HCLTech今日發布由科技研究機構Omdia撰寫的最新白皮書《AI半導體平台：驅動下一波全球成長動能——亞太地區觀點》，指出AI正從超大規模資料中心延伸至企業基礎設施、電信網路、工廠、汽車、個人電腦及智慧型手機等終端裝置，半導體產業也將迎來雙軌並行的發展模式。
其中，第一條路線是支援大型AI模型訓練與推論的尖端製程晶片，持續仰賴先進邏輯製程、高頻寬記憶體（HBM）與先進封裝；第二條路線則是支援感測、電源管理、通訊及控制功能的成熟與特殊製程晶片，隨著AI深入各類終端應用，相關需求也將同步擴大。
HCLTech執行副總裁暨全球半導體事業部負責人Ameer Saithu表示，過去市場焦點主要集中在大型雲端服務商（CSP）與智慧型手機業者，但從實際客戶需求觀察，工業、電信、醫療等領域正積極投入客製化晶片開發，不僅涵蓋高效能運算晶片，也包括成熟製程晶片的重新設計與升級。
Ameer Saithu指出，過去18個月以來，HCLTech提供從規格到晶片交付的「Spec-to-Parts」服務需求顯著成長，反映愈來愈多企業希望針對自身工作負載開發專屬晶片，而非完全依賴現成的通用型產品。
至於邊緣AI何時真正進入大規模商業應用，Ameer Saithu表示，目前已有許多新創公司及企業投入非資料中心用途的AI晶片開發，一般新晶片從開發到商業流程導入約需18個月，因此預期未來一年半至兩年，市場將看到更多工業級應用實際落地。
HCLTech台灣總經理戴智偉則分享台灣企業導入實體AI的案例。他指出，公司今年3月底曾展示利用四足機器人進行石化廠巡檢的應用，透過AI影像辨識、自動維修派工及SAP企業管理系統整合，讓設備異常偵測、零件庫存確認及維修紀錄等流程自動化。
展出後，一家台灣半導體材料大廠也提出導入AI機器人的需求，希望利用客製化移動式機器人，取代目前全天候以人力搬運超薄銅箔的作業模式。HCLTech資深業務總監張宏民指出，由於相關材料極薄，對機器人設計與搬運精度要求相當高，目前專案仍在進行中。
戴智偉表示，台灣企業對AI導入的興趣明顯升溫，今年3月底參展後便取得數十筆潛在商機，涵蓋製造、產銷及人力資源等領域。不過，大型企業級AI專案往往涉及跨國工程團隊、概念驗證（POC）及既有系統整合，因此從評估到實際落地仍需要一定時間。
此外，Omdia白皮書也強調台灣在AI供應鏈的關鍵地位，台積電掌握全球逾90%的尖端半導體產量，台灣晶圓代工業者合計市占率超過五成，台灣ODM業者更掌握全球約90%的伺服器主機板及80%的伺服器系統產量，顯示台灣的產業優勢已從晶片製造延伸至完整AI基礎設施。
Ameer Saithu強調，AI深入各行各業的最大挑戰，不完全在於算力、記憶體或資金，而是企業是否具備跨領域的理解與整合能力。市場上不乏晶片、雲端及企業軟體專家，但真正能將硬體、雲端架構與商業流程串聯的整合人才仍相對不足，這也將成為AI從資料中心走向實體產業的重要關鍵。
