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經濟日報社論/AI 算力需求 帶來環保新挑戰

最近國際媒體焦點之一是,OpenAI創辦人奧特曼(Sam Altman)有意籌資5至7兆美元,目標是重塑半導體供應鏈,以解決發展AI所面臨的晶片短缺問題。美聯社
最近國際媒體焦點之一是,OpenAI創辦人奧特曼(Sam Altman)有意籌資5至7兆美元,目標是重塑半導體供應鏈,以解決發展AI所面臨的晶片短缺問題。美聯社

最近國際媒體焦點之一是,OpenAI創辦人奧特曼(Sam Altman)有意籌資5至7兆美元,目標是重塑半導體供應鏈,以解決發展AI所面臨的晶片短缺問題。為了這個計畫,另傳出他陸續接觸相關政府、投資方與半導體業者。台積電日本熊本廠揭幕時,張忠謀創辦人也提及,他與相關人士討論到AI帶來的產能需求甚為驚人。一般認為,張創辦人所指的相關人士應該就是奧特曼。除了台積電之外,奧特曼也陸續傳出與阿拉伯聯合大公國官員、英特爾、韓國半導體業甚至新加坡的主權基金淡馬錫等接觸,目的應該與其晶片計畫有關。

由此可見,人工智慧的快速進展,帶來了對半導體需求的高度想像。人工智慧的發展,取決於三大基本要素─演算法、數據與算力。目前在演算法的部分,歷經過去六、七十年來的發展,不但有了長足的進步,而且其技術進展還持續地加速,導致目前人工智慧的應用快速擴展,從文字、圖片的生成,到最近問世的Sora,已可以利用文字生成動畫影片。

在數據方面,從網際網路到物聯網的進展,也帶來了豐富的數據供應,支援人工智慧模型的訓練;而在算力部分,關鍵即在於半導體。雖然在台積電、三星、英特爾等領導業者的帶動下,過去數十年來半導體製程技術不斷推進,但下游終端應用從傳統的消費性電子、PC到行動通訊、物聯網等,持續抵銷了半導體製程演進所帶來的算力提升。而人工智慧對算力的需求,更有如飢餓的猛獸,需要更進一步的製程提升與更大量的新增產能來因應,這也是奧特曼提出如此「瘋狂」計畫的原因。

但此一推論的前提是,人工智慧的應用能持續落地實現,而非變成下一個科技泡沫。當然按照目前的趨勢來看,近期人工智慧的發展確實與過去幾波的科技泡沫不同,相關應用的確已陸續落地並且商業化;但如2000年的網路等科技泡沫給我們的提醒是,資本市場往往領先反應對未來獲利的預期,甚至有過度領先之虞。在業者大膽進行高度槓桿投資時,後續仍應有實質的獲利為基礎。

如何實質獲利,這也是目前百花齊放的人工智慧將面對的重大考驗,無論是如OpenAI等領導業者,未來可能在半導體晶圓廠的鉅額投資,或是其他業者在應用服務開發方面的投入,將來要如何把網路流量轉換為實質獲利,考驗著業者的商業模式創新與執行能力。

而在此波人工智慧帶來的半導體算力需求中,另有一外部發展限制,就是環境與能源的議題。在龐大的算力需求下,不僅需要半導體的運算力支援,也需要大量的電力以驅動算力的運作。此外,大量運算所產生的散熱需求,部分也需倚賴電力輔助。若要以先進製程製造半導體晶片,亦需消耗大量的電和水等資源。

在全球追求淨零碳排的趨勢下,無論是大量擴充半導體製造所帶來的高耗能需求,或是大量運算所帶來的電力需求,都將形成對淨零目標的挑戰。當然半導體製造技術的進步,以及伺服器、資料中心等終端設計技術的突破,有機會減緩相關能源、資源消耗的問題,但在全球人工智慧與半導體的高速與巨量發展下,仍難避免總要面對科技與環境發展平衡的課題。相關課題恐將成為AI所帶動的半導體風潮能否長期永續發展的關鍵,需跨領域的專家學者、業者共同投入,從宏觀的角度思考整體發展戰略。

社論

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