生成式 AI 的爆發正在推動全球半導體產業進入一個前所未有的「基礎設施大遷移」時代。當模型參數規模從百億走向兆級，企業不再只關注 GPU 本身的性能，而是不得不重新審視整個 AI 運算的底層結構，因為從電力供應、散熱效率、先進封裝、資料中心互聯，到跨國供應鏈的政治風險，這些因素都將成為影響 AI 發展速度的關鍵變數。
此外，高功耗、互聯瓶頸，以及地緣政治三大力量同時湧現，也迫使產業開始尋找全新的技術突破與供應鏈配置，試圖在全球不斷變動的 AI 晶片版圖中站穩腳步。
PowerLattice 的節能 chiplet，推動「低功耗供應鏈」崛起
全球主要科技公司正加速建立或擴充資料中心，以支撐大型語言模型的訓練需求，這也讓「如何提升能源效率」成為半導體業者最迫切的任務。以提升能源效率為核心的新創公司 PowerLattice ，是由來自 Qualcomm、NUVIA 與 Intel 的資深電氣工程師於 2023 年共同創立，已開發出一項能降低晶片功耗超過 50% 的突破性技術。
這項技術的核心是一顆微小的供電 chiplet，透過讓電源供應更貼近處理器，減少傳輸過程中的能源損耗。PowerLattice 的競爭力不在於提升算力，而是在於以更高的能源效率，進一步降低整體 AI 伺服器的總體擁有成本。
Playground Global 合夥人、前 Intel 執行長 Pat Gelsinger 對此技術給予極高評價，並認為 PowerLattice 帶來的不是單純的晶片升級，而是「重塑整個運算軌跡的世代躍進」。目前，PowerLattice 的首批 chiplet 已交由台積電生產，公司也正與一位未具名的大客戶合作，預計在 2026 年第四季擴大產量。
PowerLattice 創辦人指出，公司所打造的是一個全新的晶片產品類別，意即「第三方電源 chiplet」，這背後代表著巨大的市場機會，因為隨著電力消耗成為 AI 運算的核心挑戰，「省電性」正迅速成為下一代 AI 伺服器的設計基準。這股趨勢不僅將重塑核心晶片架構，也會影響從散熱、電源管理 IC 到先進封裝技術的整個供應鏈。
Celero 在晶片導入全新的嵌入式演算法，進化互聯能力
在能源效率之外，另一項限制 AI 擴展速度的關鍵瓶頸則來自「互聯」，尤其是資料中心之間的高速連接需求。隨著 AI 模型規模不斷提升，訓練方式更加依賴分散式架構，使得 GPU 之間的高速互聯也成為新挑戰。
位於加州爾灣的 Celero Communications 由多位網路產業的資深人士共同創立，致力於解決高速互聯瓶頸。Celero 的設計目標，是將資料中心之間光纖電纜傳輸的光脈衝，以更高效率轉換為 AI 運算網路所需的電信號。Celero 計畫在晶片導入全新的嵌入式演算法，讓晶片能以更快速度、更低功耗處理光訊號。
Celero 的技術指向了下一階段的產業競爭焦點，也就是資料中心與資料中心之間的超高速 AI 互聯能力。這場互聯革命也將推動光通訊、CPO、交換器 ASIC 等相關網通供應鏈進入新一波投資周期，並重塑 AI 基礎設施的產業版圖。
美國制裁推動寒武紀股價飆升，AI 晶片供應鏈正在分裂
除了技術面的演進，地緣政治同樣正在重塑全球 AI 晶片供應鏈，其中最明顯的案例，就是中國新創寒武紀（Cambricon）的崛起。寒武紀在過去 24 個月股價飆升 765%，主要受惠於政府支持與高度受保護的本土市場。
寒武紀曾因華為轉向自研晶片而遭遇重挫，但在美國進一步收緊晶片出口後形勢急轉直下。當華府禁止 NVIDIA、AMD 等高階 AI 晶片銷往中國，本土市場瞬間出現「供應真空」，北京隨即要求企業優先採購國產晶片，使寒武紀營收在過去一年暴增 500%。
外界雖質疑其股價高度依賴政府補貼，但事實是，美國制裁正在逼迫全球 AI 供應鏈分裂成兩個陣營：一邊是由 NVIDIA、AMD 與各類 AI ASIC 新創所構成的美國陣營；另一邊則是以寒武紀、華為及完整在地供應鏈為主體的中國陣營。儘管中國晶片在性能上仍落後 NVIDIA，但制裁反而加速了中國的自主投入，強化本土替代能力。
未來 3 年，資金將加速流向節能與互聯等基礎技術，全球供應鏈也將由一體化走向多軌化。透過三家 AI 晶片公司的案例，可以見到 AI 競賽本質正在轉變：真正的關鍵已不在單一晶片，而在重建整條供應鏈的能力。
＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Reuters》、《The Business Journals》、《Bloomberg》、《TechCrunch》，首圖來源：Unsplash。
