AI 晶片時代來臨！如何乘上 AI 晶片浪潮？關鍵技術、應用場景帶你一次看

當我們提到 AI 革命，腦海中很可能浮現穿著黑色皮衣的黃仁勳，以及如今市值超過 3 兆美元的輝達（ NVIDIA ）。而在這波 AI 革命的背後支撐起一切的，正是 AI 晶片。本篇將會介紹什麼是 AI 晶片、全球領先的相關公司有哪些、如何成為 AI 晶片人才，以及提供相關的工作機會！

AI 晶片的基本原理與特點

AI 晶片是一種專門為了加速人工智慧相關運算而設計的半導體晶片。與傳統處理器（如 CPU）相比，AI 晶片具備更強的並行運算能力、低功耗與高速處理特性。

傳統的 CPU 雖能勝任一般計算任務，但主要依賴於順序處理，在 AI 運算中效率較低；而 AI 晶片則能夠同時執行大量的平行計算，並透過降低運算精度來減少功耗，使其在 AI 訓練與推理任務中表現出色。

AI 晶片包含幾種主要架構，每種技術都針對不同類型的 AI 工作負載進行優化。以下是最常見的 AI 晶片類型：

• 圖形處理單元（GPU）：GPU 最初設計用於圖形運算，但憑藉強大的並行處理能力，現已成為 AI 訓練與推理的核心工具。以 NVIDIA 的 V100 和 A100 系列 GPU 為代表， 作為 AI 計算的標準，特別適用於訓練大規模的 AI 模型，常應用於深度學習和自動駕駛。然而，儘管性能強大，但 GPU 耗能較高，某些特定任務效率仍不如專用晶片。
• 神經處理單元（NPU）： NPU 是專為深度學習和神經網絡設計的晶片，特別是在影像識別和自然語言處理等 AI 任務中，其優化處理大量數據的表現突出。NPU 主要用於加速 AI 推理，如大幅提升 ChatGPT 的處理效率，但其靈活性不如 FPGA。
• 現場可程式化邏輯閘陣列（FPGA）：FPGA 是一種靈活且可重編程的晶片，允許根據需求調整硬體配置。FPGA 適合不斷變化的應用場景，從簡單邏輯運算到複雜操作均能執行，常見於電信、汽車和航空航天等需要即時處理的領域。儘管靈活性高，但開發難度較大且價格昂貴。
• 專用集成電路（ASIC）： ASIC 是為特定應用設計的晶片，針對特定任務進行硬體優化，具備高效能與低功耗的優勢。Google 的 TPU 便是典型例子，用於加速深度學習中的矩陣運算。ASIC 雖在大規模生產中能降低成本並提升性能，但應用範圍有限，僅適合穩定且大規模的應用。

AI 晶片的四大應用場景

AI 晶片的應用已經深入多個領域，從日常生活到尖端技術，全面推動著產業變革。以下是四個常見的應用場景：

1. 自動駕駛：AI 晶片能夠即時處理車輛感測器所收集的大量數據，使自動駕駛車輛做出快速反應，如判斷紅綠燈、辨識行人和車輛的位置，確保行駛安全並提升駕駛體驗。
2. 邊緣運算：透過 AI 晶片，邊緣運算可以在本地設備上即時處理數據，減少延遲並提升能源效率。這對於物聯網設備和本地 AI 應用特別重要，例如智慧城市中的監控系統。
3. 大規模語言模型：AI 晶片能加速機器學習和深度學習演算法的運行，並促進訓練、開發大規模語言模型（如生成式 AI 和 ChatGPT）。其並行運算能力大幅提升了神經網路的訓練速度和推理效率。
4. 機器人：AI 晶片使機器人能在日常環境中實現即時決策，不管是在安全監控、製造業自動化，還是醫療手術輔助。。藉由機器學習和電腦視覺技術，使機器人能夠迅速適應環境變化，並完成更複雜的任務。

主要 AI 晶片公司的介紹與比較

在 AI 晶片的激烈競爭中，幾家主要公司扮演著不同的領導角色，這裡介紹三家主要在市場上的玩家：

NVIDIA
NVIDIA 在 AI 晶片市場中持續領先，最新的 Blackwell 架構和 GB200 晶片大幅提升運算效能，相較前代 H100 提升了五倍，彰顯出 NVIDIA 在技術創新上的實力。

NVIDIA 的優勢不僅在於硬體，其 CUDA 生態系統和新推出的 NIM 軟體簡化了 AI 模型部署，即使是舊版 GPU 也能提升效率。NVIDIA 正從晶片供應商轉型為平台供應商，允許其他公司在其平台上開發軟體，擴展其市場影響力。

目前，Blackwell 已獲亞馬遜、谷歌等科技巨頭支持，進一步鞏固了 NVIDIA 在 AI 運算領域的領導地位，展現其在硬體創新與軟體整合上的無可替代性。

AMD
AMD 近年來積極進軍 AI 晶片市場，推出了高效能的 MI300X 晶片，並在硬體設計上接近 NVIDIA 的水準。雖然 AMD 的軟體平台 ROCm 尚未如 NVIDIA CUDA 成熟。但 AMD AI 晶片更物有所值，正在逐步增強市場的競爭力。

