歡迎來到114ic交易網!登錄免費注冊 加為收藏
型號索引電子元器件現貨庫存IC熱賣
緊急采購日常采購采購商名錄
行業新聞經營管理電子展會人才招聘精選文摘企業新聞行業標準LED新聞
IC生產廠商電子縮略語封裝大全IC替換晶體管資料PDF資料電路圖

傳統IC廠商小心:中國BAT+美國FANG來了!

日期:2019/8/13 10:25:38
摘要:那些顛覆商業、改變文化的“全球最大公司”,正開始重塑半導體產業;而它們到底做了什么前所未見的事情、為什么要這么做?又可能會產生哪些后果?

關鍵詞:IC

超大規模業者(hyperscale companies)主宰了電子世界。這些簡稱為“FANG”──包括Facebook、亞馬遜(Amazon)、蘋果(Apple)、Netflix、Google,以及“BAT”——阿里巴巴(Alibaba)、騰訊(Tencent)、百度(Baidu),還有微軟(Microsoft)──的公司,無論你選擇哪一種指標來衡量,都比世界上最大的芯片制造業者來得有份量;我們在接下來十年可以確定,這些巨擘將以我們很少人能想得到的方式重塑這個產業。

蘋果與臺積電(TSMC)之間的關系就是一個例證;蘋果的訂單占據了這家全球晶圓代工龍頭銷售業績的五分之一左右,還有一半以上的7奈米制程產能。而隨著越來越多FANG為了人工智能(AI)與高性能運算(HPC)應用量身訂制芯片,這種趨勢將為半導體產業帶來變革,也對該產業領域的傳統業者帶來更多壓力。

兩年前,Google發表了自家開發的張量處理器(TPU),在機器學習測試上超越了英特爾(Intel)的Xeon處理器以及Nvidia的GPU好幾個等級;Google的TPU芯片是委托臺積電以28奈米制程技術生產。

大約一年前,亞馬遜發表了用以驅動其客戶網站以及其他服務的Graviton服務器芯片,該芯片也是在臺積電以28奈米制程生產。Gravitron的表現超越了英特爾與AMD現有的通用處理器,能在亞馬遜的環境中以高效率運作,有助降低成本;使用以Gravitron驅動之服務器的客戶,也能將某些服務的開銷節省一半。

現在,Facebook也正著手自己設計芯片。而像是英特爾、AMD與Nvidia等公司必須注意,FANG公司已經踩到它們的地盤。

可以確定的是,FANG們不太可能會加入收購行列,在半導體產業掀起另一次“整并瘋”;那些因特網巨擘已經是美國政府“反壟斷”行為審查的對象。但是它們有可能會嘗試其他低調一點的作法,例如從芯片業挖角人才──這它們完全負擔得起。FANGs通常都會與IC設計服務業者合作,它們能輕易地與例如臺灣的無晶圓廠IC業者接觸,延攬關鍵人才。

到目前為止,大多數由FANG設計的AI芯片是針對數據中心應用;今年稍早,高通(Qualcomm)也宣布進軍該領域的計劃,估計數據中心市場到2025年可達到170億美元的規模。英特爾預期會在今年稍晚發表Nervana NNP-L1000,但該款AI芯片恐怕在性能表現上難以超越Nvidia最新的數據中心應用GPU。

影像與語音識別以及大數據處理等應用,正在讓芯片的功能性延展到PC之外;AI芯片能有助于降低數據中心的功率消耗──數據中心的功耗每年以倍數增加,以一種不應該永續發展的速率。而全球有超過40家公司正在開發AI專用加速器,大多數是為了推論而非模型訓練;后者以Nvidia為霸主,囊括數十億美元市場。

當越來越多公司為邊緣裝置打造AI芯片,會發生什么事?雖然現在這種案例還沒有到非常多,但時機已經到來;大多數專家預期,邊緣AI會是一個比數據中心AI更大的市場。

“在現實世界所布署的邊緣AI應用究竟需要多大的運算力,現在還沒有答案;”Arm的機器學習事業群副總裁Steve Roddy 表示,在車用領域可能需要數個分布式系統或是單一個中央化系統,在工廠則可能需要每一臺智能裝置以無線鏈接到后端的中央CPU或分布式計算。

Roddy也指出城市中的相同問題:在5G網絡中需要多大密度的運算?集中化程度有多高?“Arm的目標之一是打造一種系統,在中間件層可允許應用程序無縫地從不同的運算模式中轉換,而且那些模型會隨著時間進化。”

顯然Arm打算在分布式AI領域扮演關鍵角色,Google也是一樣──Google的TensorFlow行動/嵌入式團隊領導人Pete Warden表示:“能支持智能功能如語音控制接口或加速度器的傳感器,正朝向低功耗、低價發展,因此它們將隨處可見。”

“由AI驅動的運算裝置將以各種可能的方式進入我們的生活,”《AI at the Edge: A GigaOm Research Byte》一文的作者Byron Reese表示:“那些在數據被收集的邊緣執行推論之裝置,在功耗、安全性與速度方面的要求,會讓那些在我們日常生活中扮演要角的數字裝置,以一種越來越普及的方式擴張規模。”

包括意法半導體(ST)、賽靈思(Xilinx)以及其他許多傳統芯片業者,也以進軍規模可望遠勝數據中心AI的邊緣AI市場為目標,但它們才剛起步。這些傳統業者與那群規模更大的“新人”站在同一條起跑在線,而我賭贏得勝利的會是后者。