AI算力「搬資料」卡關 SEMICON2026聚焦ASIC、HBM與矽光子三大突破

記者黃仁杰／編譯

隨著前沿AI模型訓練算力每年成長4至5倍，能源供給與資料搬移成本逐漸成為效能擴張的主要瓶頸。AI競爭也不再只是追求單一晶片速度，而是轉向運算、記憶體與高速互連共同優化的系統整合。

SEMICON Taiwan 2026將從設計、記憶與互連三個層次切入，分別設置AI半導體技術特區、記憶體高峰論壇及矽光子專區，聚焦客製化ASIC、高頻寬記憶體（HBM）與光互連技術，呈現下一代AI運算架構的關鍵發展方向。

SEMI全球行銷長暨台灣區總裁曹世綸表示，AI系統中的資料搬移能耗甚至可能高於運算本身，效能瓶頸已不再侷限於單一晶片。未來必須將運算、記憶體與資料傳輸納入同一架構協同設計，並透過跨領域、跨供應鏈合作，突破能源與效能限制。

ASIC需求升溫 客製化晶片成AI算力新戰場

隨全球雲端服務業者持續投入自研晶片，AI加速器市場正朝多元架構發展。針對特定工作負載打造的ASIC，可在特定應用中提升運算效率，成為雲端業者擴張AI算力的重要選項。

TrendForce預估，2026年全球AI伺服器出貨量將年增逾28%，其中採用ASIC的AI伺服器占比可望達27.8%，創2023年以來新高，成長速度也將超越GPU系統。不過，GPU與ASIC各自對應不同運算場景，並非互相取代，而是依工作負載選擇合適架構。

邁入第三屆的AI半導體技術特區，今年集結日月光、研揚、神盾、微智匯運算及臻鼎等業者，展示從晶片設計、先進封裝、高階AI硬體，到邊緣AI、企業AI及智慧機器人等應用，呈現AI技術從核心運算延伸至智慧製造與實體AI的產業鏈。

HBM成AI系統核心 記憶體進入協同設計時代

AI運算效能不只取決於處理器速度，資料能否快速送往運算單元同樣關鍵。HBM因此由過去的標準化零組件，逐漸成為AI系統設計的重要資產，也推動記憶體供應商、晶片設計商及系統業者走向協同設計。

SEMI報告指出，受GPU及其他AI加速器對HBM與DDR5需求帶動，2026年全球300毫米記憶體設備投資將首度突破500億美元，年增29%。

SEMICON Taiwan將於9月1日舉辦記憶體高峰論壇，邀集Google、Samsung、SK hynix、SanDisk、Solidigm、群聯及d-Matrix等業者，討論HBM4、CXL、AI SSD、運算型儲存、記憶體內運算及MRAM等技術，解析記憶體如何與AI晶片及系統架構共同設計。

銅線逼近極限 矽光子接棒高速互連

當AI叢集由單一機櫃擴大至跨機櫃部署，傳統銅導線在頻寬、功耗及傳輸距離上的限制逐漸浮現，資料中心也加速導入光互連。矽光子透過光訊號傳送資料，可望降低高速傳輸的功耗與資料搬移成本。

今年矽光子專區將展示矽光子晶片設計、光電整合、先進封裝、共同封裝光學（CPO）及光通訊模組等技術，並邀集Cisco、Marvell、台積電、Lumentum、日月光、聯電及Lightmatter等業者參與國際論壇。

論壇議題將涵蓋晶粒間互連、CPO及機櫃間高速光互連架構，並延伸至AI資料中心、異質整合、量產製造、測試驗證及供應鏈合作，探討矽光子如何由技術研發走向大規模部署。

SEMICON Taiwan 2026將於8月31日啟動展前論壇，實體展覽則於9月2日至4日在台北南港展覽館登場。