Nesen globālajā pusvadītāju nozarē ir vērojams apvienošanās un pārņemšanas vilnis, un tādi giganti kā Qualcomm, AMD, Infineon un NXP ir veikuši pasākumus, lai paātrinātu tehnoloģiju integrāciju un tirgus paplašināšanos.
Šie pasākumi ne tikai atspoguļo uzņēmumu stratēģiskos apsvērumus par spēcīgu alianšu un papildu priekšrocību meklēšanu sīvajā tirgus konkurencē, bet arī norāda, ka pusvadītāju nozares ainava varētu ieviest jaunas pārmaiņas.
Izpētot nesenos starptautiskos pusvadītāju apvienošanās un pārņemšanas darījumus, esmu aptuveni apkopojis četrus atslēgvārdus: mākslīgais intelekts, MCU+, automobiļi un EDA.
MCU + AI: neizbēgama tendence
STMicroelectronics iegādājas Deeplite, koncentrējoties uz perifērijas mākslīgo intelektu
Šī gada aprīlī STMicroelectronics (ST) iegādājās Kanādas mākslīgā intelekta jaunuzņēmumu Deeplite, kas piesaistīja nozares uzmanību. Kā zināms, galvenais izaicinājums, ar ko saskaras dziļās mācīšanās modeļi komerciālā ieviešanā, ir to darbības mērogs, procesora prasības un enerģijas patēriņa intensitāte. Deeplite risina šo problēmu, nodrošinot automatizētu programmatūras dzinēju DNN (dziļā neironu tīkla) modeļu optimizēšanai, ļaujot mākslīgajam intelektam veikt perifērijas skaitļošanu jebkurā ierīcē.
Uzņēmums Deeplite, kas dibināts 2017. gadā, ir pazīstams ar savu mākslīgā intelekta risinājumu DeepSeek, kas koncentrējas uz mākslīgā intelekta modeļu optimizāciju, kvantēšanu un saspiešanu. Tā inovatīvais mākslīgā intelekta vadītais optimizētājs Neutrino var saspiest lielus dziļās mācīšanās modeļus līdz vienai desmitdaļai no to sākotnējā izmēra, vienlaikus saglabājot vairāk nekā 98% precizitāti. Izmantojot trīs galvenās tehnoloģijas — svara samazināšanu (lieku parametru noņemšanu), kvantēšanu (skaitļošanas precizitātes prasību samazināšanu) un sparsifikāciju (nulles vērtību svaru īpatsvara palielināšanu), lieli mākslīgā intelekta modeļi var darboties ātrāk, mazākos apjomos un energoefektīvāk perifērijas ierīcēs. Lietojumprogrammas, kurām iepriekš bija nepieciešamas mākoņdatošanas iespējas, tagad var darboties nevainojami perifērijas ierīcēs, piemēram, viedtālruņu kamerās un rūpnieciskajos sensoros.
Deeplite savā pirmajā darbībā ir piesaistījis lielu uzmanību, un Gartner, Forbes, Inside AI un ARM AI to ir nosaukuši par vadošo mākslīgā intelekta inovatoru. Šī iegāde ir cieši saistīta ar STMicroelectronics stratēģisko pāreju uz perifērijas mākslīgo intelektu, kas apvieno aparatūru un programmatūru "dubultās spirāles" veidā. Deeplite modeļu optimizācijas tehnoloģija ir dziļi integrēta ar STMicroelectronics STM32 sērijas MCU un īpašiem neironu procesoriem (NPU), lai atbalstītu pilnīgu mākslīgā intelekta risinājumu izveidi. Piemēram, viedās rūpnīcas scenārijos kameras, kas aprīkotas ar STMicroelectronics mikroshēmām, var tieši noteikt defektus, neaugšupielādējot datus mākonī, un reakcijas ātrums tiek palielināts 40 reizes.
No otras puses, Deeplite ir pasaules līmeņa mākslīgā intelekta algoritmu inženieru komanda, ar kuras palīdzību ST integrēs vairāk nekā 200 perifērijas mākslīgā intelekta izstrādes rīkus, lai izveidotu vienotu "modeļu bibliotēkas-optimizētāja-aparatūras platformas" izstrādes ekosistēmu. Īsāk sakot, Deeplite iegāde ne tikai pabeidz pēdējo ST puzles gabalu mākslīgā intelekta programmatūras līmenī, bet arī iezīmē pusvadītāju nozares paradigmas maiņu no "mikroshēmu ražošanas" uz "smadzeņu ražošanu".
NXP iegādājas NPU uzņēmumu Kinara, lai mainītu viedās malas pozicionēšanu
Šī gada februārī NXP paziņoja par ASV perifērijas mākslīgā intelekta mikroshēmu jaunuzņēmuma Kinara iegādi par 307 miljoniem ASV dolāru skaidrā naudā. Kinara tika dibināts 2013. gadā un sākotnēji tika nosaukts par Core Viz, vēlāk pārdēvēts par Deep Vision un 2022. gadā pārdēvēts par Kinara. Kinara diskrētais NPU (ieskaitot Ara-1 un Ara-2) ir nozares līderis veiktspējas un energoefektivitātes ziņā, padarot to par vēlamo risinājumu jaunām mākslīgā intelekta lietojumprogrammām, kuras virza redze, balss, žesti un citas dažādas ģeneratīvās mākslīgā intelekta ieviešanas, un tā programmējamība nodrošina, ka tas var pielāgoties attīstošajiem mākslīgā intelekta algoritmiem.
