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半导体并购加剧断层出现,芯片行业发生质变,AI打破硬件和软件之间的界限!

admin2022-05-0917


全球前五大芯片设计巨头营收正出现断层,高通、博通、联发科、英伟达四大芯片巨头已经连续十年进入前五大芯片设计公司,AMD则在十年里7次名列TOP5。去年全年AMD的营收足足比第六名多了116亿美元。更重要的是,近两年,原本排名第十的Dialog被日本半导体巨头瑞萨吞并、第九的赛灵思将被AMD收购。随着半导体巨头收购,这种断层正在逐步加大。


对大多数人而言,难以想象将10亿个晶体管集成到一颗芯片中。但根据2021年6月新思科技的报告,他们已经制造出了一种含有1.2万亿个晶体管、400000个AI内核,面积为46225mm2的芯片。这是使用传统工具的人类设计师无论如何也达不到的技术高度。


一、十年间,全球Top10芯片设计巨头换了人间


根据IC Insights排名,2012年,全球前十大芯片设计公司分别为高通、博通、AMD、英伟达、联发科、美满电子(Marvell)、艾萨华(LSI)、赛灵思(于2022年被AMD收购)、Altera(于2015年被英特尔收购)和安华高(AVAGO)。


当时第五名联发科与第六名美满电子的营收分别为33亿美元和31亿美元,仅相差2亿美元。2021年,第五名AMD和第六名联咏科技的营收差距已拉开到116亿美元,第六名联咏科技+第七名美满电子+第八名瑞昱+第九名赛灵思的年营收之和,仅为165亿美元,较AMD多1亿美元。

今年2月,由于各国监管部门均已批准AMD收购赛灵思,AMD已宣布完成收购,其营收将再次暴涨,AMD+赛灵思的营收已高于后四大芯片设计公司的总和。


十年间,不断有新的芯片设计公司出现在榜单中,华为海思、展讯(后被紫光集团收购,与锐迪科合并为紫光展锐)、联咏科技、Dialog等都是其中的典型企业。不过这些新出现的企业大多排名较低,高通、博通、联发科、英伟达四大巨头则从未掉出过前五名,早早确立了自己的领先优势。AMD则一直在第三名到第六名之间徘徊,自2019年以来连续进入TOP5。


五大芯片巨头中,高通为智能手机SoC与射频前端龙头,也拥有大量的通信专利。2021年,高通营收335.66亿美元,主要的收入增长包括智能手机产品、射频产品以及物联网产品,蝉联全球第一大芯片设计公司。


英伟达是全球GPU市场的绝对龙头,其2022财年营收达269.1亿美元,为全球第二大芯片设计公司。博通是美国老牌半导体巨头,在机顶盒SoC、有线网络芯片、射频前端、Wi-Fi芯片等各类半导体产品和相应软件服务领域占有较高的市场份额。


2021年,博通营收274.5亿美元,排名第三。联发科是高通的主要竞争对手,在智能手机SoC、TWS耳机芯片、物联网芯片等领域均有布局。2021年,联发科营收为新台币4934.15亿元(约合人民币1127.95元),是智能手机SoC出货量第一大厂。


不过虽然如今的前五大芯片设计公司早在十年前就已经是行业龙头,但第五名和第六名的营收断层却是近三年才出现的。


二、背靠关键市场,半导体并购加剧断层出现


从2019年开始,前五大芯片设计巨头和Top10中后五大厂商营收开始逐渐拉开差距。这不仅是因为前五大芯片设计巨头较早地在市场上取得了优势,更是因为其所处于智能手机、数据中心、5G、PC等快速增长的市场。


根据数据统计公司Statista的数据,从2020年到2030年,智能手机都是全球半导体市场中最大的细分领域,2020年智能手机半导体市场达1160亿美元,到2030年这一数字可能将变为2100亿美元。

排在智能手机之后的则是PC、服务\数据中心和存储市场(Servers, data centers, and storage),2020年两类半导体的销售额分别为1000亿美元和760亿美元,这也恰好是高通、英伟达、博通、联发科和AMD五大芯片设计公司的业务范围。


2018年-2021年,有3家排名前十的芯片设计公司掉队,但这些公司掉出榜单却并非因为市场竞争或者被其他芯片设计厂商快速增长的营收所挤下榜。事实是,华为海思、Dialog和赛灵思分别因为被美国制裁或被其他行业龙头收购等因素不再出现在榜单中。


2018年,华为被美国 *** 列入实体清单,具备设计14nm智能手机SoC的华为海思却难以获得台积电等晶圆厂的产能。麒麟9000成为华为5G手机SoC的绝唱,华为手机只能采用骁龙8作为智能产品的备选方案。


2020、2021两年,前十大芯片设计公司中的美国FPGA龙头赛灵思和英国老牌模拟芯片厂Dialog先后被发起收购,如今两项收购均已完成。


2020年10月,AMD对赛灵思发起收购,收购金额达350亿美元。2022年2月,国家监管总局有条件地批准AMD收购赛灵思。之后,AMD宣布正式完成对赛灵思的收购。


2021年2月,日本汽车芯片巨头瑞萨电子宣布以60亿美元收购Dialog。2021年8月,瑞萨电子宣布完成对Dialog的收购。并于同年10月1日起Dialog的原高级副总裁兼总经理Vivek Bhan接任瑞萨电子的高级副总裁兼汽车解决方案业务部副总经理。


