AI資料中心建設熱潮持續升溫，也讓客製化晶片需求快速擴張。美國晶片廠Marvell Technology最新預估，旗下客製化晶片（ASIC）業務營收將在2029財年突破100億美元，反映大型雲端業者正加快投入自研晶片，以降低對 NVIDIA的依賴。記者黃仁杰／編譯

AI資料中心建設熱潮持續升溫，也讓客製化晶片需求快速擴張。美國晶片廠Marvell Technology最新預估，旗下客製化晶片（ASIC）業務營收將在2029財年突破100億美元，反映大型雲端業者正加快投入自研晶片，以降低對 NVIDIA的依賴。

[caption id="attachment_224074" align="aligncenter" width="1536"] 美國晶片廠Marvell Technology最新預估，旗下客製化晶片業務營收將在2029財年突破100億美元。（圖／AI生成）[/caption]

Marvell表示，隨著AI應用加速普及，雲端服務供應商正持續擴建AI資料中心，並增加採用專用晶片與高速互連技術。這類晶片可針對資料中心需求客製化設計，搭配高速連接方案，負責串聯數千顆處理器，支撐大型 AI 模型訓練與推論運算。

受惠 AI 基礎建設需求持續爆發，Marvell今年股價已翻倍成長。公司也同步上修財測，預估2028財年營收將達約165億美元，高於先前預測的150億美元。

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Marvell執行長Matt Murphy在法說會上表示，目前公司已與美國所有主要超大型雲端服務商（hyperscalers）展開客製晶片合作案，相關專案涵蓋範圍相當廣。

業界普遍認為，包括Alphabet、Amazon等科技巨頭正積極投入自研AI晶片，希望降低對輝達GPU的高度依賴，同時掌握資料中心成本與效能優勢，也帶動Marvell與Broadcom等ASIC設計合作夥伴快速成長。

市場預估，美國大型科技企業今年在 AI 基礎設施上的資本支出將超過7000億美元，明顯高於2025年的約4000億美元。

Marvell也預估，旗下資料中心業務今年將成長約50%。第一季資料中心部門營收達18.3億美元，高於市場預期，成為公司最大成長動能。

整體來看，Marvell第一季營收達24.2億美元，年增28%；調整後每股盈餘為0.8美元，同樣優於市場預期。

來源：路透社

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聯發科技今（30）日舉辦法人說明會，在手機市場成長趨緩之際，正加速轉向AI資料中心與邊緣運算布局。公司於最新法說會中透露，首個AI加速器ASIC專案將於今年第四季開始貢獻營收，並在既有產能支撐下，預計2027年可望擴大至數十億美元規模，成為未來成長關鍵引擎。記者黃仁杰／台北報導

聯發科技今（30）日舉辦法人說明會，在手機市場成長趨緩之際，正加速轉向AI資料中心與邊緣運算布局。公司於最新法說會中透露，首個AI加速器ASIC專案將於今年第四季開始貢獻營收，並在既有產能支撐下，預計2027年可望擴大至數十億美元規模，成為未來成長關鍵引擎。

[caption id="attachment_39384" align="aligncenter" width="1200"] 聯發科技今（30）日舉辦法人說明會，在手機市場成長趨緩之際，正加速轉向AI資料中心與邊緣運算布局。（圖／科技島資料照）[/caption]

ASIC布局加速 切入AI資料中心核心

聯發科指出，目前除既有專案外，第二個AI加速器ASIC專案已進入設計階段，並與客戶及供應鏈夥伴密切合作，目標於2027年底開始量產，2028年進一步放量。此外，公司也正與多家客戶洽談新的資料中心ASIC機會，部分專案已進入最後討論階段。

隨著雲端服務供應商（CSP）持續擴大AI投資，聯發科同步上修市場規模預估，認為資料中心ASIC市場在2027年將達700億至800億美元。公司強調，相關晶片不僅提供運算能力，也結合先進封裝與高速傳輸IP，整體價值顯著提升，帶動產品單價上升。

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手機短期承壓 2奈米與AI成轉機

相較之下，手機業務仍面臨逆風。聯發科坦言，受供應鏈資源轉向資料中心及記憶體成本上升影響，智慧手機終端價格提高，壓抑市場需求，今年全球智慧手機出貨量預估將下滑約15%，第二季相關營收亦將持續走弱。