NXP paziņoja, ka šī iegāde apvienos Kinara neatkarīgo neironu procesoru (NPU) ar savu procesoru, savienojamības un drošības programmatūras portfeli, kas palīdzēs nodrošināt pilnīgu un mērogojamu mākslīgā intelekta platformu no TinyML līdz ģeneratīvajam mākslīgajam intelektam, lai apmierinātu strauji augošās rūpniecības un autobūves tirgus mākslīgā intelekta vajadzības. Tas palīdzēs radīt jaunas mākslīgā intelekta vadītas sistēmas rūpniecības un lietu interneta (IoT) jomās, palīdzēs klientiem vienkāršot sarežģītību, paātrināt nonākšanu tirgū un uzlabot tehniskās iespējas tādās jomās kā viedās automašīnas, virzoties uz augstas pievienotās vērtības jomām.
Edge AI: kaujas lauks mikrokontrolleru ražotājiem
Mākslīgā intelekta jomā jau sen pastāv maldīgs uzskats, ka "mērogs ir spēks". Lai gan lieliem modeļiem ir lieliska veiktspēja, tie saskaras ar izaicinājumiem reālā ieviešanā - to augstais enerģijas patēriņš ir pretrunā ar vieglā svara prasībām perifērijas pusē. Nozares eksperti vairākkārt ir norādījuši uz lielo modeļu pielietošanas scenāriju raksturīgajiem ierobežojumiem: no vienas puses, lielu modeļu apmācībai un darbināšanai ir nepieciešami milzīgi skaitļošanas resursi; no otras puses, galvenās jomas mākslīgā intelekta industrializācijas veicināšanai ir tieši perifērijas skaitļošana un termināļierīces, kas ir jutīgākas pret enerģijas patēriņu un latentumu.
Nav grūti saprast, ka iepriekš minētie iegādes darījumi liecina, ka galvenais MCU kaujas lauks pāriet uz perifērijas mākslīgā intelekta skaitļošanu. Paredzams, ka līdz 2025. gadam 75% datu tiks apstrādāti perifērijā, kas uzsver perifērijas mākslīgā intelekta MCU tirgus milzīgo potenciālu. Tas liecina, ka pieprasījums pēc perifērijas mākslīgā intelekta skaitļošanas strauji pieaug, un MCU kā perifērijas ierīču pamatkomponentam būs galvenā loma šajā tendencē.
Nākotnē mikrokontrolleri vairs neaprobežosies tikai ar tradicionālajām vadības funkcijām, bet pakāpeniski integrēs mākslīgā intelekta spriešanas iespējas un tiks piemēroti tādiem scenārijiem kā attēlu atpazīšana, balss apstrāde un iekārtu paredzamā apkope. Mikrokontrolleri ar perifērijas skaitļošanas iespējām kļūs par svarīgu perifērijas skaitļošanas jaudas nesēju, pateicoties to zemajam enerģijas patēriņam, augstajai efektivitātei un tūlītējai reaģēšanai, nodrošinot spēcīgāku atbalstu viedierīcēm un sistēmām.
Arī citi lieli mikrokontrolleru ražotāji aktīvi iegādājas un konkurē šajā jomā, piemēram, Renesas Electronics iegādājas Reality AI, Infineon iegādājas Zviedrijas Imagimob un NXP laiž klajā mašīnmācīšanās programmatūru eIQ un mākslīgā intelekta rīku ķēdi NANO.
Var secināt, ka perifērijas mākslīgais intelekts tuvāko gadu laikā kļūs par galveno kaujas lauku mikrokontrolleriem.
Automobiļu elektronika: kapitāla konkurences uzmanības centrā
Pēdējā laikā bieži notiek pusvadītāju apvienošanās un pārņemšanas, kas saistītas ar automobiļu lietojumprogrammām. Papildus skaitļošanas jaudai, automobiļu spēka agregātu, transportlīdzekļu tīkla savienojumu, transportlīdzekļu audio un citu tehnoloģiju attīstība ir veicinājusi arī pusvadītāju tehnoloģiju iterāciju un atjaunināšanu, mudinot saistītos uzņēmumus papildināt savu tehnoloģiju izkārtojumu, veicot apvienošanās un pārņemšanas.
Pusvadītāju rūpniecība ir tipiska tehnoloģiju un kapitālu ietilpīga nozare. Atskatoties uz pēdējām desmitgadēm, integrācija un apvienošanās ir kļuvušas par neizbēgamu tendenci nozares attīstībā.
Mākslīgā intelekta giganti bieži veic iegādes, cenšoties uzlabot savu tehnoloģiju izkārtojumu un izveidot pilna spektra "mikroshēma + sistēma + ekosistēma" priekšrocības. Galvenie MCU ražotāji pakāpeniski pāriet uz perifērijas mākslīgo intelektu, cenšoties iekarot viedo termināļu tirgu ar zemu enerģijas patēriņu un augstu elastību. Automobiļu nozarē transportlīdzekļu skaitļošana, autonomā braukšana un datu savienošana ir kļuvušas par galvenajām kapitāla konkurences jomām. Tajā pašā laikā EDA nozare pāriet no rīku nodrošināšanas uz ekosistēmas veidošanu. Giganti integrē intelektuālā īpašuma un dizaina procesus un veido tirgus dominanci, izmantojot "rīku arhitektūras standarta" arhitektūru.
Šajā apvienošanās un pārņemšanas vilnī tehnoloģiju sadarbība, tirgus paplašināšanās un ekosistēmas dominance ir kļuvušas par galveno loģiku. Uzņēmumiem ir jālīdzsvaro īstermiņa integrācija un ilgtermiņa pētniecība un attīstība kapitāla pieplūduma apstākļos. Ņemot vērā pusvadītāju nozares tehnoloģiskos šķēršļus un kapitālietilpīgo raksturu, šī pārveide nav "īsceļš", bet gan "maratons", kam nepieciešami ilgtermiņa ieguldījumi.
Publicēšanas laiks: 2025. gada 30. jūnijs