缺芯/疫情“拦路”，社会数字化转型的变与不变

来自EDA、IP、MCU、存储与显示芯片等行业不同层级的企业高管在今年AspenCore双峰会CEO峰会圆桌论坛环节就社会生活数字化转型（及COVID-19的影响）展开以“全球科技创新合作新模式”为大方向的话题进行探讨。陆婉民（集创北方）说这是他职场生涯30多年来从未碰到过的情况；吴雄昂说，缺芯对作为IP供应商的安谋科技也有影响...

今年AspenCore全球双峰会全球CEO领袖峰会之上，圆桌环节参与话题讨论的嘉宾，有来自EDA、IP、MCU、存储与显示芯片等行业不同层级的企业，包括Cadence、安谋科技、Imagination、兆易创新、集创北方、佰维存储——这大概也是为了表征今年的主题“全球科技创新合作新模式”。

• 2个技术趋势：AI技术与存储技术；

• 2个市场环境或趋势：缺芯的影响，以及系统级企业开始自己造芯的趋势；

• 1个大方向：社会生活数字化转型（及COVID-19的影响）。

参与圆桌探讨的嘉宾包括（排名不分先后）：安谋科技执行董事长兼首席执行官吴雄昂；深圳佰维存储科技股份有限公司首席执行官、董事何瀚；Cadence公司全球副总裁、兼亚太区及日本地区总裁石丰瑜；Imagination公司全球副总裁中国区总经理刘国军；兆易创新CEO程泰毅；北京集创北方科技股份有限公司总裁陆婉民。

探讨过程中给我们留下比较深刻印象的细节还不少，比如说程泰毅提到兆易创新正关注存内计算（in-memory computing）与近存计算（near-memory computing）这样颇为前沿的技术；石丰瑜提到AI技术会成为EDA的未来，举例以AI做布线让芯片面积减小、漏电降低；何瀚总结存储技术两个大方向的技术发展；陆婉民论及缺芯现状对于行业的价值，以及目前集创北方在显示芯片领域取得的成绩；刘国军聊AI不仅需要算力，也需要生态......

对话字数较多，所以我们对嘉宾的发言作了浓缩精简，内容整理如下；期望对技术与市场趋势感兴趣的读者有价值。

AI技术的现在与展望

参与本次圆桌探讨的好几家企业都有AI加速器相关的IP或芯片产品，包括安谋科技、Imagination等。安谋科技前两个月才发布了新业务品牌“核芯动力”和“双轮驱动”战略。安谋科技的XPU产品中，就有好几个IP是相关于AI技术的。Imagination的NNA就更不必多说了。至于Cadence的AI/机器学习解决方案，对应IP产品，在我们此前的报道中也被提得比较多了。

吴雄昂（安谋科技）：大家都知道AI的基础元素是算力、算法和数据。我们这一块，从算力的角度来看——整个计算形态，必须有新架构出现才能解决现存的问题。

现在的数据流和过去是不一样的，海量数据是机器产生的，而不是人。也许过去我们是地球上唯一智慧的物种，很快会有各种各样所谓的机器智能种类。这其中的核心关键也在于经济效益：从硬件到软件，是不是能够以低成本和低功耗，让生活中很普通的事情，都用机器去取代。

纯粹的软件其实已经发生，比如RPA（机器人流程自动化）；最简单的比如一些基础的办公文件处理；再往后，自动驾驶是另一个案例；还有我们现在都在说Meta或元宇宙......只要有充沛的算力，很多核心创意都能通过机器去实现。虽然或许真正足够的算力目标，离我们还很远。

我们为什么推XPU？以前CPU，或者和GPU加起来，其实都已经无法满足下一代计算需求。Arm以前的成功，靠的是生态，产业的添砖加瓦——而且将生态模式放到蓬勃成长的欧美市场。我们知道下一个蓬勃成长的半导体市场就是中国，下一代架构，整个产业面临很好的机会。我们能够做出一样的成果甚至更伟大的生态。

