集微访谈|Akshara Bassi：28nm简直YYDS，它是如何做到屹立不倒的？

集微网消息，在往期的集微访谈栏目中，爱集微有幸采访了CounterpointResearch研究分析师AksharaBassi。集微访谈就关于28nm制程以及数据中心等方面提出了28nm工艺稳定性、数据中心的政治束缚、对华出口限制等一系列问题，收到了十分有启发的答复。

问：现在我们开始吧。哪些领域是关于28纳米工艺的主要领域？

答：根据Counterpoint的代工厂团队和我们团队，我们认为在28纳米制程，主要是CMOS图像传感器(CIS)以及图像信号处理器（ISP），是28nm制程需求的最主要驱动者。而之后则是DDIC, WiFi, 和用于汽车的 MCU。我们相信，DDIC和CMOS 图像传感器市场将成为28纳米制程的最大驱动因素，其次是汽车和WiFi芯片。

问：汽车芯片在 28nm 节点的应用如何？

答：通常情况下，28纳米的芯片可用于各种领域，包括汽车领域。其中就包括汽车控制单元（MCU），其用于在汽车中推动汽车电气化，大多数情况下是用于电气化和低级别自动驾驶的应用。

然后我们从连接的角度来看，我们有WIFI和物联网模块，它们采用28纳米工艺制造并被广泛应用。而在传感器方面，在汽车中使用的是图像传感器。同样也有ADAS传感器采用28纳米工艺节点制造。这三个产品目前都采用28纳米工艺进行制造，并且已经应用于汽车产品中。

问：毫无疑问，28纳米有一个非常强大的生命周期，你对这种技术分歧有什么看法： FinFET和FD-SOI，当涉及到从28纳米到14纳米、10纳米的迁移时？

答：因此，FinFET和FDSOI的制造工艺复杂度不同。当我们谈论FDSOI时， 其与FinFET和传统平面晶体管的衬底制作相似。因此，FDSOI和传统的平面晶体管可以在类似的设备上制造。而且它们不需要使用阿斯麦公司为更低级别节点生产的昂贵紫外光刻技术。

第二件事是，我们必须看到全耗尽型绝缘体上硅（FDSOI）在功耗效率和抗辐射方面有固有的优势。这就是为什么他们大量运用于汽车（ADAS）、工业、医疗和网络领域，升级这些采用28nm工艺的设备。如果我谈到FinFET，它在蚀刻工艺方面具有更多的复杂程序。它需要像阿斯麦公司(ASML)这样的公司提供先进的光刻设备，这对数字设计来说更加实用，这与用于模拟和混合信号设计的FDSOI不同。

这就是为什么我们认为由于这两种技术的属性所以它们之间存在固有差异，FinFET和FDSOI相比，我认为用例仍将保持不变，因为它们是为特定用途而制作的。我们仍然会看到FDSOI更适用于模拟电路，而FinFET更适用于数字设计和高级设计。而且，相互替代是成本效益的。如果从FDSOI转换到FinFET成本将非常高昂，这将使公司的成本和最终产品的价格都非常高，对于追求低成本的最终产品来说这是不可行的。

问：台积电在日本设立的 JASM 也是 40nm~28nm 节点，为何日本会选择这个工艺节点？

答：所以在日本，如果你看日本的半导体大公司，那么在一些最顶级的客户中，大部分客户使用来自28纳米工艺节点制造的产品，或者使用来自28纳米工艺制造的传感器。

例如，就像我们之前在中提到的,在汽车中使用的汽车控制单元芯片和诸如前面提到的基于CMOS的传感器产品，所以索尼经常使用CMOS图像传感器。而供应汽车控制单元的瑞萨电子则经常使用28纳米工艺来制造汽车控制单元芯片。从经济的角度来看，使用28纳米产品的客户同样也在日本，这是有意义的。

所以它们之间存在协同作用。这就是为什么我们认为索尼和瑞萨电子是28nm的两大客户，同时也是目前正在建立的JASM的客户。

问：在相当长的时间里，索尼都在采用 90nm~65nm 制程节点来制作图像传感器的像素层（sensor wafer）。但随着像素尺寸的小型化，图像传感器目前正在从 40~65nm 转向 28nm 制程节点，考虑到 JASM 主攻 28nm 左右制程，这是否意味着日本也开始追赶更先进的制程工艺了？

