TSIA執行長吳志毅：AI吃電是發展隱憂

台灣半導體產業協會（TSIA）執行長吳志毅18日指出，大部分資料中心80%電力是供人工智慧（AI）消耗，美國預測2030年，全美10%電力都會被AI資料中心使用掉，電力和節能技術是亟需待解的事情。至於台積電2奈米是否發展到頭？吳志毅說，晶片離物理極限至少還有20年。

吳志毅出席全國科學技術會議演講「創新與永續：智慧科技賦能未來經濟」。吳志毅表示，半導體即將進入2奈米時代，輝達執行長黃仁勳曾說，晶片算力動輒2千TOPS（每秒兆次運算），這是過去無法想像的事情；超微執行長蘇姿丰也曾談及，台灣先進封裝CoWoS的重要性。

吳志毅認為，隨著硬體及演算法進步，讓人工智慧（AI）陸續應用在產業創造經濟發展，全球市值前十大公司，大部分都與高科技、AI相關，預估2030年，AI對世界經濟貢獻將超過15.7兆美元，超過中國、印度兩國經濟總量總和。

吳志毅說，這幾年智慧製造，電腦視覺的瑕疵檢測最常被應用，包括半導體製程、封裝以及印刷電路板（PCB）等產業；產線資源調配方面，例如航運公司的航程、船運運期優化；至於智慧醫療，也能透過AI幫助醫生識別，診斷糖尿病、乳房病變等；智慧商務也能降低零售庫存週轉多天時間。

吳志毅表示，台灣半導體、IC（積體電路）供應鏈是強項，不太可能做通用型AI，必須結合產業領域知識（domain knowhow），走出自己的路來。舉例說，台灣製造業、服務業、農業等百工百業，都能透過生成式AI模型做加值應用，並訓練專才。

不過，各國發展AI也碰到隱憂。吳志毅指出，AI發展會消耗龐大電力，大部分資料中心80%電力是提供AI消耗。美國預測到2030年，全美10%電力都會被AI資料中心使用掉，「這是相當可怕的數字」，這還算不上製造業、一般民生產業用電，是待解決的難題，台灣需要投入資金在冷卻技術、節能技術的研究。此外，大型語言模型（LLM）也面臨資安議題、正體中文高品質資料的缺乏等。

晶片離物理極限還遠

針對外界擔憂，台積電2奈米快到物理極限，吳志毅回應，過去每10年都有物理極限的疑慮，但即使有些東西尺寸已縮至原子等級，還可透過材料、元件結構變化往下走。至於摩爾定律還能走多久，他說，「至少還有20年以上」，大家不用擔心，目前離半導體物理極限還有很遠距離，預估2030年全球半導體產值將來到1兆美元。◇