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來源：新電子
人工智能(AI)的加持進一步推動雲端數據中心、儲存的發展，更刺激大數據數據量爆炸成長。 為了改善數據量不斷增加的問題，雲端與儲存業者，如Google、亞馬遜(Amazon)、百度與阿里巴巴，皆希望能藉由客制化ASIC晶片的導入，提升整體服務器雲端運算效能。
資策會MIC資深產業分析師兼組長葉貞秀表示，雖然ASIC需求在2018年年初就已嶄露頭角，但當時主要為開發比特幣的礦機廠商(如比特大陸)，為了提供終端需求而開發ASIC晶片；發展至今， ASIC客制化的需求已慢慢在雲端服務器產業萌芽起飛，這也歸功於廠商開始對於AI算法與AI能提供的服務發展更加明確。 整體而言，2018年年初較多是終端裝置邊緣運算(Edge Computing)需求的ASIC，而現在這波ASIC客制化潮流正一路延燒到雲端運算領域。
事實上，開發一顆新的晶片花費相當昂貴，16~7奈米制程晶片，光是光罩費用，就高達上億元新台幣。 因此，葉貞秀認為，搶攻ASIC客制化市場的廠商，必須要具備多元化IP資源，並對新興制程及晶圓級封裝技術有相當程度的了解。 若廠商可以在各應用領域都有投入IP，將有利於爭取到更多客戶訂單，同時也可以降低開發成本，進而取得競爭優勢地位；此外，制程熟悉度將會影響到其提供服務的多樣性。
雖然晶片商可以與IP廠商合作，授權IP即能具備開發ASIC客制化晶片。 但若晶片商本身擁有高速IP發展經驗、編譯碼算法IP，就毋須向其他廠商進行採購動作，對於降低晶片成本、加速ASIC落地將有長足幫助；再者，由於晶片商擁有自己的IP，後續與其他IP整合過程所遇得工程問題，也得以自行解決， 對於開發商服務信任性也就油然而生。
過去在有ASIC需求的趨勢下面，台灣有一群IC設計服務廠商(如創意、智原)，幫助一些有特殊規格需求的車用、AI雲端運算與儲存等領域廠商，提供少量多樣的客制化晶片，協助他們搜集晶片所需的晶片、聯絡半導體制程與價格規畫等問題。
藉由這樣全新的商業模式導入，葉貞秀分析，台灣IC設計服務廠商收益正逐年攀升，可看出每年營收都有10%穩定成長。 同時，在雲端、儲存與AI算法新創公司對於AI晶片的需求下，亦可看到傳統IC設計廠商，如聯發科、聯陽科技，亦以過去累積的底層IP做為發展ASIC服務的基礎，搭配先進制程開發經驗提供服務， 甚至有些廠商開始成立專職ASIC部門，積極搶攻AI晶片市場大餅。
如上述所說，新晶片的開發需要耗費相當的費用。 因此IC設計廠商，勢必需要降低成本，找尋新的發展機會，可看到已有廠商透過SiP模塊化設計，增加數據傳輸頻率，並整合傳感器、邏輯等不同制程型態晶片，讓IC提升效能，同時又滿足物聯網應用多樣化特性。
隨著整個產業晶片端客戶應用型態多樣化、多元化需求下，台灣整個半導體產業，在水平分工嚴密合作下，在ASIC開發需求下，占有一個不錯的優勢，而資策會MIC也看到產業開始朝這方向發展。