答：我认为随着需求不断增加，他们肯定会赶上，但这并不意味着他们将完全退出90nm，90nm的制造工艺，因为这将随着进展逐步进行的。

所以你不可能把你所有的产品范围从一个非常成熟的90nm节点一下子切换到先进的28nm节点。因此，它不会在一夕之间就发生转变，甚至不会在两三年的时间内完成，因为有些情况只需要90nm的摄像头和传感器。从经济的角度来看，全部转移到28nm节点是没有意义的。当客户不准备支付那么多钱时，价格就会改变。所以我相信，随着技术的进步，高端产品范围将不断提升。特别是智能手机或高端摄像头，甚至是汽车等方面。我们会看到像这样的情况，因此低端汽车，中档和高档车都会使用CMOS传感器模块，以实现更好的性价比，CMOS传感器是根据最终终端产品本身的价格和要求在不同的节点下制造的。

但最终几年后，他们最终会完全从这些节点中转换出来。但我不认为在接下来的两年里，他们会说，好吧，我们将完全退出90nm工艺节点，因为仍有一些需求通过这个非常成熟的节点就能满足。

但是，但从另一个意义上说，从经济角度和进步的角度来看，这种转变增强索尼创新的能力，使其能转向更高更先进节点上的产品，因此也让索尼进入了和以往不同的新领域。例如摄像头中的CMOS传感器上这部分的需求非常高。

所以对索尼来说，这具有双重作用。一方面，它在技术领先方面因需求开辟了新的市场，使其进入有需求但受技术限制尚未涉足的领域。另一方面，他们开始发展研发和技术储备，以便他们最终可以进入到其他更高级节点，因为随着技术的成熟，会有一些新案例出现，这将需要更小尺寸、更高像素的图像传感器芯片，我的意思是，正如你知道的那样，越来越紧凑是趋势。芯片尺寸也不例外，芯片正变得越来越集成。因此，他们将需要更多的小尺寸，这可以通过更先进的节点来实现。当我们转到更先进的节点时，会出现更多复杂的情况。然后在某一点上，肯定会需要改变衬底。现在对索尼来说，这是一个非常遥远的目标。我不认为他们现在就会进入所谓的先进领域，如10纳米及以下的先进节点。但最终，如果他们必须为在未来的某个时间点转移节点做好准备。所以我相信，这就是它未来的发展方向。

问：通常来说类似 28nm 这些成熟工艺很少会扩产，但过去三年的缺芯和去全球化导致不少 Fab 也开始扩产成熟工艺节点，那么随着市场进入供过于求周期，是否会导致成熟工艺供过于求的情况相比以往更加严重？成熟工艺是否供过于求？

答：所以根据Countpoint的代工厂团队的研究，所以我们认为28nm和22nm是成熟节点扩展中投资最多的两个节点。

在过去的一两年里，从代工厂的公告来看，三星和英特尔没有投资28nm和22nm。但除了这两家公司外，每家公司都投资于扩大他们目前的28nm或22nm节点的生产能力。根据我们的预测，在未来3或4年内，晶圆代工厂的需求将以大约10%的速度增长，这取决于我们周围的宏观环境如何变化。这是因为28纳米节点上的产品使用案例，正如我们前面所讨论的，我们有像CMOS图像传感器等产品。然后我们有wifi物联网模块，有射频模块，还有汽车。

现在我们看到这些模块有大量需求，因为从物联网wifi的角度来说，主要是物联网的需求，现在企业和消费者根据不同的用例，正越来越多地使用物联网产品。我们会看到很多，例如，在物联网企业应用中，我们看到了很多在农业方面的应用和在无人机技术方面的应用、我们也看到在智能电表、智能分级这类的物联网应用越来越多。所以智能家居的概念变得越来越普遍，而消费端还有其他应用比如可穿戴。然后在汽车领域，自动化电气化和自动驾驶技术的推广，无论是L1、L2或更高的级别，他们都需要28纳米产品来实现。这就是为什么我们会看到对这些节点的需求增长。而现在供应是正确的供应，在28nm节点中没有任何短缺的情况。但有关供过于求方面，可能会出现名义上的供过于求，当所有晶圆代工公司的扩张计划都运转于全负荷时，可能会出现轻微的供应过剩，但这不会过剩到价格需要打折，或者是变成现在市场上遍地28nm产品的情况。

