AI能耗驱动系统整合 SEMICON揭示设计、记忆、光互连三层突破

因前沿AI模型训练算力每年成长4~5倍，能源供给与资料搬移成本已成为效能扩张的关键瓶颈，促使AI效能竞争从单一晶片的效能比拚，转向设计、记忆与互连协同突破的系统整合工程。今年9月登场的SEMICON Taiwan 2026也预告，将针对3大关键技术打造专属场域。

图一 : SEMICON Taiwan 2026 矽光子专区，将聚焦高速光互连、CPO与次世代AI基础建设发展

其中包含：AI半导体技术特区聚焦ASIC与AI晶片设计、记忆体高峰论坛深入探讨高频宽记忆体（HBM），并由矽光子专区完整呈现高速互连技术与应用，串联下一代AI运算架构的核心环节。

SEMI全球行销长暨台湾区总裁曹世纶进一步指出：「在现今AI系统中，资料搬移的能耗甚至可能超越运算本身。这意味着，效能瓶颈也因此不再局限於单一晶片，而取决於整体系统架构的设计。过去，产业竞逐的是单一晶片的演进速度；如今，面对能耗限制，如何将运算、记忆与资料传输纳入同一架构协同设计，才是突破效能瓶颈的关键。」

然而，这项庞大的系统工程，绝非单一企业能够独力完成，唯有跨领域、跨供应链协作，才能推动下一波创新。汇聚来自供应链各环节的技术与产业力量，共同构筑未来，正是今年展会『Transform Tomorrow共构未来』的核心精神。

因此，在「设计层」将随着全球云端服务业者（CSP）持续加码自研客制化晶片ASIC，AI加速器??场正走向多元分化。当能耗成为算力扩张的瓶颈，针对特定工作负载客制化晶片，便成为提升效率的重要路径。

迈入第三届的「AI半导体技术特区」，今年将集结日月光、研扬、神盾、微智汇运算以及臻鼎等企业，完整呈现AI从核心运算、晶片设计、半导体制造，到边缘运算与实体AI（Physical AI）应用的完整价值链。

「记忆层」紧密耦合的关键之一，则在於资料能否即时、就近供应运算单元。HBM也因此从标准化通用元件，跃升为AI系统设计的核心策略资产。推动记忆体供应商、晶片设计商与系统业者由传统供应关系，迈向跨硬体与系统的协同设计（Co-Design）。

SEMICON Taiwan 2026将集结Google、Samsung、SK hynix、SanDisk、Solidigm、群联、d-Matrix及学研专家，聚焦记忆体效能与功耗挑战，以及HBM4、CXL、AI SSD、运算型储存（Computational Storage）、记忆体内运算（In-Memory Computing）与MRAM等次世代技术与运算架构。从AI系统端需求到记忆体与储存创新，串联产业上下游观点，解析Co-Design时代下次世代AI运算的技术方向。

此外，基於「互连层」资料搬移的能耗不只发生在晶片内部，而是随着AI与高效能运算（HPC）快速发展，资料中心架构加速升级。矽光子利用光讯号取代电讯号，将可突破频宽、功耗与传输效能限制，而成为降低资料处理与搬移成本的关键路径。

SEMICON Taiwan 2026「矽光子专区」共集结光嗲科技、晶彩科技等厂商，完整展示矽光子晶片设计、光电整合、先进封装、CPO解决方案及光通讯模组等技术链，呈现矽光子产业从设计到量产的产业纵深。

展会期间同步举办的「矽光子国际论坛」，还将汇聚Cisco、Marvell、TSMC、Lumentum、ASE、UMC、Lightmatter等全球产业领袖，议题涵盖从Die-to-Die、共同封装光学（CPO）到Rack-to-Rack的高速光互连架构，并深入探讨AI资料中心、超大规模AI、异质整合、量产制造、测试验证及全球供应链协作等关键课题，共同解析矽光子技术如何从创新研发迈向大规模部署，勾勒下一代AI基础建设的技术蓝图与产业商机。