AI 丟直球,台灣 IC 設計準備好了嗎?

作者 | 發布日期 2019 年 07 月 03 日 13:00 | 分類 國際貿易 , 晶圓 , 晶片 Telegram share ! follow us in feedly


就算不在網路環境當中,也能輕易地透過 AI 技術增加使用者體驗,像是手機人臉解鎖、拍照製造景深等。

台灣擁有完整半導體與電子供應鏈,從 IC 設計到製造、封測,但是近年來中國積極發展半導體之下,許多人才被挖角,到底面對 AI 趨勢,台灣 IC 設計公司能否搶得先機,準備好了嗎?

AI 從雲到端,邊緣運算是台灣的優勢

過去 AI 運算倚賴雲端,將資料傳到雲端進行運算,再將處理好的資料傳回裝置,像是 Intel、Nvidia 等大廠推出相應的 AI 晶片。惟儘管提供強大運算力,但同樣受限於穩定網路環境,可能產生運算延遲性。因此當 2016 年硬體技術演進到一定程度後,逐漸將 AI 落地到邊緣運算,滿足使用者體驗,且具效率、省電、即時性等特色,像是 ARM、Qualcomm 等廠商所定專用型與裝置端的 AI 晶片。

AI 邊緣運算的系統單晶片當中,包含處理器、記憶體、電源、I/O、安全機制等,特別的是,符合 AI 裝置的特性與需求,在處理器當中,要考量到多樣應用別都要符合架構,因此要具有彈性,記憶體則因資料量進出大,需要靈活與外部交換資料,另外功耗、對外連結口也是關鍵,至於安全機制方面,不僅是晶片本身資料保密,更要裝置端使用上不會被駭客攻擊。

業內人士分析,台灣優勢在於擁有記憶體產業支援、資安敏感度,以及過去在消費性電子產品的製造經驗,像是手機、智慧家庭等,MCU 產業也發展許久,要再進一步升級到 AI 化,相對有具有技術優勢。

聯發科計算與人工智慧技術本部總經理陳志成認為,過去多先知道技術硬體再做產品滿足,但 AI 趨勢下,技術與應用是互相為用的,才能掌握先機,因為台灣不比國際大廠掌握市場應用的趨勢,因此人才端要培養開發技術外,找到新應用機會也是關鍵。

但是 AI 晶片考量的條件也很多,跳出過去設計框架,需要運算的資料量越來越大,連帶使得如何維持效能、省電都是關鍵,像是受限網路頻寬有限、通訊延遲、資料隱私、缺乏網路覆蓋等挑戰,從雲端到特定應用,能將技術從實驗室走出來,落地運用,將取決於廠商能否下定決心,投入資源。

AI 晶片提升產品價值,系統性思考晶片未來

IC 設計龍頭聯發科已經在行動裝置晶片當中加入 AI 技術,能夠大幅提升拍照畫素與運算效能,像是 Helio P90 系統單晶片,採用 12 奈米製程,但在 AI 的算力上,大勝競爭對手 7 奈米製程晶片。

陳志成認為,AI 已經廣泛運用在各個裝置當中,像是現在聯發科的晶片當中,拍照已經能創造單眼相機,才有的景深效果,明後年則往畫質提升、夜拍降噪等技術提升;電視方面,今年也推出利用 AI 辨識影像場景,能自動調適視覺樣貌,年底到明年初則會推展出辨識物體、藍天綠樹等方案,將畫質體驗再提升。

為了 AI 運算,不同於 CPU、GPU,發展出專門 AI 運算的 APU,陳志成說明,APU 比 CPU 運算快 20 倍,功耗則降低 55 倍,重點在於將執行動作分散給不同的中心運算(異質運算),分別下達指令給 CPU、GPU、APU,能夠達到最高的效能。

因此業者提出,當晶片中有更多運算資料,要提升效能,勢必要解決散熱、記憶體消耗這兩點關鍵,當中並非單純放入更多運算單元的問題,要從晶片設計當中,考量到晶片完整設計的角度,將未來是最大的挑戰。

