「AI夢幻軍團」系列報導》
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●接續前文：ChatGPT不能沒有台灣！從心臟到外殼，33家台廠變身「AI夢幻軍團」
說到AI伺服器的能耗問題，不少半導體業者的直覺反應，就是靠摩爾定律解決不就好了？
例如，台積剛量產的3奈米製程，能耗可以較前一代5奈米降三成到三成五。
但有趣的是，輝達最新、最高階的GPU都不是當下台積的最先進製程。
台廠機會4》半導體、載板
台積先進封裝技術，載板廠也受益
「已經好幾代都是這樣，」一位資深半導體分析師也觀察到這現象。
過去曾是先進製程急先鋒的輝達，現在常在半導體最先進製程量產的第三年才投片，比第一年就用的蘋果以及第二年的超微還慢。
「黃仁勳算盤打得很精，」該分析師說，主要是近年先進製程愈來愈貴，得到的效能提升卻愈來愈小，輝達寧可等個兩年，待製程良率穩定、價格下跌再進場，並選擇將資源投在軟體優化、新架構上，「效果可能好上10倍，可說是本小利多，」該分析師坦言。
輝達能如此好整以暇，一大原因也是其寡佔AI市場，沒有導入昂貴新製程的迫切理由。
這對於台積的未來可能是個警訊。
首先，去年台積高速運算業務佔營收比重達41%，首度超越智慧型手機的39%。
業界都將之視為典範轉移。智慧型手機市場已成熟，以AI為首的高速運算，將成為未來台積的成長火車頭。
但輝達對最先進製程的不積極態度，讓上述說法，顯得有點一廂情願。
然而，一位輝達供應商高層告訴《天下》，輝達GPU之一輝達高階GPU，為AI、數據分析和高效運算提供需要的動力。目前 ChatGPT使用的AI伺服器，便是搭載H100/A100。的技術重點，其實是在旁邊整顆用台積的Chip on Wafer on Substrate，台積的先進封裝技術。先將晶片透過封裝過程連接到矽晶圓，再和載板連接整合。通常用在高效能運算產品。，與6顆昂貴的第三代高頻記憶體（HBM3）連接起來的架構，每一顆記憶體可擴充到80GB、每秒3TB的超高速資料傳輸，讓美國科技媒體驚呼「怪物」。
也就是說，H100用的雖然不是最新半導體製程，卻是台積最先進、最昂貴的封裝技術，以因應AI深度學習需要將大量資料在GPU與記憶體之間快速搬運的特性。
這是「後摩爾時代」的技術特徵。輝達競爭者超微的MI300，也有類似架構。
而提供CoWoS關鍵材料的載板廠欣興，將是最大受益者。
生態系挑戰者》超微
巨頭不想被綁住，助輝達競爭者逆襲
當然，正進行AI軍備競賽的雲端服務大廠，也不會乖乖地被輝達寡佔。「大家都不想被綁住，」一名載板廠高層說。
他剛從美國拜訪客戶回來，發現微軟與Meta都將大量導入超微產品，最快從明年開始。
路博邁投信董事總經理侯明孝認為，Meta、Google本身軟體能力很強，不會被輝達的軟體綁住，「這一塊是超微的機會。」
AI的躍進，已然帶動架構革新，新AI供應鏈依然不能沒有台灣。
不論其帶來的經濟驅動會不會遞延，技術汰舊換新箭在弦上，是在科技景氣谷底的台廠，再現火力的時刻。（責任編輯：王儷華）
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