Özel Röportaj TSMC: Yapay zeka bir balon patlaması yaşıyor
Küresel bir yonga üretim devi olarak, neredeyse tüm başarılı yonga tasarım şirketleri TSMC'nin "perde arkasındadır". Çin yonga tasarım pazarı için, TSMCnin düzeni derin ve geniştir ve Çin pazarındaki iş ekibi, tüm yerel start-up yonga şirketlerine aittir. Ellerin itilmesi, yılların birikmiş endüstri deneyimi ve onlarca yıllık iniş ve çıkışları görmek, TSMC'ye yonga endüstrisi için benzersiz ve keskin bir yargı duygusu verdi. Sektördeki kritik bir dönüm noktasında, TSMC'nin görüşleri ve fikirleri genellikle küresel yonga endüstrisinin trendi haline geldi indeks.
(Kaynak: TSMC)
Son yıllarda, yapay zeka (AI) yeni bir küresel bilim haline geldi ve haykıran iş fırsatları tüm yeni girişimcileri "AI çılgınlığına" düşürdü. Ancak, çılgınlıktan sonra, transkripti inceleme zamanı geldi. Yapay zeka çiplerinden oluşan bir tank ticari uygulamada ciddi zorluklarla karşı karşıya. TSMC'nin Çin iş geliştirme genel müdür yardımcısı Chen Ping, DT Jun'a yapay zeka endüstrisinin bir balon döneminden geçtiğini söyledi. Herkes "AI" hakkında konuştuğunda, genellikle "teknoloji" ve "ürün" ü karıştırırlar. Kral kesinlikle veriye sahip insanların elinde.
İkinci bir iş fırsatları dalgasına sahip olmak için yapay zekanın teknoloji ve uygulama senaryolarının daha net olması gerekir
Chen Ping, sektör henüz teknolojide olgunlaşmadığında herkesin bir şansı olduğunu hissettiğini analiz etti.Ayrıca, AI artık finanse edilmesi en kolay proje. Finansman yaparken, AI projesini vurgulamazsanız, yatırımcılar tarafından sorgulanacaksınız. , Yeni ürünler her zaman erken aşamadaki mevcut köpürme durumunun çoğunu kapsayacaktır ve her şeyin "anlaşılması" zaman alacaktır. Yapay zeka şu anda balon patlama döneminde ve teknoloji ve uygulama senaryoları çok net değil, ancak bu pazar sonunda kalkış için doğru uygulamayı bulacak .
Bu, AI yonga savaşlarının ilk dalgasının sona erdiği, ancak hiçbir kullanıcı ve kullanıcının bulunamayacağı ifadesiyle örtüşüyor.
Chen Ping ayrıca yapay zeka dünyasının yarı iletken şirketlerin hakimiyetinde olmadığını analiz etti. Bu sistem tarafı bir teknolojidir. Ancak ekosistem belirli bir seviyeye geldikten sonra yapay zeka teknolojisi geliştirme için yer açabilir.
Örneğin, Edge AI hakkında hararetli bir tartışma var, ancak çok fazla ürünün ortaya çıktığını görmedim, çünkü anahtar Bulut ve Edge'in nasıl kesileceğinde mi? İşleme için Bulut'a hangi bilgilerin gönderilmesi gerekiyor? Hangileri doğrudan Edge tarafında işlenebilir? Bunlar çip üreticisi tarafından alınan kararlar değil, sistem üreticisi tarafından alınan kararlardır.
Yapay zeka geliştirmenin temeli büyük veriye dayanmaktadır. Bu nedenle, yapay zeka teknolojisi Tencent, Alibaba, Baidu vb. "Veri liderleri" tarafından yönetilmektedir. Artık yapay zeka teknolojisini tartışan pek çok kişi, geleneksel donanım düşüncesine, yani yapay zekaya saplanıp kalmış durumda. Teknolojinin gelişimi sadece donanım değil, aynı zamanda sistem uygulamalarını, bilgi işlem gücünü, yazılımı ve diğer yönleri de içerir.
(Kaynak: MIT Technology Review)
Chen Ping, yapay zeka için ani talepte bulunan iki tür şirket olduğunu gözlemler.Bir tür, Alibaba, Amazon, Google vb. Gibi kendi İnternet ekolojisi ve e-ticaret modeline sahip olan ve çeşitli Mevcut iş modelini güçlendirmek için AI teknolojisi, AI teknolojisinden anında yararlanabilir.
