AI 的進展與受重視在Google 的AlphaGo 之後讓全世界都不得不重視。當然，AI不只是軟體的發展，它需要數據加上演算法及運算能力三方面的投入，運算能力就得用GPU, TPU等半導體的加持，以目前晶圓製程來看仍無法滿足將AI運算普及的能力。目前七奈米製程已推出，接下來是五/三/二/一奈米等製程，個人認為只有一奈米以下才較有普及運算可能或是由量子電腦搭配網路來完成。若是如此，運算力仍只掌握在少數大企業手中，一般民眾只能由網路來取得運算能力。以台灣中小企業居多再加上大公司對數據及人工智慧投入的資源及人才不足，最多只能以小型特定領域運用先行導入試水溫。試想國內有那幾家公司有專責組織編制在這方面再搭配軟硬體方面的投入？我看過一些人都屬個人技術研究及學習，他們能配置的硬體頂多是一台主機加兩張GPU就很了不起了，以這樣的資源面對大型需要深度學習的運算顯然是不足的。
所以，半導體製程要再快速前進，讓硬體普及一般人才能負担起運算能力的費用，否則真的還是建議使用雲端運算服務比較合適。不管是那一個走向，個人還是覺得半導體產業因應未來ＡＩ的應用，真的是大有可為，長遠來看台積電若持續保持領先，會是很少投資持股。
若蘋果未來兩三年真的將桌機及筆電的ＣＰＵ換掉英特爾，那台積電真的是更有可為，相反的英特爾真的要注意是否會走下坡。在蘋果連ＣＰＵ都使用自家的設計之後，它就真的將產品硬體重要元件組成都掌握在自家手中了。高度的軟硬體整合及技術掌握一直都是蘋果在走的路。台積電做好晶圓代工的專業即可，只要能持續保持領先，真的是長期投資的優選。智慧型手機過去十年給晶圓代工吃的飽飽，接下來十年要靠人工智慧應用了。
