2024年全球经济缓慢复苏，但风潮将驱动全球信息系统产品成长。随着2025年 PC软硬整合更完备，将成为推动产业复苏的关键动力；服务器受惠于生成式AI大型语言模型、企业内部模型微调等因素导致需求持续上升，成为2024年服务器市场的主要驱动力。
AI强大的运算能力正在重塑科技产业，从2022年底OpenAI开发ChatGPT开始，到2024年2月推出可根据单次指令生成60秒短片的文字转影像AI Sora，展现AI超强的运算、学习能力与进化速度。OpenAI还抢在I/O开发者大会登场前，推出性能更高、效能更佳的AI技术模式GPT-4o，可以进行逼真的语音对话，理解、对话能力堪比超级Siri，能处理50种语言，执行速度比GPT-4 Turbo快两倍，但成本只要GPT-4 Turbo的50%，而背后支持GPT-4o技术的是英伟达(Nvidia)的图形处理器（GPU）。


 
图一 : AI技术模式GPT-4o可以灵活快速根据使用者要求，以不同语气、声调说同一段故事。(source：OpenAI)

科技龙头业者挥动AI大旗 加速产业变革
2023年Google Cloud推出生成式AI聊天机器人Gemini后，又在今年5月14日登场的I/O开发者大会(Google I/O 2024)上公布第六代AI芯片TPU(Trillium)。与第五代相比，Trillium芯片的计算性能提升了4.7倍，有助加速Google Cloud平台的执行效率，也是迄今Google推出的「最节能」AI芯片。Google同时推出性能更强大的AI模型Gemini 1.5 Pro与轻量模型Gemini 1.5 Flash。两大指针性公司推出的AI模型迭代速度变短，从中不难看出AI「长智能」的速度有多么惊人。

Gemini拥有多项功能，如实时语音对话功能Gemini Live，Project Astra功能更具备强大的视觉分析能力，用户只要打开手机镜头与Gemini对话，Gemini就能辨别事物、声音，甚至做出生动描述；影片制作功能「Veo」只要输入指令便能生成长达1分钟的高画质AI影片。

 
图二 : Google执行长Sundar Pichai在I/O开发者大会中发布性能更强大的AI模型Gemini 1.5 Pro。（source：Google）

生成式AI让大家见证到，AI真的已经走进你我的生活，不再是只闻楼梯响，而AI带来的变革正在快速改变全球产业与供应链。美国「科技七巨头」已经在各自的领域中催生或导入AI，英伟达(NVIDIA)、苹果（Apple）、谷歌(Google)母公司Alphabet、微软(Microsoft)、亚马逊（Amazon）、Meta及特斯拉(Tesla)都是AI造浪者，其他如美超威(Super Micro)、超威(AMD)、英特尔(Intel)都有不能输的压力。这些公司彼此间既合作又竞合，比方AI云端运算四大龙头Amazon、Google、Meta与Microsoft都是辉达GPU的最大买家，但是四巨头也都在制造自家芯片，或者积极与辉达以外的其他新创业者合作。

英伟达堪称AI芯片市场的龙头，拥有近90%的市占率，几乎垄断AI运算资源。2023年英伟达发表的H100是功能强大的GPU，属于数据中心级AI加速芯片。生成式AI主要利用大量已存在数据，让AI接受各种训练，如学习翻译、归纳总结及合成图像等，过程中需消耗大量的运算能力，而英伟达H100在训练大型语言模型（LLM）方面，甚至比前一代A100快上四倍，回复使用者提示则快上三十倍之多。
英伟达执行长黄仁勋今年3月在辉达GTC技术大会上展示了具备生成式AI功能的人形机器人，同时发布新一代AI芯片Blackwell B200 GPU。据了解，OpenAI、Amazon、Google、Meta、Microsoft、甲骨文（Oracle）、Tesla等业者都将采用Blackwell架构芯片。黄仁勋说，更聪明、反应更快的人形机器人时代即将到来。隔天，除了台股的「机器人概念股」应声大涨，与AI相关的产业链也同样因为这个未来趋势而受惠。事实上，除了辉达，特斯拉、新创公司Figure、Sanctuary AI等也都积极投入通用人形机器人领域。看来，距离AI/机器人成为人类亲友、同事、伴侣、孩子、宠物、照顾者的那天真的不远了。

