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140NOE77100
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      四月初Google公布其使用客制化AS的TPU測試報(bào)告,性能及功耗都遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過市場上的CPU/GPU組合(注1),非常適合人工智能及深度學(xué)習(xí)的運(yùn)算。報(bào)告公布之后網(wǎng)上就有很多相關(guān)討論,也有一些朋友問我,IC設(shè)計(jì)服務(wù)公司可否進(jìn)入AI芯片市場?回答我的看法之前,讓我先簡單交代一下IC設(shè)計(jì)服務(wù)市場的演進(jìn)。


      在晶圓代工模式尚未誕生之前,IC產(chǎn)品主要來自IDM,當(dāng)時(shí)的IDM都有自己內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品(ASSP),從規(guī)格訂定、設(shè)計(jì)、到制造、封測全在內(nèi)部完成。而不少的IDM也對外提供客制化的芯片設(shè)計(jì)(ASIC) ,如當(dāng)時(shí)的IBM、TI、LSI、VLSI Technology、STM、NEC、Toshiba等等,從商業(yè)模式來看,IDM的ASIC業(yè)務(wù)也算是一種設(shè)計(jì)服務(wù)。1987年臺(tái)積電率先提供晶圓代工服務(wù)之后,無晶圓廠(fabless) 的IC產(chǎn)品公司才像雨后春筍般的冒出來,相關(guān)的生態(tài)鏈包括IP、EDA、IC設(shè)計(jì)服務(wù)產(chǎn)業(yè)隨后也因應(yīng)而生。


      AI芯片市場火爆 IC設(shè)計(jì)服務(wù)廠商競爭力淺析


      由于IC設(shè)計(jì)服務(wù)公司提供共享的設(shè)計(jì)資源(注2)給很多初期不需要自己投資建構(gòu)內(nèi)部團(tuán)隊(duì)的新創(chuàng)IC產(chǎn)品公司以節(jié)省資金,并快速推出產(chǎn)品進(jìn)入市場,一時(shí)之間忽然變成需求很高的產(chǎn)業(yè)。再加上受到全球第一家設(shè)計(jì)服務(wù)公司智原在1999年掛牌上市的激勵(lì),新創(chuàng)的IC設(shè)計(jì)服務(wù)公司在那幾年全球成立超過30家,有的主打特定晶圓廠,有的則強(qiáng)調(diào)支持多個(gè)晶圓廠甚至可以協(xié)助廠與廠之間的轉(zhuǎn)換(porting)。設(shè)計(jì)服務(wù)產(chǎn)業(yè)沒過多久就供過于求,市場競爭轉(zhuǎn)趨激烈。

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      隨著Moore’s law演進(jìn),制程愈趨復(fù)雜,芯片集成度亦隨之倍數(shù)成長,產(chǎn)品的性能及功耗規(guī)格要求也更加嚴(yán)厲,設(shè)計(jì)公司除了人力/物力/投資成本遽增之外,技術(shù)挑戰(zhàn)及產(chǎn)品失敗的風(fēng)險(xiǎn)也相對提高很多。經(jīng)過幾代制程的演進(jìn)之后,自然淘汰了一些較弱的競爭者,留在場里的選手也大致有些分級并各有定位,呈現(xiàn)較為健康的競爭態(tài)勢。到了16納米及以下的節(jié)點(diǎn)(目前到7納米),更高的技術(shù)門檻不但隔絕了一些競爭者,也讓較優(yōu)質(zhì)的IC設(shè)計(jì)服務(wù)公司增加了不少從系統(tǒng)公司甚至IC產(chǎn)品公司委外設(shè)計(jì)機(jī)會(huì)。專業(yè)先進(jìn)的IC設(shè)計(jì)服務(wù)公司在晶圓代工生態(tài)鏈的地位,越高階制程就越重要,市場競爭優(yōu)勢也就越明顯。


      這兩年火紅的應(yīng)用如AR/VR、云端運(yùn)算(大數(shù)據(jù)分析)、人工智能及深度學(xué)習(xí),甚至比特幣都需要高性能及低功耗的芯片。大型的系統(tǒng)公司、數(shù)據(jù)中心、互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等公司漸漸不用市場上標(biāo)準(zhǔn)芯片(ASSP),而傾向自己開發(fā)客制芯片(ASIC),一來以滿足其性能及功耗的需求,二來與其競爭者作差異化。Google TPU就是一個(gè)明顯的例子。這種趨勢更增加了IC設(shè)計(jì)服務(wù)領(lǐng)導(dǎo)廠商的機(jī)會(huì)。


      IC設(shè)計(jì)服務(wù)產(chǎn)業(yè)因需求而誕生,又因過度供給競爭激烈而汰弱存強(qiáng),走了20個(gè)年頭,這個(gè)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)在正邁入一個(gè)比較健康的供需市場而逐漸茁壯。


      注1:Google 云端平臺(tái)博客:Quantifying the performance of the TPU, our first machine learning chip


      注2:設(shè)計(jì)服務(wù)的分享資源定義上不屬于最近所謂的分享經(jīng)濟(jì)。其資源并非閑置,模式為B2B,且非經(jīng)過交易平臺(tái)做資源分配,就象是半導(dǎo)體客戶共享臺(tái)積電或日月光的技術(shù)與產(chǎn)能資源一般。

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