生成式AI（人工智慧）是在深度學習基礎上，結合語音辨識、自然語言生成技術發展而成的，因為需要大量的運算，科技業周遭相關製造需要一些改變和提升，提供台灣的另一次機會。
因為除了智慧城市、電動自駕車和智慧工廠需要AI的應用，未來AI應用會擴及到電腦和智慧型手機，AI級的晶片將會出現很多的需求。
GPU晶片是生成式AI的得力助手
這次ChatGPT的技術突破，美國輝達公司GPU處理器扮演很重要的角色。如何界定過去大家所熟悉的CPU和GPU處理器的地位？CPU是採序列式運算，GPU則採平行式運算。
愛普科技技術開發處處長接受EETimes雜誌訪問時解釋，CPU就像猴子一樣聰明，可以接受和處理複雜的運算指令，GPU雖然不如CPU的聰明能力，但像螞蟻，GPU有1000個核心，可以同時大量重複地做大量的工作，而且是快速的完成，如果換成CPU來處理同樣大量和瑣碎的工作，就需要花更多的時間才能完成處理，所以，GPU是AI需處理大量進出資料時的得力助手。
AI應用快速商轉 800Ｇ網通晶片將是主流
數據進出量到底有多少？根據IDC的估算，2022年全球的數據總量是97 zettabytes （1ZB約等於1兆GB，稱澤它位元組），2025年將會到180 zettabytes，這是資訊計量單位，電子時報估算台灣的數據量佔比僅約1%。
這麼大的數據量儲存和流動，需要的是雲端設備和網路的快速暢通，只有順暢的網通環境才能促成AI應用的商轉成功。目前網通設備的交換器傳輸已經提升至400G，預估2023年400G滲透率從去年7%提升至16%，400G是博通（Broadcom）所主導的網通晶片，應對AI應用，博通估計2023年相關AI的收入貢獻從去年2億美元提升至8億美元，網通相關的產品佔整體營收，將從2%提升至7%，網通相關成長態勢明確。
但根據相關產業訊息了解，達到AI等級的傳輸速度將會需要提升到800G，目前，輝達也正著手進行中，自己成立光纖部門，增加投資美國Ayar Labs網通晶片公司，自行設計網通晶片，推出使用CPO（Co-packaged Optics 共同封裝光學元件）封裝的晶片版本。
這個技術可以減少訊號傳輸的媒介，例如連接器、PCB、IC載板等，是將矽光晶片、交換器晶片、RF晶片和光纖元件等用CoWoS封裝製程共同封裝，這個技術不同於以往的光收發模組，是可以提升交換器的效率、降低能耗和低延遲，輝達將以此製造Quantum 3 Switch。
台灣ICT產業仍是AI最大受惠者
全球自2022年下半年開始，面對高通膨，接著升息為對抗高通膨，經濟景氣急速下滑，但相對地對科技業的影響，時間並沒有很長，加以科技AI技術的突破，反使電子業得以提早脫離低迷的底部，科技的快速演化，將會改變我們未來的生活樣貌。
近日宏碁董事長陳俊聖即提到AI應用將帶動PC換機潮，未來手機也將會有這樣的需求，這兩者是終端應用使用量最大的個人設備。
台灣ICT（資訊與通信科技）產業仍將主導台灣股市的興衰，晶圓代工台積電，IP設計服務創意、世芯-KY，伺服器組裝代工緯穎、英業達、廣達，散熱器台達電、奇鋐、雙鴻，銅箔基板台燿、台光電，光纖相關聯亞、上詮，AI自駕聯發科、瑞昱等等，投資人可多留意。（作者為前元大金控集團證券公司自營部主管，現任麒鑫投資公司研究部資深副總經理）
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