为何半导体业的设计不断加快

作者/ 迎九 《电子产品世界》记者

摘要：在2018年9月的Mentor Forum 2018(Mentor技术论坛)上，Mentor公司(隶属于Siemens工业软件部门)的中国区总经理凌琳先生，介绍了Mentor总裁兼CEO Walden C. Rhines先生对半导体设计行业的观察，分析了三大原因导致了半导体业设计不断加快，并认为半导体业还有20年的增速发展期。

为何半导体业2017年出现了蹿升?

　　半导体业前几年总产值超过了3000亿美元，过去一直徘徊在3%左右的年均增长率，EDA约是6%的增长速率。但是到2017年时，半导体业突然有22%蹿升，产值马上要突破4000亿美元。

　　从VC(风险资本)角度看，前几年整合一直是重要旋律，但这两年来很多重大的整合没发生，例如高通收购NXP没有发生，东芝也没发生，因此整合已经变得无关紧要，对业界的营收增长没有什么贡献。而是一些小事情在影响，例如Memory(内存)的增长有贡献，半导体业2017年增长22%，很大一部分原因是Memory的增长拉动。

　　另外从技术演进和研发角度来看，各家公司发现若要有更高的市场占有率和竞争力，研发是非常重要，因此研发的脚步并没有停止，而且越来越快，例如2017年研发经费有9.8%的增长。

　　最后一个因素是无晶圆厂半导体公司(fabless)的风险投资资金增加。如图1可见，从2009年到2012年的4年间，VC平均投资9.2亿美元，到2013年突然下跌得很少了，没人愿意投资这个产业，因为有很多不确定性，经济也没那么好，平均只有3.8亿美元，但是到2017年和2018年，又有了井喷式的发展。这背后一定是有原因的。

谁新进入了芯片设计领域?

　　那么，哪些企业新进入了芯片设计领域，才会促使整个投资往上增长?

　　首先，以前不是传统IC设计的客户也做芯片了。1.例如亚马逊、Google、Facebook等传统互联网公司。2.博世和特斯拉等汽车电子和汽车公司。3.中国政府对半导体投资的激励。例如2014年开启了第一波大基金，第二波是2018年，以促进中国半导体业的创新发展。

　　图2是中国IC设计企业数量变化表。可见2016年有1362家企业(来源：魏少军教授在中国ICCAD设计峰会的报告)，当然里面也包括一些分公司，因此大概至少有九百家左右的设计公司。而且数量还在持续增长，但不再是井喷式的增长，是比较理性的微增。

　　中国半导体的跳跃式、跨越式的发展是有原因的，像2001年，从1998到2001年的两百家，标志性的事件是2000年开始中芯国际(SMIC)开始在上海浦东的张江高科技园区建厂，上海宏力也在2001年开始建厂，因此有更多的先进制造产能可以供给本土设计企业。此外，本土设计公司获得了很多资金，产品有了新的应用，因此很多创新企业涌现。

　　更重要的是，中国以前小微企业较多，竞争力和价值不够大。经过十年已发展壮大(如图3)。例如2006年时，体现规模效应的100到500名员工的设计企业只有9.8%，大部分都小于50人，大于500员工的企业几乎没有。但十年以后已经很健康了，100到500名员工的fabless已经有43.3%，这是非常好的数据，说明这些小微企业已经长大了，存活得很好，而且是有竞争力的。大于500人以上的较大企业占6.1%。

新“特定领域”架构的主要浪潮

　　另一个推动设计往前发展很快的原因是新的“特定领域”架构。AI是其中的一个分支。

　　Johm Hennessy是斯坦福大学的校长，也是Google母公司Alphabet的董事长，及2018年世界图灵奖的获得者。他指出摩尔定律的终结及更高速的通用计算，使得新的黄金时代已开启。过去的软件和硬件有两方面局限：1.以软件为中心时，好处是可编译现代化脚本语言;不过，尽管对程序员很友好，但对执行过程不友好。2.以硬件为中心时，只有特定域架构可选择;另外只作部分任务，尽管做得非常好。因此，二者结合后会产生特定域语言和架构。

　　即随着摩尔定律慢慢走向缓慢、甚至终结，其实有更新的、更好的方法出现，这会开启新时代。因为人们已无法从芯片/硬件的特征尺寸缩小中来产生更多的算力，人们必须要从软件、要用特定场合的架构、混合架构去重新思考，以增加IC的竞争力。

　　如图4可见，在特定领域已经凸现其投资变化。2017年下半年出现了跳跃，而此前的5年一直是很平稳的，拿到的投资不多。现在资金都投向创新的、做特定应用的处理器和架构的初创公司。

　　这些钱去了哪里?谁拿了最多的投资?毋庸置疑是AI(人工智能)和机器学习(ML)。如图5是7年的数据，从2002年到目前的2018年，可见AI与机器学习获得了11.6亿美元;加密数字货币/比特币是前两年的热点，现在有些回落，但也有4.6亿美元;高速通讯/5G是值得期待的，有3.01亿美元;存储器现在在中国也是一个热点，占到了第四位。

AI

　　AI是个老概念，1986年已有。那么为何上世纪80、90年代搞不好?没有现在井喷式的发展?

　　因为首先缺乏大数据进行分析。因为当时没有互联网、物联网来收集大量数据集。其次，有限的计算能力。传统计算机芯片架构有局限性，使得当时CPU的算力有限。第三是没有更高级的算法支撑。再有，当时的社会缺乏 “杀手级应用”进行盈利。而还不像今天有很多手机APP等应用让人们天天在用，由此可以从中产生利润。

　　现在看所有轮的投资，即第一轮至第九轮投资。可见不仅前三轮有巨额资金，后面还有人持续在投，说明这些公司有可持续发展能力。如图6是14家排名靠前的fabless公司得到的VC，可见2018年到现在已经有接近8亿美元投到AI、深度学习公司里面，其中很多公司是中国公司，据全球半导体联盟(GSA)、VentureSource、Pitch Book及Mentor公司分析，中国得到的VC已经是美国加州的6.1倍，可见中国企业在此已遥遥领先了。