1965年，戈登·摩爾等人提出“摩爾定律”，即集成電路芯片上可集成的晶體管數(shù)目大約每隔18個月就增加一倍，芯片性能提升一倍，價格減半。

以往，半導體產(chǎn)業(yè)跟隨摩爾定律逐年增長，但近幾年，摩爾定律發(fā)展放緩，半導體產(chǎn)業(yè)是否依然能夠快速增長成為眾人心中的疑慮。

在本周ASPENCORE主辦的“2020全球高科技領袖論壇-全球CEO峰會&全球分銷與供應鏈領袖峰會”期間，AI芯片公司Cornami總裁兼CEO Dr. Walden C. Rhines對全球半導體產(chǎn)業(yè)的市場發(fā)展做出預測：“促進半導體產(chǎn)業(yè)發(fā)展的下一個應用是大數(shù)據(jù)收集和分析?！?/strong>

圖片源自MITSloan

半導體產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟受新應用的刺激

以史為鑒，半導體產(chǎn)業(yè)的每一次發(fā)展，都受到新應用的刺激。

20世紀60年代，大型計算機誕生，其對半導體組件的需求促進了半導體產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的第一次增長浪潮，這一浪潮伴隨著計算機的大量引進持續(xù)了一段時間。

20世紀70年代，個人計算機的出現(xiàn)緊接著推動了半導體產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟另一波增長浪潮。之后便是筆記本電腦和無線通信作為新應用出現(xiàn)推動刺激半導體產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟。

屏幕中為Cornami總裁兼CEO Dr. Walden C. Rhines

“很多人在談論下一個刺激半導體產(chǎn)業(yè)的新應用是什么時，有人說是諸如機器學習之類的人工智能應用，有人說是物聯(lián)網(wǎng)和5G通信。是的，這些都將為半導體行業(yè)帶來機遇?！盌r. Walden C. Rhines在全球CEO峰會上說：“但如果將所有這些放在一起，他們都有一個共同點，這些都是與管理和分析大數(shù)據(jù)有關的應用?！?/p>

Dr. Walden C. Rhines認為，近幾年人工智能發(fā)展很快，但人工智能本身并不是新生事物，需要處理的數(shù)據(jù)量才是新生事物。

回溯到35年前，已有行業(yè)精英開始在人工智能方面作出嘗試，但由于受種種因素的限制，例如大數(shù)據(jù)缺乏、計算能力有限以及算法過于簡單，當時所做的嘗試對于實現(xiàn)人工智能來說還為時過早。

最重要的是，缺少一個能夠從信息和數(shù)據(jù)分析獲取利潤的殺手級應用程序。

“但在今天，數(shù)據(jù)正成為各國的新石油財富，很多人已經(jīng)知道如何利用它獲取利潤?！癉r. Walden C. Rhines說。

數(shù)據(jù)是各國的“新石油”財富

將數(shù)據(jù)比喻成“新石油”，Walden C. Rhines舉了一個例子。

“例如，飛機發(fā)動機制造商為他們所出售的通用公司的發(fā)動機提供保修服務，這些發(fā)動機可以在許多不同的飛機上使用。通過航空公司，制造商可以監(jiān)控他們生產(chǎn)的發(fā)動機每臺每分鐘的性能，并生成超過70TB的數(shù)據(jù)進行分析，以尋找維護需求，發(fā)現(xiàn)新的問題。他們甚至可以出售這些數(shù)據(jù)?！?/p>

Walden C. Rhines認為，數(shù)據(jù)可以通過三種方式影響半導體產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟：系統(tǒng)公司的發(fā)展、計算體系結(jié)構(gòu)的更新和數(shù)據(jù)本身的進化和演變。

數(shù)據(jù)收集：系統(tǒng)公司的機遇

系統(tǒng)公司主要是將信息轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，再將數(shù)據(jù)回傳給用戶，變成有用的信息。

谷歌團隊就曾設計過監(jiān)視胰島素平衡的芯片，讓糖尿病患者的糖原具有可以通過射頻發(fā)送到胰島素泵的信息，由此保持胰島素平衡。這被視為谷歌在半導體領域的發(fā)展，但其實這也是谷歌在信息業(yè)務中的工作。

