Reference：
[1][20220914]手機為什麼還要用「獨立」ISP？
2025年4月1日 星期二
2025 GTC看法
20250401 1836
2025演講，Jensen Huang明確說運算三要素包含儲存，必須「重新發明」儲存：核心思想是要研發基於語義的儲存系統(semantics-based storage system)，「儲存系統需要持續在後台嵌入資訊；獲取raw資料，將其嵌入進知識庫；做存取時，就不是檢索獲取資料，而是基於提問來獲取。」
利用問來存資料，所以未來什麼都藉由「問」來獲取？這真是個神奇的未來，換言之，聾啞人是不是會更吃虧嗎？他們能問嗎？互動是未來的關鍵，但是互動卻也是耗能，因此必要的互動才是關鍵所在。
此外，之前所提的「買得越多，省得越多」(the more you buy, the more you save)，則改成了「買得越多，賺得越多」(the more you buy, the more you make)。這是靠所謂的AI推理嗎？AI推理是模型產生token的過程，Jensen 描述其過程即等價於企業產生營收和利潤的過程。所以唯有提高推理效率，才能增加營收和利潤。這似乎是很直觀的說法？只是問題在於AI推理能相信嗎？要怎麼評斷呢？未來的人類會不會無法評斷這一切呢?
GPU大力出奇蹟的時代過去了？ 解析DeepSeek竄起後的Nvidia - 電子工程專輯利用問來存資料，所以未來什麼都藉由「問」來獲取？這真是個神奇的未來，換言之，聾啞人是不是會更吃虧嗎？他們能問嗎？互動是未來的關鍵，但是互動卻也是耗能，因此必要的互動才是關鍵所在。
此外，之前所提的「買得越多，省得越多」(the more you buy, the more you save)，則改成了「買得越多，賺得越多」(the more you buy, the more you make)。這是靠所謂的AI推理嗎？AI推理是模型產生token的過程，Jensen 描述其過程即等價於企業產生營收和利潤的過程。所以唯有提高推理效率，才能增加營收和利潤。這似乎是很直觀的說法？只是問題在於AI推理能相信嗎？要怎麼評斷呢？未來的人類會不會無法評斷這一切呢?
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2025年1月2日 星期四
AP研究
2025年Q4 高通SM8850(旗艦晶片驍龍8 Elite 2)採用TSMC N3P，其高頻達5GHz
高通2025年第4季將推出的下世代旗艦晶片驍龍8 Elite 2，與聯發科的天璣9500同樣都將採用台積電N3P製程打造，GPU性能提升十分顯著，採用該晶元的手機體驗很值得期待。 與驍龍8至尊版相比，新的SM8850可能在能效提升上沒有那麼顯著，畢竟在工藝上沒有從N4到N3E的提升那麼明顯。不過驍龍8 Elite 2的CPU核心最高頻率可能達5GHz，有可能比傳聞天璣9500的最高為4GHz要高出一截。
高通2024年10月推出的最新旗艦級5G手機晶片驍龍8 Elite，採用台積電N3E(聯發科天璣9400旗艦晶片也採用台積電N3E製程生產)製程打造，並標榜是首顆納入其第二代客製化Oryon CPU的驍龍系列手機晶片，CPU最高頻率已達4.32GHz。
市場本來就預期高通會持續強化CPU性能，接下來驍龍8 Elite 2的CPU最高頻率肯定會比既有的驍龍8 Elite再提升，不過目前傳出驍龍8 Elite 2的CPU最高頻率將達5 GHz仍讓市場驚豔。
2024年11月28日 星期四
手機電池容量
[20241128] 手機電池對台灣手機供應鏈的影響
手機電池技術的演進，不僅改變智慧型手機的使用體驗，也對台灣手機供應鏈帶來深遠影響。目前全球手機電池容量普遍落在4000~5000mAh，而台灣市場推出的大容量電池手機已達6000mAh，包括華碩ROG Phone 7 Ultimate等機型。然而，隨著Energizer在MWC 2024展示出28,000mAh的P28K智慧型手機，電池技術的突破正重新定義市場競爭格局。[1]
台灣供應鏈在手機電池技術的快速變遷中面臨挑戰與機遇。首先，隨著大容量電池需求增加，對電池材料的能量密度與穩定性的要求也同步提高，促使台灣的上游供應商如電池材料製造商必須加大研發投入，提升技術能力。此外，電池封裝技術也成為競爭關鍵，像蘋果在iPhone 16 Pro系列中採用的不鏽鋼金屬封裝，不僅提高散熱效率，也為台灣封測廠商提供新的合作與技術升級機會。此外2024年8月上市的Galaxy Z Flip 6，為應對折疊機型電池容量不足的問題，電池容量將較前一代增加300mAh，達4,000mAh。iPhone 16 Pro Max電池容量將達到4676mAh，比前代產品增加5%，相信蘋果可以再一次提升裝置的整體續航時間。
另一方面，大容量電池的普及對供應鏈管理帶來壓力。大電池尺寸導致手機內部設計的複雜度增加，電池供應商必須與手機設計團隊密切合作，以確保符合輕薄化與續航力的雙重需求。台灣中游組裝廠如鴻海、和碩等在此過程中需整合更多模組設計能力，才能在全球競爭中保持領先地位。
