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网络设备厂商排名前十名(中国IC设计Fabless 100排行

发布时间:2022-09-06 12:03:08浏览次数:

由AspenCore全球分析师团队倾力打造的China Fabless 100排行榜将在国际集成电路展览会暨研讨会(IIC)的IC领袖峰会上隆重发布。今年的Fabless 100排行榜共分10大类别,每个类别筛选10家综合实力和增长潜力最强的国产IC设计公司。这十大类别分别是:AI芯片、MCU、电源管理(PMIC)、无线连接(Wireless)、模拟芯片(Analog)、处理器(Processor)、传感器(Sensor)、存储器(Memory)、功率器件(Power),以及通信网络(Communication)。

本文将为大家介绍Top 10 AI芯片公司是如何筛选出来的,主要包括如下内容:

1.AI芯片关键价值节点

2.国产AI芯片公司相比国际厂商的优势和劣势

3.45家国产AI芯片厂商清单

4.Fabless 100排行榜Top 10 AI芯片公司入选标准

根据麦肯锡发布的一份有关AI技术及半导体价值的报告,要实现高效而准确的AI训练和推理,需要九层AI技术堆栈,其中最底层的硬件加速器可以实现高能效的并行处理,涉及处理器、内存、储存和网络方面的芯片。目前,执行AI加速的处理器仍然以GPU为主,虽然CPU、FPGA和ASIC也有各自特定的AI应用优势。随着边缘计算和物联网应用的普及,AI芯片也从云端逐渐往边缘和端侧扩展,其应用范围更加广泛。

麦肯锡预测,AI芯片将是半导体产业在未来20 年内最佳的应用市场机遇。在其它科技领域,芯片通常只占整个技术价值链的10%。但在AI领域,芯片将从整体人工智能的技术价值链中获得40~50%的份额。AI芯片已经成为半导体增速最快的细分市场之一,预计到2025年全球AI芯片市场将达到100亿美元的规模,现已成为国际芯片厂商、互联网巨头和初创公司争相角逐的前沿阵地。

AI芯片关键价值节点

作为一个新兴的半导体市场,AI芯片产业链涉及多个价值节点,其中有一些是高性能处理器芯片所共有的,但也有AI芯片独特的价值链节点。从半导体产业的角度来看,AI芯片价值链涉及风险投资(VC)、技术人才(Talent)、芯片设计工具(EDA)、IP/Chiplet、晶圆代工(Foundry),以及封装测试(OSAT)等。我们仅从AI芯片设计独特的EDA、IP/Chiplet这两个价值节点来简要阐述AI芯片设计面临的挑战和技术解决方案。

AI芯片设计工具(EDA)

AI芯片的前端设计、验证和仿真,以及后端的工艺设计,都离不开EDA工具。然而,多年来全球EDA市场一直被国际三巨头(Synopsys/Cadence/西门子EDA)所统治,中国市场也不例外。EDA可谓是半导体这个皇冠上的明珠,只有100亿美元规模的EDA却驱动着5000亿美元规模的全球半导体产业。鉴于其高度集中的技术和智力含量,以及其重要的“咽喉要塞”地位,EDA也成了美国限制中国先进半导体发展的“卡脖子”武器。高性能的AI芯片一般采用比较先进的晶圆工艺,因此需要先进的EDA设计工具。

半导体业界人士都知道EDA全流程的重要性,但国内EDA公司很少能够覆盖设计和验证全流程,大部分还是在“点工具”上突破,然后再往外拓展。像华大九天、概伦电子、国微思尔芯,以及芯和半导体等国产EDA厂商都在各自擅长的EDA流程上深耕多年,同时开始借助资本市场融资或上市,以便为快速增长和长远发展奠定坚实的基础。

AI芯片大都采用先进工艺节点(16nm以下至5nm,甚至3nm)。随着芯片规模、集成度及设计复杂度的大幅提升,芯片设计、封装设计到系统设计的各个环节都对EDA工具提出了更高的要求。因此,先进的EDA解决方案是确保并加速AI芯片成功实现的强大支撑。无论国际EDA巨头还是国产EDA开发商,很多都着眼于数字验证全流程覆盖和系统级电子设计的EDA解决方案布局,市场上也有多款EDA产品可以满足AI芯片的开发需求,其中包含原型验证系统、数字仿真器、验证效率提升平台、协同设计环境,以及设计数据管理平台等。