不過，公司對下半年展望維持正向。聯發科表示，已取得下一代2奈米旗艦SoC的雙設計案，相關產品預計於第三季底上市，帶動高階機種升級。同時，隨著代理式AI（Agent AI）應用逐步成熟，可望成為新一波換機動能。

從手機走向「AI裝置矩陣」

聯發科進一步指出，未來發展將不再侷限於手機，而是擴展至涵蓋PC、車用、物聯網等多元裝置的「AI裝置矩陣」。在不同應用場景下，運算功耗需求差異顯著，例如手機約為8瓦，而車用系統可達40至80瓦，顯示AI運算將全面滲透各類終端設備。

在車用領域，聯發科已推出3奈米製程的Dimensity Auto AI座艙方案，主打即時互動與代理式AI體驗，並規劃導入更先進製程技術。連網方面，則持續推進Wi-Fi 7、下一代Wi-Fi 8及衛星通訊技術，強化裝置間連結能力。

整體而言，隨著AI應用從雲端延伸至終端裝置，聯發科正逐步從手機晶片供應商，轉型為橫跨資料中心與邊緣運算的AI晶片平台業者，未來成長動能也將更依賴AI相關布局的落地速度。

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全球半導體與邊緣 AI 加速重組，ASIC 設計服務與 AI 軟體方案商擷發科技今（3）日舉辦記者會，揭示「AI × ASIC 雙引擎策略」最新進展，並展示從 AI 模型開發到 ASIC 晶片設計的軟硬整合成果。公司強調，透過整合式商業模式，已協助多項專案跨越 POC 階段，逐步邁向商業化落地，高毛利軟體授權與平台服務營收占比亦可望提升。記者黃仁杰／台北報導

全球半導體與邊緣 AI 加速重組，ASIC 設計服務與 AI 軟體方案商擷發科技今（3）日舉辦記者會，揭示「AI × ASIC 雙引擎策略」最新進展，並展示從 AI 模型開發到 ASIC 晶片設計的軟硬整合成果。公司強調，透過整合式商業模式，已協助多項專案跨越 POC 階段，逐步邁向商業化落地，高毛利軟體授權與平台服務營收占比亦可望提升。

[caption id="attachment_208115" align="aligncenter" width="2560"] 擷發科技今（3）日舉辦記者會，揭示「AI × ASIC 雙引擎策略」最新進展。（圖／記者黃仁杰攝）[/caption]

董事長楊健盟表示，邊緣 AI 發展關鍵不在模型準確率，而在軟體流程與異質硬體間的整合瓶頸。擷發科技建構從 ASIC 設計到邊緣部署的縱向整合鏈，透過 AIVO 與 XEdgAI 平台，將 AI 由單點工具升級為可規模化複製的系統平台，解決專案長期卡在 POC 階段的產業痛點。

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AIVO 以圖像化操作介面主打「一次設計、便捷部署」，支援多任務平行推論，已導入大眾運輸安全場域，並延伸至無人機自主控制應用；XEdgAI 則鎖定跨硬體部署挑戰，支援 Axelera、MediaTek、NVIDIA Jetson 等平台，並與艾訊合作，協助系統整合商加速邊緣 AI 導入。

在晶片設計端，擷發科技推出 Arculus System EDA 工具，透過 ETAL 與 iPROfiler 提升設計效率與效能分析速度，可縮短產品上市時程 6 至 9 個月。

此外，公司近期完成首顆自研 NFC 晶片一次投片成功，初期良率超過 99%，並透過 Multi-Die Integration 架構縮短客製 ASIC 量產時程至 6 個月，鎖定 AIoT、工控與車用市場。

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聯發科日前公布2025年第四季合併、全年營收達，雙創歷史新高，成績亮眼。聯發科總經理暨營運長陳冠州今（6）日於媒體說明會表示，今（2026）年將雙倍投入AI客製化晶片（ASIC），全年營收上看10億美元，在涵蓋訓練與推理、雲端與終端、效能與功耗的系統級整合背景下，聯發科視ASIC為下一階段AI產業競爭的關鍵切入點。記者黃仁杰／台北報導

