疫情衝擊之下，全球的電子產品消費需求提高，除了使 IC 晶片需求大增外，許多產線停滯、公司延遲出貨，也使得晶片更加供不應求。
除此之外，在晶片生產流程之中，「晶片設計」的環節曠日費時，是一門複雜的專業技術，主要由專業晶片設計公司進行規劃、設計，如台灣人熟知的聯發科，國際上的知名大廠如高通、Intel 等等。
過去可能需要許多位專業工程師、花上好幾個月的時間，才能規劃、設計出一張晶片。
然而，Google 日前在《自然》期刊中發表的一篇論文中表示，Google 新研發的一款人工智慧 AI，只要不到 6 小時的時間，就能設計出人類需要數月時間的晶片！
從 6 個月變成 6 小時
不僅如此，Google 於論文中表示，新的 AI 不只可以在六小時內設計出一款晶片，包括功耗、性能和晶片面積等各種指標，也都優於人類工程師所設計出的晶片。
即使目前的 IC 晶片製造流程中，已經有許多步驟能自動化了，不過在製造前的設計階段依然需耗費不少時間，因此 Google 號稱能自動設計出新晶片 AI，就如對整個半導體產業投下震撼彈。
Google 系統機器學習主管 Azalia Mirhoseini 稱：「我們的方法已經用於生產，設計下一代 Google TPU。」
TPU 為「張量處理器」，是 Google 開發的特殊應用積體電路（ASIC），專門用於強化機器學習，在 AI 相關領域的表現優異。由此可見，Google 正透過使用 AI 設計晶片，用來創建更快速、更完善的 AI 系統。
一張小小的晶片中，需要容納、整合上萬個微電子組件，並以總長達數公里長的極細線將其連接，而如何讓數量龐大的組件處於最佳位置，並且功能正常，是晶片佈局規劃中的嚴峻挑戰。
Google 研究人員使用了 10,000 張晶片布圖規劃（floorplan）來訓練 AI，讓 AI 歸納出怎麼樣的設計能讓晶片正常運作、發揮功能，怎麼樣的設計則會讓晶片短路、斷路、甚至燒毀，並且不斷優化出更好的設計。
而最終結果，與人類工程師呈現出方正、整齊的佈局圖相比，AI 的設計圖看起來雜亂無章，但是在使用的空間、電線和電力等資源上是相近的。
工程師又要被 AI 取代了嗎？
Google 預期，此一突破可能會對半導體行業產生重大影響，為產業節省下數千小時的人力，對加快供應鏈的速度有巨大幫助。但也有不少人擔憂，Google 新 AI 將會沖擊到工程師的飯碗。
畢竟，許多人對 AI 在某項領域超越、擊敗人類的例子還心有餘悸：如 DeepMind 推出的人工智慧「AlphaGo」就曾在 2016 年擊敗了南韓「棋王」李世乭，震驚世界。
對此 Google 則表示，當設計晶片的門檻降低後，對於自動駕駛、5G 通訊與人工智慧等諸多領域的發展，都能帶來相當大的推力與益處。
未來 AI 設計出來的晶片，能創造出更強大的 AI，擁有相關技術和專業知識的人才該何去何從？或許我們該開始思考，如何能夠創造出新的價值而不被 AI 取代！
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