İkinci uygulama kategorisi, AI hizmet sağlayıcıları olmak ve B2B çözümleri sağlamak için AI teknolojisini kullanan hizmet sağlayıcılardır. Örneğin, AI teknolojisine sahip akıllı bir havaalanı inşa etmek için, büyük verilere dayalı olarak çeşitli yolcu verilerini, uçuş verilerini, operasyon yönetimi verilerini vb. Toplamanız ve ardından çip üreticisine ne tür bir çip gerektiğini söylemeniz gerekir? Ne kadar bilgi işlem gücü? Çip üreticileri genel çözümler sağlamaya çalışır.
Yapay zeka çipleri oluşturmanın üç anahtarı, devasa veriler, algoritmalar, teknoloji ve işçiliktir
TSMC, bu AI yongaları dalgasının "perde arkasındaki adamdır" ve tek teknoloji sağlayıcısı olduğu söylenebilir.Chen Ping, bu AI çılgınlığı dalgasının üç anahtar gerektirdiğini gözlemliyor: büyük veri, algoritmalar ve teknoloji.
Yapay zekanın ilk unsuru oluşturulacak "veri yığınına" sahip olmaktır. Tüm sahne çıkarımları ve eğitimin arkasında veri olmalıdır. Bir yapay zeka ürünü oluşturmak istiyorsanız, ancak temel olarak veritabanı yoksa, onu değerlendirirken kullanmalısınız. Soru işareti!
Sonra algoritmalar ve süreçler vardır ve yarı iletken süreç teknolojisi TSMCnin güçlü yönleridir. IC tasarım müşterileri nihai olanı takip etmelidir. İyi algoritmalar yeterli değildir ve bilgi işlem gücü de çok önemlidir. 7 nanometre kullanmak 28 nanometreden daha güçlüdür. Şu anda TSMC 7nm işlem teknolojisinin tek sağlayıcısıdır.
Yapay zeka alanında, büyük miktarda veriye hakim olan internet şirketleri ve hizmet terminali şirketlerinin en büyük kazananlar olacağına inanıyor.Bulutta yapay zeka bir hizmet olacak, Edge yapay zeka donanıma entegre edilecek ve gelecekte yükselen bir başka yıldız 5G'ye dayanacak. Ekipmanlar ve cep telefonları giderek hacmi artıracak ve Araçların İnterneti ve sürücüsüz arabalar gibi iş fırsatları büyümeye devam edecek.
FD-SOI kampı, Nesnelerin İnterneti uygulamalarına kilitleniyor ve TSMCnin emektarı
Son yıllarda, Çin'in dökümhane pazarı, TSMC ve Intel tarafından yönetilen ana akım FinFET teknoloji rotasından farklı olan FD-SOI'de bir artış gördü. FinFET teknolojisinin destekçileri arasında GlobalFoundries ve Samsung bulunur GlobalFoundries 22 nm FD-SOI teknolojisine odaklanır Samsung ayrıca 28 nm FD-SOI ve yeni nesil 18 nm FD-SOI teknolojisini önerir.
Sektör kaynaklarına göre, TSMCnin 28 nm'si yaklaşık on yıldır piyasada. Son yıllarda, 22 nm teknolojisinin minyatür bir versiyonu, GlobalFoundries tarafından "bloke" yi kilitlemek için önerilen 22 nm FD-SOI teknolojisini hedefleyen özel olarak bölündü.
FD-SOI teknolojisinin ortaya çıkışı, Nesnelerin İnterneti ve Araçların İnternetine odaklanarak, özellikle düşük güç tüketimi gerektiren uygulamaları hedefliyor.FD-SOI, Çin'in dökümhane pazarında başka bir kan yolunu kırabilir mi? Chen Ping, kendi fikrinin olduğunu düşünüyor.
FD-SOI'nin düşük güçlü uygulamalarda bazı teknik faydaları olduğunu ve RF'nin aynı olduğunu analiz etti.Herkes IoT pazarından bahsediyor, ancak IoT alanı birçok unsuru birleştiriyor.RF ve MCU, IoT kategorisine aittir. Bluetooth kulaklıkların, cep telefonlarının, sensörlerin ve ev aletlerinin anahtar kontrolü de Nesnelerin İnterneti'nden ayrılamaz. Şu anda, "teknoloji" ile "ürün" ü birbirine karıştıran AI ile aynı tuzağa düşüyor.
