一,、異構(gòu)時(shí)代正在到來
我們知道,，此前在半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè),，一般的芯片公司都只專注于少數(shù)幾種種芯片，但近年來,，芯片公司除了之前的縱向發(fā)展提升速度外，也越來越注重橫向發(fā)展,，開始整合各種不同類型的芯片,。
前不久，英偉達(dá)發(fā)布了其機(jī)器人平臺——Jetson Xavier,，我們可以看到,，這個(gè)平臺包含了6種處理器：1個(gè)Volta TensorCore GPU、1個(gè)8核ARM64 CPU,、2個(gè)NVDLA深度學(xué)習(xí)加速器,、1個(gè)圖像處理器、1個(gè)視覺處理器和1個(gè)視頻處理器,。
我們再來看之前英特爾的AI大會,，其AI平臺也包括一票不同的處理核心，包括：CPU,、GPU,、DSP、NNP,、FPGA等,。
手機(jī)SoC也是功能不斷的豐富，在傳統(tǒng)的CPU,、GPU,、ISP、基帶芯片之外,，現(xiàn)在越來越多的廠商還會加入另外的加速DSP、用來加速AI的NPU等處理核心,。
隨著應(yīng)用越來越多樣化,，這種通過多種芯片進(jìn)行異構(gòu)計(jì)算已經(jīng)成為行業(yè)的主流，目前看來這種趨勢可能會繼續(xù)加速,。
二,、摩爾定律越來越接近物理極限
摩爾定律是由英特爾（Intel）創(chuàng)始人之一戈登·摩爾（Gordon Moore）提出來的。其內(nèi)容為：當(dāng)價(jià)格不變時(shí),，集成電路上可容納的元器件的數(shù)目,，約每隔18－24個(gè)月便會增加一倍，性能也將提升一倍,。換言之,，每一美元所能買到的電腦性能，將每隔18－24個(gè)月翻一倍以上,。
這一定律到今天為止,，基本上準(zhǔn)確預(yù)測了半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展節(jié)奏,。此前摩爾定律幾乎每年都會推動(dòng)微處理器的性能提升50％，而半導(dǎo)體的物理學(xué)限制卻讓其放慢了腳步,。如今,，CPU的性能每年只能提升10％左右。英偉達(dá)CEO黃仁勛在每年的GTC上都會提到同一件事——摩爾定律失靈了,。
現(xiàn)在最先進(jìn)的處理器為10nm制程,，目前壟斷半導(dǎo)體光刻市場的ASML 將光刻機(jī)的技術(shù)藍(lán)圖推至 2030 年 1．5 納米，給了摩爾定律10年左右的壽命,，誰也不知道最后的極限到底是多少,，但是維持摩爾定律越來越難一家是業(yè)界共識。
在這樣的情況下,，單純的提升一種芯片性能變的代價(jià)越來越高,，我們可以看到，目前可以支持高端芯片研發(fā)的企業(yè)已經(jīng)越來越少,，因?yàn)樾酒难邪l(fā)成本已經(jīng)超過了一般商業(yè)公司的承受能力,。
當(dāng)單一芯片發(fā)展遇到瓶頸時(shí)，橫向的發(fā)展就變得更加重要,，拓展多種芯片可以將自己的市場快速擴(kuò)大,，現(xiàn)在已經(jīng)成為芯片廠商的主流發(fā)展方向。
三,、單一芯片應(yīng)對不同形式計(jì)算力不從心
在移動(dòng)和云時(shí)代到來之前,，大家對計(jì)算的需求主要集中在運(yùn)行順序執(zhí)行的桌面應(yīng)用程序，而娛樂需求,，催生了專門用于3D計(jì)算的顯卡,。
那時(shí)的計(jì)算設(shè)備更多的放在固定的地方，沒有太多的移動(dòng)需求,，因?yàn)檫B接著電網(wǎng),，其對功耗的控制也沒有太多的需求。但是移動(dòng)和云時(shí)代的到來改變了這種情況,。
移動(dòng)設(shè)備需要處理各種各樣的信息,，包括通訊、執(zhí)行程序,、處理圖片,、娛樂游戲、處理各種傳感器的信息等等,。傳統(tǒng)依靠類似CPU這樣通用處理器來處理這些信息的效率非常低,。
一個(gè)是時(shí)間上效率低，CPU這種為順序計(jì)算而設(shè)計(jì)的處理器,，一旦被占用,，其他處理請求就只能等待,。這樣任務(wù)一多，很多請求就得不到及時(shí)處理,。另外一個(gè)是能源使用上效率低,，為了應(yīng)對各種不同的情況，CPU的功耗會比專門處理相應(yīng)數(shù)據(jù)的處理器更高,，這也是為什么 iPhone在5S引入了協(xié)處理器來處理陀螺儀等傳感器的數(shù)據(jù),，來為設(shè)備省電。
高通SoC構(gòu)架