因此，考虑到28nm的产品在全球推广巨大的数量，我们认为在未来市场上28nm的产品会增长。

问：荷兰政府可能将会限制 ASML 的 DUV 设备对华出口，这会对 28nmn 制程工艺的供需关系产生什么影响？对 DUV 设备的出口管制会带来什么影响？

答：根据SBC通讯公司的说法，因此阿斯麦公司(ASML)销售的深紫外(DUV)光刻机会受到此次出口管制的影响，从DUV产品线NXT 2000系列及以上产品将被禁止出口。

正如我之前所说，基本的28nm低工艺设备仍然可以出口，但这是唯一一个例外，这意味着专用设备不会受到影响，但一些逻辑部件深紫外光刻设备，芯片晶圆厂制造过程中所需的深紫外光刻以及双重光刻技术将会受到明显影响。

总而言之，将会有影响，因为即使在28纳米芯片制造过程中，产品的成熟程度也不尽相同。所以任何需要深紫外光刻和双重光刻技术的部分都将受到影响。

问：荷兰政府可能将会限制 ASML 的 DUV 设备对华出口，国内设备商的影响，中国半导体产业如何应对半导体制造设备的出口管制？

答：所以我认为我们都很关心这一点。目前对于任何高级节点的芯片制造商来说，他们现在不能采取任何行动。而在先进工艺节点中，阿斯麦公司(ASML)是唯一的垄断者。就是这样。但是，就像这样，现在，要求我们理解的禁令只是针对他们的28nm这个基础版本。我想， 这个只是28nm的仍然是可以出货的，但在28nm的先进版本被禁止了。尽管基本版本也可以生产，但它没有那么好的良品率，同时它肯定无法像28纳米的先进版本一样有那么高的效率。

因此，我们认为这为中国设备市场的国内玩家提供了机会，以提高他们的技术水平和产品制造能力，来满足28nm产品的需求。因为现在，代工厂因为设备限制没法扩张，他们需要依赖于其他的，生态系统中其他部分的厂商一起来满足需求。

随着各国禁令和市场的动态不断变化，感觉每个月我们都会听到一个新的消息，说是哪个国家的禁令生效了，所以我认为自我恢复能力将变得更加重要。我认为中国的玩家正计划在生产设备方面加紧步伐，不过虽然他们都在为加强自己的生产设备做准备。但在那之前，我们相信，肯定会有一些短缺或供应限制。但在那之前，我认为他们仍将受制于28nm市场中所有厂商的市场动态。但从设备制造商或代工厂的角度来看，我认为禁令会一直在。我们不认为这种情况在近期马上就会发生变化。他们将不得不依靠国内的设备制造商，因为他们要向28nm以下甚至28nm级的高级节点发展。

问：为什么数据中心容量跟不上市场需求？

答：问题是数据中心不是你说“嘿，我想要一个数据中心，让我们动手吧。”就能搞定的问题。接下来的三个月，一个季度，甚至一年，你都不会有一个数据中心。我们必须明白，一旦一家公司决定要有一个数据中心的话，它需要大量的资金。首先，它是一个资本密集型的。然后要花费很多年才能看到它启动和运行。所以现在，一个典型的数据中心订单需要24到36个月才能交付，以前是要18到20个月。所以我们必须意识到现在我们建立和运行数据中心所花费的时间变长了。这又是因为两个因素。一个肯定是所有基础设施的成本都上升了，无论是土地价格、电力价格，还是设备价格。

第二件事是劳动力短缺。这是一个有趣的问题，但劳动力和电力短缺这两个问题撞在一起了，这让时间线变得更加困难，因为需要特定的人在数据中心，无论是电工还是工程师，他们实际上是专门为数据中心服务的。

所以这种特定的劳动力是短缺的。第二个是电价。现在运行数据中心的成本高得离谱。因此，这些公司正试图从他们现有的服务器中尽可能多地挤出算力，因此，一旦我们看到服务器出现故障或短缺，他们就会比方说在购物节期间让用户分批使用。你一定体会过，先让你排队，然后给你一个可以访问的时间段，然后再在这个时间段访问。