(Kaynak: MIT Technology Review)
Nesnelerin İnterneti, her şeyin birbirine bağlanmasıyla karakterize edilir, ancak uygulamalar aşırı dağınıktır.Yılda 1,5 milyar hesaplayabilen cep telefonlarının aksine, bir yılda Nesnelerin İnterneti çiplerinin sayısı nasıl tanımlanır? Bu nedenle, TSMC Nesnelerin İnternetine bakmıyor, ancak şu ana kadar pazar çok güçlü bir rekabet göstermedi.
Ayrıca, Nesnelerin İnterneti'nin TSMC'nin gelecekteki büyümesi için dört ana platformdan biri olduğunu vurguladı.Piyasa talebi yoğunlaştığı sürece, TSMC'nin eksiksiz teknoloji platformu kapsamı ve ekosistemi ile yakında pazarda yer alacaktır.
Çin'in IC tasarımının parlak bir geleceği var ve pazar göz önünde. Doğru ürünü kim yakalarsa kazanır!
Bu yerli yarı iletken çılgınlığı dalgasıyla ilgili olarak Chen Ping, IC tasarımının sınırsız potansiyele sahip olduğuna inanıyor. IC tasarım şirketlerinin özellikleri hızlı yanıt ve yaratıcılıktır. TSMCnin profesyonel dökümhane modelinin kuruluşundan bu yana, ister büyük ister büyük olsun, herkese açık bir platform sağlamaya eşdeğerdir. Küçük şirketler aynı platformu kullanıyor ve şimdi EDA çok standart süreçler sağlıyor. Tüm altyapı çok eksiksiz ve olgun. Zaferin anahtarı, doğru ürünleri ve pazarları kimin bulabilmesidir. Çinin avantajı büyük tüketimdir. Market!
Chen Ping ayrıca, Çin'in IC tasarım endüstrisinin 2000 civarında şekillenmeye başladığını ve yetenekli kadroların kademeli olarak eğitildiğini analiz etti.Şimdi HiSilicon Kirin 980 çipleri ve Huawei cep telefonları var.Çin'in IC tasarım avantajları zaten açık.
Nanjing'deki 12 inçlik fabrika 2018'de 20.000 parçaya ulaştı ve eksiksiz bir müşteri tabanı oluşturuyor
Chen Ping, 2018'de TSMC'nin Nanjing 12 inçlik fabrikasının ikinci çeyrekte planlanandan bir çeyrek önce seri üretime girdiğine dikkat çekti ve bu da 14 fabrikanın 16 nanometre proses kapasitesi sorununu çözebilir.
Geçtiğimiz birkaç yıl içinde, TSMC 28 nm işleminde popülerlik kazanmaya devam etti ve birçok sadık müşteri biriktirdi.Ancak, 16 nm işleminin seri üretiminden sonra, birçok müşteri aşamalı olarak 28 nm'den 16 nm yonga üretimine geçti ve bu da yaklaşık on yıldır seri üretime maruz kalan 28 nm işlemle sonuçlandı Üretim kapasitesi ilk kez gevşetildiği için, bu sezon dışı endüstri dalgasında 16 nm için siparişler hala çok sıcak.
(Kaynak: TSMC)
Nanjing 12 inçlik tesis şu anda aylık 10.000 adet üretim kapasitesine sahip. Bir dizi ürün sertifikalandırılıyor ve üretime sokuluyor. Nanjing fabrikası 2019'da 20.000 parçaya çıkmayı planlıyor.
Chen Ping, Nanjing fabrika müşterileri için dış dünyanın yalnızca tek bir sanal para birimi ürününde kaldığını analiz etti. Bunun nedeni, madencilik çiplerinin çok fazla sertifika prosedürü gerektirmemesi ve mümkün olan en kısa sürede seri üretime girebilmesidir. İletişim, cep telefonları vb. İle karşılaştırıldığında. Çipin doğrulama süresi nispeten uzundur, ancak yepyeni bir 12 inçlik fabrikanın eksiksiz bir müşteri tabanı oluşturması bir gecede değildir.Nanjing fabrikasının seri üretimi sadece yaklaşık yarım yıldır ve müşteri tabanını tamamlamak zaman alıyor. Bu endişe verici değil!