 
图三 : GX B200配备8个Nvidia Blackwell GPU，与前几代相比，训练效能达3倍、推论效能达15倍。(Source：Nvidia)

AI机器人控制系统多已融入大型语言模型（LLM）、大型行为模型（LBM）等GanAI技术。为模仿人类行为，AI人形机器人需要透过感知、分析与运动控制方面的半导体助拳，相关业者如恩智浦(NXP Semiconductors)、英飞凌(Infineon Technologies)；人形机器人在自动化方面的应用则需要透过计算机辅助设计软件协助，相关业者如Altair、Ansys，当然还需要人形机器人制造商共襄盛举，如机器人与数控工具机自动化服务公司发那科(FANUC Corporation)、半导体测试设备供货商泰瑞达(Teradyne)，以及驱动技术、工业自动化和机器人制造商安川电机(YASKAWA)。
在竞争激烈的AI芯片市场中，一哥英伟达也不是没有对手，AMD近年来就积极打造AI硬件生态系统，推出旗舰 AI芯片MI300X，同时积极扩展产品功能与生态系统，希望提供更多工具及支持来吸引使用者。

跟着科技巨头向前冲 AI供应链前景看俏
AI的灵魂是芯片，AI芯片专为AI算法而设计，可执行现场可编程门阵列 (FPGA)、绘图处理器(GPU)与特殊应用集成电路（ASIC）加速器上的机器学习工作，处理更多变量与细部运算，加上处理的数据量庞大，远非传统芯片可比。在管理大量繁复数据密集型运算的工作上，AI芯片扮演吃重角色，举凡高阶图像处理、服务器、汽车和手机领域都需要使用AI芯片。如此可见AI霸主辉达的重要性。
由于ChatGPT引爆生成式AI商机，带动相关软硬件需求，加上英伟达出货、获利与市值全面暴冲，与之相关的供应链同步受惠，如AI原料厂、零组件厂、组装代工厂、品牌厂、软件服务厂等。AI供应链的上游与中游包含关键零组件硬件厂，居于AI供应链重要地位的硬设备则是服务器，举凡AI算法的执行速度、精准度及系统稳定性等都需要靠服务器运筹帷幄，下游主要是软件服务厂。
在科技巨头造浪下，台厂AI供应链也站在浪头上起舞，尤其是台积电。台积电在整个晶圆代工市场的市占率逾50%，AI先进芯片应用的市占率更逾90%，带动AI供应链蓬勃发展。AMD MI300A产品的中央处理器（CPU）及绘图处理器（GPU）小芯片都是采用台积电5nm制程，IO小芯片则采用台积电6nm制程，并透过台积电全新系统整合芯片封装（SoIC）、CoWoS等先进封装进行整合。英伟达达也是台积电的大客户之一，除了旗下的H200、GH200芯片供不应求，预计年底前将推出采用台积电3nm制程的B100、GB200等新产品。

 
图四 : 台积电在整个晶圆代工市场的市占率逾50%，AI先进芯片应用的市占率更逾90%。(source:TSMC)

由于Amazon、Meta、Google、Microsoft等四大云端服务商（CSP）积极朝AI靠拢，并转而采用特殊应用IC（ASIC）开发AI芯片，带动IP厂业绩，台厂世芯-KY、创意、M31等将同步受惠。随着CSP四大云端服务供货商砸重金建置AI服务器，预估今、明两年的资本支出总额将达3,700亿美元，受惠台厂如纬颖、广达、纬创等预估业绩旺到2025年。
另一方面，随着AI服务器、传统服务器新平台以及400G/800G交换器的需求攀升，高阶铜箔基板(CCL/高多层板HDI)台厂供应链也将因此受惠。高盛证券推估，全球高阶铜箔基板2023-2025年的年复合成长率(CAGR)约达27%，尤其极低损耗（Very Low Loss）以上高阶产品更是供不应求。
未来，在英伟达跟美超微的带动下，台厂PCB供应链可望受惠，包含健鼎、金像电、台光电等业者。其中，台光电是全球最大无卤素基板供货商及手持式装置HDI/类载板用基材龙头厂，也是辉达AI服务器的CCL供货商，更是目前台厂中唯一的高阶CCL材料供货商，搭上AI列车，未来营收值得期待。
随着英伟达、Google、思科（Cisco）先后推出800G产品，数据中心的耗电问题也浮出台面，而关键技术共同封装光组件（CPO）成为解决能耗问题的救星。未来，网通设备厂商(如智邦)，光通讯中上游代工业者(如华星光、上铨等)将因此而同步受惠。当然，由于AI芯片极高、功耗大，散热规格也必须同步提升，带动高阶均热片需求，预期奇鋐、双鸿、健策、建准与高力等散热大厂将同步受惠。