2021年,Dialog已经不在全球前十大芯片设计公司之列,取而代之的是中国台湾显示驱动芯片设计公司奇景光电。2022年,AMD实现和赛灵思的合并后,其营收规模或将进一步提升,再次拉开全球前五大芯片设计公司和第六名至第十名之间的差距,前五大芯片设计巨头的断层将再次加大。


三、芯片行业“质变”


摩尔定律持续有效的二十多年间,芯片公司们借助晶体管的持续微缩,就能够获得性能和能效的持续大幅提升。因此,过去几十年间,硬件和软件可以说是“井水不犯河水”,通用的硬件有固定的架构,算力持续提升,产品以年为周期更新。系统公司在通用芯片的基础上,在软件层面创新,产品以周甚至天进行迭代。


“现在的趋势是软硬件联合设计,芯片的软件和硬件界限不再那么分明。”王秉达指出,“打破这种界限是AI芯片的出现,因为AI芯片的架构不像CPU、GPU一样固定,AI芯片的设计者可以根据应用的需求,组合通用的AI算子设计出专用架构和芯片。”


新思科技全球总裁兼首席运营官Sassine Ghazi也表示,数字化趋势下,大型系统级公司纷纷自研芯片,通过定制芯片来优化其应用程式或工作负载。在中国市场,包括汽车的电气化和无人驾驶、AI、超大规模的数据中心在内的细分市场正在发生重大转变,他们都希望通过定制SoC来实现系统的差异化,从而找到整体业务的差异点,拥有差异化的竞争优势。


只有拥有更好的芯片,才能使他们的系统架构与众不同。而领域专用架构(DSA,Domain Specific Architecture)能够体现出他们的系统架构的独特优势之处。


也就是说,领域专用架构可以让芯片设计者决定部分算法变成硬件、部分算法继续采用软件方式,以更加灵活的方式,通过软硬更好的协同,更加高效地满足最终应用的需求。这样一来,架构创新成为了接下来芯片领域竞争的关键。


“架构的变化会带来非常多不确定性,以往通用芯片的架构确定,主要是在制程方面进行提升。”王秉达说,“新思提出的SysMoore理念,则要把从架构到制程再到系统层面的所有因素都考虑在内,带来的变化和不确定性完全依靠传统方式无法解决,AI能够发挥很大的作用。”


除了不确定性,架构的创新也要求芯片从设计到生产应有的周期大幅缩短,否则难以快速满足需求的变化。


AI与EDA的融合,能够从根本上解决这些挑战。

四、 芯片差异化竞争的时代


进一步探讨AI将给芯片行业带来的变革之前,需要先解答一个疑问。AI发展的一个关键要素是足够多的数据,训练EDA的AI数据足够吗?王秉达说:“EDA本身就是一个精密科学,即使在AI到来之前,EDA中就有精确的算法,计算出来的数据我们称之为‘黄金数据’。AI的出现,让我们可以更好的利用黄金数据训练,让EDA工具变得更加智能。”


“EDA的AI对数据的依赖也没有许多行业那么强,但也需要用户的反馈,帮助我们持续提高EDA工具的智能化水平。新思的独特优势在于,我们拥有芯片设计全流程的工具,这让我们可以在整个流程中都使用AI,带来更显著的全面提升。”王秉达进一步表示。


当用户的设计与训练好的工具有重合性时,就能迅速完成大部分的设计,节省大量时间,剩下的工作就是一些优化的工作。


“用户也可以使用他们拥有的数据对EDA工具进行二次训练,这样客户就可以拥有更个性化和定制化的工具,设计出更有特色的产品。”王秉达说,“我们的大部分产品都会开放这个接口。”


但要更好发挥AI在芯片设计中的作用,如何找到结合点成为挑战。“要发挥AI在芯片设计中的最大效益,难点在于找到AI与具体领域最巧妙的结合点,这时候就依赖设计者对于专用领域的认知。”王秉达认为。


在这样的竞争中,系统公司的优势更加明显。他们对自身的业务更加了解,对算法的了解更加深入,并且有大量数据,只是欠缺芯片设计的经验。但融入AI的EDA工具,恰好能降低系统公司设计芯片的门槛,还能帮他们更快、更好地设计出芯片。


“我相信,AI +EDA工具会很快从数字设计应用到几乎所有领域,几年内,所有芯片设计的流程里都会有AI。”王秉达表示。


那时候,芯片行业的竞争,可能会演变为系统公司领域专用芯片之间的竞争。通用芯片公司又将怎么面对这样的竞争呢?


王秉达认为,通用芯片公司的优势在于对芯片架构的了解,能够以合适的工艺,以最优的成本按时间窗口把芯片做出来,但缺乏的是对系统、终端应用的深入了解。芯片设计公司需要找到好的系统公司合作深入挖掘需求,以提供灵活的、能适应多个终端应用的通用芯片。


Cambrian AI Research 创始人兼首席分析师 Karl Freund 表示:“在芯片设计流程中引入人工智能来提高效率现在已是大势所趋,至少对主要芯片供应商而言是这样的。像Synopsys DSO.AI这样的系统正在为公司节省时间和金钱,并生产出功耗更低、性能更高、面积更小的芯片。现在,业界正将注意力转向优化物理设计之外的下一步,例如系统、软件算法的优化和设计验证。整个行业都在从这些创新中受益,消费者也将能用到性能更强劲,功耗更低,更便宜的芯片


文章来源:芯东西,AI科技视镜,河南省机器人行业协会


注:文章内的所有配图皆为网络转载图片,侵权即删!

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