
憑藉完整的供應鏈與卓越的技術能力,台灣在全球半導體產業中佔有舉足輕重的地位。而2024 年的生成式 AI 熱潮,對半導體產業帶來哪些影響?財團法人人工智慧科技基金會(AIF)與 SEMI 國際半導體產業協會攜手發布「台灣半導體產業 AI 化大調查」,是台灣第一份針對半導體產業進行的 AI 化調查成果。
根據 SEMI 國際半導體產業協會數據顯示,全球半導體市場規模預計在 2030 年突破 1 兆美元,而 AI 的多元應用,包括生成式 AI 和邊緣計算,將為全球經濟帶來高達 4.4 兆美元的增值效益。對台灣而言,這既是一場由技術革新驅動的競局,更是鞏固其產業領導地位的重大契機。
但是,根據「台灣半導體產業 AI 化大調查」報告顯示,整體台灣半導體產業 AI 指數僅有 33.4 分,在人才與技術應用兩大面向仍有大幅進步空間。同時也看出產業在推進 AI 化的過程中,上、中、下游企業間存在明顯差距,距離全面展開 AI 化仍需時間;即使生成式 AI 深受關注,但並非適用所有企業或應用場景。
逾四成半導體企業不了解 AI,產業鏈不同位置影響大
報告顯示,上游企業是應用的先行者,超過半數企業已開始將 AI 導入企業專案試行或營運流程中,而有部分企業雖已具備 AI 知識,但仍未進行相關專案嘗試。而作為台灣半導體產業主力的中游端企業,雖有 4.35% 企業邁入 Scalling AI 階段,仍有高達五成的企業不認識 AI,該如何提升該群企業對 AI 的理解與認識,將是後續挑戰。在下游企業中,雖有部分企業已開始在企業中試行 AI 專案,但仍未將 AI 整合進企業營運流程中,這些企業所遇到的挑戰與困難將是後續值得關注的地方。
推測整體產業界 AI 化指數偏低的原因包括製造業追求穩定且不容許出錯的特性,使其對於生成式 AI 可能產生幻覺或其他潛藏的風險,仍有疑慮;其二則是對相關應用仍不夠瞭解,使其在導入 AI 上的決策時間拉長,並影響 AI 人才培訓的策略。
報告中也發現,整體半導體業員工對 AI 的理解程度仍然偏低,僅 40.8 分,稍低於其他產業,但由於每個人對於 AI 的認知並不相同,仍須針對 AI 人才培育議題進行深入訪談,以了解產業對於 AI 能力的需求。不過,上游產業在 AI 工程師能力及人才培訓的投入明顯高於中下游產業,與產業的 AI 化程度一致。
人工智慧科技基金會建議,過往產業較為專注於特定環節的優化,極少處理複雜的跨域整合,但隨著AI 技術逐漸滲透到各個產業環節,未來在人才培訓上,不應只著眼於特定技術的應用培訓,更要著重培養跨域溝通與整合的能力。透過人才培育為企業建立共同溝通語言,並且建立符合企業特性的 AI 人才發展藍圖。
產業應跨域合作,爭取保持全球競爭中的領先地位
SEMI 國際半導體產業協會全球行銷長暨台灣區總裁曹世綸認為,要實現全面 AI 化,需要產業界與政府協力合作,找出適合的應用場景,並提供聚焦及實質性的資源與支持,以有效推動產業升級,釋放 AI 化的真正潛力。
曹世綸表示,這份報告不僅是一項產業數據的分析,更是一份戰略藍圖,旨在幫助企業清楚認識 AI 的價值,並積極投入這場技術革新的競賽中。同時,報告中也特別強調,AI 與半導體的深度融合需要更具彈性與創新的產業架構支撐。
生成式 AI 的崛起為台灣提供了巨大的發展契機,但也帶來新的考驗。務實且積極地投入 AI 技術應用與升級,將是台灣在全球舞台上展現更大影響力的關鍵。為了抓住這波趨勢,SEMI Smart Data-AI Initiative 應運而生。自 2018 年啟動以來,該倡議致力於推動 AI 與半導體技術的深度融合,為產業生態系統注入新的活力。例如,透過數位孿生技術(Digital Twin),SEMI 與全球頂尖機構合作,加速晶片設計與製造,並在效率與效能提升方面取得顯著成果。
此外,該倡議聚焦於半導體的永續發展與資料共享。AI 帶來無限潛力,但龐大的能源消耗問題同樣不容忽視。SEMI 投入低功耗技術研究,期望未來大幅降低 AI 運行成本,幫助更多企業融入這場技術革命。同時,SEMI 認識到人才對產業未來的重要性,透過多元化與包容性的人才培育計畫,吸引來自不同背景的新興人才,為產業注入更多創新動能。
詳細調查報告內容,請參考《台灣半導體產業 AI 化大調查》完整報告下載