區域市場的需求變化亦成為影響供應鏈的重要因素。新興市場如印度與東南亞對高續航力手機的需求不斷攀升，進一步推動低成本大容量電池的生產，而台灣供應鏈若能積極擴展在這些市場的佈局，將有助於提升競爭力。
手機電池的發展已不僅是單純的技術升級，而是牽動整個產業鏈的深層變革。台灣供應鏈若能掌握材料技術創新、封裝工藝提升與區域市場拓展，將有望在全球競爭中佔據更重要的角色。
Reference：
[1][20240215]全球史上TOP 10超大容量電池手機
2024年11月20日 星期三
AI眼鏡研究
[20241120] AI眼鏡有可能取代手機，觀測各家AI眼鏡發展
隨著Meta最新推出的Orion AI眼鏡掀起新一波熱議，業界開始再度思考一個重要問題：AI眼鏡是否有可能全面取代手機，成為下一代的主流個人通訊設備？這一議題並非首次被提出，但每一次新的技術突破都帶來更多值得探討的視角。以下，將從技術、應用與市場動態出發，深入剖析AI眼鏡的發展現狀及其挑戰，進一步分析這場「AI眼鏡與手機」的未來對決。
Google Glass
早於2013年時，Google便曾推出類智慧眼鏡的Google Glass，但因隱私、缺乏應用等問題而轉為企業端產品。俗話說，來得早不如來得巧，相較於當年Google Glass或是HoloLens，如今Ray-Ban Meta則受惠於生成式AI（Generative AI）技術蓬勃發展，大大提升其功能性，從物件、環境辨識資訊查詢，到導航、即時翻譯、語音回覆訊息等，都可輕易完成。只能說，Google Glass當年過於前衛、生不逢時。
早於2013年時，Google便曾推出類智慧眼鏡的Google Glass，但因隱私、缺乏應用等問題而轉為企業端產品。俗話說，來得早不如來得巧，相較於當年Google Glass或是HoloLens，如今Ray-Ban Meta則受惠於生成式AI（Generative AI）技術蓬勃發展，大大提升其功能性，從物件、環境辨識資訊查詢，到導航、即時翻譯、語音回覆訊息等，都可輕易完成。只能說，Google Glass當年過於前衛、生不逢時。
Microsoft HoloLens
Microsoft也在2016年推出HoloLens頭戴式裝置，同樣未見成功，已於2024年10月正式停產。
Meta Orion
Meta Platforms執行長Mark Zuckerberg於2024年9月時展示閉門研發多年的擴增實境（AR）眼鏡原型Orion，聲稱這可望接替智慧型手機，是Meta定義次世代運算的重要一步。
即便Orion看似有望成為次世代運算主流，但這些裝置距離大眾消費者還有數年時間，因目前生產成本仍過高。因此，Meta Orion目前仍僅限於內部開發測試，並僅提供給少數合作夥伴，主要累積使用回饋、多元內容與應用。
<Meta Orion商用化首要任務是降低成本>
目前每副Orion造價約高達1萬美元，如何降低成本將會是Meta這款產品能否大眾化的關鍵。要知道，Orion的硬體由3部分組成，包括眼鏡本體，具備神經動作感測、用於手勢控制的手環，以及一個名為「Puck」的無線運算主機，用於處理AI、影像渲染等。
此外，Meta也嘗試透過「Puck」的無線運算主機來延長眼鏡本體的電池壽命，將部分高負載運算轉由Puck處理，有效減少眼鏡的運算並降低耗電量。這樣的設計將能夠讓AR眼鏡電池續航力，更貼近於智慧型手機的長時間使用。
儘管另有配件，但眼鏡本體仍是核心，也是造價昂貴之處。據悉，Meta為Orion客製化設計的晶片功耗低於傳統晶片，專為AI、影像和機器感測算法而優化；眼鏡架採用鎂製材料，既輕且散熱。另在鏡腳、鏡框內也滿佈微型攝影機和感測器，追蹤眼部和手勢動作，並由微型投影機將虛擬、數位影像疊加投射在現實世界中。
Orion的鏡片尤其獨特，擁有達70度的視野，與Magic Leap 2相當，但整體設計更輕薄，由具有高折射率的碳化矽（SiC）製成，可減少色差，以及AR眼鏡中常見的彩虹效應（Rainbow Effect）；另有業界人士補充指出，SiC鏡片還有助於減少光暈和眩光，且有出色的清晰度。
與傳統光學材料相比，SiC的生產過程更複雜且產量有限，增加製造難度和成本。為此，Meta正致力於改進顯示品質、圖像清晰度和其他技術優化，以期降低成本，包括探索替代材料、制定更高效SiC生產流程等。
<Meta AI眼鏡的支出>
為此，Meta已宣布將持續投資XR裝置技術研發，不僅2024年度總支出將在960億~980億美元區間，並預期2025年將進一步增加。而負責XR硬體業務的Reality Labs部門，不僅2024年第3季營業虧損進一步擴大至44.3億美元，預期第4季虧損也將會在相當水準。
若以2020年Meta開始公布該部門業績數據估算，迄今累計虧損已超過580億美元，預期隨著Meta持續加碼投資，但銷售尚未跟上前，該部門未來幾年都將持續虧損。
Apple Glasses
