报道：陈万诚
（吉隆坡19日讯）作为全球半导体封测重镇，大马若要在人工智能（AI）时代保住甚至提升地位，必须先克服3大瓶颈，否则恐错失新一轮升级机遇。
全球四大半导体设备巨头之一泛林集团（Lam Research）东南亚区常务副总裁吴达胜与先进封装策略与技术营销董事经理李誌彬接受《南洋商报》专访，详谈AI在半导体领域的发展及困境。
整条芯片产业链人才告急，是大马面对的第一个瓶颈。大马政府虽然定下培养6万名高技能工程师的目标，但芯片产业链极长，涵盖了基板、晶圆切割、芯片堆叠、先进封装、测试等多个环节。如今不只是大马，全球都缺这类人才。
吴达胜指出，大马需精准定位，明确我国在AI芯片产业链中的卡位点，这才是关键。
吴达胜（左）与李誌彬分享对于半导体领域发展的看法。
第二个瓶颈是全球芯片产能赶不上AI需求。李誌彬指出，比人才更具迫切性的是现实的产能问题。
“全球的GPU与AI芯片供应都严重不足。这是一场时间竞赛，谁能更快建出满足下一代AI要求的芯片产能，谁就能吃到接下来的超级市场红利。”
至于第三个瓶颈，是旧一代芯片产能无意义，须押注新世代。AI时代让传统的芯片排列方式遇到了瓶颈。大马需从传统的封测，果断转型并押注“先进封装”。
李誌彬以建筑作比喻：“过去的芯片就像‘排屋’，在平面上摆开连接就可以了；现在AI要求超高算力，排屋不够地方建了，我们要的是‘高楼大厦’，把多颗不同的芯片在垂直空间内堆叠起来，这叫先进封装。”
他解释，先进封装是AI时代通过物理极限的钥匙，因为它能同时回应制约芯片发展的“三道墙”，即散热墙、能耗墙与带宽墙。而大马，恰恰在全球先进封装的版图上，占据着不可忽视的战略位置。
AI时代大马半导体3大瓶颈：
·高技能人才告急·AI芯片产能不足·传统封测须转型
用AI造芯片 再用芯片造更强 AI
如今全球半导体巨头已把AI从“提高效率的工具”，升级为驱动企业核心增长的“飞轮”。其进化方式是用AI设计与制造下一代AI芯片，再用更强的AI芯片训练更聪明的AI模型，进而改良制造工艺。
李誌彬说，这么做能设计出更强大的半导体设备。他指半导体行业看待AI的角度，早已超越了单纯的“使用工具”层面，而是着重于“用AI把整个产业循环往前推”。
他提到，知识和数据是企业的核心资产，把公司的核心技术与历史经验化成可调用的私有AI，其带来的结果安全可靠。
吴达胜则补充，在AI时代绝不能为旧一代的芯片盲目扩建产能：“技术迭代太快了，市场要求你每一年甚至每几个月就要推出新一代产品。在正确的方向上跑得够快，才是真正的竞争力。”
“总的而言，AI并不会取代人，它能让你80%的判断在第一次就接近正确，剩下20%依然留给人验证。”
泛林集团以AI改造半导体业的3个关键：
研发提速：过去半导体工程师为了在工艺中找出可行参数，往往需在一片片昂贵的晶圆上做100次实体实验，耗时且成本高昂。如今，透过泛林集团内部所称的“半导体专属AI解决方案”，工程师可用AI软件建模，取代大量的实体晶圆测试。
设备智能：泛林集团推动“设备智能”，赋予钢铁机器三种能力，即自我感知、自我调整及自我运行。通过在生产系统里加装成千上万个传感器，当晶圆生产过程中出现任何极微小的异常，设备都能在微秒级内即时识别并调整。
数据主权：只有自建AI才能锁住公司资产。该集团与服务供应商合作，定制一套专属的大型语言模型（LLM），完全部署在公司自有的服务器与数据库中。员工日常使用的AI助手“Co-pilot”，其数据检索和学习只在内部安全循环。
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