2023 年 Computex 登場，由輝達（NVIDIA）創辦人暨執行長黃仁勳主題演講揭開序幕，接著從 5 月 30 日至 6 月 2 日高通、恩智浦、美超微、安謀等指標國際大廠也將發表演說，而台灣重要 IC 設計廠包含聯發科、瑞昱、祥碩等重要廠商也將有最新技術的展出。

對於IC設計業者來說，受惠於AI人工智慧的趨勢與話題，未來商機也備受注目，從邊緣到雲端IC設計廠商無一不與，以AI伺服器來說，目前儘管由國際大廠把持，不過未來包含電源管理IC（PMIC）、MCU（微控制器）、高速傳輸介面IC、ASIC、FPGA等都將參與其中，台廠也早已開始布局。

AI晶片設計複雜度極高，當晶片需運算更多資料，得要提升效能，並勢必要解決散熱、記憶體消耗等，另外還須具備許多尖端且艱深的技術，包含大數據分析、深度學習演算法、硬體IC設計實現、晶片驗證與量測等，同時需耗費大量人力、時間與金錢，甚至面臨AI演算法人才欠缺等問題，因此墊高台灣IC設計廠商進入AI晶片的門檻。

成本來說，業內統計，AI晶片從矽智財、EDA、人力成本、先進製程的光罩等等，粗估光是一顆AI晶片開發就要投入1千萬美元以上。另外，也由於驗證、設計的時間都比較長，因此對台灣的小型公司來說也是很大的挑戰。

不過，台灣IC設計產業在AI晶片上也有新機會，像是邊緣運算、IoT等都有許多著力點，當然也因為半導體供應鏈完整度高，跨產業與異業結盟的開放度高，因此有助布局小而美的應用領域，像是AI邊緣運算也有很多機會，其它則如筆電人臉辨識開機、工業用的機器檢測、智慧門鈴等，這類型的AI晶片算力並不需要太大，包含新唐、義隆等也在多年前就已經投入。

而從雲端運算來看，以AI伺服器來說，由於AI算力將更倚賴品牌客戶自行研發系統架構，因此多數的晶片也將會朝向更客製化的設計或搭配，相關產值也受到效能提升下而放大，像以PMIC來說，目前AI多使用分離式元件，若應用與數量持續放大，未來也將採更整合型的方案，相關廠商包含矽力*-KY、茂達等也逐步布局其中。

另外，包含亞馬遜、Meta、Google、微軟等大廠陸續表態將開發客製化自有AI晶片，更具有快速開發、成功性高、客製化、彈性化特色，也將帶動ASIC、IP廠商創意、世芯-KY、M31、晶心科營運的新機會。

整體而言，AI商機大，但也使IC設計難度日趨複雜，需要一定資源的投入，過去台灣IC設計公司終端產品多集中在消費性電子，開發時間更要符合生命週期，時間、金錢都是考量關鍵；台灣半導體產業供應鏈相對完整，具有產業群聚的效應，眾多的IC設計廠商能否掌握商機，挑戰與機會並存。

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