在今日舉行的 AI 狂潮論壇中，集邦科技（TrendForce）研究副總儲于超指出全球 IC 設計產業正式步入 AI 驅動的長周期成長階段。AI 正重新定義晶片架構、記憶體整合與高速互連，並推動雲端運算、邊緣推論與自研晶片成為市場三大關鍵力量，預示未來五年將是 IC 設計產業最劇烈的重組期。
集邦科技預估，2024 至 2029 年全球 IC 設計市場的年複合成長率可望逼近雙位數；其中，2025 年 4Q 全球 IC 設計與半導體整體市場規模將達 7,820 億美元，成為 AI 帶動需求全面升溫的重要拐點。
儲于超指出，近年的成長動能已明顯從過去以消費性電子為主的結構，轉向雲端運算、邊緣推論與記憶體整合等 AI 相關應用。AI 伺服器的運算密度快速提升，帶動 GPU、AI 加速器與大型語言模型專用 ASIC 的投片量持續攀升，使 5 奈米以下的先進製程維持強勁擴張力道；同時，大型資料中心不再只追求算力峰值，而是要求更高頻寬、更大快取與更佳能效，推動 IC 架構進入「性能與能源效率並重」的新階段。
雲端 × 邊緣雙軸推進
他強調，AI 的成長不僅發生在雲端，也正在大量滲透至各類 Edge 裝置。從手機、筆電到車用 SoC 與工控晶片，輕量化推論引擎的導入正在加速，使市場逐步形成雲端訓練與邊緣推論「雙軸並進」的成長格局，並成為 2025 年後 IC 設計需求的重要支撐來源。
在架構面上，記憶體整合依然是本輪 AI 轉型的核心之一。儲于超表示，HBM 的頻寬與堆疊限制，使 AI 晶片必須透過更緊密的「邏輯—記憶體共同設計」方式，對控制器、記憶體介面、快取層級與熱管理提出比以往更高的要求。
互連、封裝與自研晶片崛起
除記憶體之外，高速互連與封裝技術也成為重新定義晶片架構的另一股力量。隨著 AI 模型規模持續擴大、資料吞吐量急遽攀升，傳統電訊號已逼近物理極限，使 CPO（Co-Packaged Optics）逐步從概念性技術走向資料中心的實際部署。儲于超指出，將光學介面貼近 ASIC 不僅能提升資料傳輸效率，也能顯著減少封裝內的熱能堆積，未來可能重塑晶片對外 I/O 的方式，使 IC 設計的競爭範圍從邏輯與記憶體擴大至互連與封裝協同。
另一個正在加速市場重組的力量，則是全球雲端服務商（CSP）全面投入自研晶片。Google、AWS、Microsoft、Meta 乃至 OpenAI，都在加速推出自家訓練或推論晶片，以降低對 GPU 的依賴、改善能耗並掌握長期成本。儲于超認為，自研晶片滲透率在未來五年可能以倍數成長，改寫 HPC 晶片供應鏈，也帶動 IP、ASIC 設計服務與先進封裝的需求快速擴張。
隨著能源效率要求提升、運算成本上升、供應鏈加速重組，IC 設計的技術與商業模式都將面臨深度變革。
（首圖來源：科技新報）
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