Апошнім часам у сусветнай паўправадніковай індустрыі адбылася хваля зліццяў і паглынанняў, прычым такія гіганты, як Qualcomm, AMD, Infineon і NXP, прымаюць меры для паскарэння інтэграцыі тэхналогій і пашырэння рынку.
Гэтыя паказчыкі не толькі адлюстроўваюць стратэгічныя меркаванні кампаній аб пошуку моцных альянсаў і дадатковых пераваг у жорсткай канкурэнцыі на рынку, але і сведчаць аб тым, што ландшафт паўправадніковай прамысловасці можа прывесці да новых змен.
Вывучыўшы нядаўнія міжнародныя зліцці і паглынанні паўправадніковых кампаній, я прыблізна абагульніў чатыры ключавыя словы: штучны інтэлект, мікракантролер+, аўтамабілі і электронныя прылады кіравання (EDA).
MCU+AI: непазбежная тэндэнцыя
STMicroelectronics набывае Deeplite, засяроджваючыся на перыферыйным штучным інтэлекце
У красавіку гэтага года кампанія STMicroelectronics (ST) набыла канадскі стартап у галіне штучнага інтэлекту Deeplite, што прыцягнула ўвагу галіны. Як вядома, асноўнай праблемай, з якой сутыкаюцца мадэлі глыбокага навучання пры камерцыйным разгортванні, з'яўляецца іх маштаб эксплуатацыі, патрабаванні да працэсара і энергаспажыванне. Deeplite вырашае гэтую праблему, прапаноўваючы аўтаматызаваны праграмны механізм для аптымізацыі мадэляў глыбокай нейроннай сеткі (DNN), што дазваляе штучнаму інтэлекту выконваць перыферыйныя вылічэнні на любой прыладзе.
Кампанія Deeplite, заснаваная ў 2017 годзе, вядомая сваім рашэннем для перыферыйнага штучнага інтэлекту DeepSeek, якое сканцэнтравана на аптымізацыі, квантаванні і сцісканні мадэляў штучнага інтэлекту. Яе інавацыйны аптымізатар на базе штучнага інтэлекту Neutrino можа сціскаць вялікія мадэлі глыбокага навучання да адной дзясятай ад іх першапачатковага памеру, захоўваючы пры гэтым дакладнасць больш за 98%. Дзякуючы тром ключавым тэхналогіям - скарачэнню вагі (выдаленню лішніх параметраў), квантаванню (зніжэнню патрабаванняў да вылічальнай дакладнасці) і разрэджанню (павелічэнню долі нулявых ваг), вялікія мадэлі штучнага інтэлекту могуць працаваць хутчэй, менш і больш энергаэфектыўна на перыферыйных прыладах. Прыкладанні, якія раней патрабавалі магчымасцей воблачных вылічэнняў, цяпер могуць бесперабойна працаваць на перыферыйных прыладах, такіх як камеры смартфонаў і прамысловыя датчыкі.
Кампанія Deeplite прыцягнула вялікую ўвагу ў першыя дні сваёй дзейнасці і была названа перадавым інаватарам у галіне штучнага інтэлекту Gartner, Forbes, Inside AI і ARM AI. Гэта набыццё цесна звязана са стратэгічнай трансфармацыяй STMicroelectronics да перыферыйнага штучнага інтэлекту, які спалучае апаратнае і праграмнае забеспячэнне па прынцыпе «падвойнай спіралі». Тэхналогія аптымізацыі мадэлі Deeplite цесна інтэгравана з мікракантролерамі серыі STM32 і спецыялізаванымі нейроннымі працэсарамі STMicroelectronics для падтрымкі стварэння комплексных рашэнняў штучнага інтэлекту. Напрыклад, у сцэнарыях «разумнай фабрыкі» камеры, абсталяваныя чыпамі STMicroelectronics, могуць непасрэдна выяўляць дэфекты без загрузкі дадзеных у воблака, а хуткасць рэагавання павялічваецца ў 40 разоў.
