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對於矽半導體發展有重大影響的應用中，人工智慧(AI)的發展為強調半導體的訊號速度奠定了發展基礎。其運行不是加快單一個別算術處理的速度，進而複製進行佈局大量的乘法累加運算器，再轉而透過小型化進行降低功耗的作用，而是主架構設計便將所有可能之運作考量，做最適合之設計。物聯網(IOT)的基礎伺服器半導體使用最新的技術規範和材料，並尋求盡可能提高處理速度和低延遲。在後段處理中，封裝尺寸變得越來越小，越來越輕，而提高生產效率的WLP(wafer level package)也開始增長。2020年後，由於伺服器，人工智能相關產品和汽車用半導體的強勁銷售，對晶片和基礎材料的需求增加，因此晶片製造商不得不考量供需與控制供應之間的平衡，尋找最有利之未來發展之方案。

【內容大綱】

• 一、前言
• 二、AI晶片與應用
  • (一)AI晶片分類
  • (二)雲邊緣(Cloud Edge) / 端點(End Point)
  • (三)AI晶片應用發展趨勢
• 三、關鍵晶片之市場發展
• IEKView

【圖表大綱】

• 表一、AI晶片之功能與特點描述
• 表二、AI晶片之特性與使用場景
• 表三、AI之應用與技術發展趨勢
• 表四、AI晶片應用種類
• 圖一、半導體元件之應用市場概況
• 圖二、邏輯電路應用之半導體晶片市場概況