IP/Chiplet

在微处理器内核IP方面,AI芯片大都采用高性能的Arm Cortex A系列处理器内核,最近两年基于RSIC-V内核的AI芯片设计也开始多起来(特别是边缘AI)。针对中国市场和客户,安谋科技除了继续提供Arm微处理器系列IP外,还自主研发了XPU系列智能数据流计算平台,包括“周易”NPU、“星辰”CPU、“山海”SPU以及“玲珑”ISP和VPU处理器产品线。该公司将采用兼容Arm架构CPU +自研架构XPU的‘双轮驱动’战略,继续在自研架构智能数据流处理器和自主高性能处理器上发力,在智能汽车、边缘计算、数据中心、智能物联网、移动设备等各个领域全面支持中国半导体产业的发展。这些应用领域都跟AI息息相关,自然AI芯片的设计也离不开XPU系列IP。

现在的高性能AI芯片大都是采用异构集成、芯粒(Chiplet)和先进封装的系统级芯片。除了微处理器内核、GPU、高速网络互联NiC和eFPGA等高性能IP外,AI芯片设计越来越多开始集成类似乐高积木的Chiplet。英特尔、AMD、TSMC、三星、Arm等国际厂商联合发布了统一的Chiplet接口标准Universal Chiplet Interconnect Express (UCIe),几家国产半导体厂商也加入了这一联盟。

UCIe是一种开放的行业标准,可在芯粒(Chiplet)之间提供高带宽、低延迟、高能效且具有成本效益的封装连接,它解决了跨越云端、边缘、企业、5G、汽车、高性能计算和移动设备的整个计算领域对计算、内存、存储和连接的增长需求。UCIe 可支持来自不同厂家芯片的集成,包括不同的晶圆厂、不同的设计和不同的封装技术。

芯粒的封装集成能够以快速且经济高效的方式提供定制解决方案。例如,不同的应用可能需要不同的算力,但却采用相同的内核、内存和I/O,如上图所示。芯粒技术还可以根据功能需求选择最适合的芯粒进行封装,比如内存、逻辑、模拟和一起封装的光学器件都需要不同的工艺,这些不同工艺的芯粒可以封装在一起。由于封装走线较短并可以提供密集布线,高带宽存储器(HBM)访问等应用就可以实现封装集成。

国内AI芯片公司相比国际巨头的优势

与大多数科技行业的企业一样,国内AI芯片公司的最大优势就是贴近市场和客户。中国市场对于AI芯片的发展有如下几个优势:

1. AI应用本身就是一个新兴市场,很多应用场景都是在摸索中成长的。国内企业在近20年的迅速发展中耳濡目染,对于新鲜事物的尝试意愿是很高的。

2. 中国近年的数字化基础设施建设带来的红利,比如中国拥有世界上最大规模的宽带及4G/5G通信网络;中国的互联网企业迅速成长为全球巨头,这些都为AI应用创造了良好的发展土壤。

3. 中国很多传统行业处在转型期,比如中国的工业升级是天然建立在数字化基础上的,这给AI带来了巨大的发展空间。

4. 国家政策鼓励芯片创业,新基建和“东数西算”等重大工程都为AI芯片公司提供了坚强的后盾。

国内AI芯片企业的劣势在于技术和IP积累不足,具体体现在:软硬件生态、知识产权和人才等方面。

45家国产AI芯片厂商清单

Fabless 100排行榜Top 10 AI芯片公司入选标准

由AspenCore分析师团队根据量化数学模型、企业公开信息、厂商调查问卷,以及一手访谈资料,精心筛选出中国IC设计行业100家综合实力和增长潜力最强的公司。这100家公司分为10大类别,每个类别评选出Top 10:

  • 电源管理芯片(PMIC)
  • 功率半导体(Power)
  • 模拟芯片(Analog)
  • 无线连接(Wireless)
  • 传感器(Sensor)
  • 微控制器(MCU)
  • 微处理器(Processor)
  • AI芯片(AI)
  • 存储器(Memory)
  • 通信与网络(Communication)

AI芯片公司Top 10将从45家国产AI芯片厂商清单中挑选,入选标准如下:

1.公司总部位于中国大陆和香港/澳门境内,不包括台湾企业;

2.优先选择已经上市或上市申请中的企业:上市公司或已经公开提交招股说明书的公司会按照综合实力和增长潜力排名指数评比

3.曾获得多轮融资或行业巨头战略投资

4.拥有独特AI技术/算法或AI芯片架构

5.AI芯片产品已经量产和商用落地

6.在云端AI训练/推理、边缘AI、智能语音、智能视觉或自动驾驶领域处于领先地位

2022年度Fabless 100排行榜之Top 10 AI芯片公司到底花落谁家?我们将在IIC展会期间的IC领袖峰会上发布。请即通过下面的二维码报名参会!

IIC重磅演讲嘉宾阵容

现场将有2大峰会+3场技术论坛,100+来自业界领先的半导体公司的重磅演讲嘉宾将于高峰论坛及技术研讨会上发表演说,涵盖IC 设计、SoC设计、碳中和、MCU、EDA/IP、高效电源管理及宽禁带半导体技术!

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