台積電及晶片設計軟件公司利用人工智能助晶片減省能源消耗
加州聖塔克拉拉報導——推動人工智能運算的晶片耗電量極高。全球最大晶片代工廠台積電（TSMC）於矽谷一場會議上展示新策略，利用AI驅動的軟件設計晶片，提升能源效率。
台積電作為Nvidia等大廠的晶片代工廠，展示多種方法，期望將AI運算晶片的能源效率提升約10倍。以Nvidia現時旗艦AI伺服器為例，執行高強度任務時耗電可達1200瓦，相當於美國約1000戶家庭持續用電量。
台積電的提升方案來自新一代晶片設計，將多個「晶片片段」（chiplets）以不同技術組合封裝成一體。設計這些複雜晶片時，晶片設計公司日益依賴由Cadence Design Systems及Synopsys提供的AI軟件，這些軟件產品正是與台積電緊密合作開發，並於會議中同步推出。
在部分設計複雜任務中，這些AI工具比台積電人類工程師找出更佳方案，且速度快得多。台積電3DIC方法論組副主任Jim Chang表示：「這套系統運行五分鐘，設計師則需花兩天時間。」他指出，AI工具能最大化台積電技術能力，成效顯著。
現有晶片製造技術面臨瓶頸，例如晶片間數據傳輸受限於電氣連接。Meta平台基礎設施工程師Kaushik Veeraraghavan在主題演講中指出，未來需採用光學連接等新技術，確保在大型數據中心的可靠運行。他認為：「這不是工程問題，而是根本的物理問題。」
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評論與啟示
台積電及晶片設計軟件公司利用AI設計晶片，目標大幅提升能源效率，反映出半導體產業正積極應對AI運算的龐大電力需求。隨著AI模型日益龐大及普及，晶片的能源消耗成為產業及環境的重大挑戰。台積電透過「晶片片段」的模組化設計結合不同技術，配合AI工具快速尋求最佳設計方案，不僅提高效率，更可能改寫晶片設計與製造的遊戲規則。
這種跨領域整合AI與硬件設計的創新，展示未來硬件研發將不再是單一技術或人力的競賽，而是軟硬件協同、智能自動化的競技場。尤其是在物理極限面前，光學互聯等新興技術成為突破口，這不僅是工程挑戰，更涉及基礎物理的重新理解與應用。
對香港及全球市場而言，半導體節能技術的突破將驅動新一輪產業升級，相關企業無疑會成為投資焦點。未來投資者應密切關注台積電及其合作夥伴在AI晶片設計領域的進展，這種技術革新不僅影響科技產業，更關乎全球能源消耗與環境可持續發展的重大課題。
總結來說，AI不僅是晶片運算的推手，亦是設計與製造效率的關鍵催化劑。在追求更強大AI能力的同時，如何兼顧能源效率，將成為業界必須面對的核心命題。台積電的嘗試為行業指明一條可持續發展的路徑，值得業界深入研究與借鏡。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。
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