近年來，AI加速滲透各類產業應用，特別是生成式AI的崛起後，除了雲端所需的HPC晶片，邊緣端AI相關應用晶片也逐漸受到關注。隨著智慧家庭、智慧製造、智慧交通等場域導入AI技術，AI運算正逐步從雲端資料中心轉移至終端裝置，因此愈來愈多設備內建基本AI推論功能。市場預估，全球AI推論晶片產值至2028年將上看1,800億美元，年均成長率可達28％，反映出邊緣AI應用所帶動的需求動能持續擴大。

 

相較於雲端晶片強調高效能運算與資料傳輸能力，終端應用晶片更重視成本、功耗、反應時間與系統整合能力，發展方向也轉往應用導向。未來終端裝置AI晶片的設計重點不再只是追求運算效能，而需在功耗控制、成本結構與系統整合性之間取得平衡，才能真正貼近應用需求，具備市場導入條件。

 

在這樣的轉型背景下，IC設計業者需強化與應用系統的整合能力，成為解決特定場景需求的合作夥伴。邊緣AI應用形式多元，涵蓋影像分析、語音辨識與即時控制等功能模組，對晶片開發者而言，挑戰不在於算力極大化，更在於系統架構、功能規格、應用場域需求與人機介面的整合，必須設計出具備低功耗、即時反應與成本效率的解決方案。

 

因此，邊緣AI晶片的功能組合必須具備高度彈性，設計時需在運算能力、AI模型規模、感測器類型、記憶體容量、功耗表現與成本結構等條件間進行有效取捨。不同應用場景優先條件各異，例如工業應用強調即時性與穩定性，能源管理聚焦極低功耗，而消費性產品須兼顧能效與售價。若未能根據任務需求明確定義與配置資源，設計端易陷入功能堆疊卻效能不彰的困境。IC設計業者唯有深入應用端，協同定義系統需求與導入條件，才能找出最適功能組合，在特定應用領域創造實質價值。在這樣的轉型背景下，IC設計業者須從單一晶片設計角色，進一步強化與應用系統的整合能力，成為解決特定場景需求的合作夥伴。

 

面對邊緣AI應用日益多樣化的趨勢，IC設計業者需要提高產品彈性與系統整合效率，除了開發完整的系統單晶片（SoC），也要把AI加速器、感測處理單元、通訊模組等核心功能元件進行模組化，以便於根據不同應用場景快速配置與調整。透過模組化設計，業者不僅能縮短產品開發時程，並提升跨平台部署的靈活性，有助於加速AI在各領域落地應用。

 

此外，IC設計業者更需將AI模型、介面控制與運算模組等功能預先整合，形成可彈性部署的次系統方案，不僅能協助系統廠快速建構智慧化功能、縮短開發流程，並降低整合難度，更有助於業者從晶片供應商轉型為AI應用解決方案提供者，進一步提升在AI產業鏈中的附加價值。

 

因此，邊緣AI應用的快速擴展，正為臺灣IC設計業者帶來成長契機。唯有積極強化多晶片整合、模組化平台與次系統等整合能力，才能掌握新興AI應用需求，爭取更多國際合作機會，進一步鞏固在全球價值鏈中的技術主導性與策略主動權。而政府亦可從開源AI模型建置、跨領域人才培育與系統應用資源整合等面向著手，協助IC設計業者降低開發門檻，打造有利終端AI發展的創新生態，加速AI應用在各場域落地。

 

（本文於7/15刊登於工商時報網站）

 

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