聯發科日前公布2025年第四季合併、全年營收達，雙創歷史新高，成績亮眼。聯發科總經理暨營運長陳冠州今（6）日於媒體說明會表示，今（2026）年將雙倍投入AI客製化晶片（ASIC），全年營收上看10億美元，在涵蓋訓練與推理、雲端與終端、效能與功耗的系統級整合背景下，聯發科視ASIC為下一階段AI產業競爭的關鍵切入點。

[caption id="attachment_206720" align="aligncenter" width="1477"] 聯發科總經理暨營運長陳冠州表示，今（2026）年將雙倍投入AI客製化晶片（ASIC），全年營收上看10億美元。（圖／記者黃仁杰攝影）[/caption]

AI運算模型訓練與推理的需求差異日益擴大，單一通用晶片已難以同時滿足效能、功耗與成本的最佳化需求。陳冠州指出，在晶片無法再單純依靠微縮製程持續提升效能的情況下，產業逐步轉向以Chiplet、先進封裝與高速互連為核心的系統級設計，讓晶片依照實際應用需求進行模組化與客製化配置。這樣的發展趨勢，也讓客製化ASIC在AI時代重新成為半導體產業的核心價值。

而AI算力需求的快速成長，正在放大半導體產業前景。隨著雲端服務供應商持續加碼AI基礎建設，龐大的資本支出中，有相當比例直接投入先進晶片與系統架構。這類需求不僅追求極致效能，更重視功耗效率、資料傳輸效率與整體系統成本（TCO）。

陳冠州表示，透過針對特定工作負載設計的ASIC，雲端業者能在相同功耗與空間條件下，獲得更高的運算密度與更穩定的效能表現，也能降低長期營運成本，因此將資料中心客製化晶片視為AI時代的重要成長引擎。

AI算力需求使先進製程與先進封裝產能持續緊繃，供需失衡不僅推升成本，也迫使晶片設計公司必須更精準地配置資源。在此環境下，客製化晶片的價值進一步凸顯。

陳冠州指出，在客製化晶片的布局上，聯發科並非只著眼於單一運算核心，而是從整體系統架構出發，涵蓋算力、資料傳輸與記憶體三大關鍵環節。

在算力方面，透過先進製程與2.5D、3.5D等先進封裝技術，提升單位面積的運算效能；在互連方面，長期投入高速傳輸技術，並逐步由電連接走向光通訊，以解決資料無法即時送達運算單元的瓶頸；在記憶體方面，則聚焦高頻寬、低功耗且可依系統需求客製化的記憶體架構，確保整體系統效率。

此外在產能投資方面，陳冠州表示，在與台積電的長期策略合作上，不管是兩奈米或是S14先進製程，聯發科都在首批採用名單內，今年就會有相關的產品推出；互連頻寬技術升級上，未來預計將銅線傳輸轉為3.2T的矽光子引擎，也專注於更低功耗的客製化HBM，整體而言對AI ASIC的年度投入將加倍。

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英特爾（Intel）近期宣布成立中央工程部門（Central Engineering Group, CEG），將公司內部所有工程人才集中至單一部門，並賦予工程師更大的權力。記者孫敬／編譯

英特爾（Intel）近期宣布成立中央工程部門（Central Engineering Group, CEG），將公司內部所有工程人才集中至單一部門，並賦予工程師更大的權力。此部門由7月剛從益華電腦（Cadence Systems）加入英特爾的Srini Iyengar領導。雖然該部門的影響力還不大，但執行長陳立武點出CEG將為英特爾開拓全新的營收版圖，並彌補在AI熱潮中錯失的機會。

延伸閱讀：英特爾第三季財報曝18A製程最新規劃 Panther Lake預計年底上市

[caption id="attachment_195559" align="aligncenter" width="2560"] 陳立武的中央工程部門，讓工程師有更大的發揮空間。（圖／科技島資料照）[/caption]

英特爾整合設計與製造，打造獨家一站式服務

陳立武在第三季財報會議中指出，CEG團隊將推動全新ASIC（應用專屬積體電路）與設計服務業務，專門為外部客戶提供客製化專用晶片。此舉不僅將擴大英特爾x86 IP的應用範圍，更將利用強大的設計實力，提供從通用運算到固定功能運算的多元解決方案。

目前市場現況是，英特爾在AI領域尚未擁有如輝達（NVIDIA）或超微（AMD）般極具競爭力的產品組合，下一款備受矚目的Jaguar Shores AI晶片預計要到2027年才會亮相。