另外，AMD 在 FPGA 領域也有顯著進展，尤其在邊緣運算和自動化應用方面。隨著無人機、機器人和自動駕駛等自動化技術的興起，FPGA 有望成為 AMD 未來的成長亮點。

Intel
Intel 在 FPGA和 CPU 領域擁有長期領導地位，並逐步將這些技術應用於開發 AI 晶片。除了 專注於大規模語言模型訓練的 Gaudi 3 外，Intel 還計劃推出下一代 AI 晶片 Falcon Shores ，將採用台積電的 3 奈米製程和 CoWoS 先進封裝技術，進一步提升效能，對抗 NVIDIA 的市場壟斷。

Intel 透過整合高效能運算與前沿製程技術，可窺見其在 AI 晶片市場中具有強大的競爭潛力。

產業鏈分析：從設計到封測的全貌

AI 晶片的誕生是一個複雜的過程，從設計、製造到封測，每一個步驟都環環相扣。

晶片設計 

AI 晶片設計由像 NVIDIA、AMD 和 Intel 等公司主導，這些企業負責開發和設計 AI 晶片的架構和核心技術。它們結合自家專業技術，利用 ARM 和 Synopsys 提供的設計工具與處理器架構，研發出高效能、低功耗的 AI 晶片，推動產業技術向前發展。

代工與製造
接著，這些設計會交由代工廠進行製造，而台積電（TSMC）無疑是全球最先進的晶片代工廠之一。台積電的 4N 和 3nm 製程技術，能大幅降低 AI 晶片的功耗，同時提升性能，使得 NVIDIA、Apple 等企業的 AI 晶片在市場中保持領先地位。台積電的製程技術是確保這些晶片具備高效能的關鍵。

封測與封裝
最後，封裝與測試（封測）是決定晶片穩定性與耐用性的必要步驟。台積電、日月光等公司負責將製造好的晶片封裝，保護其免受外部環境影響，並提升其長期穩定性。隨著 AI 晶片需求的增長，封測公司的角色也愈發重要，確保每一顆晶片都能穩定運行。

如果你想進入 AI 晶片產業，一個好的起點是從 AI 硬體工程師開始。這個職位不僅能推動 AI 技術進步，還能讓你掌握核心的硬體設計與應用技能，為未來的職涯奠定基礎。

AI 晶片硬體工程師的角色與發展

AI 硬體工程師的工作內容
AI 硬體工程師的主要職責是設計、測試和優化專為 AI 應用的硬體架構和加速器。他們專注於開發能高效處理 AI 工作負載的半導體設備，包括數位與類比電路的設計、模擬晶片的運行環境，以及提供支持 AI 模型的運行的高效能的計算平台。

另外，AI 硬體工程師負責對硬體進行性能評估和優化，確保晶片在處理大量數據和運行 AI 演算法時能夠保持高效穩定。他們也會與軟體工程師合作，整合 AI 演算法與硬體架構，實現軟硬體的無縫協作，確保 AI 系統在各種硬體上運行順暢。

AI 硬體工程師薪水

在台灣，初階 AI 工程師的年薪約為 70 萬至 100 萬新台幣，隨著資歷累積，年薪可突破 140 萬新台幣以上。

在國外，特別是美國，頂尖科技公司如 NVIDIA 為硬體工程師的年薪可高達 25 萬美元（800 萬台幣），可看出此職位在全球市場中的競爭力。

如何成為 AI 晶片硬體工程師

要成為一名 AI 硬體工程師，學歷、軟硬能力和經驗都很重要。它結合了電機工程、計算機科學和人工智慧的知識，是一個高度專業化的領域。

學歷與經歷

大多數 AI 硬體工程師需具備電子工程、電腦科學或電機工程相關領域的學士學位，進階職位可能要求碩士或博士學位。這些學科提供了數位電路設計、計算機架構和硬體系統的基礎。

軟硬技能

要在 AI 硬體領域脫穎而出，需要具備以下硬實力：

1. 數位與類比電路設計：熟悉數位邏輯電路和類比訊號設計，並能熟練使用硬體描述語言（如 Verilog 和 VHDL）。
2. 程式設計能力：精通 C++ 和 Python 等語言，用於開發硬體交互程式與數據分析。
3. FPGA、ASIC 開發：掌握 FPGA 和 ASIC 的開發技術，用於設計與測試專用硬體加速器。
4. 機器學習基礎：理解 AI 和機器學習模型的工作原理，並能優化硬體以提升 AI 訓練和推理的效能。
5. 散熱管理與功耗優化：具備設計高效能、低功耗硬體系統的能力。

另外，軟技能也同樣重要，例如：

1. 問題解決能力：能應對技術挑戰，提出創新解決方案，特別是硬體開發中的性能瓶頸與資源限制問題。
2. 跨團隊協作：AI 硬體工程師需要與軟體工程師、數據科學家密切合作，確保硬體設計能支持 AI 模型的運行。
3. 持續學習：對快速變化的技術保持好奇心，並能迅速掌握新興工具與方法。

隨著 AI 晶片市場的快速增長，AI 硬體工程師面臨的挑戰和機會將持續增加。掌握必要的知識與技能，並持續進修，將幫助工程師在這個高速發展的領域脫穎而出。

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