在極其複雜的半導體設計任務中，人工智慧（AI）正在迅速成為晶片工程師的得力助手。根據勤業眾信預測，2023年全球領先的半導體公司將在用於設計晶片的內部和第三方AI工具上花費3億美元，並在未來四年內將以每年20%的速度成長，到2026年將超過5億美元。AI 設計工具使晶片製造商能夠突破摩爾定律的界限，節省時間和金錢、緩解人才短缺，引領舊的晶片設計進入一個新時代。

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勤業眾信聯合會計師事務所近期發布《2023全球高科技、媒體及電信產業趨勢預測》（Deloitte TMT Predictions 2023），探究科技在高度連接世界中所發揮的關鍵作用。其中，AI設計未來晶片將是2023年需特別關注的趨勢之一，同時環境永續仍是重點，科技業將憑藉自身產業優勢，比其他產業更快實現淨零目標。

半導體公司轉向運用AI及高功率材料設計未來晶片

半導體公司正使用AI技術設計晶片，目標達到更快、更便宜、更高效。勤業眾信預測，2023年全球領先的半導體公司可能會為設計晶片，投入3億美元於在內部與協力廠商的AI工具上；且未來四年，所投入的3億美元資金，可能會以每年20%的速度成長，至2026年將超過5億美元。而由AI軟體工具設計的晶片，可能價值數十億美元，遠超過廠商投入的成本，帶來意義重大的超額投資回報。

在2023年全球半導體市場預計產值6600億美元的背景下，AI所帶來的經濟規模影響將遠超出其設計工具的花費，並使晶片製造商得以突破摩爾定律的邊界，節省時間和金錢。同時，使用AI工具可以提高供應鏈安全性，並有助於緩解下一次的晶片短缺問題。

而高功率材料製成晶片將適用於電動汽車（EV）電池、太陽能電池板、先進軍事應用等，勤業眾信預測2023年高功率晶片總銷售額將達33億美元，比2022年成長近40%，並於2024年加速成長到近60%，產生超過50億美元收益。

時間就是金錢：高級AI工具加速晶片設計

IC設計早已超越人工設計所能處理的程度，供應商利用電子設計自動化（Electronic Design Automation，簡稱EDA）設計製作晶片已有數十年，直到2022年，EDA行業的產值將超100億美元，並以每年約8%的速度成長。EDA工具通常使用基於規則的系統和物理模擬來幫助人類工程師設計和驗證晶片，有些甚至結合了基本的人工智慧。在過去一年中，最大的EDA公司新思科技（Synopsys）開始銷售先進的人工智慧工具，而晶片製造商和科技公司也陸續開發自己的人工智慧設計工具。先進的AI工具不僅僅是實驗，而是真實應用於價值數十億美元的晶片設計中。雖然AI工具不會取代人類設計師，但他們在速度和成本效益方面的互補優勢，讓晶片製造商擁有更強大的設計能力。

目前人工智慧主要在三大方面為晶片設計和製造提供幫助：

製造更新更好的晶片：低於10奈米的晶片是晶片市場中成長最快的部分 ，廣泛應用在智慧手機、電腦和數據中心，也是迄今為止利潤最高的部分。由於晶片技術節點越小，晶片的集成密度就越高，低於10奈米的晶片每項新設計的成本超過5億美元，它們的製造成本也是最高的。高級AI工具可以比傳統方法更快地設計晶片，從而降低製造成本。

改進舊晶片： 在2022年售出的所有晶片中，有三分之二仍採用65奈米或更大技術節點，晶圓代工廠必須不斷推出新的製程技術，將舊的晶片設計轉移到更先進的節點，不斷縮小晶片體積、創造更高能效，先進的人工智慧工具輔助晶片製造商能夠更快、更便宜地實現這些縮小過程。

填補晶片人才缺口：  2022年全球約有200 萬人為晶片行業工作，但隨著美國、歐盟和中國不斷推動晶片自給自足，作為彌補人才缺口的一種方式，高級AI工具在晶片產製中的重要性日益增加。晶片設計會經歷三個主要階段：系統級設計、暫存器轉換階層設計 （register transfer level，RTL） 和最後的物理電路設計，高級人工智慧工具會在最後一個階段大放異彩。

AI在晶片設計中的有效性大幅提高

設計晶片必須經過物理形式設計、評估、測試，從模擬設計到實現可能需要數年時間，晶片設計要不斷優化效能、功耗、面積 （PPA），以最大限度地減少用電量、提高處理速度，並生產出盡可能小的晶片。若使用傳統工具優化PPA，不但速度緩慢且勞動強度大，通常只能略微改進PPA。利用先進的AI工具的輔助，可以發現增加功耗、影響性能或低效使用空間的放置錯誤，然後AI工具進行模擬測試和改進。AI工具可以從先前的迭代中學習改進PPA，直到達到極限。但真正具有革命性的是先進的人工智慧可以自主完成工作，比使用傳統EDA工具的人類設計師產生更好的PPA。

機器學習的元素已經包含在EDA工具中許多年，但是新增的圖形神經網路（Graph Neural Networks，GNN）和強化學習（Reinforcement learning，RL）技術，大幅提高了AI在晶片設計中的有效性。大型的半導體公司使用先進的人工智慧開發新服務以實現獲利，透過擴展其GNN和RL能力，半導體公司不僅可以生成自己的設計，還可以為其頂級客戶提供設計和協同設計服務，共同開發垂直專用晶片。除了設計晶片之外，人工智慧也可以應用在提高晶圓故障檢測、管理外包半導體組裝和測試供應商網路。此外，基於雲端的EDA服務，可以擴大高級人工智慧的潛在市場，只要EDA服務上雲端，就可以提供給技術技能和運算能力較低的小公司使用。

2023年功率化合物半導體銷售將達33億美元

勤業眾信預測，由高功率半導體材料製成的晶片在2023年的總銷售額，將達到33億美元，比2022年成長近40%，其中氮化鎵（GaN）和碳化矽（SiC）是最主要的高功率半導體材料。功率化合物半導體的成長預計將在2024年加速成長近60%，收入將超過50億美元。鑑於功率化合物半導體在半導體行業和國家安全中的重要性，各國都在努力確保自己擁有足夠的本地製造能力。

另一方面，GaN和SiC晶片並非直接相互競爭，而是各自擁有主導的市場。展望到2026年，消費電子充電器預計將佔 GaN晶片市場的66%，而汽車應用（主要是純電動車BEV）可能佔 SiC晶片市場的60%，足見GaN和SiC兩種用途的晶片，在未來都具有可持續性與實用性的效益。

勤業眾信聯合會計師事務所高科技、媒體及電信產業負責人陳明煇會計師表示，2023年科技仍會迅速蓬勃發展並帶來創新應用，而企業與消費者得以花更少的錢做更多的事。同時，因技術發展的顯著突破，以及消費者習慣上的轉變，帶給當前企業領導者諸多挑戰，因此，科技業如何強化企業韌性及加速數位轉型，成為產業永續發展的首要任務。

資料來源：

1. 《2023全球高科技、媒體及電信產業趨勢預測》（Deloitte TMT Predictions 2023），勤業眾信，2022/12/21。

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