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性能提升、成本下修將是未來AI市場發展的雙主線

來源：工商時報網

文／劉佩真（台經院產經資料庫總監、APIAA理事）

　　有鑑於美國的GPT與OpenAI o1系列模型分別驗證算力投入在訓練側和推理側的重要性，等同基於GPT-3.5的ChatGPT發布推動AI技術的普及和AI產業的變革，是人工智慧的重要里程碑之一；另外中國DeepSeek透過創新性的訓練方法和架構實現較低的模型訓練成本，代表DeepSeek等新型開源模型有機會降低AI成本門檻，挹注AI相關應用從伺服器滲透至個人設備，AI邊緣運算將成為下一波半導體的成長動能；故在未來大模型不斷創新反覆運算的背景下，性能提升與成本下修將成為全球AI市場發展的兩條重要主線，此將使全球AI市場、大模型發展、對半導體產業之影響、邊緣運算AI等議題成為焦點。

　　在全球AI市場規模與發展趨勢方面，有鑑於未來五年全球大模型行業市場規模的年複合成長率預計將達到三成以上，顯示大模型在AI產業中扮演著越來越重要的角色，畢竟AI大模型作為AI產業鏈中的核心環節，經過大規模資料和強大的計算能力訓練，可望應用於自然語言處理、圖像識別、語音辨識等領域，況且AI Agent的出現，也為大模型實現商業化提供新的可能性，故全球AI市場規模呈現將呈現顯著的成長態勢，Frost＆Sullivan即預估2024～2027年的年複合增長率將高達23.65％，顯示AI技術正以前所未有的速度滲透到各行各業，成為推動全球經濟增長的重要引擎。

　　值得一提的是在此發展態勢下，市場格局也將出現些微變化，也就是大模型行業的競爭格局正在逐步收斂至領導族群的廠商，而部分規模較小的模型廠商則將聚焦於垂直化的細分場景，形成分化的局面。

　　而2025年ASIC在AI市場的發展性將開始起飛，畢竟隨著大模型平價化，預期AI產品將在更多應用場景下實現商業化，ASIC晶片將具備廣闊的市場前景。其中北美四大雲廠商均有相關ASIC布局，例如Goolge v6e晶片具備較強的性能，而AWS Trainium2晶片的性能是第一代Trainium的四倍，至於Microsoft Maia100的運行是基於雲端的AI工作負載，使用台積電先進封裝技術、5奈米製程，並設計散熱、互聯等方面的配套硬體，再者Meta第二代加速器也顯著提高密集的計算性能。

　　整體而言，全球AI市場正處於快速發展階段，大模型、半導體、邊緣運算AI等領域都蘊藏著巨大的發展潛力，未來不論是大模型技術的創新和商業化落地，或是半導體產業在AI熱潮下的發展機遇，甚至邊緣運算AI的應用場景和市場前景、台灣AI相關產業鏈的發展，將是市場觀察的焦點，特別是過去以GPU為主的Nvidia之AI供應鏈、成本下降後帶動的ASIC產業鏈恐將呈現一消一長的局面，但不論是AI版圖如何的演變，台系半導體供應鏈仍可從中獲得商機，例如台積電清一色為不同型態AI晶片的唯一合作之晶圓代工廠，而國內相關IP矽智財、IC設計服務業者、IC設計業等將可受益於邊緣運算滲透率提升的趨勢；顯然AI熱潮顯著將持續帶動2025年台灣半導體產業的增長，特別是先進製程、先進封裝、IC設計等領域，主要是除了Nvidia在AI晶片市場的領先地位，以及各大雲端服務業者對AI伺服器的需求，推動對於台系半導體業的需求外，隨著先進半導體製程的進步和輕量化大語言模型的普及，AI邊緣運算也將成為下一波台系半導體產業的增長動能。

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