英特爾擁有深厚的矽晶專業知識、x86 IP授權，以及可提供製造服務的內部晶圓代工廠，對於尋求客製化AI晶片的客戶而言，滿足從設計到製造一站式服務。這是目前市場上其他ASIC設計公司，無論是博通（Broadcom）、邁威爾（Marvell）或世芯電子（Alchip）皆無法滿足，因為英特爾擁有晶圓代工的差異化競爭優勢。

降低營運開銷，陳立武加速搶攻ASIC紅利

透過成立CEG部門，英特爾實質上已將橫向工程進行了集中化管理，大幅減少了設計服務與製造、封裝環節之間的溝通與協作開銷。

陳立武在推動客製化晶片商業模式方面擁有豐富的歷史背景，他過去在益華電腦負責IP業務、設計工具、生態系統合作夥伴關係，以及客製化晶片的垂直市場方面的經驗與人脈，加速英特爾在當前ASIC熱潮中實現變現的能力。

這項客製化晶片業務若能精準執行，極有可能成為英特爾的下一個金雞母，使其具備系統級晶圓代工廠的地位，全面掌控供應鏈的每一個環節。然而，在競爭激烈的AI市場中，面對博通等ASIC設計商的持續演進，英特爾能否成功抓住這次機會，將是未來幾年營收成長的關鍵。

資料來源：wccftech

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近期，包括Meta、Amazon、Google在內的多家科技巨頭，正積極投入ASIC（應用專屬積體電路） 客製化晶片研發。這些專為特定任務設計的晶片，意在分散對輝達（NVIDIA）的依賴，並根據自身工作負載追求更高的成本效益與效能。記者孫敬／編譯

近期，包括Meta、Amazon、Google在內的多家科技巨頭，正積極投入ASIC（應用專屬積體電路） 客製化晶片研發。這些專為特定任務設計的晶片，意在分散對輝達（NVIDIA）的依賴，並根據自身工作負載追求更高的成本效益與效能。

延伸閱讀：馬斯克宣布特斯拉推出自研AI晶片「A15」 由台積電、三星共同生產

[caption id="attachment_159047" align="aligncenter" width="2560"] 黃仁勳談ASIC目標，就是競爭對手賣0元，也會選擇輝達產品。（圖／科技島資料照）[/caption]

輝達以6至8個月超速換代，讓客戶放棄研發自己的ASIC

輝達能夠領先群雄的關鍵，在於極具侵略性的AI產品藍圖，該公司以6到8個月為週期，推出新一代的產品，相較於如超微（AMD）等競爭對手通常以年為單位的換代速度，輝達擁有巨大優勢。

憑著這樣的開發動能，讓輝達的硬體能夠不斷滿足客戶不斷演進的需求，削弱了科技巨頭內部開發ASIC的價值。一個很好的例子是輝達推出針對推論（Inference）工作負載的Rubin CPX AI晶片，這款產品的發布出乎市場預料，但卻直接瞄準當前AI運算的新興需求。從Blackwell Ultra到Rubin，兩代產品量產間隔僅八個月。

黃仁勳提算力系統總成本才是關鍵

輝達不僅與英特爾（Intel）和OpenAI等夥伴建立超級夥伴關係（mega partnerships），更透過NVLink Fusion等技術，確保即使是像英特爾和三星（Samsung）所打造的客製化解決方案，也能夠整合到輝達的技術堆疊中。

因此科技巨頭們追求ASIC，暫時不會對輝達造成影響。「我們的目標是，即使競爭對手將晶片價格訂為0元，你依然會購買輝達的系統，因為營運該系統的總成本（包含土地、電力與基礎設施，這些費用已經價值150億美元）依然比購買他們的晶片來得更具成本效益。」輝達執行長黃仁勳回應。

雖然未來仍需關注Amazon Trainium、Google TPU和Meta MTIA等客製化晶片的表現，因為AI領域的競爭是十分重要的。

資料來源：wccftech

這篇文章 以速度築高牆！輝達靠「快速迭代」防堵客製化ASIC 確保AI生態系領導地位 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

在過往還沒有ASIC的日子，CPU（中央處理器）或GPU（繪圖處理器）就像一把功能多樣的「瑞士刀」，什麼都能做，但不一定專精，但ASIC則像專為某項任務打造的「專業工具」。記者孫敬／台北報導