除了谷歌，臉書、亞馬遜、阿里巴巴等系統(tǒng)公司都有設計獨一無二的產(chǎn)品，獲取對自身乃至整個行業(yè)有價值的信息。

“最近十年，半導體行業(yè)發(fā)生了巨大的變化。十年前，如三星、德州儀器等公司員工，80%去了芯片公司，20%去了其他公司。因為一些系統(tǒng)公司正自己購買晶圓，自己設計半導體組件，并將其用在最終的產(chǎn)品中。這些公司包括蘋果、谷歌、臉書、阿里巴巴。“Dr. Walden C. Rhines說。

數(shù)據(jù)分析：計算機體系結(jié)構(gòu)的更新

傳統(tǒng)的計算機都基于馮諾伊曼體系結(jié)構(gòu)，其指令流和數(shù)據(jù)流能夠執(zhí)行數(shù)據(jù)運算，運算效率已經(jīng)遠遠超過人腦，但在圖像處理方面還有待提升，因此需要開發(fā)新的計算機體系結(jié)構(gòu)。

要想讓計算機模擬人的大腦架構(gòu)，需要讓計算機編輯自己的網(wǎng)絡，然后對神經(jīng)網(wǎng)絡進行編程，在每一層網(wǎng)絡上設置不同的節(jié)點。一般而言，節(jié)點的系數(shù)越多，網(wǎng)絡層就越多，就能更好地進行深度學習。最終，計算機就能像人類將信息存儲在大腦神經(jīng)元一樣，將信息存儲在神經(jīng)網(wǎng)絡中。

Dr. Walden C. Rhines表示：“新的計算機體系結(jié)構(gòu)一直受到風險投資的高度重視，很多風險投資公司都對初創(chuàng)芯片公司感興趣，尤其是以某種形式大力開發(fā)人工智能和機器學習的公司。從2010年到2017年，在獲得風險投資的芯片公司中，從事視覺和面部視覺研究的公司數(shù)量最多?！?/p>

整體市場顯示，如今風險投資已經(jīng)達到60億美元，超過40億美元都投放在數(shù)據(jù)中心，而這些數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品是能夠進行大量數(shù)據(jù)分析和處理的高性能計算芯片。

數(shù)據(jù)保護：數(shù)據(jù)本身的進化與演變

數(shù)據(jù)收集與分析需求拉動半導體經(jīng)濟的發(fā)展，另一方面，人們也越來越意識到數(shù)據(jù)安全的重要性，如何安全地共享數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)“進化”過程中的新命題，開辟了新的半導體產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長分支。

Dr. Walden C. Rhines認為，有三種方法可以實現(xiàn)安全地共享數(shù)據(jù)：一是用算法的方式保存數(shù)據(jù)，然后將這一數(shù)據(jù)交付給值得信賴的伙伴管理；二是用聯(lián)合學習的方式，先建立機器學習模型，一邊派人在數(shù)據(jù)中心管理，一邊在手機客戶端或服務器管理數(shù)據(jù)，但這需要值得信任的軟件；三是通過單方將加密數(shù)據(jù)傳送到云端進行分析和計算，從云端獲得反饋結(jié)果。

“云端機器學習已經(jīng)成為新的可能，其好處在于能夠處理敏感的信息，包括金融、醫(yī)療，使用者可以根據(jù)自己的意愿來使用和加密。機器學習有非常大的市場?！?/p>

對于第三種數(shù)據(jù)保護方式，目前行業(yè)內(nèi)正在探索完全同步的加密方式，在確保計算速度的同時提高安全性能。

半導體產(chǎn)業(yè)的下一個經(jīng)濟增長點

無論是人工智能，還是物聯(lián)網(wǎng)和5G，都需要基于大量數(shù)據(jù)。無論是數(shù)據(jù)的收集，還是數(shù)據(jù)的分析與保護，都需要半導體和芯片作為基礎。時代對數(shù)據(jù)的需求以及數(shù)據(jù)變現(xiàn)方式的增多正成為半導體產(chǎn)業(yè)新的經(jīng)濟增長點。

“以前，半導體電子設備所占的百分比是除芯片以外的所有電子設備的16%，現(xiàn)在大概提升到了20%，未來這一比例還會繼續(xù)增加，數(shù)據(jù)將給半導體行業(yè)提供持久的動力?！癉r. Walden C. Rhines說到。

文中為注明圖片源自Dr. Walden C. Rhines在全球CEO峰會演講PPT                           

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