生成式 AI 可望在2024年開創新契機

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果然一如所料！一年之內，生成式 AI 就極其迅速地達到所謂的 Gartner 膨脹式期望的峰值(Peak of Inflated Expectations)，這應該是一項新的紀錄。今年度針對 ChatGPT 的探討與應用已經在在說明，生成式 AI 不僅會持續存在，也被預期會真正改變完成知識工作的方式。可以說，這真的是千載難逢的變革技術之一。從電子商務網站的即時聊天功能，到軟體開發的程式碼生成等等，我們可在萬物中隨處看見生成式 AI 運作的範例。

www.synopsys.com/zh-tw.html, May. 13, 2024 – 

去年進行 2023 年對 AI 的預測時，我看見諸多趨勢的雛形(圖 1)。其中包括預測企業將簡化異質元件的整合，在適用於多晶粒系統的解決方案可發現到這一點；我們也將看到採用 AI 設計工具的數量持續增長，新思科技已追蹤 300 組以上 AI 驅動的商業投片，而且這個趨勢還在加速；預測生成式 AI 將加速應用開發，很快就會成為全世界的新應用平台。同時，AI 會對追求淨零碳排有所助益，而這正在發生。

2024 年的 AI 功能又有哪些？

讓我們來探討一下，生成式 AI 在 2024 年會如何形塑電子業的發展，以及隨著 AI 更加普及而需要應對的關鍵考量。

AI Copilot：逐漸成為唾手可得的設計工具

如果您有在社群上追蹤微軟的 Satya Nadella，那麼您應該知道現在是「Copilot 的世代」(如果沒有的話，那麼建議可以看一下 Satya 最新 2023 年度 Ignite 大會主題演講)。

半導體業正面臨著挑戰與機會。晶片設計涉及的規模與系統性複雜程度不斷增加，而工程人才的短缺卻不利於創新。同時，與地緣政治逆風交織的供應鏈壓力持續存在。儘管如此，工程的獨創性仍持續突破，延伸了摩爾定律的優勢，提升工程產能，創造出有史以來最繁複的電子裝置與系統。

在此背景下，生成式 AI 預期會在新的一年發揮日益重要的作用。而晶片設計 copilots (Chip design copilots)在 EDA有相當豐富知識領域，又可彌補新人才短缺的困境，因此可以針對知識共享提供高效率途徑，並提升現有工程資源的產能。例如，不必在任何指定的設計環境中停下來研究解決方案，也不用費力地閱讀多份文件或聯絡應用工程師；嵌入至工具的 Copilot 幾乎可以立即因應所產生的問題。

隨著 2024 年的進展，生成式 AI 驅動的 Copilot 將被應用在更多不同產業，我們可以預期看到這些 Copilot 變得更智能且更普及，緊密地整合至矽晶片設計與驗證的工作流程中。從晶片設計的角度來看，Copilot 的功能可以協助工程師在幾秒之內，處理以前需要數小時或甚至是數天的工作。

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