在Meta Orion成功吸引市場和專家目光後，也紛紛向Apple建議，儘管Vision Pro很創新、整體體驗很好，但相較於這類MR裝置，AR眼鏡將會是更貼近民眾需求、需要且會日常配戴的裝置，認為蘋果應將更多資源投向傳聞中的Apple Glasses，儘管這不會是一蹴可幾。
總結
目前的AI眼鏡不僅在硬體設計上日趨輕量化與美觀，功能方面也已經融合生成式AI技術、實時語音與影像處理等創新應用，為使用者提供更直觀、個性化的體驗。[A]
Meta Orion
Meta Platforms執行長Mark Zuckerberg於2024年9月時展示閉門研發多年的擴增實境（AR）眼鏡原型Orion，聲稱這可望接替智慧型手機，是Meta定義次世代運算的重要一步。
即便Orion看似有望成為次世代運算主流，但這些裝置距離大眾消費者還有數年時間，因目前生產成本仍過高。因此，Meta Orion目前仍僅限於內部開發測試，並僅提供給少數合作夥伴，主要累積使用回饋、多元內容與應用。
<Meta Orion商用化首要任務是降低成本>
目前每副Orion造價約高達1萬美元，如何降低成本將會是Meta這款產品能否大眾化的關鍵。要知道，Orion的硬體由3部分組成，包括眼鏡本體，具備神經動作感測、用於手勢控制的手環，以及一個名為「Puck」的無線運算主機，用於處理AI、影像渲染等。
此外，Meta也嘗試透過「Puck」的無線運算主機來延長眼鏡本體的電池壽命，將部分高負載運算轉由Puck處理，有效減少眼鏡的運算並降低耗電量。這樣的設計將能夠讓AR眼鏡電池續航力，更貼近於智慧型手機的長時間使用。
儘管另有配件，但眼鏡本體仍是核心，也是造價昂貴之處。據悉，Meta為Orion客製化設計的晶片功耗低於傳統晶片，專為AI、影像和機器感測算法而優化；眼鏡架採用鎂製材料，既輕且散熱。另在鏡腳、鏡框內也滿佈微型攝影機和感測器，追蹤眼部和手勢動作，並由微型投影機將虛擬、數位影像疊加投射在現實世界中。
Orion的鏡片尤其獨特，擁有達70度的視野，與Magic Leap 2相當，但整體設計更輕薄，由具有高折射率的碳化矽（SiC）製成，可減少色差，以及AR眼鏡中常見的彩虹效應（Rainbow Effect）；另有業界人士補充指出，SiC鏡片還有助於減少光暈和眩光，且有出色的清晰度。
與傳統光學材料相比，SiC的生產過程更複雜且產量有限，增加製造難度和成本。為此，Meta正致力於改進顯示品質、圖像清晰度和其他技術優化，以期降低成本，包括探索替代材料、制定更高效SiC生產流程等。
<Meta AI眼鏡的支出>
為此，Meta已宣布將持續投資XR裝置技術研發，不僅2024年度總支出將在960億~980億美元區間，並預期2025年將進一步增加。而負責XR硬體業務的Reality Labs部門，不僅2024年第3季營業虧損進一步擴大至44.3億美元，預期第4季虧損也將會在相當水準。
若以2020年Meta開始公布該部門業績數據估算，迄今累計虧損已超過580億美元，預期隨著Meta持續加碼投資，但銷售尚未跟上前，該部門未來幾年都將持續虧損。
Apple Glasses
在Meta Orion成功吸引市場和專家目光後，也紛紛向Apple建議，儘管Vision Pro很創新、整體體驗很好，但相較於這類MR裝置，AR眼鏡將會是更貼近民眾需求、需要且會日常配戴的裝置，認為蘋果應將更多資源投向傳聞中的Apple Glasses，儘管這不會是一蹴可幾。
總結
Meta的Orion不僅是該公司在硬體領域的重要里程碑，也被視為一次市場試探，用以了解消費者對佩戴式AI設備的需求與偏好。這一產品是否能真正撼動智慧手機的地位，將取決於它在生態整合、技術成熟度以及價格競爭力上的表現。
事實上不僅Meta，多家科技大廠多年來便致力於AR和混合實境（MR）等延展實境（XR）技術的開發，儘管近年來因AI崛起而熱度消退，但2020年發售的Meta Quest 2銷售亮眼，加上蘋果創新的Vision Pro推出，以及Google Ray-Ban Meta眼鏡大受歡迎，讓市場再看到XR技術的發展前景。
目前的AI眼鏡不僅在硬體設計上日趨輕量化與美觀，功能方面也已經融合生成式AI技術、實時語音與影像處理等創新應用，為使用者提供更直觀、個性化的體驗。[A]
AR眼鏡的推廣不僅僅是追求低成本，另也涉及諸多其他挑戰，包括隱私問題在內，如藉由裝置鏡頭、網路和AI的臉部辨識功能，搜索路人個資等，可能引發社會安全疑慮等。
然而，儘管Meta Orion等AI眼鏡還不會是大眾消費商品、甚至或許最終不會商用化，但隨著技術進步和應用價值提升，AR眼鏡取代智慧型手機相信終將來臨，並在成本降低、效能提升助攻下，成為行動運算主流裝置。[1]
Reference：
[1][20241120]蘋果Apple Vision很好 但Meta Orion才是劃時代技術
2024年10月1日 星期二
Google AI發展
[20241001] Google AI晶片兩大方向：TPU與AlphaChip
