隨著演算法不斷進化，「AI人工智慧」鋪天蓋地襲來，生活中越來越多種的應用反映了人工智慧的價值，例如我們在使用電商購物時，網站推薦商品能夠切中消費者心中所需，數位機器人的對話也逐漸具備真人回應的精準與辨識度，而這一切的成果，都將仰賴大量數據資料與不斷強化的運算力來做為背後的支撐。
Table of content：
- AI晶片市場成長規模
- ASIC晶片的強項在哪裡？關鍵字一次看懂
- 雲端大廠Google、AWS、Meta及微軟等紛紛投入ASIC
AI晶片市場強勢擴張，運算效能供不應求
根據TrendForce研究報告指出，在數位化與智慧化趨勢推動下，包括智慧型手機、智慧音箱甚至是工業機器人等物聯網裝置設備都將不斷增加，加上自動駕駛、影像辨識與ChatGPT等應用，在在都加速了AI技術發展與晶片市場的擴張，預期在雲端運算、智慧車應用領軍下，將持續帶動市場高速成長，至2025年全球AI晶片市場規模將上看740億美元，2022～2025年的CAGR達到23.8％。
從應用面的本質來看，隨著數據資料量體正不斷提升，從文字到影像的交互生成與轉換，這場AI運算的賽局已可預見過去單純以CPU（中央處理器）為首的裝置已無法滿足應用場景所需的運算效能；因此除了讓專注於GPU（圖形處理器）技術開發的NVIDIA、AMD近期聲勢大漲，ASIC（Application Specific Integrated Circuit）客製化晶片的抬頭，更是眾人關注的目標。
ASIC晶片的強項在哪裡？關鍵字一次看懂
能夠處理不同的任務場景的優勢，是早年CPU被大量產用原因，AI應用早年聚焦在聲音影像的辨識，帶動了GPU的發展；但當運算需求無法被滿足時，更加專精、更符合某領域應用，針對特殊運算需求的客製化晶片ASIC就成了最佳解答。在分析ASIC客製化晶片為何能成為明日之星前，我們需要對於目前已發展的幾個重要運算處理器，先有初步的認識。
一、CPU中央處理器
中央處理器 (Central Processing Unit) 可以視為電腦／裝置的大腦，負責執行整體協調，控制電腦與作業系統的各種指令，適合進行更為複雜的運算處理。
二、GPU圖形處理器
圖形處理器 (Graphics Processing Unit) 採用平行運算架構，可以同時處理許多相對簡單的任務，加速處理效率，因此強項在於處理影像、圖片相關資訊，能同時進行大規模運算，在遊戲領域，影片剪輯及AI有絕佳著力點。
三、FPGA 現場可程式化邏輯閘陣列
現場可程式化邏輯閘陣列（Field Programmable Gate Array）。晶片出廠後，能由使用者重新設定功能，調整它適合執行的任務以滿足場景所需，可視為半客製化晶片概念。適合在需要靈活性與可以重新配置的場景做發揮，包括通訊設備等，能更有彈性的適應不同演算法任務需求，惟晶片成本較高，不利於大量採用。
四、ASIC 特定應用積體電路
特定應用積體電路（Application Specific Integrated Circuit）即客製化晶片，顧名思義，針對特定且專門之應用需求開發的晶片，特別適合應用在單純的應用環境，但對於性能、與能耗有更高、更嚴格的標準需求，例如挖礦、特殊演算法的資料分析及推論等，其製造出來的晶片多半僅能滿足單一場域的應用，無法相容於其他應用場域。
如上圖，想像不同的運算處理器就如同公司裡各式各樣的員工，各擅勝場：CPU 是全能性的通才，不僅加減乘除都會做、連複雜的一元二次、三元二次題目都能解，然而像這樣的人才不僅數量較少、薪資也相對高昂；GPU則是在某些專業領域表現特別突出，但也有比較做不來的工作，例如特別會算加法和減法，其他項目是弱項；FPGA 員工適應力強、配合度高，無論指派到哪個部門都能工作，缺點是雖然什麼都學得會、效率卻不高；而 ASIC 則像是公司為了某項任務特地培養的專案人才大軍，例如訓練出一批超級擅長算乘法的員工，這批員工除了乘法以外不具備其他專業，不過當他們集體專注在處理大量的乘法業務，對公司來說平均成本更佳、效率也達到最大化。
晶片的表現，不外乎從「效能」、「功耗」及「應用場域」三者間的表現去評斷，在開發運算架構時，就如同企業招募不同專長的人才一起工作一樣，如何配合任務去設計電路為晶片找到最佳的表現空間、發揮價值就更顯重要。