石丰瑜（Cadence）：几年前AlphaGo下围棋，大家开始关注AI。围棋虽然复杂，但就是19x19格。而芯片设计里面有多少格？不知道。现在的先进芯片比如M1，里面可能有160亿个晶体管。有谁真的有把握设计一个芯片时，能真正做到有足够的算力，而且面积够小、功耗够低？我相信没有人敢保证。

举个例子，先前有家芯片企业，CPU产品已经做了三代了，千锤百炼。他说工程师告诉他，公司的CPU产品做出来绝对已经是全世界第一。我跟他说如果我能想办法帮你再推进一点，你要跟我赌什么？

我们跑了3个礼拜。这3个礼拜之内，用人工智能模块搭配我们的工具软件，出人意料地把芯片漏电降低了10%，芯片面积也减少了3%。客户非常惊讶问我怎么做的，这是AI的问题，没有人知道。这还只是一个小小的布线的例子。

通常我们对未知的东西都充满恐惧。所有的EDA设计IC里面，都充满了AI的可能性。我相信AI会是EDA的未来。我们也希望全行业都往这个方向冲刺。这样也才能够解决人才短缺的问题，解决投资成本过高的问题...

刘国军（Imagination）：AI三大因素算法、算力和数据。跟我们最相关的是算力。40年代就已提出AI，但之前都在研究层面。到了真正能够应用，是基于算力有了指数级的增长，才有了现在谈论AI的实际应用。

AI发展空间很大。对Imagination而言，我们业绩成长的贡献当然已经显现出来了，Imagination拥有很先进的架构可以提供强大的算力和扩展性来支持各类AI应用。此外，生态体系的建设对AI应用落地也很重要，和平台、应用厂商的协同，和IoT技术的结合，都是打造AI应用生态的关键所在，而Imagination正致力于联合更多的合作伙伴不断扩展和创新生态。

存储技术的未来走向

与AI相对或强相关，存储技术这两年被赋予了格外与众不同的价值。尤其在当代处理器遭遇存储墙的背景之下，更多从存储器上做文章的新技术层出不穷。比如说近存计算、存内计算。前不久，我们还曾特别谈到过AI芯片的算力提升，在器件尺寸微缩速度放缓的当下，存内计算可能成为“1000倍性能提升”的关键技术。

当然即便不谈这些将存储器与其他技术做结合的前沿技术，存储技术本身也在高速发展，比如即将大规模普及的DDR5等各类新标准。

何瀚（佰维存储）：存储技术未来的发展，我想从两个大的方面和大家做分享。第一，是应用技术方面。应用技术随着终端需求、协议演进而发展。这方面分成2点。

首先是协议上，如PCIe 3.0、4.0、5.0，还有DDR4、DDR5、DDR6，还包括UFS 2.0、3.0、4.0，以及NVMe近期也发布了2.0技术协议标准。这些协议都服务于计算、数据交互、存储的需求。在容量、带宽、时延、功耗等方面不断演进。其次是应用侧的，也就是跟其他的信息技术做融合——信息技术主要包括计算、存储、通信，这三者目前也在不断进行耦合。存储+计算，就有了近存计算、存内计算等；计算+通信，比如现在的以太网SSD，就是把计算和通信深度结合，也将改变数据中心的架构。

第二，是介质方面的。易失性存储以DRAM为代表，速度快、带宽高、时延低，但断电后数据就丢失了；非易失性存储以NAND为代表，容量大但性能会比较弱。

现在的介质技术也在不断演进和发展。不管是NAND还是DRAM，都逐步从2D进步到3D，去延续摩尔定律。同时也有一些新的介质技术，如MRAM、RRAM、PRAM...这些技术是将易失性和非易失性存储做结合，结合两者的优点、规避弱点。

佰维存储目前是在应用技术这方面做投入。我们还是在深度地发觉客户的需求，开发满足新一代车载、物联网、数据中心、人工智能需求的一些高性能、高容量、低时延、低功耗的存储器。