З іншага боку, Deeplite мае каманду інжынераў-алгарытмістаў штучнага інтэлекту сусветнага класа, з дапамогай якой ST інтэгруе больш за 200 перыферыйных інструментаў распрацоўкі штучнага інтэлекту, каб сфармаваць адзіную экасістэму распрацоўкі «бібліятэка мадэляў — аптымізатар — апаратная платформа». Карацей кажучы, набыццё Deeplite не толькі завяршае апошні фрагмент галаваломкі ST на ўзроўні праграмнага забеспячэння штучнага інтэлекту, але і азначае змену парадыгмы паўправадніковай прамысловасці ад «вытворчасці чыпаў» да «вытворчасці мазгоў».
NXP набывае кампанію па вытворчасці нейронных ядраў Kinara для рэпазіцыянавання Smart Edge
У лютым гэтага года NXP абвясціла аб набыцці амерыканскага стартапа па распрацоўцы перадавых штучных інтэлектаў Kinara за 307 мільёнаў долараў ЗША наяўнымі. Kinara была заснавана ў 2013 годзе і першапачаткова называлася Core Viz, пазней была перайменавана ў Deep Vision, а ў 2022 годзе — у Kinara. Дыскрэтны нейронны працэсар Kinara (у тым ліку Ara-1 і Ara-2) лідзіруе ў галіны па прадукцыйнасці і энергаэфектыўнасці, што робіць яго пераважным рашэннем для новых прыкладанняў штучнага інтэлекту, заснаваных на зроку, голасе, жэстах і іншых розных генератыўных рэалізацыях штучнага інтэлекту, а яго праграмуемасць гарантуе, што ён можа адаптавацца да алгарытмаў штучнага інтэлекту, якія развіваюцца.
NXP заявіла, што гэта набыццё аб'яднае незалежны нейронны працэсар Kinara з уласным партфелем працэсараў, праграмнага забеспячэння для падключэння і бяспекі, што дапаможа забяспечыць поўную і маштабуемую платформу штучнага інтэлекту ад TinyML да генератыўнага штучнага інтэлекту для задавальнення хуткарослых патрэбаў у штучным інтэлекце на прамысловых і аўтамабільных рынках. Гэта дапаможа стварыць новыя сістэмы на базе штучнага інтэлекту ў прамысловай галіне і сферы Інтэрнэту рэчаў, дапаможа кліентам спрасціць складанасць, паскорыць час выхаду на рынак і палепшыць тэхнічныя магчымасці ў такіх галінах, як разумныя аўтамабілі, пераходзячы ў сферы з высокай дабаўленай вартасцю.
Edge AI: поле бітвы для вытворцаў мікракантролераў
У галіне штучнага інтэлекту доўгі час існавала памылковае меркаванне, што «маштаб — гэта сіла». Нягледзячы на выдатную прадукцыйнасць буйных мадэляў, яны сутыкаюцца з праблемамі ў рэальным разгортванні — іх высокае спажыванне энергіі супярэчыць патрабаванням да лёгкасці на перыферыйным баку. Эксперты галіны неаднаразова звярталі ўвагу на ўласцівыя абмежаванні сцэнарыяў прымянення буйных мадэляў: з аднаго боку, навучанне і запуск буйных мадэляў патрабуе велізарных вылічальных рэсурсаў; з іншага боку, ключавымі напрамкамі для садзейнічання індустрыялізацыі штучнага інтэлекту з'яўляюцца менавіта перыферыйныя вылічэнні і тэрмінальныя прылады, якія больш адчувальныя да спажывання энергіі і затрымкі.
Няцяжка зразумець, што вышэйзгаданыя набыцці паказваюць, што галоўнае поле бою мікракантролераў (МК) перамяшчаецца ў бок перыферыйных вылічэнняў са штучным інтэлектам. Чакаецца, што да 2025 года 75% дадзеных будзе апрацоўвацца на перыферыі, што падкрэслівае велізарны патэнцыял рынку МКК са штучным інтэлектам. Гэта сведчыць аб тым, што попыт на перыферыйныя вылічэнні са штучным інтэлектам хутка расце, і МК, як асноўны кампанент перыферыйных прылад, будзе гуляць ключавую ролю ў гэтай тэндэнцыі.
