人工智慧（AI：Artificial Intelligence）是以在電腦上重現、模仿人類智慧行為（推理・學習・辨識・判斷）為目的之技術與研究領域的總稱。近年來，從大量資料中自動學習特徵與模式的機器學習（Machine Learning），以及其中採用多層類神經網路的深度學習（Deep Learning）發展特別迅速，催生了影像辨識、自然語言處理、語音辨識、生成式 AI 等眾多實用應用。
支撐 AI 快速發展的，是 GPU（圖形處理器）與 AI 加速器（TPU、NPU 等）的演進。這類晶片採用以大規模平行方式處理矩陣運算的架構，針對深度學習的訓練與推論進行了最佳化。輝達（NVIDIA，H100、B100）、Google（TPU v5）、超微（AMD，MI300）等廠商供應主要的 AI 晶片。
AI 晶片的製造少不了最先進的半導體製造技術。NVIDIA H100 採用台積電（TSMC）的 4nm 製程製造，整合了超過 800億個電晶體。與高頻寬記憶體（HBM）的 3D 堆疊、小晶片（Chiplet）架構（多顆裸晶的 2.5D 封裝）等封裝技術的創新，也對效能提升有所貢獻。
在半導體晶圓廠中，AI 同樣扮演重要角色。在製程控制（APC：Advanced Process Control）中導入機器學習、以 AI 分析缺陷檢測影像、建立良率預測模型等應用皆已實用化，直接有助於提升製造效率與品質。
隨著 AI 普及，資料中心耗電量增加已成為社會課題，低功耗 AI 晶片（邊緣 AI 用 NPU 等）以及神經形態運算（neuromorphic computing）的研發也日趨活躍。AI 相關基礎設施的電力需求，也帶動了 GaN・SiC 功率元件需求的擴大。