2023年：值得关注的科技行业大势

过去几年来，我每年都会发表对于过去一年来的重点技术回顾，然后再对于来年的科技大势进行预测。这种节奏在概念上是很合理的——毕竟，本着“忘记过去的人注定要重蹈覆辙”的精神，人们倾向于在预测未来之前回顾过去并从中吸取教训。

今年，我尝试将这一顺序颠倒，以便争取更多时间来观察行业情势。因此，在新的年度一开始，我们更有充分的时间掌握在2023年值得关注的科技行业趋势与预测。事不宜迟，就按照这些科技行业大事最初从我大脑海中浮现的顺序来谈吧！

半导体限制与发展步调不一致

一年前，回头看看即将结束的2021年，我曾经写道：

复杂的全球供应链——从半导体晶圆厂到零售商货架上的成品系统，都受到人力短缺和其他限制因素的破坏，再加上全球持续封城与隔离等限制措施以防堵COVID-19疫情扩散。考虑到大量的新市场需求，特别是来自加密货币“矿工”(例如显卡)的需求，我只想说，成为一名产品规划师是我现在最不想做的工作。

值得庆幸的是，一年后的我们尽管还没有完全“走出困境”，至少也都处于一个更好的位置了。对于企业来说，改善的程度在某方面取决于所经营的技术部门关注于哪些特定市场领域及其于该市场的规模或影响力。

那么，2023年的技术行业会是什么样貌？很讽刺的是，一些半导体似乎已经处于供过于求的情况，特别是那些：

• 原本具有大容积；

• 本质上是商品的；

• 这两个因素转化为多家(大型)供应商的参与。

具体来说，我指的是内存，包括易失性的DRAM和非易失性的NAND闪存(Flash)。其价格随利润一起暴跌，转化为客户的喜悦和供应商的焦虑。在某种程度上，这并不是什么新鲜事：作为NOR Flash内存行业的老手，我对此类行业周期性的兴盛与萧条循环已经非常熟悉了。如果真的要说有什么不同的话，那就是COVID-19效应只是把这一兴衰正弦波曲线的正常长度拉长了。

相比之下，量少、商品较少的产品恢复供应稳定的速度较慢，因此我们可能会继续周期性地听到汽车生产线因为IC短缺或无法取得而关闭的情况。

比特币挖矿市场的低迷使图形处理器(GPU)领域(晶圆和其他晶圆厂、测试和封装设施等资源的另一个大量消费市场)恢复了一些表面上的正常状态，但我怀疑这种情况是否能延续到新的一年。英特尔(Intel)似乎终于让其制造业务步入轨道，尽管经过了多年的反复延迟，这应该能够稳定(并最大化)其现有晶圆厂的产量，无论是为了自家公司还是为其刚起步的代工服务期望。

也就是说，美国最近通过的《芯片和科学法案》(CHIPS and Science Act)可能还无法在2023年转化为显著增加的供应(来自英特尔或其他公司)，因为建造、组装新晶圆厂并使其投入生产与量产需要更长的时间，以及具备充分的水和电来“喂养”。也就是说，世界半导体晶圆厂的大部分产量将继续依赖亚洲，特别是韩国和台湾(前提是经济、军事和/或政治冲突不至于限制晶圆外流)。

环境问题日益严峻

制造芯片非常耗费资源，特别是因为它涉及到电力和水的消耗(顺便说一下，数据中心的运营也是如此)。看看美国的晶圆厂，您会发现其中很大一部分晶圆厂都位于亚利桑纳(Arizona)、新墨西哥(New Mexico)和犹他(Utah)等州，它们都具有共同的特征，例如拥有大量可用的平坦土地、相对较不受地震影响等等。遗憾的是，任何关注美国西部近期天气趋势的人都知道，当地的水资源变得越来越稀缺，因为科罗拉多河(Colorado River)每年都在提前变成涓涓细流，即使是在通常的丰水期，它的平均日流量也会减小。另外，值得注意的是，淡水短缺并不只是西方国家(甚至美国)独有的现象。例如，就在去年，台湾一度陷入严重干旱，甚至必须思考优先考虑农业用水还是台积电和其他晶圆厂的半导体用水。

当然，以前也发生过干旱，但即使是持怀疑态度的人也越来越难以忽视整体趋势：地球正在变暖，而人类活动是其根本原因。这导致我们使用电力：讽刺的是，需求的增加进一步加剧了全球暖化(导致更多使用空调的需求…泡沫、冲洗和重复…)，特别是当使用煤炭和天然气等化石燃料产生电力时。诚然，向太阳能、风能、水力(我是指潮汐和海浪，而非水坝)和地热能等“绿色”能源的过渡正在进行中(受到重新拥抱核裂变等更具争议性能源的支持)，但为了将峰值温度升高保持在1.5°C目标以下，这种转变所需的速度要慢得多，专家认为，超过该目标对人类、物种和我们的星球造成的后果将更加可怕。但人类是否愿意为此改变生活方式，以免超过(最好是低于)这个门槛？