2023年，輝達（NVIDIA）推出AI專用特殊應用積體電路（ASIC, Application-Specific Integrated Circuit）晶片（如H100），強化並帶動OpenAI、AWS擴大語言模型運算效能，客製化晶片需求提升同時，亦成為企業數位轉型的核心競爭力，隨著這股浪潮吹向台灣、韓國、中國等地發展ASIC設計與製造，預示著全球半導體版圖將迎來新一輪的結構重組。

延伸閱讀：【科技小辭典】AI時代的光速引擎 矽光子原理、優勢與技術挑戰

[caption id="attachment_74339" align="aligncenter" width="1200"] ASIC的發展背後印證出AI高速發展的趨勢。（圖／科技島圖庫）[/caption]

ASIC嶄露鋒芒：客製化晶片引領新一波數位轉型

在過往還沒有ASIC的日子，CPU（中央處理器）或GPU（繪圖處理器）就像一把功能多樣的「瑞士刀」，什麼都能做，但不一定專精，但ASIC則像專為某項任務打造的「專業工具」，例如：專為開瓶設計的開瓶器。雖然功能單一，但效率和專精度遠超過CPU跟GPU。

ASIC是針對特定目的設計的客製化晶片，相較於通用型晶片，在運算效能與功耗方面展現出更高的效率，現廣泛投入在人工智慧（AI）高效運算、5G/6G通訊、汽車電子、物聯網（IoT）與資料中心等領域，依據客製化程度，可分為全客製化和半客製化，不論是哪種，都與通用型晶片或彈性較高的可程式化邏輯閘陣列（FPGA） 有所區隔。

由於其最佳化設計，ASIC能在特定應用中提供無法被通用晶片取代的運算效益與成本優勢，因此受到眾多科技巨擘與新創企業的青睞。近年來，AI用ASIC（如Google的TPU）、車用感測與自駕控制器、加密貨幣挖礦晶片等正迅速成為產業發展的主流。

[caption id="attachment_183105" align="aligncenter" width="2816"] ASIC未來有望取代CPU、GPU。（圖／AI生成）[/caption]

解密ASIC：專屬設計創造極致效能

端看ASIC產業發展，主要依賴專業設計與量產分工，核心收費結構涵蓋「一次性非經常性工程費」（NRE, Non-Recurring Engineering），可以把它想像成晶片設計的「開模費」或「研發成本」，這筆費用只需要支付一次，涵蓋了從概念到設計完成的所有初期投入。此外，後續量產時還會按晶片銷量或製造良率收取抽成。

通常，設計服務公司（Design House） 專注於需求分析、架構設計、暫存器傳輸層級（RTL）開發與驗證，完成設計後會將設計檔（稱為「流片」或Tape-out）交由專業晶圓代工廠如台積電、聯電負責量產，這種「設計+製造」分工模式，提升了專案彈性與生產效率。

國際積體電路（IC）大廠如博通（Broadcom）和邁威爾（Marvell），則透過強大的矽智財（IP）庫及設計服務，創造出IP授權費與NRE雙重營收來源，台灣亦發展出具備專案管理靈活、設計成本優化特色的服務模式，這使得許多國際客戶，特別是新創企業或預算有限但有特殊晶片需求的公司，能以更合理的成本實現他們的客製化晶片夢想。技術演進使IC設計服務也逐步導入模組化IP授權、軟硬體平台化與長期維護等新的獲利模式，進一步構築更具韌性的商業基礎。

ASIC產業鏈解構：設計服務與晶圓代工的協作生態

台灣憑藉完整的半導體產業鏈，從IC設計、晶圓製造到封裝測試，已成為全球最重要的專用晶片生產樞紐。指標性品牌如世芯-KY、創意（Alchip）、智原（Faraday） 等IC設計服務公司，以及聯發科、神盾集團/芯鼎等IC設計公司，在AI加速器、雲端運算、資料中心、自駕車與高頻通訊等領域，與國際知名企業如亞馬遜網路服務（AWS）、Google、輝達等保持深度合作。