所以基本上是通过管理访问的方式解决，因为他们不想让服务器不堪重负。说到扩张，这些公司正试图将数据中心扩容。但因为他们现在也受到宏观条件的限制，所以他们不能在他们想要的地方扩张，因为他们没有太多的钱可花。老实说，从开始投资之日起的3年或4年内是看不到回报的。所以这是一个长期的投入。所以我认为（数据中心无法追上需求）这是存在的，还将继续下去。因此，这是一种相互拉扯的关系，随着企业获得资金供应变得越来越容易，我相信他们会选择扩张的。到目前为止，我们将看到一些明确的扩张。我认为，事实上，今年有几个来自中国和国际的云服务提供商(CSP)的数据中心即将推出，这只是针对中国的数据中心,现在情况特别棘手。由于芯片禁令，我们再次回到芯片禁令，但他们仍在尝试扩展其容量，例如尽可能容纳现在正在生成的数据。

问：中国的数据中心应当如何面对地缘政治的挑战？

答：假设芯片禁令仍然存在。现在在中国的公司，他们现在唯一能满足这种需求的方法是FPGA和ASIC，它们可以以某种方式适应这些先进的工作负载。但他们需要大量的专业知识来让ASIC来处理这些工作负载。所以这是唯一可靠的选择。另一种昂贵且效率不高，即购买较低等级的芯片，较低等级的芯片因为不在禁令范围内所以仍然可以购买。

然后把它们组合在一起，运行你的数据中心。效率没那么高，但我想现在就是这样，对吧？数据中心总得用某种方式满足需求。我认为，正如我所说的，随着时间推移，可以看到的是，他们会转向采用完全不同的计算架构或通过某种方式自研计算架构，以及如何设计他们的数据中心来满足较新的生成式人工智能需求或类似的5G需求，让这些工作负载可以由该基础设施承担。所以我们会看到一些自研架构和内部芯片的涌现。虽然它们没法使用先进的工艺制程，可能不会有太高的效率，但他们可以使那些特定的ASIC和FPGA非常有效地满足这些工作负载。在此之前，当然会有一部分市场真空有待填补，考虑到他们目前所拥有的芯片的知识和可用的芯片。但我仍然认为这些公司和他们的架构将会非常具有创造性和实验性.

正如我所说，从基础设施的角度来看，他们更多地依赖于成熟的基础设施。我认为，如果我没说错的话，阿里巴巴是具有试验性的，阿里巴巴和百度分别在内部制造芯片。一个是 RISC-V 架构，他们正在使用该参考架构，并且该架构能够在成熟的工艺节点上运行。所以我们将看到它如何发展，但我认为这些将是短期内的解决方案。

问：接下来一系列问题是针对数据中心市场的上市。他们说，如果 2023 财年的第二季度和数据中心的收入，市场将会看到游戏市场的收入。可能是，这是它第一次超过游戏市场。而AMD最近的结果也显示了这一趋势。那么如何解读这份尖锐的合约呢？如何才能重复这个问题？你如何看待这个股票对比？

答：所以这里发生了两件事。一个是消费需求减弱了。宏观条件极大地削弱了消费者需求，我们看到的在疫情时期所压抑的需求并没有以预期的速度转化。

在消费者这边发生了这两件事。需求实际上并没有那么高。第二，在宏观需求非常疲软的情况下，消费支出也降低了。通常，游戏花费，特别是那些能够负担得起这些游戏显卡的人，通常来说，游戏显卡都是扩展卡。所以要么是专门的游戏玩家推迟了下一次升级游戏装备的消费计划，要么是新人在购买决策上会更偏向实际。他们会想“我到底需不需要新显卡？”所以在今年晚些时候，我们肯定会再次看到游戏需求的增长。而那些被推迟升级的人将会升级，因为他们肯定会推出新产品，可能会有一些政府的财政宽松政策，消费者支出变得更加清晰，整个经济形势变得更好。

