在晶圓製造與EDA工具的進化。如何以ASIC半導體晶片為基礎，生產出可以符合差異化需求的硬體設備，也都是製造廠非常大的考驗。