AI大趋势带来的机会与挑战
资策会产业情报研究所（MIC）4月发布资通讯产业预测，预估2024年全球经济缓慢复苏，但AI风潮将驱动全球信息系统产品成长，全球笔电、桌机出货分别达1.76亿台、6,977万台，分别成长4.4%、2.7%，随着2025年AI PC软硬整合更完备，将成为推动产业复苏的关键动力。
AI服务器受惠于生成式AI大型语言模型、企业内部模型微调等因素导致需求持续上升，成为2024年服务器市场的主要驱动力，预估2024年全球出货将达1,349万台，成长约5.1%。
至于半导体产业，由于2024年全球半导体市场库存调整已近尾声，终端应用产品出货恢复正成长，加上车用、HPC与AIoT等长期需求支持，预估2024年全球半导体市场规模将恢复正成长。MIC特别看好三大发展趋势：智慧城市导入AI带动设备商机、电信商运用AI转型与突破，以及AI虚拟人(Virtual Human)的应用发展。
此外，先进封装在台厂AI芯片开发上扮演关键角色，可提升功能整合能力或运算效能。针对AIoT芯片开发，MIC认为，如果台厂希望规模化成本控制，必须重视以通用规格芯片弹性搭配满足客制化规格，比方运用先进封装整合不同功能小芯片，形成更轻巧便携的单一芯片封装，或者利用先进封装技术协助AIoT芯片透过小芯片堆栈。其中，内存容量与带宽有助提升运算效能，除了透过CoWoS封装结合HBM与先进制程运算芯片，也有业者发展出客制化DRAM与成熟制程Edge AI芯片堆栈技术，可应用于较低成本的AI解决方案。
MIC指出，面对下世代高阶运算芯片，晶体管组件的垂直堆栈或背面电轨的内联机结构都需要精度达10nm等级的芯片3D堆栈技术支持，这部份会是先进封装发展的重要机会与挑战。

打开「潘多拉盒子」后
AI与数字科技带来的变革是全面性的，商业价值难以估算，但也带来了资安隐忧。MIC提醒，第一类隐忧是以AI系统作为攻击目标，如数据处理阶段的数据污染、模型部属后攻击、模型遭窃导致对抗性攻击、提示注入导致数据外泄以及AI蠕虫等威胁，零信任机制将面临极大的挑战；第二类是黑客利用AI进行网络攻击，如DeepFake、识别系统漏洞、网络钓鱼邮件等。虽然生成式AI发展潜力无穷，在建立生成式AI系统上仍有许多难题待克服，如建立可信任AI机制、对应新旧软件的工程挑战、遵循全球AI监管治理政策等。
除了资安问题，Meta执行长祖克伯（Mark Zuckerberg）与特斯拉执行长马斯克(Elon Musk)不约而同指出，由于生成式AI兴起，Microsoft、Google及Meta等科技公司在发展AI的过程中大量利用水冷技术冷却数据中心热度，恐怕引发缺水、缺电危机；美国证券交易委员会(SEC)主席Gary Gensler甚至指出，AI具有颠覆现存投资方式的潜力，却也可能带来系统性风险，甚至引爆金融危机！
希腊神话中，潘多拉打开魔盒后释放出贪婪、虚伪、痛苦等邪恶根源，使原本宁静的世界开始动荡不安，人类打开AI这只「潘多拉盒子」后，是单纯地迎来惊喜与美好，还是伴随着其他惊吓与变量(如诈骗或犯罪)，让我们继续看下去。