У будучыні мікракантролеры больш не будуць абмяжоўвацца традыцыйнымі функцыямі кіравання, але паступова будуць інтэграваць магчымасці штучнага інтэлекту і прымяняцца ў такіх сцэнарыях, як распазнаванне малюнкаў, апрацоўка голасу і прагнастычнае абслугоўванне абсталявання. Мікракантролеры з магчымасцямі перыферыйных вылічэнняў стануць важным носьбітам магутнасці перыферыйных вылічэнняў дзякуючы нізкаму энергаспажыванню, высокай эфектыўнасці і імгненнаму рэагаванню, забяспечваючы больш моцную падтрымку разумных прылад і сістэм.
Іншыя буйныя вытворцы мікракантролераў таксама актыўна набываюць і канкуруюць у гэтай галіне, напрыклад, набыццё Renesas Electronics кампаніі Reality AI, Infineon — шведскай Imagimob, а NXP — запуск праграмнага забеспячэння для машыннага навучання eIQ і ланцужка інструментаў штучнага інтэлекту NANO.
Можна зрабіць выснову, што ў бліжэйшыя некалькі гадоў перыферыйны штучны інтэлект стане ключавым полем бітвы для мікракантролераў.
Аўтамабільная электроніка: у цэнтры ўвагі канкурэнцыі капіталу
Апошнім часам часта з'яўляюцца зліцці і паглынанні паўправадніковых кампаній, звязаныя з аўтамабільнай тэхналогіяй. Акрамя вылічальнай магутнасці, развіццё аўтамабільных сілавых агрэгатаў, падключэння да сетак у аўтамабілях, аўдыё ў аўтамабілях і іншых тэхналогій таксама стымулявала ітэрацыю і абнаўленне паўправадніковых тэхналогій, што падштурхнула звязаныя кампаніі дапаўняць свае ўласныя тэхналагічныя схемы шляхам зліццяў і паглынанняў.
Паўправадніковая прамысловасць — тыповая тэхналагічная і капіталаёмістая галіна. Азіраючыся на апошнія некалькі дзесяцігоддзяў, можна адзначыць, што інтэграцыя і зліцці сталі непазбежнай тэндэнцыяй у развіцці галіны.
Гіганты штучнага інтэлекту часта здзяйсняюць набыцці, каб палепшыць сваю тэхналагічную структуру і стварыць паўнавартасную перавагу "чып + сістэма + экасістэма". Асноўныя вытворцы мікракантролераў паступова пераходзяць на перыферыйны штучны інтэлект, спрабуючы захапіць рынак разумных тэрміналаў з нізкім энергаспажываннем і высокай гнуткасцю. У аўтамабільнай галіне ключавымі абласцямі канкурэнцыі капіталу сталі ўбудаваныя вылічэнні, аўтаномнае кіраванне і ўзаемасувязь перадач дадзеных. У той жа час індустрыя электронных аўдыёпрылад пераходзіць ад прадастаўлення інструментаў да стварэння экасістэмы. Гіганты інтэгруюць інтэлектуальную ўласнасць і працэсы праектавання і будуюць дамінаванне на рынку праз архітэктуру "інструмент-архітэктура-стандарт".
У гэтай хвалі зліццяў і паглынанняў асноўнай логікай сталі тэхналагічнае супрацоўніцтва, пашырэнне рынку і дамінаванне ў экасістэме. Кампаніям неабходна знаходзіць баланс паміж кароткатэрміновай інтэграцыяй і доўгатэрміновымі даследаваннямі і распрацоўкамі на фоне прытоку капіталу. Улічваючы тэхналагічныя бар'еры і капіталаёмісты характар паўправадніковай прамысловасці, гэта пераўтварэнне — не «скарочаны шлях», а «марафон», які патрабуе доўгатэрміновых інвестыцый.
Час публікацыі: 30 чэрвеня 2025 г.