Google 的 TPU（Tensor Processing Unit）和 AlphaChip 是兩個在 AI 和計算領域中非常重要的技術。TPU 是 Google 專為加速機器學習任務而設計的特殊應用積體電路（ASIC）。TPU 的設計目的是提高深度學習模型的訓練和推理速度，特別是在處理大規模數據集和複雜模型時。AlphaChip是Google DeepMind開發的一種利用 AI 技術設計晶片的系統。AlphaChip 使用強化學習算法來自動化晶片佈局設計。這兩項技術的結合展示AI 在硬體設計中的巨大潛力，並且為未來的計算技術發展提供新的方向。
Google的努力不僅限於提升內部性能。自2018年起，Google開始將TPU提供給雲端客戶，並成功吸引Apple這類大客戶。蘋果近期透露，其利用TPU來訓練支撐Apple Intelligence的AI模型，這顯示TPU在市場上的實力和競爭力。
Gemini依靠TPU進行訓練，但推出時間卻晚於OpenAI的ChatGPT
儘管Google在AI晶片領域的先行者地位無可否認，但在生成式AI的競爭中，Google未能立即取得絕對優勢。Google新一代聊天機器人Gemini雖然依靠TPU進行訓練，但其推出晚於OpenAI的ChatGPT，這一差距引發外界對Google產品發布策略的質疑。然而，Google雲端的成長動能仍顯著，最新一季母公司Alphabet財報顯示，Google Cloud收入成長29%，帶動季營收首次超過100億美元。
Google 將在2024年底推首款CPU「Axion」
Google的成功不僅是依賴TPU，還包括其客製化視訊編碼單元以及其他專用晶片。Google還計劃於2024年底推出首款通用CPU「Axion」，旨在提升其內部服務的性能。這一新產品的推出，意謂Google正在完善其晶片策略，從而進一步提升其在雲端運算市場中的競爭力。
Google與Broadcom合作
Google在晶片開發上的努力並非易事。為實現這一目標，Google與晶片開發商Broadcom合作，由Broadcom負責所有週邊任務，負責I/O、SerDes，進行晶片封裝等。晶片的最終設計則送交台積電進行晶圓製造。這一過程涉及大量資金和技術投入，對於Google這樣的超大規模企業來說，是一個極具挑戰性的任務。
Google冷卻技術
此外，Google在AI晶片開發中也面臨地緣政治風險。台積電晶圓製造工廠主要位於台灣，導致Google在處理可能的地緣政治衝突時必須謹慎應對。儘管如此，Google稱其已為這些風險做好了準備，希望這些挑戰不會對其業務造成重大影響。
能耗方面，Google也積極採取措施，應對AI伺服器所需高電力消耗。Google從第三代TPU開始採取直接到晶片冷卻（D2C）技術，大幅減少水資源消耗，這也是NVIDIA冷卻其最新Blackwell GPU的技術。
總結而言，Google在AI晶片發展上走在前沿，憑藉TPU等客製化晶片技術，在提升內部運算效率和服務客戶方面取得顯著進展。儘管面臨來自競爭對手和全球市場挑戰，Google仍致力推動技術創新，並以其尖端晶片技術為基礎，持續在AI領域拓展其領導地位。[1]
Google AlphaChip加快晶片布局規劃的設計
究竟採用AI設計晶片的實際進程如何？多家電子設計自動化（Electronic Design Automation；EDA）大廠新思科技（Synopsys）、益華電腦（Cadence）等業者均強調，EDA工具在整合AI之後，AI模型可協助IC設計時間大為縮減，AI可發揮人力無法達到的效益。
Google旗下DeepMind於9月26日在官網公開介紹，其用於晶片設計布局的強化學習方法，並將該模型命名為AlphaChip。據稱AlphaChip可望加快晶片布局規劃的設計，並進一步在性能、功耗和面積更加優化。
目前AlphaChip已發布在Github上與公眾共用。據官網介紹，AlphaChip在設計Google的TPU方面發揮重要作用，已被聯發科在內的其他公司採用。對此，聯發科表示，AlphaChip的突破性AI方法，徹底改變晶片設計的關鍵階段。
晶片設計布局（layouts）原理
通常晶片設計布局（layouts）或平面圖，可說是晶片開發中花費時間最長、勞動強度最高的階段。近年新思科技也開發AI輔助晶片設計工具，能加速開發並優化晶片的布局規劃。但是，這些工具相對昂貴，而Google希望在一定程度上，讓這種AI輔助晶片設計方法大眾化。
一般來說，如果由人類工程師替GPU等複雜晶片設計平面圖，大約需要24個月；一般不太複雜的晶片平面規劃，也至少需要幾個月的時間。相對地，Google表示AlphaChip加快這一時間表，能在短短幾個小時內，完成創建晶片布局（layout）。
AlphaChip代表AI設計AI晶片時代來臨
AlphaChip的問世，不僅預示著AI在晶片設計領域的應用將變得更加廣泛，也標誌著IC設計產業正邁向一個由「AI設計AI晶片」的全新時代。做為Google旗下DeepMind的巔峰之作，AlphaChip正以其在晶片設計領域的革命性進展，囊括全球科技界的矚目。
