集成电路设计生态圈正面临三大变革

明导荣誉 CEO Walden C. Rhines

在 5G、人工智能、智能网联汽车、超高清视频、智能终端等新兴技术驱动下，在大数据、云计算、物联网、工业互联网、区块链等新兴业态的滋生下，集成电路需求在不断提高。而集成电路设计是集成电路产业的龙头，是技术与产业创新的主要环节，在产业发展中承担着重要责任，也是半导体产业实现自主可控的关键。

明导荣誉 CEO Walden C. Rhines 在中国集成电路设计业 2019 年会暨南京集成电路产业创新发展高峰论坛 ICCAD 2019 上就集成电路设计生态圈正面临的三大变革作了分析与总结，下面跟着与非网一起来倾听一番资深人士的见解。

先用一句话概括 Walden C. Rhines 的观点：集成电路设计生态圈正在发生三件大事，分别是系统公司发挥的作用、半导体公司的动态以及中国的发展。

第一，系统公司的作用

越来越多的系统公司开始做自己的芯片设计，背后原因是物联网发展的推动，而物联网真正价值在于信息，所以芯片公司要面对的是信息压力、功耗压力和如何更好的累计物联网的价值。相对应的，对于系统公司而言，他们的竞争力就是打造一个生态系统，涵盖采集数据、信息分析等方方面面，从而获得更多的物联网价值。

第二，半导体公司的动态

5 年前的时候，在世界自动化大会，谷歌展示了他们设计的芯片，他们能够很好的把芯片嵌入进去，为医生采集数据，测试胰高血糖素在患者当中的平衡度，驱动胰岛素泵。大家想一下谷歌之前做芯片半导体业务吗？我并不这样认为，他们希望控制整个数据和信息系统，这是他们做这个事儿的目的。所以现在似乎大家都想这么做，谷歌、亚马逊、阿里、facebook，一系列不同的信息科技企业，他们都在做复杂的芯片。

此外，汽车行业也在做芯片，有的甚至已经成为一级供应商，我们经常会听到他们的信息发布，而且定期有新的项目发布，所以现在我们看到的就是汽车电子行业的快速发展。目前的数据统计显示，有 483 家公司已经宣布他们将会推出一些新型电动卡车和电动车，另外还有 255 家公司已经发布相关的无人驾驶和自动驾驶的项目，所有这些企业都需要电子设计自动化来进行产品的设计。

但是不是所有公司都能进入量产阶段，这也意味着未来有很大变局。7 年前，80%的晶圆是由无晶圆厂的半导体设备公司采购的。而系统公司自产芯片的比例仅占 2%，目前已经壮大到 17%，他们年负荷增长率是 70%。

还有另外一个现象，半导体在终端设备中的价值份额，电子设备行业的收入在随着时间不断演进，从 1990 年到 2014 年期间的很长的一段时间内，半导体占电子系统产品价值份额大概是 16 左右，不过这个比例已经开始快速变化，呈现增长态势，并且这个增长态势很有可能延续下去。

无晶圆厂的半导体行业投资趋势已经发生逆转，2000 年的时候，一些来自风投的资金大量涌入无晶圆厂半导体行业，并到达当时的巅峰，在随后的几年中一直呈现下滑态势，截至 2016 年每年金额已经降到比较明显的低位，而到了 2017 年又有所加速，到 2018 年的时候，在金额提升至 30 多亿的同时，刷新了一个新纪录，所以这方面风险资本值得我们进一步观察。

另外对于 AI 应用领域，专用处理器正在推动新一轮的半导体行业增长。AI 和机器学习成为处理器开发的新需求，这意味着需要建立新的架构，来进一步逼近人脑的效率，因此这不仅涉及到计算，还需要考量功耗等方面。如果将人类的大脑进行量级评定，那么从效率和能耗的角度来讲，人类大脑比传统计算机中的芯片高六到十个量级。所以现在的机器学习经常会与神经网络联系在一起，而神经网络的层数也越来越多，现在已经进入了深度学习阶段，而卷积神经网络就更深了。

人工智能并不算是新的趋势，回顾 1986 年 7 月份的高科技杂志，在他们的封面上有一个专题报道和照片，主题就是人工智能。不过在过去的 35 年间，虽然人们提人工智能，但技术没有腾飞，当时缺乏大数据进行分析，更没有物联网，而且当时算力有限，最重要的是当时没有人知道如何把它进行变现，打造成功的企业。

