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克里斯·米勒揭露《晶片戰爭》出版後觀察到的三大半導體趨勢
半導體戰爭方酣。日本經濟新聞旗下日經亞洲（Nekkei Asai），今（20 日）邀請《晶片戰爭》作者克里斯·米勒（Chris Miller）與談「日經論壇：Untold Story of Chip War（晶片戰爭沒告訴你的事）」。
會中克里斯·米勒與日經亞洲台北支局記者鄭婷方、黎子荷對談，認為未來 5~10 年先進半導體的生產仍將掌握在當前的關鍵 5 國，而 AI 發展則可能因大型模型訓練完善、而不見得仍需要大量算力，因此美國對中的管制措施、也可能無法長期限制中國的半導體及人工智慧技術發展。
克里斯·米勒今天發表對半導體產業的看法可以歸納為以下幾點。首先，克里斯·米勒表示，自從《晶片戰爭》一書出版以來，他觀察到三個重大事件。
《晶片戰爭》出版後的三大趨勢
一、各國政府加速投資半導體產業
各國政府正加速投入資金支持半導體產業。美國和歐洲分別通過了晶片法案，開始提供資金支持。其他如日本、以及印度等，也推出了相關的半導體補助計畫。
政府的投資補助方案，顯示重要國家都在擴大、或試圖發展半導體製造業。這是一個關鍵的趨勢。
二、加強禁令、與反制禁令的趨勢
在過去幾年，半導體技術管控、和對管控的反彈持續加劇。《晶片戰爭》出版後、米勒所觀察到的第二個事件，是美國對中國實施 GPU 和製造設備的出口管制。而不久後日本與荷蘭也加入了禁令的行列，這導致中國以不同形式進行報復，決意限制鎵和鍺的出口。這顯示各國間禁令與反制的行動逐漸升級，這是半導體之戰的重要動向。
三、人們關注半導體在AI領域的應用
人們對半導體在人工智慧（AI）領域的興趣日益增加，開始關注半導體在 AI 上的應用。尤其是在去年底 ChatCPT 公諸於世後，人們意識到許多先進的 AI 系統都是在 NVIDIA 的晶片上訓練的。這顯著影響了 NVIDIA 的股價上漲。
克里斯·米勒認為這是書籍出版後，他所觀察到的第三個關鍵趨勢。
產業不得不追趕政府決策
米勒也指出，半導體產業面臨著各種政策變化和不確定性，產業不得不追逐各國政府的決策。他提到在過去幾年中，政治和監管變化不斷，這讓產業很難理解這些變化對其意味著什麼。此外，美國和日本對中國技術轉移問題的反應，遠超過在 1980 年代的美中爭端。
政府關注晶片的安全性、超過了對貿易的關注。大多數半導體產業的人並不認為自己在生產與軍事有關的商品。而政府在過去 5 年一直在試圖說服他們，半導體是一個戰略產業。這讓產業感到意外。
此外，限制晶片、與生產設備出口時，最大的挑戰在於很難區分其用途，曝光機只要在晶圓廠的手中，就可以製造任何類型的晶片。這也因此對商業晶片製造產生了重大影響。
全球半導體產業的現狀和挑戰
論壇中，半導體產業的雙極化的趨勢也是關注的焦點。米勒指出，只有 5 個國家在半導體生產居關鍵地位，其他地區相對無關緊要。而在先進技術領域，只有 3 家公司在競爭，也就是台積電、三星和英特爾。
以美國而言，其中一個挑戰是成本。相對於台灣、韓國和中國，美國的製造成本更高。晶片法案提供補助的目的，正是在彌補部分成本差距。而第二個問題是規模，在過去幾十年中、尤其是在韓國和台灣，我們看到的是大規模的建設發展。如果觀察目前美國正在建設中的建廠案，企業的挑戰不僅僅是建自己的廠，還得獲得必要的所有供應商。
米勒認為，這種集中趨勢在未來的 5~10 年可能都不會有太大變化，因為技術的複雜性和生產規模，需要大量資本投入。
那麼，中國是否能實現晶片國產化呢？
米勒指出，中國雖然希望實現自給自足，但在先進技術和生產能力方面仍面臨挑戰。有證據表明，中國的戰略實際上並不是真正追求完全的自給自足，而是試圖從外國生產商那裡購買大量設備以建立產能。或許每一家中國企業都希望能夠擁有完整的國內供應鏈。但現實情況是，沒有任何國家擁有完整的國內供應鏈可以依賴。
他認為，在談到先進半導體生產時，中國要擁有這種能力還需要很長時間。但是到目前為止，成熟晶片市場還沒有受到重大衝擊。中國或許已經出口了大量的成熟晶片。以中國正為了未來數年所投資的大規模產能來看，可能還有一波成熟晶片之戰。
AI 會是晶片戰爭的下一個主戰場嗎？
米勒表示，AI 已是晶片戰爭的焦點。整個供應鏈上的許多企業。已經將資料中心視為成長市場，現在進入資料中心的晶片變得更加重要，正如 NVIDIA 去年崛起時已經證明的。
這不僅僅是 NVIDIA、也有為 NVIDIA 生產半導體的台積電，還有所有的封裝公司。甚至到一整串正在開發軟體和應用程序的新創公司。
我們已經看到整個產業開始在 AI 外圍重新定位自己。這會發生在產業正在尋找新的成長動力的時刻，就像過去十年整個產業在智慧型手機領域、一度經歷了大幅的成長。業界中人都希望資料中心的需求、和 AI 應用程式，能夠成為驅動未來十年、半導體業的成長動力。
至於美國的禁令是否對限制中國半導體與 AI 技術發展有效？米勒認為，目前還處於 AI 發展的早期階段。當前 GPU 晶片極度短缺，所有人都盡全力取得。所以現在若能控制「誰能取得 GPU」，就能影響「誰能夠訓練更先進的模型」。
但是 5 年後，算力是否仍是最大的挑戰？一些大型科技公司已經開源它們的模型，科技公司在內部訓練後、發布開源模型，顯示 AI 中仍存在著替代公式。如果使用者能針對自己的需求例做微調，那麼就不需要大量的算力來訓練。
米勒強調，我們仍必須觀察 AI 領域的發展，才能了解未來幾年部署與運用 AI 時，這些管制措施是否仍需要存在。
核稿編輯：李柏鋒
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