坦白说，我感觉比平时更加愤世嫉俗，因为在我写下这些话时，今年的联合国(UN)气候变化大会将进入周末“加时谈判”，看不到任何有意义的突破。随着COP27的进展，国家之间以及发达国家与发展中国家之间的分歧似乎越来越明显。过去预防全球变暖的承诺正转变为日益激进的地球工程干预建议，以及关于最小化、减缓和适应的讨论；《经济学人》(The Economist)最近一期即以环境为主题，从它具有先见之明的封面也有效地以视觉传达了这一点：

因此，尽管在我们周围有着越来越多的飓风、洪水、干旱、森林大火和各种极端气候且越来越强烈，但是否足以提醒我们对盖亚(Gaia)这个大地女神及其居民做了什么？在2023年，我们还要继续走向不可挽回的生态灾难吗？

肆虐的森林大火、长时间的干旱、暴雨洪水等等，随着全球能源消耗不断增加，全球变暖引发的极端天气状况日益频繁。半导体的制造和生产作为水电消耗的大户，离不开良好的环境和丰富的资源，如果任由环境不断恶化，最终必将对整个行业造成不可挽回的后果。3月29日，Aspencore将在IIC Shanghai(2023国际集成电路展览会暨研讨会)同期举办第二届“碳中和暨绿色能源”电子产业可持续发展高峰论坛，欢迎大家扫码报名参会，共同探寻可持续发展新道路。

地缘政治紧张局势不可预测

最近美国刚完成了中期选举并导致政府陷入分裂，事实上，民主党仍然控制白宫和参议院，而共和党则在众议院占多数席次，这对于已经批准的《农村宽带扩展法案》(Rural Broadband Expansion Act)、《基础设施投资和就业法案》(Infrastructure Investment and Jobs Act)以及上述的《芯片和科学法案》以及《通货膨胀削减法案》(Inflation Reduction Act)可能几乎没有影响。芯片法案对于科技行业的好处已在讨论中，而前两项法案的优势也很明显，包括扩展宽带基础设施，以及其所带来扩展新的和现有宽带服务用户的技术。

然而，放眼在美国疆界之外，事情就变得更复杂，因而也更加不可预测。比如，乌克兰与俄罗斯之间持续存在冲突。它可能在2023年的任何时候以军事方式和/或通过谈判解决吗？果真如此，它将采取什么形式？谁知道呢。在解决方案出现之前(实际上甚至延续到战后)，对科技行业的影响仍很巨大：

• 长期以来，这两个国家的软件工程师都有着很强的编码能力，这在很大程度上可“归功”于过去苏联时代古老的计算机硬件迫使程序人员必须有效率地“挤出”最佳结果。目前，可以理解的是，乌克兰正在进行的编码被搁置在一旁，因为程序人员被迫拿起武器保卫自己的国家，而西方的制裁大大地阻碍了俄罗斯软件公司的持续业务。

• 这些制裁在本质上是经济和技术准入限制。许多西方公司已经主动关闭其于俄罗斯(作为惩罚)和乌克兰(为了员工安全)的子公司，并在西方政府政策的“鼓励”下减少芯片及其内部IP、软件和系统的出货量。由此产生的实际影响不仅影响到俄罗斯军队补充其军备库存的能力，还会影响俄罗斯公民购买新款智能手机、电脑、电视等的能力。

• 那么，俄罗斯的程序员用其获得的“空闲时间”做什么呢？在俄罗斯政府的“鼓励”下，至少其中一些程序人员改做黑客进行攻击。虽然大部分的网络关注焦点都集中在乌克兰，但支持乌克兰的北约国家(NATO)也引起了黑客的兴趣，因为他们一般会被认为是反俄罗斯的人。

• 导致欧洲进入寒冬的一个特别大的疑问是俄罗斯将在多大程度上减少对乌克兰盟国的天然气运输，以及这种热源减少的影响将会在多大程度上动摇这些盟国的支持。

• 而且，即使到了现在，该地区的整体不稳定加上各种化石燃料能源的削减，仍持续在全球范围内加剧通货膨胀。

GenerativeAI的合法性不明

最后这一个标题乍看之下似乎有点晦涩难懂，但请相信我。我从事科技记者工作已经超过四分之一个世纪了。虽然《电子技术设计》(EDN)拥有我在为其工作期间产生的文字，但我也因此得到了报酬。然而，我不能接受的是看到有人从我的一篇文章中“提取”了整个句子或段落，而且在未署名的情况下用于他们的文章中。当然，还有更过分的是竟有网站一字不漏地复制我的一整篇文章并附上图片发表，即使他们很“慷慨”地把我列为原作者，这仍然算是一种剽窃。

