為何半導體業(yè)的設計不斷加快

作者/ 迎九 《電子產品世界》記者

摘要：在2018年9月的Mentor Forum 2018(Mentor技術論壇)上，Mentor公司(隸屬于Siemens工業(yè)軟件部門)的中國區(qū)總經理凌琳先生，介紹了Mentor總裁兼CEO Walden C. Rhines先生對半導體設計行業(yè)的觀察，分析了三大原因導致了半導體業(yè)設計不斷加快，并認為半導體業(yè)還有20年的增速發(fā)展期。

為何半導體業(yè)2017年出現了躥升?

　　半導體業(yè)前幾年總產值超過了3000億美元，過去一直徘徊在3%左右的年均增長率，EDA約是6%的增長速率。但是到2017年時，半導體業(yè)突然有22%躥升，產值馬上要突破4000億美元。

　　從VC(風險資本)角度看，前幾年整合一直是重要旋律，但這兩年來很多重大的整合沒發(fā)生，例如高通收購NXP沒有發(fā)生，東芝也沒發(fā)生，因此整合已經變得無關緊要，對業(yè)界的營收增長沒有什么貢獻。而是一些小事情在影響，例如Memory(內存)的增長有貢獻，半導體業(yè)2017年增長22%，很大一部分原因是Memory的增長拉動。

　　另外從技術演進和研發(fā)角度來看，各家公司發(fā)現若要有更高的市場占有率和競爭力，研發(fā)是非常重要，因此研發(fā)的腳步并沒有停止，而且越來越快，例如2017年研發(fā)經費有9.8%的增長。

　　最后一個因素是無晶圓廠半導體公司(fabless)的風險投資資金增加。如圖1可見，從2009年到2012年的4年間，VC平均投資9.2億美元，到2013年突然下跌得很少了，沒人愿意投資這個產業(yè)，因為有很多不確定性，經濟也沒那么好，平均只有3.8億美元，但是到2017年和2018年，又有了井噴式的發(fā)展。這背后一定是有原因的。

誰新進入了芯片設計領域?

　　那么，哪些企業(yè)新進入了芯片設計領域，才會促使整個投資往上增長?

　　首先，以前不是傳統(tǒng)IC設計的客戶也做芯片了。1.例如亞馬遜、Google、Facebook等傳統(tǒng)互聯網公司。2.博世和特斯拉等汽車電子和汽車公司。3.中國政府對半導體投資的激勵。例如2014年開啟了第一波大基金，第二波是2018年，以促進中國半導體業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。

　　圖2是中國IC設計企業(yè)數量變化表?？梢?016年有1362家企業(yè)(來源：魏少軍教授在中國ICCAD設計峰會的報告)，當然里面也包括一些分公司，因此大概至少有九百家左右的設計公司。而且數量還在持續(xù)增長，但不再是井噴式的增長，是比較理性的微增。

　　中國半導體的跳躍式、跨越式的發(fā)展是有原因的，像2001年，從1998到2001年的兩百家，標志性的事件是2000年開始中芯國際(SMIC)開始在上海浦東的張江高科技園區(qū)建廠，上海宏力也在2001年開始建廠，因此有更多的先進制造產能可以供給本土設計企業(yè)。此外，本土設計公司獲得了很多資金，產品有了新的應用，因此很多創(chuàng)新企業(yè)涌現。

　　更重要的是，中國以前小微企業(yè)較多，競爭力和價值不夠大。經過十年已發(fā)展壯大(如圖3)。例如2006年時，體現規(guī)模效應的100到500名員工的設計企業(yè)只有9.8%，大部分都小于50人，大于500員工的企業(yè)幾乎沒有。但十年以后已經很健康了，100到500名員工的fabless已經有43.3%，這是非常好的數據，說明這些小微企業(yè)已經長大了，存活得很好，而且是有競爭力的。大于500人以上的較大企業(yè)占6.1%。

新“特定領域”架構的主要浪潮

　　另一個推動設計往前發(fā)展很快的原因是新的“特定領域”架構。AI是其中的一個分支。

　　Johm Hennessy是斯坦福大學的校長，也是Google母公司Alphabet的董事長，及2018年世界圖靈獎的獲得者。他指出摩爾定律的終結及更高速的通用計算，使得新的黃金時代已開啟。過去的軟件和硬件有兩方面局限：1.以軟件為中心時，好處是可編譯現代化腳本語言;不過，盡管對程序員很友好，但對執(zhí)行過程不友好。2.以硬件為中心時，只有特定域架構可選擇;另外只作部分任務，盡管做得非常好。因此，二者結合后會產生特定域語言和架構。

　　即隨著摩爾定律慢慢走向緩慢、甚至終結，其實有更新的、更好的方法出現，這會開啟新時代。因為人們已無法從芯片/硬件的特征尺寸縮小中來產生更多的算力，人們必須要從軟件、要用特定場合的架構、混合架構去重新思考，以增加IC的競爭力。

　　如圖4可見，在特定領域已經凸現其投資變化。2017年下半年出現了跳躍，而此前的5年一直是很平穩(wěn)的，拿到的投資不多。現在資金都投向創(chuàng)新的、做特定應用的處理器和架構的初創(chuàng)公司。

　　這些錢去了哪里?誰拿了最多的投資?毋庸置疑是AI(人工智能)和機器學習(ML)。如圖5是7年的數據，從2002年到目前的2018年，可見AI與機器學習獲得了11.6億美元;加密數字貨幣/比特幣是前兩年的熱點，現在有些回落，但也有4.6億美元;高速通訊/5G是值得期待的，有3.01億美元;存儲器現在在中國也是一個熱點，占到了第四位。

AI

　　AI是個老概念，1986年已有。那么為何上世紀80、90年代搞不好?沒有現在井噴式的發(fā)展?

　　因為首先缺乏大數據進行分析。因為當時沒有互聯網、物聯網來收集大量數據集。其次，有限的計算能力。傳統(tǒng)計算機芯片架構有局限性，使得當時CPU的算力有限。第三是沒有更高級的算法支撐。再有，當時的社會缺乏 “殺手級應用”進行盈利。而還不像今天有很多手機APP等應用讓人們天天在用，由此可以從中產生利潤。

　　現在看所有輪的投資，即第一輪至第九輪投資。可見不僅前三輪有巨額資金，后面還有人持續(xù)在投，說明這些公司有可持續(xù)發(fā)展能力。如圖6是14家排名靠前的fabless公司得到的VC，可見2018年到現在已經有接近8億美元投到AI、深度學習公司里面，其中很多公司是中國公司，據全球半導體聯盟(GSA)、VentureSource、Pitch Book及Mentor公司分析，中國得到的VC已經是美國加州的6.1倍，可見中國企業(yè)在此已遙遙領先了。