程泰毅（兆易创新）：兆易创新在存储技术方面，除了去解决存储本身的问题，我们也看到，和AI相关的in-memory computing（存内计算）或者near-memory computing（近存计算）要求在存储技术、算法、逻辑设计三方面比较好的结合与比较深度的know-how。

我们刚好在这方面都有一些积累。所以现在我们除了商用化的存储产品之外，也在积极探索in-memory computing、near-memory computing这些方面。

针对两个不同的方向：数据中心或者自动驾驶都有比较高的算力需求——这个方向比如DRAM in-memory computing是个很重要的方向，我们一直在持续的关注。而在edge AI方面，需要的并非是最大的算力，更多的是追求效率、低功耗——存储也可能较大程度解决功耗问题，因为很多功耗是消耗在数据读取上的，那么near-memory computing在功耗上就会更有优势。

有些新型的存储器，比如基于RRAM、MRAM的near-memory computing、in-memory computing都是我们在关注、持续投入的。从应用驱动这些方面，它要求算法、存储、逻辑设计相结合，还有工艺，包括封装工艺、生产工艺去做综合。这也是和兆易创新多元化投入和布局适配的。

这些从业界而言都还处在相对早期的起步阶段。我们可能会从消费类开始，再逐渐关注数据中心和自动驾驶。兆易创新不会直接去做相应的产品，利用我们在存储技术、逻辑设计技术和客户对特定场景的算法需求，我们提供相应的设计平台和服务去做定制服务，也就是说customized memory和逻辑设计的服务和平台。

“缺芯” 下的别样发展

“缺芯”是今年AspenCore双峰会谈论甚多的话题，毕竟这是一年多以来的行业现状。陆婉民说这是他职场生涯30多年来从未碰到过的情况。吴雄昂说作为IP供应商，缺芯甚至对安谋科技也有影响。虽然缺芯客观上促成了毛利增长，让很多企业销售额大增。但当未来一切恢复往昔，这样的增长又如何达成可持续？

陆婉民（集创北方）：从2019年下半年开始，我想有用三个anxiety来概括：第一个不安就是COVID-19。芯片设计公司第一个紧张就是COVID-19出现了怎么办，生意怎么做？但宅经济很快就出现了。

第二个紧张是产能不够了，从哪儿找产能？第三个紧张，COVID-19快要过了，就要回归现实了——高毛利明年就要回归正常了，怎么办？

现在5G带动包括metaverse元宇宙、以及更多的热点应用的发展。包括元宇宙、智慧工厂、智能家庭、自动驾驶等的快速发展，这些东西都离不开显示技术。我们在显示这个行业深耕从0.5寸到100寸的产品，完成了100%的覆盖。中国芯曾经缺芯少屏，现在有屏无芯。在显示这块，中国能够自主可控的只有5个百分点。集创北方就占满了这5个百分点。

集创北方面对千万量级的（显示）像素，我想骄傲地说，在缺芯的情况下，集创北方在芯片产出上，与晶圆厂的伙伴仍然有着相当大的粘度。我们公司每个月出货超6亿颗芯片——我们的用量非常大。这么大的用量，在市场艰难的情况下，我们在业绩方面仍然从去年到今年增长超过150%。这非常不容易。

何瀚（佰维存储）：这次缺芯跟历史上的缺芯有比较大的区别。第一，以前从来没有这么严重过；第二，是全面的缺。

比如我们存储行业，存在一些固有的波动，有时会稍微存在oversupply，有时缺。但这是结构性的，某一个时间段可能只有存储存在供求波动，其他IC供应仍然相对平稳。当然不同的芯片，也会存在其自身阶段性的波动。