基本上，晶片設計是一項位於現代科技之巔的領域，其複雜性在於將無數精密元件，透過極其細微的導線巧妙連接。
AlphaChip與傳統之差異
DeepMind聯合創辦人兼執行長Demis Hassabis所言，與傳統方法不同的是，AlphaChip透過解決更多的晶片布局任務，持續不斷優化自身，如人類專家不斷透過實踐過程，進而提升技能。
對此，Google已圍繞AlphaChip模型，建立一個強大的回饋循環。首先，訓練先進的晶片設計模型 AlphaChip，其次使用AlphaChip設計更優秀的AI晶片，然後再利用這些AI晶片訓練更出色的模型，最後再去設計更出色的晶片。
AlphaChip採用的處理器
Google日前披露自家TPU設計的秘密武器AlphaChip，並深度解析AI設計晶片的發展歷程，並強調截至目前為止，AlphaChip已被用於開發各種處理器，包括Google自家的TPU，包括 TPU v5e、TPU v5p 和 Trillium和聯發科旗艦型天璣5G SoC晶片設計，均已採用。這些晶片在功耗、性能和面積上都有顯著提升，並且設計周期大大縮短。
Google 的 TPU（Tensor Processing Unit）和 AlphaChip 是兩個在 AI 和計算領域中非常重要的技術。TPU 是 Google 專為加速機器學習任務而設計的特殊應用積體電路（ASIC）。TPU 的設計目的是提高深度學習模型的訓練和推理速度，特別是在處理大規模數據集和複雜模型時。AlphaChip是Google DeepMind開發的一種利用 AI 技術設計晶片的系統。AlphaChip 使用強化學習算法來自動化晶片佈局設計。這兩項技術的結合展示AI 在硬體設計中的巨大潛力，並且為未來的計算技術發展提供新的方向。
Google自家設計的張量處理單元（TPU）歷史
在加州山景城（Mountain View）Google總部，數百台伺服器機櫃正默默執行關鍵任務，即測試Google自家設計的TPU。這些晶片並不像Google搜尋引擎或Google Cloud的服務那樣廣為人知，但在Google的AI實驗室中扮演至關重要角色。
TPU是Google於2015年首次推出的客製化AI晶片，TPU 已經經歷了多次迭代，目前最新的是第六代 TPU，稱為 Trillium。其旨在提升運算效率、滿足公司內部及雲端客戶需求。與通用的CPU和GPU不同，TPU屬於ASIC，專門為處理AI工作負載而設計。Google TPU能在特定AI應用中，提供比其他硬體高出100倍的運算效率。
在加州山景城（Mountain View）Google總部，數百台伺服器機櫃正默默執行關鍵任務，即測試Google自家設計的TPU。這些晶片並不像Google搜尋引擎或Google Cloud的服務那樣廣為人知，但在Google的AI實驗室中扮演至關重要角色。
TPU是Google於2015年首次推出的客製化AI晶片，TPU 已經經歷了多次迭代，目前最新的是第六代 TPU，稱為 Trillium。其旨在提升運算效率、滿足公司內部及雲端客戶需求。與通用的CPU和GPU不同，TPU屬於ASIC，專門為處理AI工作負載而設計。Google TPU能在特定AI應用中，提供比其他硬體高出100倍的運算效率。
Google的努力不僅限於提升內部性能。自2018年起，Google開始將TPU提供給雲端客戶，並成功吸引Apple這類大客戶。蘋果近期透露，其利用TPU來訓練支撐Apple Intelligence的AI模型，這顯示TPU在市場上的實力和競爭力。
Gemini依靠TPU進行訓練，但推出時間卻晚於OpenAI的ChatGPT
儘管Google在AI晶片領域的先行者地位無可否認，但在生成式AI的競爭中，Google未能立即取得絕對優勢。Google新一代聊天機器人Gemini雖然依靠TPU進行訓練，但其推出晚於OpenAI的ChatGPT，這一差距引發外界對Google產品發布策略的質疑。然而，Google雲端的成長動能仍顯著，最新一季母公司Alphabet財報顯示，Google Cloud收入成長29%，帶動季營收首次超過100億美元。
Google 將在2024年底推首款CPU「Axion」
Google的成功不僅是依賴TPU，還包括其客製化視訊編碼單元以及其他專用晶片。Google還計劃於2024年底推出首款通用CPU「Axion」，旨在提升其內部服務的性能。這一新產品的推出，意謂Google正在完善其晶片策略，從而進一步提升其在雲端運算市場中的競爭力。
Google與Broadcom合作
Google在晶片開發上的努力並非易事。為實現這一目標，Google與晶片開發商Broadcom合作，由Broadcom負責所有週邊任務，負責I/O、SerDes，進行晶片封裝等。晶片的最終設計則送交台積電進行晶圓製造。這一過程涉及大量資金和技術投入，對於Google這樣的超大規模企業來說，是一個極具挑戰性的任務。
Google冷卻技術
