AI 快速進展，台積電董事長劉德音表示，10 年內，AI 需要上兆電晶體的繪圖處理器（GPU），GPU 裝置數量將是當今典型裝置數量的 10 倍。半導體技術是 AI 新能力和應用的關鍵推動力，而矽光子將成為半導體最重要的技術之一。

劉德音與台積電首席科學家黃漢森，共同於國際知名的電機電子工程師學會（IEEE）發表文章「How We’ll Reach a 1 Trillion Transistor GPU」，強調先進半導體正在推動人工智慧的繁榮。

文章指出，IBM 開發的深藍（Deep Blue）超級電腦於 1997 年擊敗世界西洋棋冠軍卡斯帕洛夫（Garry Kasparov），展現了超級電腦技術的突破性發展，同時首度展現高效能運算有朝一日可能超越人類智慧。

接下來 10 年，人工智慧應用於許多實際任務，例如臉部辨識、語言翻譯以及推薦電影和商品。再接下來的 15 年，AI 發展到可以「彙整合成知識」的地步。生成式 AI 如 ChatGPT 可以創作詩歌、藝術品、診斷疾病、撰寫報告和電腦代碼，甚至可以設計出與人類打造的積體電路相媲美的產品。

文章指出，AI 應用的突破性發展來自於 3 個因素，首先是高效機器學習演算法的創新，其次是大量的訓練資料，第三是半導體技術的發展提升節能運算的能力。

文中回顧 AI 發展過程中的幾個的重要裏程碑，是由當時領先的半導體技術實現的，如深度神經網路的初始圖像辨識是採用 40 奈米技術。AlphaGo 使用 28 奈米技術徵服了圍棋遊戲。最初用於訓練 ChatGPT 伺服器採用 5 奈米技術；最新版 ChatGPT 是由採用 4 奈米技術的伺服器提供支援。

劉德音在文中指出，如果 AI 以目前的速度繼續發展下去，將需要半導體產業更多貢獻。10 年內，AI 需要一個 1 兆電晶體的 GPU，意即 GPU 的裝置數量是當今典型裝置數量的 10 倍。

他說，在 AI 時代，半導體技術是 AI 新能力和應用的關鍵推動力；因 AI 應用的需求，矽光子將成為半導體產業最重要的技術之一。新的 GPU 不再受限於過去的標準尺寸和外形。新的半導體技術不再局限於在二維平面上微縮。

文章提及，光學介面可望很快與 GPU 和中央處理器（CPU）配置在一起，為 GPU 到 GPU 的通訊提供能量和區域效率擴展頻寬。因此，數百台伺服器將成為具有統一記憶體的單一巨型 GPU。

劉德音在文中表示，過去 50 年，半導體技術的發展就像走在隧道裡，前面有一條明確的道路，就是縮小電晶體。如今，已經到達隧道的出口，半導體技術發展將日益艱難，不過在隧道之外，未來充滿很多可能性，不再受過去的束縛。

（作者：張建中，首圖來源：科技新報）