AI快速進展，台積電董事長劉德音表示，10年內，AI需要上兆電晶體的繪圖處理器（GPU），GPU裝置數量將是當今典型裝置數量的10倍。半導體技術是AI新能力和應用的關鍵推動力，而矽光子將成為半導體最重要的技術之一。
劉德音與台積電首席科學家黃漢森，共同於國際知名的電機電子工程師學會（IEEE）發表文章「How We'll Reach a 1 Trillion Transistor GPU」，強調先進半導體正在推動人工智慧的繁榮。
文章指出，IBM開發的深藍（Deep Blue）超級電腦於1997年擊敗世界西洋棋冠軍卡斯帕洛夫（Garry Kasparov），展現了超級電腦技術的突破性發展，同時首度展現高效能運算有朝一日可能超越人類智慧。
接下來10年，人工智慧應用於許多實際任務，例如臉部辨識、語言翻譯以及推薦電影和商品。再接下來的15年，AI發展到可以「彙整合成知識」的地步。生成式AI如ChatGPT可以創作詩歌、藝術品、診斷疾病、撰寫報告和電腦代碼，甚至可以設計出與人類打造的積體電路相媲美的產品。
文章指出，AI應用的突破性發展來自於3個因素，首先是高效機器學習演算法的創新，其次是大量的訓練資料，第3是半導體技術的發展提升節能運算的能力。
文中回顧AI發展過程中的幾個的重要里程碑，是由當時領先的半導體技術實現的，如深度神經網路的初始圖像辨識是採用40奈米技術。AlphaGo使用28奈米技術征服了圍棋遊戲。最初用於訓練ChatGPT伺服器採用5奈米技術；最新版ChatGPT是由採用4奈米技術的伺服器提供支援。
劉德音在文中指出，如果AI以目前的速度繼續發展下去，將需要半導體產業更多貢獻。10年內，AI需要一個1兆電晶體的GPU，意即GPU的裝置數量是當今典型裝置數量的10倍。
他說，在AI時代，半導體技術是AI新能力和應用的關鍵推動力；因AI應用的需求，矽光子將成為半導體產業最重要的技術之一。新的GPU不再受限於過去的標準尺寸和外形。新的半導體技術不再局限於在二維平面上微縮。
文章提及，光學介面可望很快與GPU和中央處理器（CPU）配置在一起，為GPU到GPU的通訊提供能量和區域效率擴展頻寬。因此，數百台伺服器將成為具有統一記憶體的單一巨型GPU。
劉德音在文中表示，過去50年，半導體技術的發展就像走在隧道裡，前面有一條明確的道路，就是縮小電晶體。如今，已經到達隧道的出口，半導體技術發展將日益艱難，不過在隧道之外，未來充滿很多可能性，不再受過去的束縛。
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