于是一開始就精通SoC技術(shù)的高通,，在移動(dòng)市場到來時(shí)便如魚得水,。高通一直以集成度高著稱。高通的SoC里面包括了各種各樣的處理單元：包括加速3D的GPU,，處理照片的ISP,，處理通信的基帶芯片，處理音頻的編解碼器,，加速向量計(jì)算的DSP等,。
在移動(dòng)平臺上，各種芯片各司其中,，大大提升了手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備各項(xiàng)功能的響應(yīng)速度,，同時(shí)其功耗也可以得到保證，畢竟依靠電池的移動(dòng)設(shè)備對用電非常敏感,。
而到數(shù)據(jù)中心這一端,，處理海量數(shù)據(jù)成為數(shù)據(jù)中心的主要工作，而傳統(tǒng)的處理器并行計(jì)算能力受限,，超級計(jì)算機(jī)常常要并聯(lián)上萬顆處理器,。特別是AI計(jì)算越來越受重視后，CPU并行能力差的弱點(diǎn)更加暴露無疑,。
而這個(gè)時(shí)候,，更適合并行計(jì)算的GPU就成了很好的選擇，2008年前后,，通過GPU構(gòu)造的超級電腦越來越多，而2013年之后來爆發(fā)的AI計(jì)算熱潮,，更將GPU應(yīng)用推向了高潮,。于此同時(shí)，像FPGA這樣的產(chǎn)品,，也被發(fā)現(xiàn)可以很好的加速于AI算法,，成為數(shù)據(jù)中心的常客,。
相對于個(gè)人,，數(shù)據(jù)中心也十分在意能耗,，電費(fèi)開支是數(shù)據(jù)中心的一個(gè)大項(xiàng)開支出。所以利用特別的硬件加速算法,，節(jié)省用電,，也是數(shù)據(jù)中心的追求，這和移動(dòng)的的需求類似,。所以在云端,，越來越多不同種類的芯片也開始被應(yīng)用。
四,、資本為紐帶,，大整合時(shí)代到來
正是由于計(jì)算需求的多樣化，不同的應(yīng)用需要不同的芯片來支持,，也使得芯片廠商不得不進(jìn)行橫向擴(kuò)展,。
我們看到，近幾年,，高通32億美元收購了Atheros,，25億美元收購了英國芯片廠商CSR公司，還開出380億美元來收購MCU龍頭老大恩智浦,。另外還有很多小型的公司也陸續(xù)被高通收購,。雖然收購恩智浦這個(gè)巨型收購還沒被批準(zhǔn)，還有博通意圖收購高通的驚天合并案被美國政府否決,，但是芯片行業(yè)的大整合從這些收購案中便可見一斑,。其實(shí)相比以業(yè)務(wù)拓展為目的來不斷收購的高通，博通才是近年來通過資本杠桿不斷并購公司,，并且將市值推高的資本高手,。
再來看英特爾，簡直就是買買買的典范,。153億美元收購自動(dòng)駕駛公司Mobile Eye,；130億美元收購Altera；4．08億美元收購人工智能（AI）創(chuàng)業(yè)公司Nervana Systems,，還有做視覺處理器的Movidius,，英特爾已經(jīng)將各種人工智能芯片全部買齊。
而國內(nèi)這邊,，以紫光為代表的財(cái)團(tuán),，也開始大力整合，紫光集團(tuán)在2013年－2015年收購了展訊,、銳迪科,、新華三。并擬38億美元投資硬盤龍頭西部數(shù)據(jù)成為為大股東,、并通過西部數(shù)據(jù)190億美元收購存儲芯片商Sandisk,。2016年,，紫光集團(tuán)通過二級市場低調(diào)收購FPGA芯片企業(yè)萊迪斯6．07％股權(quán)。也大有買遍天下的氣勢,。
從資本角度看,，由于摩爾定律基本失效，低于28nm的工藝已經(jīng)無法降低成本,，必須通過企業(yè)的整合來擴(kuò)大規(guī)模來獲得規(guī)模優(yōu)勢,，才能在市場競爭中獲得成本優(yōu)勢，否則就會被市場淘汰,。所以,，近年來芯片行業(yè)并購異常激烈，并購規(guī)模屢創(chuàng)新高,，并且沒有看到有停歇的意思,。
在技術(shù)和商業(yè)的雙重因素推動(dòng)，將半導(dǎo)體行業(yè)真正帶入了寡頭壟斷階段,。無數(shù)創(chuàng)業(yè)公司競相斗艷的時(shí)代日漸遠(yuǎn)去,，大概只有在AI等新興領(lǐng)域還有吉光片羽。
從整個(gè)行業(yè)的資本涌動(dòng)來看,，大多數(shù)的芯片企業(yè)都已經(jīng)拋棄了之前偏居一隅細(xì)心經(jīng)營自己的一畝三分地的做法而開始大肆整合,，之后全面出擊，不同領(lǐng)域之間的競爭也越來越激烈,。我們看到,，高通和英特爾在筆記本和基帶上已經(jīng)開打，英偉達(dá)和英特爾在數(shù)據(jù)中心開打,，但這種沖突可能才剛剛開始,，真正的大戲可能還在后頭。