• 世芯-KY：近年積極參與AWS的AI加速器專案，並布局先進的N5A車用ASIC製程，營收動能強勁。
• 創意：長期深耕高效能AI ASIC訓練與推論晶片，是全球領先ASIC設計服務廠商之一，與美系AI大廠合作緊密。
• 智原：結合IP授權與客製化IC設計服務，強化其在車用AI與物聯網方案的優勢。
• 聯發科：已切入AI與雲端ASIC領域，預期其相關業務將在2025年後大幅成長。

至於護國神山台積電的角色，其領先全球的3奈米、5奈米等先進製程製造能力，以及CoWoS等先進封裝服務，可支援本土設計服務公司完成先進晶片的量產。

台灣ASIC實力：完整產業鏈鑄就全球領先地位

許多人不知道的是，台灣在全球ASIC產業鏈中扮演著舉足輕重的角色，優勢主要體於：

• 完整產業鏈整合：台灣擁有從IC設計、先進晶圓製造到封裝測試的一條龍完整半導體生態系統。高度垂直整合使企業能快速從設計到量產無縫接軌，顯著壓縮產品上市時程與開發風險。
• 國際合作緊密：台系設計服務公司與台積電等晶圓代工廠的協同作業效率，使其成為國際雲端服務供應商（CSP）和AI巨頭的首要合作夥伴。這種「設計+代工」策略，讓台灣在面對客製化需求時，具備快速響應的能力與彈性。
• 技術創新能力：台灣持續推動先進製程（如3奈米、5奈米）的研發與量產，同時積極導入EDA工具雲端化、AI輔助設計以及IP模組化等創新技術。這不僅協助國際客戶快速實現最新的AI與車用解決方案，也為產業注入新的成長動能。

展望2025：ASIC的黃金機遇與挑戰並存

ASIC產業在未來幾年將持續快速發展，預期2024至2030年的年複合成長率（CAGR）可達到38%。這種爆發性成長主要源自：

• 先進製程驅動效能革新：AI訓練、推論晶片、邊緣AI、以及資料中心對高效能ASIC的需求持續成長。2025年隨著台積電CoWoS先進封裝產能的擴增，加速ASIC晶片導入先進製程，進一步提升效能並縮短製造時程，更強大、更智慧的AI應用，從智慧手機、無人駕駛到智慧醫療，都將因ASIC的進化而加速實現。
• 服務商業模式創新：模組化IP授權、設計-代工一體化平台以及AI設計自動化工具的普及，正有效降低ASIC開發門檻，為台灣企業爭取新客戶提供助力。
• ESG永續設計強化：全球對氣候變遷與永續發展的關注，促使ASIC產業也積極投入低功耗設計、環保材料應用與碳足跡管理。台灣業者正透過製程與設計的優化，達成節能減碳目標，此舉不僅符合法規要求，也成為吸引國際訂單、提升企業競爭力的新驅動力。
• 全球供應鏈重組帶來的機遇：美國CHIPS法案、中國IC自主化、歐盟半導體策略等政策，促使各國加速本土IC產業鏈的建設，這為台灣ASIC設計服務業者提供了擴展市場與技術合作的新機會。同時，市場預期2025年ASIC出貨將進入成長快車道，滲透率有望顯著提升，將成為繼AI伺服器之後的重要市場題材。

然而，ASIC產業仍面臨多重挑戰：高昂的設計成本、漫長的研發週期、核心IP掌握的困難度、以及全球半導體人才的短缺，地緣政治（如美中科技戰）也可能導致供應鏈的不確定性與技術壁壘。面對這些挑戰，除了產業的持續投入，學術界的人才培育與政府的政策支持（例如研發補助、人才引進計畫），將是確保台灣ASIC產業永續發展與鞏固全球競爭優勢的關鍵。

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本集節目主要探討NVIDIA在AI推論市場的競爭力與獨特優勢，主持人曾對此抱持疑問，但NVIDIA CEO黃仁勳在GTC大會上透過展示新軟體與硬體，明確指出其關鍵在於「彈性」。節目深入分析AI推論面臨的挑戰，如延遲與吞吐量的取捨、預填充與解碼的資源差異，並介紹NVIDIA如何透過Dynamo軟體優化及Blackwell等硬體提升效能來應對，強調GPU的可編程性使其能靈活適應多變的AI工作負載，這是ASIC難以取代的。本集節目主要探討NVIDIA在AI推論市場的競爭力與獨特優勢，主持人曾對此抱持疑問，但NVIDIA CEO黃仁勳在GTC大會上透過展示新軟體與硬體，明確指出其關鍵在於「彈性」。節目深入分析AI推論面臨的挑戰，如延遲與吞吐量的取捨、預填充與解碼的資源差異，並介紹NVIDIA如何透過Dynamo軟體優化及Blackwell等硬體提升效能來應對，強調GPU的可編程性使其能靈活適應多變的AI工作負載，這是ASIC難以取代的。

