AI算力需求為何如此龐大？ | NOWnews今日新聞

AI 算力需求井噴，驅動科技產業鏈全面升溫

近年來，人工智慧（AI）技術突飛猛進，從自動駕駛、智慧醫療到金融科技，AI 的應用場景不斷擴展，深刻地改變著各行各業的運作模式。AI 應用百花齊放，背後仰賴的是龐大的算力需求。AI 模型需要經過大量數據的訓練才能達到足夠的精準度與效能，而訓練這些模型往往需要消耗驚人的計算資源。

AI 應用百花齊放，算力需求水漲船高

AI 算力需求之所以如此龐大，與其應用領域的廣泛性息息相關。例如，在自然語言處理領域，大型語言模型（LLM）的參數規模動輒數十億甚至數千億，訓練這些模型需要大量的計算資源和時間。又如，在圖像辨識領域，高解析度影像的處理和分析也需要強大的算力支援。隨著 AI 技術不斷發展，新的應用場景不斷湧現，對算力的需求也將持續增長。

CoWoS 先進封裝技術成關鍵，相關設備需求大增

為了滿足 AI 應用對算力的需求，晶片製造商不斷推出更高效能的 AI 晶片。其中，CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）先進封裝技術扮演著關鍵角色。CoWoS 技術能夠將多個晶片整合在同一個封裝中，實現更高的運算密度和更快的資料傳輸速度。隨著 CoWoS 技術的普及，相關的檢測設備需求也大幅增加。

AI 伺服器平台升級，帶動高階設備訂單爆滿

AI 伺服器是支撐 AI 運算的基礎設施，其效能直接影響 AI 應用的表現。為了滿足不斷增長的 AI 算力需求，AI 伺服器平台也在不斷升級。這也帶動了對高階 PCB（印刷電路板）設備的需求，例如高階 CCD（電荷耦合元件）和背鑽集成型機台等。這些設備在 AI 伺服器的製造過程中扮演著重要的角色，其精準度和效能直接影響伺服器的品質和效能。

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