此外，Google在AI晶片開發中也面臨地緣政治風險。台積電晶圓製造工廠主要位於台灣，導致Google在處理可能的地緣政治衝突時必須謹慎應對。儘管如此，Google稱其已為這些風險做好了準備，希望這些挑戰不會對其業務造成重大影響。
能耗方面，Google也積極採取措施，應對AI伺服器所需高電力消耗。Google從第三代TPU開始採取直接到晶片冷卻（D2C）技術，大幅減少水資源消耗，這也是NVIDIA冷卻其最新Blackwell GPU的技術。
總結而言，Google在AI晶片發展上走在前沿，憑藉TPU等客製化晶片技術，在提升內部運算效率和服務客戶方面取得顯著進展。儘管面臨來自競爭對手和全球市場挑戰，Google仍致力推動技術創新，並以其尖端晶片技術為基礎，持續在AI領域拓展其領導地位。[1]
Google AlphaChip加快晶片布局規劃的設計
究竟採用AI設計晶片的實際進程如何？多家電子設計自動化（Electronic Design Automation；EDA）大廠新思科技（Synopsys）、益華電腦（Cadence）等業者均強調，EDA工具在整合AI之後，AI模型可協助IC設計時間大為縮減，AI可發揮人力無法達到的效益。
Google旗下DeepMind於9月26日在官網公開介紹，其用於晶片設計布局的強化學習方法，並將該模型命名為AlphaChip。據稱AlphaChip可望加快晶片布局規劃的設計，並進一步在性能、功耗和面積更加優化。
目前AlphaChip已發布在Github上與公眾共用。據官網介紹，AlphaChip在設計Google的TPU方面發揮重要作用，已被聯發科在內的其他公司採用。對此，聯發科表示，AlphaChip的突破性AI方法，徹底改變晶片設計的關鍵階段。
晶片設計布局（layouts）原理
通常晶片設計布局（layouts）或平面圖，可說是晶片開發中花費時間最長、勞動強度最高的階段。近年新思科技也開發AI輔助晶片設計工具，能加速開發並優化晶片的布局規劃。但是，這些工具相對昂貴，而Google希望在一定程度上，讓這種AI輔助晶片設計方法大眾化。
一般來說，如果由人類工程師替GPU等複雜晶片設計平面圖，大約需要24個月；一般不太複雜的晶片平面規劃，也至少需要幾個月的時間。相對地，Google表示AlphaChip加快這一時間表，能在短短幾個小時內，完成創建晶片布局（layout）。
AlphaChip代表AI設計AI晶片時代來臨
layout過程類似於 AlphaGo下棋。AlphaChip 可以在幾小時內完成傳統方法需要數週甚至數月的設計工作。AlphaChip 的設計理念是將晶片佈局視為一種「對弈」，AI 會從一個空白的晶片網格開始，逐步放置電路元件，並根據佈局的優劣獲得獎勵。通過不斷的訓練和學習，AlphaChip 能夠設計出在功耗、性能和面積（PPA）等關鍵指標上達到甚至超過人類專家水準的晶片。
基本上，晶片設計是一項位於現代科技之巔的領域，其複雜性在於將無數精密元件，透過極其細微的導線巧妙連接。
AlphaChip與傳統之差異
DeepMind聯合創辦人兼執行長Demis Hassabis所言，與傳統方法不同的是，AlphaChip透過解決更多的晶片布局任務，持續不斷優化自身，如人類專家不斷透過實踐過程，進而提升技能。
對此，Google已圍繞AlphaChip模型，建立一個強大的回饋循環。首先，訓練先進的晶片設計模型 AlphaChip，其次使用AlphaChip設計更優秀的AI晶片，然後再利用這些AI晶片訓練更出色的模型，最後再去設計更出色的晶片。
AlphaChip採用的處理器
Google日前披露自家TPU設計的秘密武器AlphaChip，並深度解析AI設計晶片的發展歷程，並強調截至目前為止，AlphaChip已被用於開發各種處理器，包括Google自家的TPU，包括 TPU v5e、TPU v5p 和 Trillium和聯發科旗艦型天璣5G SoC晶片設計，均已採用。這些晶片在功耗、性能和面積上都有顯著提升，並且設計周期大大縮短。
雖有AlphaChip幫忙，但目前人類設計比重仍然過高
儘管Google和聯發科目前仍只依賴AlphaChip設計晶片當中「相對有限」的一些區塊，人類工程師仍承擔了大部分的設計工作，但總體來看，AI設計完整晶片的能力依然有限。隨著技術不斷進步，AI在晶片設計領域的潛力，倘能得到進一步挖掘和利用，可望最終改變整個晶片的設計過程。[2]
儘管Google和聯發科目前仍只依賴AlphaChip設計晶片當中「相對有限」的一些區塊，人類工程師仍承擔了大部分的設計工作，但總體來看，AI設計完整晶片的能力依然有限。隨著技術不斷進步，AI在晶片設計領域的潛力，倘能得到進一步挖掘和利用，可望最終改變整個晶片的設計過程。[2]
Reference：
[2][20241001]聯發科天璣晶片採用 Google曝TPU設計AI秘密武器
[1][20240827] Google自研TPU多年 如何自建AI運算競爭力？
2024年9月30日 星期一
小米手機研究
[20240930] 小米15搭載高通、14T搭載聯發科，Google AI正式進入小米手機
