日企 TAI 完成 40nm 邊緣物理 AI 芯片原型評估，目標 2027 年量產

日本晶片設計新創公司 TokyoArtisan Intelligence（TAI）於當地時間今日正式宣布，其以 FPGA 為基礎的 40 奈米邊緣物理 AI 晶片原型「Sting Ray」已順利完成驗證階段。這項里程碑意味著該原型技術已經過完整評估，公司將隨即邁向量產準備，目標鎖定基礎設施、工業及機器人領域的 AI 轉型需求。 Sting Ray 是一顆專為邊緣端設計的物理 AI 晶片，採用 40 奈米製程技術。不同於傳統雲端 AI 方案，這顆晶片強調在設備端即時處理感測器數據，不需將資料傳回雲端，從而大幅降低延遲並提升反應速度。其架構具備高度靈活性，可同時針對多種不同 AI 模型進行最佳化適配，讓單一硬體能因應多元的應用場景。 所謂「物理 AI」，指的是能夠與真實世界即時互動的智慧系統，例如自動化機器手臂、無人搬運車、基礎設施監控裝置等。這類應用對低延遲、高可靠度與低功耗有嚴格要求，傳統雲端 AI 無法完全滿足。TAI 的 Sting Ray 正是為此而生，透過硬體加速引擎在邊緣端完成推論，同時維持極低的功耗表現。 TAI 在宣布 Sting Ray 完成驗證的同時，也揭露了下一代量產晶片「Manta Ray」的發展藍圖。Manta Ray 同樣採用聯電（UMC）的 40 奈米製程，並訂出明確的時程：預計 2027 年第一季完成 α 版設計軟體，第二季進行工程樣品（ES）晶片製造，第三季推出 ES 評估板，第四季完成量產（MP）晶片製造，並於 2028 年第一季推出 MP 評估板。這一系列規劃顯示 TAI 正積極從原型驗證走向商業量產。 TokyoArtisan Intelligence 是一家總部位於日本的半導體設計新創，專注於邊緣 AI 晶片的開發，特別是針對物理世界應用的高效能、低功耗解決方案。此次 Sting Ray 成功完成驗證，不僅證明該公司技術路線的可行性，也為後續 Manta Ray 的量產打下穩固基礎。值得注意的是，TAI 選擇與聯電合作，採用成熟的 40 奈米 CMOS 製程。相較於昂貴的先進製程，40 奈米在成本、良率與功耗之間取得良好平衡，特別適合邊緣裝置對晶片面積與散熱的嚴格限制。 從市場角度來看，邊緣 AI 晶片的需求正在快速升溫。隨著工業 4.0、智慧機器人、基礎設施智慧化等趨勢加速，愈來愈多設備需要在本地端執行即時推理，而非依賴雲端連線。TAI 的 Sting Ray 與 Manta Ray 正是瞄準這塊成長中的市場，尤其適合電池供電或散熱受限的嵌入式系統。其低功耗快響應的設計，可應用於自動化產線的異常檢測、設備預測性維護、機器人即時控制等場景。 儘管市面上已有 NVIDIA Jetson、Google Coral、Intel Movidius 等邊緣 AI 方案，但 TAI 選定「物理 AI」這個垂直領域，強調更低的延遲與更即時的反應能力。藉由自有的架構設計，該公司試圖在競爭激烈的邊緣晶片市場中建立差異化優勢。量產目標設定在 2027 年，採用成熟製程有助於降低開發風險與縮短時程，但後續仍需克服設計驗證、良率提升與系統整合等挑戰。 整體而言，TAI 在邊緣物理 AI 晶片領域的進展，為日本半導體新創注入新的動能。Sting Ray 的驗證完成，代表該公司已突破關鍵技術瓶頸；Manta Ray 的規劃藍圖則展現其對量產時程的積極態度。若一切順利，這系列晶片可望在 2027 年至 2028 年間進入市場，為基礎設施、工業及機器人應用提供更高效、更低功耗的本地 AI 運算方案。