具有低延遲、低功耗、高隱私等特性的邊緣運算(Edge Computing)，導入人工智慧(AI)後，更進一步擺脫網路及雲端的依賴，便能在智慧終端裝置中經過預先機器學習與AI優化的處理器，進行專屬與即時性的AI運算與應用。傳統的物聯網(IOT)再導入AI後，也變成目前熱門名詞AIOT，與邊緣運算形成智慧邊緣應用的新趨勢，邊緣運算AI晶片自然成為普及的關鍵元件。年複合成長率高達六五％當前邊緣運算AI技術發展處於百家爭鳴的狀態，從電信營運商、IoT設備商、雲端平台大廠、系統整合業者、晶片半導體業等，都在部署並完備邊緣運算的技術解決方案。IDC預估到二○二三年，全球將有四分之一的終端設備將具有邊緣運算AI的功能。邊緣運算AI晶片出貨也將由二○一九年的三．四億顆，成長到二○二三年的一五億顆，年複合成長率將達到六五％。交通大學資訊工程系教授暨人工智慧系統檢測中心主任陳添福表示，在AIoT架構中，邊緣運算將成為重要設計，由於終端設備與上層雲端平台的功能需求大不相同，讓邊緣運算的性能與成本最佳化，其系統晶片就必須針對其環境與架構進行優化，目前各大晶片廠商也都已提出對應產品。目前AI晶片有三大趨勢，一、必須具備超高運算能力，二、因應多應用面向所需的多樣化運算架構搭配，三、持續運作所需的低功耗設計，這三大需求都必須彙整在單一晶片上，以提高整合度並降低成本。
低功耗、低成本ASIC將勝出AI處理晶片主要分為中央處理器(CPU)、繪圖晶片(GPU)、可編程邏輯閘陣列晶片(FPGA)及特殊應用晶片(ASIC)等四種。邊緣運算類晶片則是在雲端與終端裝置間設置運算層，先行處理龐大資料，傳送即時性佳，功耗要求低、晶片體積小，根據不同裝置的客製化需求，以FPGA與ASIC架構為主。對於車用以外的AIOT裝置而言，功耗低、量產成本低的ASIC是更適合的選擇，邊緣運算因處理的資料沒有雲端運算多，ASIC也不一定需要七或十二奈米製程，成熟製程(如四○奈米/二八奈米)即可綽綽有餘，也讓聯電(2330)或世界先進(5347)有機會爭食邊緣運算AI晶片的代工商機。異質整合晶片成半導體新趨勢由於ASIC客製化服務毛利高，已吸引許多傳統IC設計業者陸續投入，除了原有提供ASIC設計服務創意(3443)、智原(3035)、世芯-KY(3661)外，聯發科(2454)、凌陽(2401)等也紛紛成立ASIC部門，企圖藉此來優化產品組合，以提升獲利能力。半導體研究中心副主任莊英宗指出，半導體產業目前最熱門的趨勢就是如何將不同材料整合為元件，主要是因應物聯網時代包括電競、智慧家庭、無人載具、智慧城市等各種裝置都有「異質運算核心」的需求。物聯網喊了很多年，過去未能大規模地實現，降低物聯網裝置的開發成本及時程的異質晶片整合瓶頸。以智慧感測晶片為例，原本感測單元、電路單元、記憶體單元及處理單元各自獨立，全都放入穿戴裝置內，將導致體積過大，變得不實用。
力晶集團近日就推出新型的異質整合晶片，結合旗下力積電、愛普(6531)、智成電子與智慧記憶科技等技術資源發展而成的Computing in Memory技術平台， DRAM嵌MCU，整合邏輯晶片、DRAM及Wi-Fi晶片，因為拿掉I/O(輸出、入介面)的關係，將可同步解決GPU的過熱問題，成本也比GPU低。愛普晶心科通吃邊緣運算商機此技術平台已獲得法商Upmem採用，產品應用於邊緣運算伺服器及AIOT的終端裝置。由於相關需求才剛起飛，潛在市場規模(數量)又相當龐大，對未來營運成長帶來不小的想像空間，加上愛普為力晶集團目前唯一掛牌公司，集資源(含資金)於一身，股本小僅七億元，股價搭上這個商機題材，短短七個交易日就大漲近八成，增添市場資金目光轉向此族群的可能性。邊緣運算AI晶片又可區分是用在邊緣運算伺服器及邊緣運算終端裝置，力晶集團推出的整合型晶片則是都可適用，產品同樣兩者通吃的還有MCU IP廠晶心科(6533)，上半年推出多款RISC-V新品，營收貢獻已超過四成，目前最大美國客戶將產品應用於伺服器相關(包含深度學習(DL)跟邊緣運算等)，也有美國客戶用在5G手機主晶片中，其次則是用在觸控、感測、觸控板等的台灣客戶。威盛、華晶科押寶轉型單應用在邊緣運算終端裝置方面的AI晶片廠，則多了聯發科(2454)、威盛(2388)及華晶科(3059)。聯發科已於年中推出具高速邊緣運算能力的AI解決方案i700，整合CPU、GPU、ISP及專屬AI處理器APU，強大的AI辨識能力可應用於無人商店的辨物刷臉、智慧建築的門禁系統及智慧工廠辨別障礙物等場景。
威盛積極轉型邊緣運算AI解決方案廠，物聯網核心技術以邊緣運算將終端智慧化為主軸，電腦視覺為即時影像拼接、智能攝像頭和機器視覺與導航，AI包含ADAS、 機器學習、人臉識別等，未來將朝智慧製造、智慧交通、智慧醫療等三大市場布局。旗下子公司CenTaur將開發首款AI輔助x86處理器技術，被外界視為將重返x86市場。華晶科近年來持續轉型升級，轉型聚焦邊緣視覺AI廠，開發視覺AI晶片、商用及居家AI安控系統、3D感測等解決方案，目前已成功與與高通、微軟、亞馬遜合作開發的商用解決方案。另與訊連(5203)合作AI臉部辨識，由於華晶科3D深度晶片AL 6100結合紅外線結構光，大幅提升影像深度品質及運算速度。高速傳輸晶片需求隨之而增隨AI、機器學習(ML)興起，對伺服器運算能力的要求越來越高。不僅對伺服器外部資料傳輸速率有新的需求，對伺服器內部傳輸速率也帶來挑戰，高速傳輸(介面)晶片的重要性也隨之提高。每三年I/O傳輸頻寬將雙倍成長，高速傳輸技術PCIe的速度提升則是要比I/O更快。創意、世芯-KY、譜瑞(4966)、祥碩(5269)、M31(6643)、智原等相關高速傳輸IC設計廠，未來營運也將隨邊運運算AI需求商機有大幅成長的機會。