这次缺芯却是全行业的。而且缺芯还导致了一个循环。设备供应商也缺芯，导致我们要扩充产能、要提高产出也受到更多的掣肘。

整体来看这件事情，根本还是在于供需。人类新的信息技术发展到了这一步，COVID-19可能提前将其点燃。新技术的蓬勃发展，导致整体的需求超过供给。原本半导体是计划性较强、周期长的行业。改善产能、提高产出，需要有个长期的过程。

不过当把时间拉长了看，最终还是能够实现产能的提升。将来问题也会逐渐缓解，半导体行业的发展也会更为健康。

具体到存储行业，存储介质价格也在一路上扬。除了介质，像NAND这种存储器还需要控制器。控制器IC也受限于工厂产能。总体就导致存储器的供货这段时间也不是很充足。但我们目前来看，紧张态势在逐步缓解。但明年在我看来可能仍然不会有太大改善。这种态势，都给行业参与者提供了历史性的发展机遇，无论是收入还是margin。

与此同时，我们也会不断去开拓新一代的技术，跟AI、自动驾驶、车联网、云计算等等深度耦合的产品，进一步提升自己的竞争力。唯有如此，在缺芯问题缓解的时候，企业的第二条增长曲线才能够立起来，继续保持健康稳定的发展。

系统级企业开始自己做芯片

在市场发展趋势上，一个比较有趣的现象是很多系统级企业开始自己做芯片。手机领域大概是以苹果为代表，数据中心以阿里巴巴、亚马逊为代表，而汽车领域也有特斯拉这样的角色。不过系统企业自己做芯片并不稀罕，石丰瑜说90年代系统厂普遍自己在做IC，比如摩托罗拉、西门子、NEC这些很大的系统公司。仿佛当年计算机企业最初普遍的确是自己造芯的。

而当代的这一趋势，又有何特别之处？

石丰瑜（Cadence）：我想作为EDA企业，肯定不希望全世界只剩下10个客户。我们希望能有一万个客户会去用EDA，用到EDA也缺货......系统厂也好、互联网厂商也好，半导体设计趋势，似乎是在往这个方向转移，这是个潮流，几乎是必然的结果。不过要说将来芯片设计全部转到系统端，也不大可能。

要说这个潮流的原因，首先是竞争的加剧。用比较新的节点，比如5nm、3nm，要把芯片做出来，规格非常非常非常复杂。复杂到可能半导体领域的芯片设计厂商，和系统端两边不太容易有共识。

而且很多系统厂、互联网公司完全无法去等。这些企业需要在自己定义的时间内，有这样一颗芯片，上自己的系统或进自己的生态链，去挣更多钱。如果双方无法达成共识，就只好自己去做。虽然并不见得每个人都有这样的财力和规模。这件事现在发生，要归功于整个生态链垂直整合分工的到位。

第一当然是晶圆厂，以前要搞芯片就得先盖厂，现在不用盖；第二，有现成的IP，只需要专注于你想设计、能够让产品差异化的部分；第三，有EDA公司。

整个生态链就已经完成了，加上充分的投入——现在也没什么人在流片之前再去求神拜佛了。对于系统公司、互联网公司而言，这是非常大的诱因和鼓励。他不需要再看别人脸色。就算真的不行，再回去用别人的嘛。至少值得一试。

另一方面，对数据中心、互联网公司而言，挣钱得要用一个跟一般产品不一样的方式。更多的，我们看挣钱似乎是靠广告、数据分析。分析必须用算法去分析，可能是神经网络。你愿不愿意用别人的算法；你的算法又愿不愿意分享给别人......掌握自己的数据、自己的算法、自己独特的分析，那么就会希望在这方面做最好的开发。

用外部的芯片或许就耗电，数据还要分享给别人......我想这都是很重要的原因，为什么系统公司、互联网公司必须要这样做。

吴雄昂（安谋科技）：这是核心竞争力的问题，系统厂商做芯片归根到底是为了增强自己。首先从控制供应链的时间节点——比如手机厂每年要推产品的时间，全靠芯片厂的话，时间表就和其他竞争对手一样。系统厂商把整个（芯片）都做下来，甚至还能针对软件体系做优化，竞争力必然会很强。