如何在既有的系統及成本下提升運算效能、降低資料傳輸距離以減少能耗損失、避免產生過高熱能等，都是考量。以CPU與GPU為例，CPU多以下達指令並處理邏輯運算為主，但一次只能執行一個任務，在處理影像及巨量資訊時的速度相比具備平行運算能力、能夠同時執行很多任務的GPU要來的慢，但兩者間並不互斥、反而能共生共榮，在CPU的帶領下發揮GPU的算力，讓電腦與設備能有絕佳效能，同時透過先進製程輔助讓算力大增之餘，也可有效降低能耗。
特別是在AI時代下，各式的應用擁有各自的演算法，即便是相同的演算法，訓練(Training)以及推論(Inference)的需求也不盡相同，如何在打造AI雲端伺服器如何同時滿足「效能」、「功耗」及「應用場域」進而到整個系統建置的成本，並為未來的擴充或任務轉換保留相對應的空間…等，都讓業界思索找出能更完美契合的那塊晶片拼圖，這也讓FPGA與ASIC找到了著力點。至於FPGA與ASIC的差異何在？
FPGA可視為隨意塑型之黏土，面對不同應用場景能有比CPU、GPU更彈性的調整空間，搭配合適的軟硬體整合，可以針對不同的應用場景進行細緻的軟硬體調整，來達到最佳化的效能，為既有的系統架構提供了彈性，充分發揮加速運算效能表現，這在系統開發初期尚須進行微調的狀況下尤為重要。
而ASIC則完全針對單一應用場景進行全客製化設計，開發時間與成本上相對FPGA大，但卻能更吻合某特定領域之所需，當人工智慧發展越趨成熟、產業應用朝向單一領域專精發展，ASIC 將在運算上成為不可或缺的得力助手；以AI晶片舉例，GPU雖可以滿足大多數基本運算的要求，但ASIC則能再更進一步瞄準單一場域執行任務，更加精準針對自身的需求進行匹配，獲得更好的效能及功耗，整體的能耗比甚至能較GPU好上數倍，大量導入的情況下甚至能攤提開發的費用，反而有助於降低成本。
搶進投入ASIC晶片！雲端大廠追求效能，創造兆元市場規模
正因ASIC的導入能更精準針對特定領域、特定產品提升運算力表現，同時有效節省能耗，這也讓雲端大廠包括Google、AWS、Meta及微軟等紛紛投入。
以Google來說，其自行研發的TPU晶片能達到2-3倍的效能提升；AWS也同樣為了提高效能搶進ASIC市場，提供每瓦50%的性能提升，讓客戶可以擁有更快、更經濟的方式訓練大型模型；而Meta所開發的客製化加速器「MTIA」則可以創造2倍的性能提升。在在顯示雲端業者已經開始在差異化的應用上，以ASIC晶片提供客戶更優異的AI解決方案。
根據摩根士丹利的報告，2027年時這類ASIC晶片在雲端半導體市場將有機會從現在的個位數占比成長至30％。Global Information也指出，ASIC市場規模將在2030年來到345億美元，不過該項產品的研發成本仍是小型企業發展的重要障礙。
從半導體產業的生態來看，晶片開發需投入大量人力與資金成本，這意味著雲端業者可能要自組IC 設計團隊；與此同時，晶片製造的成本也隨著先進製程技術演進而飛漲。也因此，運算的成本與效益，將會成為投入特定領域運算需求時的重要考量。
台灣半導體產業作為全球科技業者背後重要的供應鏈，面對這場AI賽局與ASIC晶片的研發，依舊是充滿機會。以「晶圓製造」跟「封裝測試」環節來說，客戶下單晶片的需求提升，勢必將帶動產業發展，而手握先進製程與先進封裝等關鍵技術的業者，更是這群雲端業者不可或缺的夥伴。至於在開發ASIC晶片比較有關聯的上游IC設計端來說，若擁有重要IP或關鍵人才，將有機會成為雲端業者開發ASIC晶片的重要合作夥伴。
結語
再回到那個令使用者驚艷的精準廣告投放場景，正因為有了過去CPU與GPU將大量資料進行運算分析，產生出初步的模型（Model），成為了個別場域應用的基石。而雲端業者投入ASIC的開發，則在不產生更多能耗下，利用更強的晶片效能處理更大規模的AI模型幫助廣告投放變得更貼近、更快速。「精準」的最後一哩路，就是以ASIC為首的客製化AI晶片所能發揮之處。
綜觀來看，各項AI晶片皆有其優勢與弱點，端看應用面如何從效能、表現、成本等進行全面評估。而GPU依舊能發揮重要角色，扮演AI伺服器與主要運算力的幕後功臣；至於如何安排ASIC、FPGA接棒在不同領域的應用發揮價值，讓客戶能更快速獲得解決方案，也是目前雲端業者的機會與挑戰。
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