[10月發表]年度旗艦機小米15，搭載高通SD8 Gen4
10月將端出年度旗艦機小米15，首發搭載高通Snapdragon 8 Gen 4晶片，這也是小米2024年度的最高階機皇。此機型安排在iPhone 16與華為Mate XT折疊式手機後推出，因此市場高度關注這場硬仗中，小米將如何秀肌肉與兩大勁敵比拚。2024年第3季手機市場異常熱絡，在Apple iPhone 16發表後，預計10月會有眾多中系手機品牌蓄勢待發準備發表新機。
小米集團合夥人、手機部總裁盧偉冰表示，小米即將首發高通Snapdragon 8 Gen 4行動平台，平台預計帶來「三超」特點：超高頻、超強效能、超低功耗。他也指出，2024年是手機行動晶片產業的轉折點，小米與高通合作將帶來全面效能提升的智慧型手機。據傳，小米15系列發表會預定最快會在10月底舉辦，將首批發表小米15和小米15 Pro兩款手機。
盧偉冰表示，2024年小米在中國市場必須突破人民幣6,000~1萬元價格區間，並持續進攻高階手機市場，比如抓住在歐洲市場、新興市場的成長機會[1]。
小米營收在2023年第4季及2024年第1季分別成長11%與27%，告別前幾季的頹勢。加上AI功能的15系列更值得期待。
Xiaomi 14T在台9月底發表
近年小米不斷強調高階化的手機策略，小米14系列主打與德國相機徠卡（Leica）合作的合作功能，收穫相當不錯的成績。小米9月27日在台發表Xiaomi 14T系列手機與米家生態多款新品，此次小米新機訴求與Leica合作，以及AI替手機攝錄影等多項應用賦能等特色(註：小米 T 系列手機：T代表 Turbo，近年成為小米系列手機中高性價比的代表，這個系列的手機通常在性能和功能上進行優化和提升)
小米也宣布將攜手悠遊卡與iPass一卡通公司，在手機以及穿戴裝置上支援行動支付服務，且會將此功能整合到Google錢包當中。
而小米近期全球手機銷售火熱，據統計，2024年8月小米已擊退三星、蘋果等業者，成為全球最大手機品牌廠家？。挾持此氣勢，加上小米近期持續擴張在台通路布局以及AIoT生態系的深度，其在台營運表現亦可望因此再上層樓。[2]
Google AI功能擴展至小米14T、Mix Flip
小米稍早發表的全新14T系列手機，以及先前推出的翻蓋式折疊式手機Mix Flip，是小米首批採用Google Circle to Search和Gemini Nano的手機產品。
根據Android Authority和9to5Google報導，Google一直積極推動Circle to Search作為Android上的重要AI體驗，但迄今為止，此功能僅適用於三星電子（Samsung Electronics）和Google自家的Pixel手機。而在9月26日，Circle to Search首次擴展，將在全球版的小米14T、14T Pro和小米Mix Flip上推出。
此外，小米14T系列和Mix Flip也是首批採用Gemini Nano的非Google Pixel和三星Galaxy Android手機。Gemini Nano是Google用於AI任務的裝置端LLM。Nano將於10月開始在14T系列上線。
小米14T系列是年中升級版，帶來一些相機升級等功能。這兩款手機均配備6.7吋144Hz顯示螢幕，比13T系列的螢幕亮度更高，配備5,000mAh電池，並搭載聯發科晶片。
搭載天璣9300+的小米14T Pro擁有12GB/16GB記憶體，支援120W快充，但相機才是重點。14T Pro配備5,000萬畫素主鏡頭、5,000萬畫素2.6倍光學變焦長焦鏡頭和1,200萬畫素超廣角鏡頭。
同時，小米14T降級為天璣8300-Ultra晶片，支援67W有線充電，主鏡頭也降級為5,000萬畫素，5,000萬畫素長焦鏡頭略高於2倍變焦，並擁有相同的1,200萬畫素超廣角鏡頭。
這兩款手機均搭載多種AI功能，包括Circle to Search、AI Film智慧影片編輯、AI Interpreter、AI Notes、AI Recorder和AI Subtitles。特別是AI Notes和Recorder提供即時翻譯、說話者識別和摘要功能。小米確認Circle to Search將於10月6日推出。這兩款新手機已開始銷售，起價分別為650歐元和800歐元(台幣1萬9999元(美金632.81 美元))。[3]
雷軍指出，雖然他關注重心轉往汽車業務，但手機仍是小米的最核心業務，除了他用3分之1精力參與手機方面的工作，還有很多高階主管盯著。
2024年上半小米集團海外營收人民幣381億元，佔總營收比重約42.8%。從區域市場來看，小米在印度、拉丁美洲、東南亞、中東及非洲等地成長率都達兩位數以上，其中，中東達到70%。
據Canalys數據統計，小米手機智慧型手機已在全球約70個國家及地區出貨量排名前五，並首次在拉美地區出貨量排名前二；而印度方面，暌違6季，小米憑藉670萬台出貨量約18%市佔率重回榜首。