而且这个事情其实并没有什么稀奇。回归到PC年代，那时候每家公司都有自己的computer系统，有自己的computer芯片，有自己的厂。我们做IP，就让芯片这件事情平民化了。既然大家都能做了，又能增加核心竞争力，为什么不试试呢？当然有成功有失败，但我认为大概率是好的。

第二个核心关键点在于，每一波技术革命中，确实我们原来的芯片跟不上潮流。比如很多车规级芯片，芯片厂每代规划可能不会把提升做得太多。某些车企等不及了，就自己干。一方面能提升性能，另一方面算法、数据这些东西还都掌握在自己手里，别人不知道。

我们国家整个产业的企业能力提升以后，核心竞争力是保证毛利、保证创新。我觉得缺不缺货，做不做芯片，只要能产生足够的利润，让我们能更多投入到研发创新中，这都是好事。

社会生活数字化转型前瞻

吴雄昂说，脑机界面、元宇宙的实现并不会太难，也不需要太久。“我们可以把一部分真实世界和虚拟世界做混合，这种混合对生活体验、生产效率都有价值。”就好比如今视频会议，已经可以将视频背景做自定义的，“我的背景是海滩、沙滩+椰子。我想将来很快我们会生活在一个3D世界里，是更为真实的模拟环境。”而这样的应用对芯片又将提出更高的要求。“我们的生活环境越来越数字化，疫情也在加快这件事。”

全社会的数字化转型原本是个不言而喻的大趋势。COVID-19的出现的确客观上加速了这一趋势，让社会生活更快地发生数字化转型。针对这一题的回答，大致上也可作为本文的总结了。

程泰毅（兆易创新）：数字化转型背后的逻辑，其实是信息的数据化。信息通过数据化变成数字，然后将其结构化后再利用，来帮助改善我们的生活和工作。

这种数据化、结构化的过程，以及如何使用这些结构化的数据，都带来了新的技术需求芯片做的事情就是信息处理、存储、传输，然后去控制。兆易创新的产品主要是围绕控制、传感、存储、连接几个方面。

数据化、结构化和使用控制，也有很大的需求市场。我们看到在工业、汽车、农业等等方面，数据化的过程、数据的数字化使用，都远远超出了我们的想象，这也是兆易创新在专注的领域。

陆婉民（集创北方）：COVID-19加速了全世界对于显示的依赖。比如疫情期间，父母不会希望家里的小孩用手机上课，那么就需要买显示器或者笔电——这个事情甚至还造成8寸晶圆厂的崩盘，而12寸晶圆厂跟不上——12寸晶圆厂覆盖的都是比较高工艺的。

基本上每个人对显示的依赖越来越大，更不用说什么元宇宙、AR/VR，都需要靠显示。还包括智能家居、智能工厂等等，都要围绕显示进行。这对行业、对我们都是机遇。

石丰瑜（Cadence）：疫情客观上推动了行业发展。其中最主要的原因其实就是数字化转型。原来这个转变可能需要5年、10年、几十年；而疫情将其压缩到这两年之内。必须得转型，否则就难以生存。

对此我还想补充一点。不局限在芯片设计的问题上，EDA芯片设计早就数字化了。我们现在谈工业4.0，谈制造业哪一年能够做到更高的生产效率——这个问题其实还是在谈数字化。过去都要靠老师傅的经验积累（提升生产效率），没有任何数字模型。未来的世界必须要连接这些环节。那群原本靠经验活的人，他们怎样去把经验传承下去，或者是过去跟他们完全不一样定义的人生。这个可能是数字要展现的。

刘国军（Imagination）：数字化在人类的发展历程中，是个进化的过程。它对生活造成的改变，是个不可逆的趋势。我觉得我们在座的大部分人是幸运的，我们实际上早就开始了数字化这样一个前沿的过程，而且疫情还加速了这个过程。