AI 晶片好貴,想接球就怕手套不夠深

AI 晶片光是進入門檻就讓人很害怕,業內統計,光是矽智財就要 200~300 萬美元,再加上 EDA 工具約 200~300 萬美元,人力成本約 150~200 萬美元,光罩也要 200 萬美元以上,若是 16 奈米更要 300 萬美元以上,粗估光是一顆 AI 晶片就要投入 1 千萬美元以上,這就可擋掉一批人進入市場,特別是台灣 IC 設計廠商規模較小,且較缺乏軟硬體整合系統能力,因此投入之後,能否即時掌握市場需求、具有開發彈性,都是考量的關鍵。

台灣新思全球副總裁暨台灣區總經理李明哲認為,在設計 AI 晶片時,要先鎖定應用別,再定義處理器、記憶體大小等,架構需要將 CPU、DSP 等分工清楚,軟硬體間配合,也就是說,晶片完成之前就要知道需要多少算力、電力等,規劃好之後,可以先用軟體進行測試,加入運用場景演練,最後再進行製造,才能確保晶片開發成功且符合需求。

對此,工研院與學界、產業界合作,推出 AI 晶片設計軟體解決方案,工研院表示,軟體能協助業者縮短 AI 晶片開發時間約 6~9 個月,也大大提升成功機率,更能降低 IC 設計廠商在 NRE(委託設計)費用等。據了解,目前已經有 IC 設計公司、IP 公司、製造廠投入此方案,就是要讓每一分錢花得值得。

中國搶盜壘,台灣具有什麼優勢?

殘酷的是,台灣儘管發展半導體已有一定規模,但是中國近年來也積極投入大筆資金發展半導體,許多台灣 IC 設計人才被高薪挖角到中國公司,技術方面,中國晶片也從過去低階終端產品,陸續開發出新興應用,搶攻市場商機。

業內人士認為,台灣與中國半導體接下來十年將繼續競爭,但是在 AI 晶片上,台灣仍有 3~5 年的時間優勢,主要是因為台灣過去在半導體產業積累許久,心態上比較穩定,知道要做 1~2 年才能完成一顆晶片,過去的實務經驗對於未來開發新晶片仍是有利的關鍵;但反觀中國半導體市場,獨角獸公司強大,但營收都還小,應用市場也太細碎,因此儘管具有野心,但要求速成的心態較難像台灣廠商好好磨出一顆晶片。

另外也有產業人士認為,台灣資本市場儘管很難像中國規模一樣大,但對終端應用市場更具有敏感度,且與客戶合作緊密、依賴度也高,半導體產業完整下,仍相對中國具有優勢。

成立產業聯盟,盼打團體戰

台灣政府與工研院、產業界也成立「台灣人工智慧晶片聯盟」(AI on Chip Taiwan Alliance,AITA),會員包含台灣 IC 設計龍頭聯發科、聯詠、創意等,代工廠聯電、南亞科等。身為會員的晶心科技術長蘇泓萌認為,加入聯盟是希望能在技術上貢獻一份心力,與產業界互動更為密切。

產業界引頸期盼的是,聯盟成立之後,具體的商業模式與合作的樣貌,以及政府在產業界中扮演什麼樣的角色,是否將產業資源整合並找出未來發展的利基,將是未來值得關注的議題。

整體而言,AI 晶片設計日趨複雜,需要一定資源的投入,台灣 IC 設計公司終端產品多集中在消費性電子,開發時間更要符合生命週期,時間、金錢都是考量關鍵,甚至不確定終端產品能否帶來市場銷量,這種難以預測的大筆投入,對於台灣 IC 設計公司來說,確實是一大挑戰,但是相較於中國,半導體產業供應鏈相對完整,具有產業群聚的效應,目前多數為大型 IC 設計公司率先投入資源開發 AI 晶片,其他廠商能否掌握先機,接好這一球,考驗台灣 IC 設計公司的技術與決心。

(本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載;首圖來源:shutterstock)

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