前ASML荷蘭總部產品經理和資深研發Vince，會將其在歐洲及亞洲的經驗整理成一個全面的半導體趨勢Overview跟大家分享。

Workshop會涵蓋三大範圍：

• Chapter 1 - Agentic AI & Physical AI：
  AI從ChatGPT問世後，產生了爆發性的成長，而ChatGPT背後其實是Large Language Model (LLM)，主要是使用Transformer模型來實現。

而從Large Language Model開始後的這兩年，這些模型有很多的演進。首先，是往所謂的Multimodal Model (多模態模型演進)，嘗試著讓AI同時能夠理解文字、語音、圖像.....等模式，進而做出反應。

而在這個之上，大家開始發展"Agentic AI"，也就是，讓AI能夠代理人去執行很多任務，如打電話訂餐廳，完成某些文書工作.....等。更進一步，就是讓AI跟物理世界結合，打造像機器人、工廠智慧手臂.....等的"Physical AI"。

我們在這章，將會介紹這些東西的發展，也講解機器人AI模型背後的運作原理。

• Chapter 2 - GPU & ASIC晶片設計趨勢：
  而因應AI模型的快速發展，對於算力的需求遠遠超過過去。因此，除了GPU有很多的演化以外，ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) 也如雨後春筍般發展。

除了很多雲端巨頭發展屬於自己的ASIC以外，很多新創公司也都嘗試著用創新設計的晶片來進入市場，所以可以看到很多特別的晶片設計方式。

再來，Scaling Law從Pre-Training Scaling延伸到Test-Time Scaling之後，對於Inference晶片的需求接下來也預期會大幅提升。因為Training晶片和Inference晶片的架構需求不同的關係，預期Inference晶片也會演化成一個非常重要的新市場，我們將會在這章分析這些趨勢。

• Chapter 3 - System Scaling：
  而隨著AI模型的增大，大型AI Cluster變成一個快速發展的趨勢，在AI系統往超大型Data Center發展的過程中，整個系統的bottleneck會從晶片本身，延伸到晶片和晶片的互聯和傳輸。

因此，晶片間的傳輸速度將會變成AI Cluster性能提升很嚴重的Bottleneck，而晶片和晶片互聯的技術＆CPO (Co-Packaged Optics) 會是未來重要的Solutions。所以，我們在最後這章會討論這些挑戰以及相關的技術解決方案發展。

誰適合來參加?

• 技術人：如果你是專精的技術人，但是你想要拓展你在半導體不同領域的視野，進而增加轉職管理/商業職務的機會，這個Workshop可以幫助你了解半導體產業的結構和趨勢。

• 管理人：如果你是公司的管理人員，需要了解跨公司的領域知識來幫助你更好的為公司找到下一個機會，這個Workshop幫你整理了半導體產業最新的趨勢。

• 銷售人員：如果你是想要切入半導體銷售的銷售人員，這個Workshop幫助你了解半導體產業的一些關鍵知識，讓你可以更容易地串連和發想你的銷售策略。

• 投資人：如果你是半導體產業的投資人，想要更清楚的判斷產業技術的潛力和半導體產業的趨勢，這個Workshop幫助你從底層的產業結構整理出未來可能的需求和趨勢。