台積電示警：AI進入真正工業化時代 整合性運算系統將成決勝關鍵

台北報導——台積電高階主管週一表示，人工智慧（AI）的下一階段成長，將由大規模整合運算系統的部署所驅動，產業正式邁入「AI真正工業化」的全新階段。

台積電AI與高效能運算業務開發處長李湘（April Li）週一在SEMICON Taiwan 2026 IC論壇發表主題演講時指出，AI代理人正逐步進入企業工作流程，而專用資料中心與實體AI的投資也持續加速。

李湘表示：「在這個新時代中，市場領導者不再是那些單純打造更好模型的企業，而是能建構最完善整合系統的業者。」

她強調，未來AI基礎設施無法僅依賴個別晶片或模型的進展，必須將運算、記憶體、互連、儲存及電源管理整合到晶片、伺服器機櫃乃至整個資料中心的層級。

這項轉變部分受到推論（Inference）需求暴增所驅動。李湘指出，全球推論token量自2022年以來已成長近500倍，而更複雜的推理與代理人AI系統所消耗的token，遠高於傳統單次查詢。

「推論已不再是低負擔的任務，」李湘說，隨著AI代理人在背景持續運行，推論正成為系統層級擴張的主要驅動力。

李湘表示，持續攀升的工作負載正對四大面向形成壓力，包括邏輯微縮（logic scaling）、互連效率、記憶體效能，以及電力傳輸與散熱。

她進一步指出，在典型工作負載中，數據搬移本身可能占系統活動的60%，導致昂貴的加速器運作利用率低於40%。

此外，李湘預估到2030年，AI封裝晶片的電晶體數量可能突破1兆個，使得多晶片架構與異質整合成為不可或缺的核心技術。

為因應這些挑戰，李湘表示，台積電正積極開發涵蓋先進邏輯製程、先進封裝與光學互連的各項技術。

她特別提及台積電的3DFabric平台，整合了系統整合晶片（SoIC）的三維堆疊技術、晶圓級先進封裝（CoWoS），以及用於高速光學數據傳輸的緊湊型通用光子引擎（COUPE）平台。

李湘也透露，台積電正致力於將先進邏輯製程應用於高頻寬記憶體（HBM）基底晶片，以提升HBM效能。

在問答環節中，李湘強調，台積電必須深入理解「從矽晶圓到資料中心、再到token」的整條供應鏈，並與生態系夥伴盡早在該鏈中驗證其技術。

她表示，這樣的策略反映出台積電的角色已超越單純製造個別晶片的範疇。

李湘最後說道：「我們能只把晶圓隔著圍籬交貨的時代已經過去了。」（完）