文／林宏文
一年一度的台北國際電腦展 Computex 即將開展，今年的主題聚焦從 AI 基礎架構到產業應用生態系，各大企業重量級大咖黃仁勳、蘇姿丰、陳立武、邁威爾及 NXP 執行長等都陸續與會，Computex 已成全球引領 AI 趨勢的重點舞台。
個人參與 Computex 展會 30 多年，從 PC、網路、智慧手機與移動互聯網，再到現在的 AI，每年展會都能推出相對應的主題，反映的是台灣半導體及資通訊產業的實力，還有不斷創新迭代的超強應變力。在 AI 大浪中，台商角色愈來愈關鍵，我覺得有兩大方向值得關注。
首先，與過去幾個產業發展樣貌不同的是，AI 帶動所有技術同步進展，可以說是「單一產業同步拉動十幾個子產業一起升級」。例如從先進製程、封裝、高階記憶體，再到散熱、基板、被動元件、傳輸、儲存及電力能源等，都需要更新技術、材料或改變架構。
因此，AI 從第一階段 GPU 開始，擴及到 HBM 及 CoWoS，這只是一個起點。當 AI 算力密度爆炸，整個資料中心的物理架構都需要重建或改朝換代，也因此讓所有產業都跟著十倍數成長。
而且，當 AI 逼所有產業衝撞物理極限時，也讓企業為了解題而激發出更多創新作法。例如半導體過去性能提升著重在製程微縮、電晶體增加及時脈提升，但如今不只朝先進封裝發展，甚至單顆 Rubin 晶片熱設計功耗已超過 2000 瓦，代表問題不只是算力，還有熱、電、傳輸距離、功率密度及材料極限。這已造成整個供應鏈重新洗牌，而最具價值的企業，就是看誰最能解決這些物理極限帶來的挑戰。
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此外，大家都知道 AI 算力很耗費能源，但更多人忽略了，AI 伺服器已非傳統伺服器架構，本身就是小型發電廠，是高密度能源的設備。因此，AI 伺服器對電源管理、BBU（備援電池模組）、HVDC（高壓直流輸電）、散熱、高階材料等都有高度需求，迫切需要的是整個機櫃的供電能力，也造成相關電源供應及液冷企業的大爆發。
最後則是傳輸速度。AI 未來不只是計算，而是資料搬運，銅線速度不夠快，需要以光來取代，傳輸開始超越運算本身，成為下一個巨大需求。因此，下一代 AI 核心變成 CPO（共同封裝光學）、矽光子（Silicon Photonics），相關公司估值也被重新定義。
其次， AI 發展還有另一個值得追蹤關注的大商機。把時間拉長，未來10年最大的發展主軸，就是尚未爆發的 AI 應用，從機器人、自駕車、智慧眼鏡、邊緣 AI 到工業 AI，這些所謂的 Physical AI，一定是最大的發展機會。
就像過去每個產業都有不同的發展階段，產業最初奠基時，提供基礎建設的「鏟子」公司會最先崛起，例如過去網路時代的鏟子公司是思科及昇陽，前者生產路由器、交換器，後者生產伺服器，兩者在網路發展初期業績爆發，但後來網路朝各種應用發展時，就讓位給蘋果、Google、亞馬遜、臉書等應用大廠來表現，思科、昇陽後來可以說就完全沈寂。
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但如今拿輝達與思科對比，輝達在 AI 產業的滲透力顯然更深得多，輝達主導 AI 晶片與系統，一個人做兩個人的工作，角色等於是過去的思科加昇陽，但晶片與伺服器的技術，都是與台灣產業界深度分工合作。因此，在 AI 產業中，沒有昇陽這類廠商的機會，Dell、HP、IBM 也全部被跳過，而是由台灣廠商鴻海、廣達、緯創等直攻完勝 B2B 大生意。
此外，AI 與過去網路產業還有一點不同，如今投入發展 AI 模型及應用商機的公司，本身就做垂直整合，例如 Google、微軟、亞馬遜、Meta、Tesla 等公司，不只做 AI 模型，也投資晶片，雖然每家公司的成績有好有壞，Google、亞馬遜目前領先，但這些應用公司做垂直整合，也讓 AI 戰爭變得更加激烈。
網路時代主導各種應用的大廠，蘋果是第一家自己做手機晶片的公司，這也形成了後來替蘋果代工晶片的台積電業績大幅成長，至於如今到了 AI 時代，Google 則是投入自研晶片最深的公司，至今已在 TPU 開發投入十年。
AI 應用大廠直接做垂直整合，同樣讓台灣許多廠商受惠，ASIC 的發展機會大增，受惠的是台灣半導體產業，而且不只是先進製程與先進封裝等製造領域，更延伸到設計部門，包括台灣早已存在的 ASIC 及矽智財 IP 服務公司，又找到最大的發展機會，包括聯發科、創意、世芯等，將是這個趨勢最大的受惠廠商。
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