人工智能(AI)芯片模仿人类脑部运作设计而成，AlphaGo与棋王的对决让世人对AI技术刮目相看。继英特尔(Intel)、高通(Qualcomm)加快AI芯片的研发脚步之后，三星电子(SamsungElectronics)也透露有意进军相关市场。

据韩媒ETNews报导，三星电子半导体部门负责人金奇南日前表示，以目前的中央处理器(CPU)与绘图处理器(GPU)无法让AI运算有效率，但神经网路处理器(NeuralNetworkProcessingUnit;NPU)则可弥补不足之处。言下之意暗指三星有意将智能手机移动应用处理器(AP)与NPU技术相结合。

NPU模仿脑神经网路，具备反覆机器学习(MachineLearning)的电路结构，若将NPU用在智能手机AP上，将可提升影像、照片、音讯辨识能力。

人脑的资讯传输频宽约每秒25TB，储存容量约2,500TB，比市售高速绘图DRAM每秒传输32GB的速度快800倍，也比32TB固态硬盘(SSD)容量大80倍。近期华为表示，新一代10纳米制程麒麟970处理器采用NPU技术，影像辨识能力提高25倍。

英特尔在消费性装置AI芯片领域投入大笔资源，其购并的以色列芯片业者Mobileye也在先进驾驶辅助系统(ADAS)芯片采用NPU技术，可分析摄影机捕捉到的影像，辨识车道上的障碍物加以闪避，是自驾车技术的重要零件。

Movidius在2016年被英特尔购并，日前发表新款视觉处理器(VisionProcessingUnit;VPU)系统单芯片(SoC)MyriadX，内建深层神经网路分析(DNN)加速技术，性能较前一款加快10倍，适用于无人机(Drone)的周遭辨识与无人飞行。

高通将名为Zeroth的AI技术用在Snapdragon系列AP;微软(Microsoft)则发表内建超高速DNN演算技术的全像处理器(HolographicProcessingUnit;HPU)。

韩国半导体业者表示，Google专注开发用在服务器的大容量高速AI芯片，高通与英特尔主要研发用在消费性装置的边缘运算(EdgeComputing)AI芯片。

韩国业者Nepes引进美国AI芯片业者GeneralVision的技术，重新设计并开始量产，未来可望应用在各种物联网(IoT)装置上。

韩国科学技术院(KAIST)研发团队从多年前就开始研发用于消费性装置的AI芯片，日前在2017年HotChips大会上发表深层神经网路处理器(DNPU)。

另据韩媒Ilyoweekly报导，金奇南表示，元件体积朝微型化发展，DRAM频宽每3~4年就会加倍，25年后将可追上人脑的短期记忆处理能力，1颗固态硬盘就能储存人脑记忆的所有资讯。

金奇南进一步预测，2020年全球将有500亿个装置可透过网路相连，智能工厂、智能建筑、智能车等各种智能建设将颠覆人类生活。资讯量暴增之下，能源消耗量也将激增，或许得增建40个核能发电厂才够用，因此不能忽视半导体技术发展的重要性。