我们对正在发生的事情有了更多的了解。

现在，而在另一端，也就是数据中心上，数据中心需求呈爆炸式增长。这有两三个原因。它没有以预期的速度爆发增长，但也没有像预期的那样下降，所以肯定会有争论，对吧。宏观经济疲软无处不在，这对消费者和企业是一样的，对吧？但目前的情况是，这些公司的支出绝对没有下降到去年经济状况不佳时所宣布的水平。但他们仍然在扩张，原因有二。首先，由于在疫情期间发生的数字化和转型，他们必须升级IT基础架构。这对每个人来说都太快了。为了适应我们工作新环境，一切都必须数字化。而他们当前现有的IT基础架构还没有准备好应对这一问题。所以当时有很多公司都有很多供应链问题，供应短缺。

正如我们所说，首先这些公司现在要升级其IT基础架构的数据中心基础架构。第二个需求实际上来自较新的用例。生成式人工智能无疑是今年数据中心需求的推动因素之一。这是从去年开始的。如果我们调查一下其他公司的支出情况，特别是位置服务提供商的数据中心，就会发现很多设备采购需求已经完成，订单正在源源不断地到来。

而且还有很多积压。具体来说，许多网络公司的数据中心设备的订单仍有大量积压。第一是需求正在涌入，因为新的使用情形例如生成式人工智能，需要大量的数据中心、硬件基础设施。实际上仅训练一个模型就需要成千上万个机架，要花费几个月或几年的时间，这取决于要训练的模型有多大。所以这是一个主要的驱动因素。

然后第二个驱动因素实际上是，我们可以说汽车是另一个使用案例。当他们试图进入某种程度的自动驾驶，我不是在谈论L5，我认为这太遥远了。但即使我们谈论L3和L4，他们也需要训练模型或训练系统本身具有基础性质。这就是他们需要数据中心来提高容量的原因。然后我们有5G、VLAN 或者运行在专用网络上。因为大多数自动驾驶都是基于软件的，所以他们再次需要进行某种部署。从消费者的角度来看，我们现在看到了大量的OTT（Over The Top互联网传输流媒体服务）内容消费。为了满足OTT内容消费，我们需要数据中心。在这里我们更多指的是边缘数据中心。第二个需求是，正如我所说的，来自物联网，即实时监控。所以我们谈论的是实时监控，需要对数据进行实时处理。这也是边缘数据中心有巨大需求的原因。

一旦在端侧设立了数据中心，我们还需要在中心位置设立另一个数据中心处理模式、长期范围、型式和趋势。同样，这些见解可以用来让系统下一代更智能、更智慧、更高效。这是我从企业和消费者角度的看法。我认为随着我们的进步这也会继续发展。当然，当我们产生更多的数据时，我们需要一些地方来存储和分析这些数据。数据中心是目前唯一可以存储和分析我们生成的任何数据的地方。

问：AI需求是否会带来全新的商业模式？

答：当然，我认为英伟达是这部分（AI）的开拓者。我还是得承认英伟达是先驱。如果你看看英伟达所有的软件解决方案，大多数都是用于AI的成熟解决方案。无论是驱动平台或英伟达自己的平台，亦或者是别人默认的平台。

所以我认为英伟达渗透了AI相当多的部分。这就是我认为公司会考虑这一点，也就是消费者需要承担的成本。有些随着我们在AI技术上的进步，会被芯片制造商消化掉，AI应用变得无所不在，以至于芯片制造商自己在固件中专门留一个AI层。所以训练AI模型的一些成本会被转嫁给芯片制造商，而另一些成本将转嫁给需要AI功能的终端消费者。我认为，由于AI带来的高效率，企业将非常乐意支付一些额外成本。

所以我认为这就是他们消化成本的方式。

它最终将以某种服务性模式达成收支平衡。它不是许可费之类的东西。我认为他们将以某种方式过渡到服务性模式，无论是按许可证、充值额度还是按请求收费，这同样取决于使用场景。总之我认为这将通过某种方式实现，我认为现在对于搜索引擎来说，这将是基于额度的，因为按请求收费将是不经济的，但他们将从充值额度的变现方向上逐渐实现售价经济化的目标。他们肯定会把这种模式继续下去，但现在的情况还不适合将其直接推广，因为现在AI有巨大的挑战，它还有待成熟。

