自研 AI 晶片夯！雲端服務四雄激戰 台積電幾乎通吃相關訂單

AI熱潮席捲全球，四大雲端服務業者（CSP）亞馬遜（Amazon）、微軟、Google、Meta積極建置AI伺服器之際，也大力投入自研AI晶片領域，這些自研AI晶片不對外販售，卻成為各大CSP廠在這場激烈的AI賽局中勝出的祕密武器之一，也讓全球AI大戰更加激烈。

值得注意的是，各大CSP都開始自行研發晶片，由於AI晶片需要先進製程量產，台積電（2330）具備技術與產能優勢，幾乎通吃相關訂單，大啖AI商機。

亞馬遜的AWS稱霸雲端服務市場，也是最早開始自行設計晶片的CSP業者，以加強自家雲端伺服器的運算能力。Amazon AWS在2023年12月年度開發者大會上宣布，推出新一代自研晶片Graviton4晶片和AI晶片Trainium2，同時攜手輝達開發超級電腦，展現CSP龍頭氣勢。

AWS指出，新型Graviton4晶片運算效能較前代Graviton3增加高達30％、內核增加50％、記憶體頻寬提升75％，在亞馬遜彈性雲端運算（Amazon Elastic Compute Cloud，Amazon EC2）上提供最高性價比與能源利用效果，應用Graviton4的電腦將在未來數個月內上市。

AWS推出的另一款新品為新一代AI晶片Trainium2，速度較前代Trainium1快四倍，將能在EC2 UltraCluster中部署多達10萬個晶片，讓用戶在短時間內訓練上兆參數的基礎模型（PM）和大型語言模型（LLM）。

微軟、Google、Meta在雲端服務市占率雖然不及AWS，但在生成式AI工具和大語言模型彎道超車，更追上自研晶片趨勢。Meta攜手微軟推出免費商用大型語言模型Llama 2，雙方於人工智慧領域擴大合作，Meta並釋放出多個語言模式供業界、學界免費使用，配合Llama 2。

2023年5月，Meta公開首款自研AI晶片「MTIA」（Meta Training and Inference Accelerator），最快2025年推出。MTIA針對推論、演算法等工作設計，過去Meta資料中心的晶片也是以採用輝達（NVIDIA）產品為主，但為了自家AI功能更強、成本因素，決定推出自己的晶片。

Google持續打造專為AI設計打造的Google Tensor晶片，內含CPU、GPU，尤其著重在有AI運算能力的TPU（Tensor Processing）。Tensor晶片被用來執行公司九成以上的AI訓練作業，並將其用於公司內部逾90％的AI訓練工作，目前已發展到第四代。Google以自研晶片打造自家資料中心以外，也搭載手機產品，實現從軟體搭配硬體實踐Google AI軟體服務的理念。

生成式AI的風潮，也讓微軟從軟體業者變成系統業者，微軟去年在Ignite大會上，公布為AI服務而設計的Maia 100 AI加速器，以及用來執行Azure上通用型運算作業的Arm架構處理器Cobalt 100CPU，微軟從晶片、軟體與伺服器到機架、冷卻系統100％標榜全自製，晶片完整了微軟硬體的「最後一哩」，相關產品預計今年初應用於微軟資料中心，主要執行Copilot（Bing Chat）AI及Azure OpenAI Service。

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