如今，一个接一个的限制现在正在消失，所以我们现在看到了新一波的人工智能浪潮，所以大量 VC 资助的企业，重点聚焦 AI 和机器学习。回顾过去 7 年，如果分析一下所有风险投资，从第一轮到第三轮，很多资金都是集聚在 AI 和机器学习这两个方向，投资金额超过 25 亿美元。2018 年，投资了 30 家这样的企业，其投资金额占所有资金的一半之多。2019 年，截至目前，风投资金额超过了 2017 年全年水平，而大部分集中在汽车集成电路这个方向。

这些获得风险投资的公司在 7 年时间内又在哪些领域进行了投资呢？

总体来说，这些被投资对象类型各异，如果将其分类，最大的类别就是模式识别，包括面部识别、视觉识别、医学影像诊断识别、气味识别、自动驾驶中用到的语音识别和声音识别。在中国最大的风头投资对象是商汤科技，获得了 16 亿美元，而这个公司主要业务就是面部识别，目前它已成为价值非常高的无晶圆厂公司了。第二类是数据集优化或者云、人工智能、高性能计算，它们同样获得了大量投资。据统计，大概有 38 家初创企业在数据库方面做相关的数据分析、人工智能、辅助计算机分析。第三类是通用型的边缘计算，众所周知，只能需要下沉，一旦每笔交易都在云端，成本就会变得非常昂贵。还有一些像汽车场景的应用中，无法保证总是与云端相连，这种情况对物联网又是一个极大的挑战。这一系列技术如何进行验证和仿真？数据采集、数据传输、射频、高速串联会涉及到模拟、数字、传感器等一系列不同的技术，都需要得到很好的并行模拟和验证，在这一过程中又会带来新一波 EDA 的发展。

所以相应的所有新的初创企业如何承担 IC 设计的成本？

四五年前的答案往往是成本太贵了，尤其是 7 纳米以及更先进的工艺，只有大公司才做得起。但现在为什么几十家创业公司能够承担起 IC 设计成本呢？答案在于这些公司几乎都采用了新的架构，面对电脑、视觉还有高带宽、图象处理、视频压缩，他们采用高级别的传感器采集数据，复杂的算法进行数据分析，通过与算法的互动，在优化性能、降低功耗的同时，也赋予设计更大的灵活性。比如在性能改善 50%，成本降低 80%、网络出错率降低 90%的情况下，实现运算能力的翻翻，可见算法效率是极高的。这使得整个 IC 设计生态的成本都在降低，这意味着，初创型公司进入的门槛也相应降低了。

第三，中国的发展

中国在发生什么？

中国在改变 IC 设计的世界，早期一到三轮的融资是风险最高的，而主要的投资者就来自中国。2018 年，中国的投资方，包括政府或者其他投资机构，投资的总额是美国的 3 倍（无工厂设计方面）。2019 年的累计投资已经超过 2017 年所有轮投资总额。就在今年，中国又启动了大基金，大概 470 亿美元，这是美国政府从来想象不到的体量，而中国希望借这次机会，促进新的创新，促进新的公司成长。

中国有多少 IC 设计公司？

据统计，大概有四五百家 IC 设计公司，从总体上来看，这个数值是在增长的，包括了一些脱离原机构的，还有一些土生土长的公司。相对历史无晶圆厂的规模，现在成长特别快。

中国目前的无晶圆厂规模是怎样的？

2006 年，有 500 个员工以上的中国半导体公司低于 1%。2015 年，有 500 个员工以上的中国半导体公司已经达到 6%，而员工数在 50~100 之间的中国半导体公司已经达到 33%，员工数在 100~500 之间的中国半导体公司更是达到了 40%。

ICCAD 关注的新领域，如果将 EDA 授权和维护收入作为一个指标的话，这个指标还是很健康的。Cadence 公司是 9.7%，新思 4%，明导是 Cadence 的 2 倍，这些公司特别关注集成系统的设计，比如对飞机整体、汽车整体的半导体设计，这也是带来快速的增长的原因之一。

对 IC 设计来说，系统设计公司现在是新的驱动力。而 2017 年、2018 年中国在 IC 设计方面的投资，超过了中国以外的整个世界的总的成本。

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