據Canalys數據統計，小米手機智慧型手機已在全球約70個國家及地區出貨量排名前五，並首次在拉美地區出貨量排名前二；而印度方面，暌違6季，小米憑藉670萬台出貨量約18%市佔率重回榜首。
[10月發表]年度旗艦機小米15，搭載高通SD8 Gen4
10月將端出年度旗艦機小米15，首發搭載高通Snapdragon 8 Gen 4晶片，這也是小米2024年度的最高階機皇。此機型安排在iPhone 16與華為Mate XT折疊式手機後推出，因此市場高度關注這場硬仗中，小米將如何秀肌肉與兩大勁敵比拚。2024年第3季手機市場異常熱絡，在Apple iPhone 16發表後，預計10月會有眾多中系手機品牌蓄勢待發準備發表新機。
小米集團合夥人、手機部總裁盧偉冰表示，小米即將首發高通Snapdragon 8 Gen 4行動平台，平台預計帶來「三超」特點：超高頻、超強效能、超低功耗。他也指出，2024年是手機行動晶片產業的轉折點，小米與高通合作將帶來全面效能提升的智慧型手機。據傳，小米15系列發表會預定最快會在10月底舉辦，將首批發表小米15和小米15 Pro兩款手機。
盧偉冰表示，2024年小米在中國市場必須突破人民幣6,000~1萬元價格區間，並持續進攻高階手機市場，比如抓住在歐洲市場、新興市場的成長機會[1]。
小米營收在2023年第4季及2024年第1季分別成長11%與27%，告別前幾季的頹勢。加上AI功能的15系列更值得期待。
Xiaomi 14T在台9月底發表
近年小米不斷強調高階化的手機策略，小米14系列主打與德國相機徠卡（Leica）合作的合作功能，收穫相當不錯的成績。小米9月27日在台發表Xiaomi 14T系列手機與米家生態多款新品，此次小米新機訴求與Leica合作，以及AI替手機攝錄影等多項應用賦能等特色(註：小米 T 系列手機：T代表 Turbo，近年成為小米系列手機中高性價比的代表，這個系列的手機通常在性能和功能上進行優化和提升)
小米也宣布將攜手悠遊卡與iPass一卡通公司，在手機以及穿戴裝置上支援行動支付服務，且會將此功能整合到Google錢包當中。
而小米近期全球手機銷售火熱，據統計，2024年8月小米已擊退三星、蘋果等業者，成為全球最大手機品牌廠家？。挾持此氣勢，加上小米近期持續擴張在台通路布局以及AIoT生態系的深度，其在台營運表現亦可望因此再上層樓。[2]
Google AI功能擴展至小米14T、Mix Flip
小米稍早發表的全新14T系列手機，以及先前推出的翻蓋式折疊式手機Mix Flip，是小米首批採用Google Circle to Search和Gemini Nano的手機產品。
根據Android Authority和9to5Google報導，Google一直積極推動Circle to Search作為Android上的重要AI體驗，但迄今為止，此功能僅適用於三星電子（Samsung Electronics）和Google自家的Pixel手機。而在9月26日，Circle to Search首次擴展，將在全球版的小米14T、14T Pro和小米Mix Flip上推出。
此外，小米14T系列和Mix Flip也是首批採用Gemini Nano的非Google Pixel和三星Galaxy Android手機。Gemini Nano是Google用於AI任務的裝置端LLM。Nano將於10月開始在14T系列上線。
小米14T系列是年中升級版，帶來一些相機升級等功能。這兩款手機均配備6.7吋144Hz顯示螢幕，比13T系列的螢幕亮度更高，配備5,000mAh電池，並搭載聯發科晶片。
搭載天璣9300+的小米14T Pro擁有12GB/16GB記憶體，支援120W快充，但相機才是重點。14T Pro配備5,000萬畫素主鏡頭、5,000萬畫素2.6倍光學變焦長焦鏡頭和1,200萬畫素超廣角鏡頭。
同時，小米14T降級為天璣8300-Ultra晶片，支援67W有線充電，主鏡頭也降級為5,000萬畫素，5,000萬畫素長焦鏡頭略高於2倍變焦，並擁有相同的1,200萬畫素超廣角鏡頭。
這兩款手機均搭載多種AI功能，包括Circle to Search、AI Film智慧影片編輯、AI Interpreter、AI Notes、AI Recorder和AI Subtitles。特別是AI Notes和Recorder提供即時翻譯、說話者識別和摘要功能。小米確認Circle to Search將於10月6日推出。這兩款新手機已開始銷售，起價分別為650歐元和800歐元(台幣1萬9999元(美金632.81 美元))。[3]
Reference:
[3][20240930]Google AI功能擴展至小米 14T、Mix Flip率先搭載
[2][20240930]三星、小米接連反撲 讓蘋果iPhone 16黯然失色？
[1][20240913]小米新機皇下月誕生 暗示15>16瞄準蘋果iPhone？
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