經濟日報社論／AI 算力需求 帶來環保新挑戰

最近国际媒体焦点之一是，OpenAI创办人奥特曼（Sam Altman）有意筹资5至7兆美元，目标是重塑半导体供应链，以解决发展AI所面临的晶片短缺问题。美联社

最近国际媒体焦点之一是，OpenAI创办人奥特曼（Sam Altman）有意筹资5至7兆美元，目标是重塑半导体供应链，以解决发展AI所面临的晶片短缺问题。为了这个计划，另传出他陆续接触相关政府、投资方与半导体业者。台积电日本熊本厂揭幕时，张忠谋创办人也提及，他与相关人士讨论到AI带来的产能需求甚为惊人。一般认为，张创办人所指的相关人士应该就是奥特曼。除了台积电之外，奥特曼也陆续传出与阿拉伯联合大公国官员、英特尔、韩国半导体业甚至新加坡的主权基金淡马锡等接触，目的应该与其晶片计划有关。

由此可见，人工智慧的快速进展，带来了对半导体需求的高度想像。人工智慧的发展，取决于三大基本要素─演算法、数据与算力。目前在演算法的部分，历经过去六、七十年来的发展，不但有了长足的进步，而且其技术进展还持续地加速，导致目前人工智慧的应用快速扩展，从文字、图片的生成，到最近问世的Sora，已可以利用文字生成动画影片。

在数据方面，从网际网路到物联网的进展，也带来了丰富的数据供应，支援人工智慧模型的训练；而在算力部分，关键即在于半导体。虽然在台积电、三星、英特尔等领导业者的带动下，过去数十年来半导体制程技术不断推进，但下游终端应用从传统的消费性电子、PC到行动通讯、物联网等，持续抵销了半导体制程演进所带来的算力提升。而人工智慧对算力的需求，更有如饥饿的猛兽，需要更进一步的制程提升与更大量的新增产能来因应，这也是奥特曼提出如此「疯狂」计划的原因。

但此一推论的前提是，人工智慧的应用能持续落地实现，而非变成下一个科技泡沫。当然按照目前的趋势来看，近期人工智慧的发展确实与过去几波的科技泡沫不同，相关应用的确已陆续落地并且商业化；但如2000年的网路等科技泡沫给我们的提醒是，资本市场往往领先反应对未来获利的预期，甚至有过度领先之虞。在业者大胆进行高度杠杆投资时，后续仍应有实质的获利为基础。

如何实质获利，这也是目前百花齐放的人工智慧将面对的重大考验，无论是如OpenAI等领导业者，未来可能在半导体晶圆厂的巨额投资，或是其他业者在应用服务开发方面的投入，将来要如何把网路流量转换为实质获利，考验着业者的商业模式创新与执行能力。

而在此波人工智慧带来的半导体算力需求中，另有一外部发展限制，就是环境与能源的议题。在庞大的算力需求下，不仅需要半导体的运算力支援，也需要大量的电力以驱动算力的运作。此外，大量运算所产生的散热需求，部分也需倚赖电力辅助。若要以先进制程制造半导体晶片，亦需消耗大量的电和水等资源。

在全球追求净零碳排的趋势下，无论是大量扩充半导体制造所带来的高耗能需求，或是大量运算所带来的电力需求，都将形成对净零目标的挑战。当然半导体制造技术的进步，以及伺服器、资料中心等终端设计技术的突破，有机会减缓相关能源、资源消耗的问题，但在全球人工智慧与半导体的高速与巨量发展下，仍难避免总要面对科技与环境发展平衡的课题。相关课题恐将成为AI所带动的半导体风潮能否长期永续发展的关键，需跨领域的专家学者、业者共同投入，从宏观的角度思考整体发展战略。