主持人認為黃仁勳解決了他長久以來對 NVIDIA 的一個憂慮和疑問：NVIDIA 在 AI 推論市場的競爭力究竟有多強？並解釋 AI 算力需求分為訓練和推論兩部分：

• AI 訓練方面，NVIDIA 基本是獨佔市場，因為訓練常需要將大量 GPU 連接在一起形成一個大型 GPU，而 NVIDIA 在 GPU 間的通訊（networking）做得非常好，例如 NVLink 和 Infiniband/Ethernet 方案
  
• AI 推論時，通常不需要將所有 GPU 連在一起，而且，推論的運算相對訓練單純許多，因為模型固定，只需進行 "forward pass" 而不需要 "backward pass

本集節目亮點整理：

1. 探討NVIDIA在AI推論的競爭力：
   分析NVIDIA相較ASIC的優劣勢。
2. 核心優勢：GPU的彈性應變
   黃仁勳提出「彈性」是解決方案
   
3. 軟體方案：Dynamo優化推論流程
   介紹動態批次處理等功能
   
4. 硬體強化：Blackwell提升推論效能
   強調FP4算力與記憶體升級
5. 推論工作多變：需彈性適應
   說明AI應用場景多樣化對硬體彈性的需求

這篇文章 科技浪｜ 終於看到NVIDIA在推論市場的最大優勢！特斯拉面臨恐怖攻擊中 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

近來ChatGPT人工智慧聊天機器人話題不斷，AI人工智慧背後隱含的意義是對於資料儲存、資料傳輸、以及高速訊號的龐大需求商機，都跟NAND儲存與高速資料傳輸技術習習相關。有鑑於此，NAND控制晶片暨儲存方案供應商群聯電子14日推出全球首創且唯一的NAND控制晶片暨儲存模組研發資源共享與ASIC設計服務平台 (IMAGIN+ Platform)，助力客戶打造各種新興應用所需的ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) 晶片與NAND儲存加值方案。

記者/林育如

近來ChatGPT人工智慧聊天機器人話題不斷，AI人工智慧背後隱含的意義是對於資料儲存、資料傳輸、以及高速訊號的龐大需求商機，都跟NAND儲存與高速資料傳輸技術習習相關。有鑑於此，NAND控制晶片暨儲存方案供應商群聯電子推出全球首創且唯一的NAND控制晶片暨儲存模組研發資源共享與ASIC設計服務平台 (IMAGIN+ Platform)，助力客戶打造各種新興應用所需的ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) 晶片與NAND儲存加值方案。

群聯電子指出，AI人工智慧所衍生的各種新興服務與運算，都跟NAND儲存與高速資料傳輸技術習習相關。群聯提供客戶各種加值的客製化服務，依據客戶的應用場景、軟硬體功能需求、安全加密、或是資料讀寫模式等，提供最適合的NAND儲存方案。

研華嵌入式物聯網平台事業群總經理張家豪表示，研華跟群聯的合作已超過15年，當中包含共同協力提供加值的客製化工控NAND儲存方案。這次群聯推出的研發資源共享與設計服務平台 (IMAGIN+ Platform)，透過先進NAND控制晶片技術與設計服務能力，整合研華在軟硬體平台的經驗，更將共同提供Edge-to-Cloud的完整軟硬體加值解決方案，與客戶共創萬物智聯的大未來。

群聯執行長潘健成指出，客製化加值服務是群聯長期以來的競爭優勢，群聯不僅能協助NAND儲存相關應用的客戶提供最適化的加值儲存方案，更能透過群聯在ASIC自主研發的能力與經驗，協助其他非NAND應用領域的客戶進行SoC的整合開發，提供包含IP整合、前段/後段設計、封裝、測試、系統驗證等一站式的完整服務。

這篇文章 群聯推全球首創且唯一NAND控制晶片 攜手研華開發ASIC設計服務平台 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。