〔記者洪友芳／新竹報導〕工研院指出，全球AI半導體市場將呈現高度成長，2022-2027年複合成長率預期將達20.3%，資料中心與消費性電子為核心成長動力，然而AI應用與環境永續如電力與水資源的競爭，也將為企業帶來新的挑戰。
工研院產科國際所產業分析師王宣智今在該所舉辦的研討會中，以AI晶片發展商機為題剖析市場與應用，他指出，全球AI半導體市場將呈現高度成長，2022-2027年複合成長率預期將達20.3%，2027年全球AI半導體市場預估可超過1116億美元，在全球半導體市場中的占比將達近15%。
以AI晶片發展商機為題，分析多元化應用趨勢，他指出，AI晶市場高速成長關鍵趨勢，包括汽車輔助系統（ADAS）、資料中心、消費性電子與安全監控4大類，資料中心與消費性電子為核心成長動力。
在汽車輔助系統（ADAS）方面，AI晶片發展將加速汽車輔助系統進展，預期2027年超過20%新車將具備Level 2+ 以上先進駕駛輔助系統（ADAS）。資料中心伺服器中具備AI晶片的比例將由2022年的7%上升至2027年的17%，2027年AI伺服器市場規模將達到329億美元。
此外，消費性電子設備的AI應用處理器市場規模，預期2027年將超過55億美元，設備中包含AI晶片的占比將由 2022 年 的2%提升至2027年超過50%。AI晶片進步讓影像補抓和即時分析成為可能，預計在2027年超過50%以上的安裝監控設備，都將具備即時分析的能力。
王宣智說，2022年通訊用AI電子元件占AI半導體市場最大份額，但在2027年將由運算用AI電子元件取代。在AI 晶片上，MPU和ASIC有較好的成長動能。AI應用爆發商機，讓Nvidia、AMD和Intel等晶片大廠紛紛加速AI晶片開發與生產。雲端服務大廠為了平衡營運成本與需求，開始自行研發AI晶片。AI晶片與其它應用晶片整合，將開始推升AI應用的廣泛性，擴展市場機會。
AI算力建置成本高
不過，他也點出，AI應用發展的困境面臨硬體不足、算力不足問題，AI算力建置成本也高，例如資料中心的AI運算主要採用輝達（Nvidia）的解決方案，A100晶片的價格約為1萬美元， Nvidia最新的H100晶片號稱訓練性能是A100的9倍，但目前在網路上的售價已經超過4萬美元，需高AI運算資源雲端業者，正尋求降低硬體建置成本的方法。
王宣智同時也表示，AI應用與環境永續的競爭，也將帶來企業新的挑戰，包括電力與水資源。電力方面，他說，問 ChatGPT 3.5 一個問題，所耗費的電力約可讓60W燈泡亮 140秒。加拿大永續數位基礎設施公司指出，OpenAI在今年1月的用電量，相當於17.5萬個丹麥家庭1年用電量。水資源方面，美國德州斯大學的研究顯示，僅訓練ChatGPT GPT-3，就使用將近70萬公升的水，相當於可以生產370輛賓士轎車所需的水量。