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AI當道，為科技產業帶來哪些變化？
全球科技巨頭近年在AI基礎建設上的資本支出，已出現非常顯著的成長。過去，AI基礎建設投資相對平穩，但自2022年底ChatGPT問世後，應用需求急速擴大，帶動資本支出曲線大幅上揚。
市場預估，到了2030年，AI基礎建設的年度資本支出將達5000億美元，比過去成長五倍，這是極為驚人的數字。
推動這波投資的核心有兩個。
AI投資暴增，算力、電力需求大
一方面是算力。
以AI模型為例，2021年的模型參數規模約為10億，到了2025 年已提升至1兆等級，對運算能力的需求呈現倍數成長。這正是先進製程晶片所扮演的關鍵角色。
算力提升，進一步推動資料中心、AI與機器人等應用，讓許多過去仍停留在想像中的技術，逐步成為現實。
進一步觀察資料中心內部，可以更清楚看見這股「吃電怪獸」的形成。
六年前，單顆運算晶片的功率約為400瓦，但隨著AI訓練與推論需求暴增，未來一至兩年內，單顆運算器功率已上看4000瓦。
單一機櫃的用電量，也將從過去的60千瓦，推升至1百萬瓦（1MW）等級。
當數十、數百個機櫃同時運作時，對電力供應、穩定性與效率都形成前所未見的挑戰。
另一方面，是電力需求的急遽攀升。三年前，AI資料中心約佔全球用電量2%。依照目前的發展速度推估，未來五年內，這個比例將攀升至7%。
換句話說，光是全球AI資料中心，就將消耗相當於印度一整年的全國用電量。
對任何電力系統而言，這都不是線性成長，而是結構性壓力。面對這樣的現象，我認為AI的發展不可能放慢，關鍵在於如何用得更有效率？
這樣的用電成長，不只是來自單一設備，而是高功率晶片與高密度機櫃層層疊加的結果。
資料中心的挑戰，已從單純供電，轉為如何在有限空間內維持長時間、高負載且不中斷的運作。
英飛凌作為全球前十大半導體公司之一，聚焦在三個核心領域：能源、交通與物聯網。
其中，能源相關業務佔整體營收四成，核心問題是：如何以更少能耗，支撐更高功率與效能？無論是資料中心、電動車或智慧交通，背後面對的都是同一個核心問題：如何以更少能耗，支撐更高功率與效能？
什麼是「垂直供電」？讓電更快送進晶片
兩年多前，英飛凌與台積電在德國德勒斯登共同投資ESMC晶圓廠，目標是為歐洲在地的主要客戶提供穩定產能。
英飛凌藉此提出垂直供電的新技術，將供電直接設計在GPU下方，取代傳統橫向供電方式，可降低約一成的能量損耗。
隨著單顆運算晶片功率快速拉高，傳統將電源、CPU與GPU集中在同一機櫃的設計，已難以承受高密度用電所帶來的損耗與散熱壓力。
愈來愈多資料中心開始將電源系統獨立成專屬機櫃，導入多向供電與備援設計。垂直供電正是在這樣的背景下，成為提升效率、縮短供電距離的關鍵解法。
除此之外，新一代半導體材料同樣是關鍵。英飛凌是少數同時掌握矽、碳化矽與氮化鎵三種材料的供應商，能在成本、功率密度與系統簡化上提供更多彈性。
放眼整體電網，包括儲能系統、固態變壓器、固態斷路
這不只是為了支撐AI的發展，更是為了讓整個能源系統更有效率、更具韌性。
