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芯片行業(yè)正在發(fā)生轉(zhuǎn)變,產(chǎn)品效率成為最關(guān)鍵指標(biāo)

2023-11-17 來源:賢集網(wǎng)
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關(guān)鍵詞: 集成電路 芯片 人工智能

11月10日,第29屆中國集成電路設(shè)計(jì)業(yè)2023年會(huì)暨廣州集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展高峰論壇(ICCAD 2023)在廣州保利世貿(mào)博覽館正式拉開帷幕。摩爾精英董事長兼CEO張競揚(yáng)在高峰論壇上發(fā)表《摩爾精英助力客戶實(shí)現(xiàn)芯片高效的研發(fā)到量產(chǎn)》主題演講。他表示:“芯片創(chuàng)業(yè)進(jìn)入效率時(shí)代,從“做大、做快”到“做好、做強(qiáng)”,芯片團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)品效率成為最關(guān)鍵指標(biāo)。”

關(guān)于芯片企業(yè)創(chuàng)業(yè)進(jìn)入到效率時(shí)代,張競揚(yáng)在結(jié)合過去客戶服務(wù)經(jīng)驗(yàn)及合作伙伴情況的分析,提出了自己的思考:“對于芯片企業(yè),產(chǎn)品效率已成為最重要指標(biāo),完成研發(fā)到量產(chǎn)同等性能產(chǎn)品消耗的資金總額就是產(chǎn)品效率,資金消耗量越少,產(chǎn)品效率就越高,企業(yè)產(chǎn)品的競爭優(yōu)勢也就不言而喻。”



靈活應(yīng)變,底線思維:芯片企業(yè)變局之勢

過去幾年里,在資金充裕且便宜的環(huán)境中,大多數(shù)企業(yè)以快速發(fā)展、擴(kuò)大規(guī)模為目標(biāo)。進(jìn)入到2023年,市場需求驟變,全球半導(dǎo)體市場進(jìn)入去庫存周期,伴隨著經(jīng)濟(jì)低迷、投資下行讓不少芯片企業(yè)夾縫中生存,這也使得芯片產(chǎn)業(yè)逐漸回歸理性,企業(yè)也從“Easy模式”進(jìn)入“Normal甚至是Hard模式”。資金充裕且便宜的時(shí)代結(jié)束了,沒有效率的增長和擴(kuò)張是加速自殺,沒有效率的融資和貸款是高利貸。

在“Normal/Hard模式”下,芯片從業(yè)者更需要重新審視企業(yè)產(chǎn)品的市場競爭力及公司運(yùn)營策略。一顆芯片的誕生,無論是從0到1(需求定義),還是從1到100萬(工程到量產(chǎn)),其中每一個(gè)環(huán)節(jié)都是至關(guān)重要的。所以,芯片企業(yè)更應(yīng)把目光放在芯片產(chǎn)品的競爭力和效率上。先產(chǎn)品后公司,先研發(fā)后運(yùn)營,先核心后全面,先人后事,把錢花到刀刃上,花到核心研發(fā)上,積累核心價(jià)值。底線思維,以終為始,只要效率足夠高,別人做同樣的花錢更多,底線可以被并購,讓投資人收回成本和利息。


市場導(dǎo)向,轉(zhuǎn)變思維:產(chǎn)品效率及價(jià)值的認(rèn)知重塑

產(chǎn)品性能、價(jià)格、營銷、品牌是考量產(chǎn)品市場競爭力重要維度。對于芯片企業(yè)來講,快速提高產(chǎn)品效率(產(chǎn)品效率=完成研發(fā)到量產(chǎn)同性能產(chǎn)品消耗的資金總額)進(jìn)而提升產(chǎn)品價(jià)格優(yōu)勢是最快捷的方式。

芯片產(chǎn)品的誕生周期是以年為計(jì)算單位的,一個(gè)芯片從需求定義到量產(chǎn)的周期短則1—2年,在產(chǎn)品研發(fā)期間,企業(yè)需要投入大量的研發(fā)、人力以及資金等資源,同時(shí)從芯片設(shè)計(jì)到量產(chǎn)這中間的環(huán)節(jié)對于企業(yè)來說容錯(cuò)率非常低,一旦出現(xiàn)重要環(huán)節(jié)的失誤,對于企業(yè)就是致命一擊。張競揚(yáng)認(rèn)為:“快速提高產(chǎn)品效率將成為芯片企業(yè)最為重要的目標(biāo)。”


國內(nèi)外 AI 芯片差距較大,科技巨頭展開布局

決定計(jì)算能力的關(guān)鍵是芯片。中美兩國人工智能領(lǐng)域的競爭,算法主要看設(shè) 計(jì)團(tuán)隊(duì)的智慧和靈感,雙方?jīng)]什么差距;大數(shù)據(jù)資源中國占據(jù)絕對優(yōu)勢;大數(shù)據(jù) 分析技術(shù)雙方相近;但決定人工智能產(chǎn)品表現(xiàn)的關(guān)鍵要素還包括“算力”,通俗 描述就是“運(yùn)算能力、計(jì)算能力”。計(jì)算能力是計(jì)算機(jī)的核心能力,這也是中美 兩國在超級(jí)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域競爭多年的原因之一。

在 AI 芯片領(lǐng)域,國外芯片巨頭占據(jù)了大部分市場份額。全球范圍內(nèi)主要布 局人工智能芯片的廠商有 Intel、NVIDIA、Qualcomm、Google 等。無論是在人才 聚集、公司合并等方面,都具有領(lǐng)先優(yōu)勢。特別是美國的巨頭企業(yè),憑借著多年 在芯片領(lǐng)域的領(lǐng)先地位,迅速切入 AI 領(lǐng)域并積極布局,目前已經(jīng)成為該產(chǎn)業(yè)的 引領(lǐng)者。此外,在 GPU 和 FPGA 方面,它們更是處于完全壟斷地位。