你可能要问，这和技术有什么关系？想想看深度学习和其他人工智能(AI)技术。正如我之前介绍的，其基本方法首先涉及训练网络模型，方法是将其暴露于任何你想理解的数据(文本、单词/短语/其他声音、静止图像和视频影像等)标记示例，类似于孩子们学习如何通过名称辨识各种物体。然后，当我们稍后将同一个经过训练的模型暴露给其他类似数据时，它就能够从其已组装的知识库中推论出新的数据是什么。

针对这一点，进一步以孩子们的学习来作类比，你可能想知道同一个模型是否也能利用它的“想象力”，在相同的训练基础上创造全新的内容。这种被称为“生成式AI”(Generative AI)的技术正变得越来越强大，尽管其实施并非基于综合想象，而是基于竞争——具体来说，是生成对抗网络(GAN)。维基百科的定义：

生成对抗网络(GAN)是一种机深度学习框架……两个神经网络以零和博弈(zero-sum game)的形式相互竞争，其中一个代理的增益就是另一个代理的损失。给定一个训练集，该技术学习生成与训练集具有相同统计数据的新数据。例如，在照片上训练的GAN可以产生新照片，这些照片至少在人类观察者看来是真实的，具有许多现实特征……GAN的核心思想是基于通过判别网络进行的“间接”训练，判别网络是另一个神经网络，它可以告诉输入看起来有多“真实”，而且它本身也在动态更新。这意味着生成网络没有经过训练以最小化与特定图像的距离，而是在愚弄判别网络……GAN类似于进化生物学中的仿真，生成网络与判别网络之间存在进化式的军备竞赛。

为什么GAN最终出现在值得关注的2023年技术趋势清单？首先，想想看，GAN已经被用于根据工具集用户的描述性输入来创建各种(半)原创内容(合成媒体)：包括文字散文、艺术和其他静态图像、视频剪辑、3D对象模型，以及各种类型的声音，从特效到合成声音到完整的音乐作品等等。

此类技术带来的一些困境在于GAN生成的内容可能取代真人所创建的内容。另一方面，与本节标题的“不明确合法”(unclearly legal)部分以及上一段落中的“半”(semi)限定词相关联的是这些网络最初是如何创建的。现在，先想想GAN是如何进行训练的。

如果您猜到“使用现实生活中，人类所创建的文本、图像、视频、3D模型、语音、音乐和其他声音等”……恭喜您答对了。这就是问题的症结所在。那么，有谁在经济上或以其他方式补偿这些原创内容的创作者？首先要公开指名承认原作者？如果您猜测：“没有人…”(nobody)，恭喜您又猜对了。

一首听起来像莫扎特的合成交响乐、一部让人想起莎士比亚的戏剧，或者是一件让人联想到毕加索的艺术作品，这是另一回事……毕竟这些艺术家如今已经去世，他们的作品属于公共领域(但如果有人试图将合成的毕加索伪装成真品，仍然会有问题)。但是，如果有人声称基于Stephen King的小说训练而以GAN生成的恐怖故事是真实的，那怎么办？太可怕了！

现在，也许你心中在想“或许这对那些艺术家来说太糟了，但我不是作家、音乐家、素描家或画家、雕塑家、摄影师、录像师等，这个问题对我个人有影响吗？”小心不要低估了你在更广泛意义上的艺术性或技术潜力。例如，GAN已被用于生成大量计算机游戏内容。如果GAN开始编写整个软件会怎样(想想看，这已经发生了)；那么在那里的人类程序员会有什么感觉呢？其他工程情况同样适用。

结语

还有很多关于2023年的技术主题预测我仍然想提出来讨论，例如科技行业裁员、电动汽车(EV)、自动驾驶汽车、元宇宙，以及挥之不去的疫情趋势和影响等等。然而，限于篇幅，我将在以后的文章中一一讨论，至于我过度强调、低估或完全忽略了什么重点呢？也请在评论中告诉我。

(原文刊登于EDN美国版，参考链接：2023: A technology forecast for the year ahead，由Susan Hong编译。)

肆虐的森林大火、长时间的干旱、暴雨洪水等等，随着全球能源消耗不断增加，全球变暖引发的极端天气状况日益频繁。半导体的制造和生产作为水电消耗的大户，离不开良好的环境和丰富的资源，如果任由环境不断恶化，最终必将对整个行业造成不可挽回的后果。3月29日，Aspencore将在IIC Shanghai(2023国际集成电路展览会暨研讨会)同期举办第二届“碳中和暨绿色能源”电子产业可持续发展高峰论坛，欢迎大家扫码报名参会，共同探寻可持续发展新道路。