我國 AI 芯片產(chǎn)業(yè)起步較晚,技術(shù)上與世界先進(jìn)水平也還存在著較大的差距。 國內(nèi) AI 芯片市場也較為分散,集中度低。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的興起,人工智能已經(jīng) 深入滲透到各個(gè)行業(yè),特別是在互聯(lián)網(wǎng)等科技公司中更為普及。這些公司對于計(jì) 算機(jī)軟件技術(shù)和存儲(chǔ)設(shè)備的要求極高,因此對于底層技術(shù)的布局和提升更為重視, 尤其是在人工智能芯片領(lǐng)域。 國內(nèi)各科技巨頭都在這個(gè)領(lǐng)域展開布局。例如,百度于 2011 年成立了昆侖 芯,開始探索芯片領(lǐng)域;阿里巴巴在 2018 年成立了平頭哥,專注于 AI 芯片市場。 華為一直在人工智能芯片領(lǐng)域進(jìn)行布局,早在 2017 年就推出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處 理器的 Ascend 芯片,主要面向人工智能推理場景。2019 年,華為又推出了面向 全場景的 Ascend AI 處理器,具有更高的性能和更廣泛的適用性,可應(yīng)用于智能 手機(jī)、云計(jì)算、自動(dòng)駕駛等多個(gè)領(lǐng)域。此外,華為還推出了 Atlas AI 計(jì)算平臺(tái), 提供完整的 AI 計(jì)算框架,以支持用戶進(jìn)行高效的 AI 開發(fā)。華為在人工智能芯片 領(lǐng)域的不斷投入和創(chuàng)新,使其成為全球領(lǐng)先的人工智能技術(shù)供應(yīng)商之一。國內(nèi) AI 芯片廠商以中小公司為主,多集中于設(shè)備端 AI ASIC 的開發(fā),并已有所建樹。其 中寒武紀(jì)成為全球 AI 芯片領(lǐng)域第一個(gè)獨(dú)角獸初創(chuàng)公司,其 NPU IP 已被應(yīng)用于全 球首款手機(jī) AI 芯片——麒麟 970。



全球 GPU 領(lǐng)域處于寡頭壟斷的局面。近年來 GPU 市場由英特爾、英偉達(dá)和 AMD 三分天下,其中英特爾的市場占比份額在 60%以上,其次是英偉達(dá)和 AMD。英 特爾的身位領(lǐng)先主要得益于在家用機(jī)的集成 GPU 芯片市場的絕對主導(dǎo)地位,而在 AI 及高性能計(jì)算方面,則英偉達(dá)憑借其自身 CUDA 生態(tài)占據(jù)絕對主導(dǎo)地位。從細(xì) 分市場來看,英偉達(dá)和 AMD 在獨(dú)立 GPU 芯片市場基本包攬全場,英特爾占比極 小。

國產(chǎn) GPU 在性能方面與國際領(lǐng)先水平的差距在加速縮小。在圖形渲染 GPU 方 面,景嘉微的 JM9 系列圖形處理芯片將支持 OpenGL 4.0、HDMI 2.0 等接口,以及 H.265/4K 60-fps 視頻解碼。其核心頻率至少為 1.5GHz,配備 8GB 顯存,浮點(diǎn) 性能約 1.5 TFlops,與英偉達(dá) GeForce GTX 1050 相近。雖然景嘉微的產(chǎn)品與國 際尖端 GPU 存在著極大的差距,但作為一顆由中國企業(yè)完全獨(dú)立研發(fā)、采用正向 設(shè)計(jì)、具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的 GPU,已經(jīng)有長足的進(jìn)步。

GPGPU 方面,國內(nèi)外廠商仍存在較大差距。制程方面,目前 Nvidia 已率 先到達(dá) 4nm,國內(nèi)廠商多集中在 7nm;算力方面,國內(nèi)廠商大多不支持雙精度(FP64) 計(jì)算,在單精度(FP32)及定點(diǎn)計(jì)算(INT8)方面與國外中端產(chǎn)品持平;生態(tài)方 面,與 Nvidia CUDA 的成熟生態(tài)相比,差距較為明顯。海光 DCU 系列產(chǎn)品以 GPGPU 架構(gòu)為基礎(chǔ),兼容通用的“類 CUDA”環(huán)境以及國際主流商業(yè)計(jì)算軟件和人工智能軟 件,對標(biāo)目前國際主流 NVIDIA A100 產(chǎn)品,海光 DCU 單芯片產(chǎn)品基本能達(dá)到其 70%的性能水平,但是公司 DCU 產(chǎn)品的片間互聯(lián)性能還有較大的提升空間。

FPGA 發(fā)展機(jī)遇大。與其他 AI 芯片相比,F(xiàn)PGA 芯片開發(fā)門檻較高,前期需要 投入大量資源,存在壁壘。全球 FPGA 芯片市場主要由賽靈思和 Altera 針鋒相 對,共占據(jù) 77%的份額,其中賽靈思以 52%的份額領(lǐng)先。剩下的約 10%的市占率則 由 Lattice 和 Microsemi 瓜分,呈現(xiàn)“兩大兩小”的格局。中國 FPGA 廠商仍處 于起步階段,但是隨著 5G、AI 產(chǎn)業(yè)化帶來的巨大需求,國內(nèi) FPGA 企業(yè)技術(shù)有望 不斷實(shí)現(xiàn)突破,迎來快速成長。

ASIC 國產(chǎn)替代正當(dāng)時(shí)。ASIC 市場未形成壟斷,國產(chǎn)廠商仍存在可觀的機(jī)會(huì)搶占市場。



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