它才刚刚推出，我们能看到它的潜力，人们开始上了AI 的车，但仍然必须达到能够看到AI的实际好处的程度，而且除了效率AI还要足够真实准确。所以这就是为什么我认为这将要几年，我认为可能要1或2年才能看到无缝的融合，你无法区分哪些部分使用了AI的，或者哪些行业开始用AI了。但我认为这会发生，最终所有人都会分担成本。而不是说只有一家公司会付出成本。第二个可能的方法是针对大型企业的，相对来说大企业走这条路的会比较多。根据我们的说法，大公司他们会制造自己的模型，因为专有的东西也有接入AI的需求。所以如果是开放的，任何人都可以获得许可访问，因为是AI，所以可能会有一些关于敏感数据和数据隐私的问题。

我认为一些政府正在完全禁止它。例如，我们看到意大利刚刚完全禁止了ChatGPT，我们将看到全球监管机构的更多反应。所以我认为公司要做的是在内部完成整个过程，并控制每一个算法，全部在内部完成（再推出）。我会说谷歌的例子：最后，谷歌有一个内部AI算法。当然他们可能不会授权ChatGPT，我们只是举一个假设，并不是说现在谷歌会授权ChatGPT。我认为这是公司推广AI需要做的几件事中的其中一个，我认为，任何大型的云服务玩家，例如有大规模服务的情况，会内部自研AI算法。将自己的AI算法不断完善，它支持ChatGPT，但我认为在未来，考虑到数据的规模，元宇宙将拥有自己的AI 算法或更多的AI模型。

同样，对于中国的CSP玩家来说，我认为百度最近，大约2周前或3周前发布了自家的AI。我认为这些公司会模仿推出自己的“ChatGPT”，这款AI基于LLM 处理，也就是他们所说的LLM模型。他们将在内部自己做这件事，并将其授权给其他公司或请求的额度，或者甚至是将其嵌入到IT或硬件本身。

我想这就是我们将看到它铺开的方式。

问：那么未来该中心有哪些新的应用呢？你认为我们将来会合并吗？

答：这是一个非常有趣的问题。关于这件事儿有一点是，我认为新的用例将会出现在虚拟现实和扩展现实以及当前我们有的设备中。任何智能设备，无论是智能手机还是汽车，例如，当汽车与这些AI模型融合时。

我觉得目前元宇宙还有很长的路要走。所以我不会用元宇宙。但作为消费者，我想看看元宇宙和AI和融合会产生怎样的火花，就像你给我一块健康手表，来监测我的1个月的身体状况。如果我就按原来习惯按部就班生活，我很想看看它最后会发现什么。所以我认为这些将是我们将看到的用例。数据中心将成为向用户和公司提供服务的基础设施。最有可能的电信公司或者SaaS（软件即服务）服务提供商，或者是新加入这个市场的软件公司。

现在我仍然认为沉浸式体验是一个还未开发的领域，但我们会在未来看到更多的公司致力于沉浸体验。为了实现真正的沉浸式的体验，数据中心就像是实现这个可能的引擎。所以我认为这是一个用例。我想他们会把它扩大。另一个是从芯片的角度来看，芯片的功能是有限的。它受限于摩尔定律。你能在一个芯片里塞多少晶体管是有限制的，对吧？当你产生更多的数据时，那么这也意味着你需要处理更多的数据。

我认为消费端也将开始进入云计算路线，你可以把你的计算需求分散到云上。这就是为什么会有云游戏，云游戏是一个很好的例子，它说明了计算是如何从你的智能手机或者是电脑的芯片上卸载，把一部分计算转移到来自云服务数据中心提供的算力上。

所以我认为在未来我们会看到更多计算分离的用例。当然，在未来，数据中心将会是算力的提供者。我认为边缘计算，我会说边缘计算。我们会看到大量需要实时监控的用例进入视野。因此，我们将看到更多的使用案例，例如更好的实时通信，连接性更好。OTT内容消费更大是因为数据变得越来越平价。因此，我认为边缘数据中心将再次出现。我认为这是在未来5年左右可以看到几件事。我们不要想太远。因为那样我们就会讨论，“量子计算机现已加入群聊”。

所以我认为我们会看到这种情况发生，但那是下一个十年后的事儿了。在这十年末的时候，我们将看到更多更积极的事情发生。

问：我的最后一个问题是关于边缘来的，边缘就是强调。那么你认为未来不会有更中心化的，一个大的，巨型的数据中心吗？

答：所以它们肯定会分开。我能举的最接近的例子是现在的航空公司或航空业。他们在世界各地都有大型枢纽，不断为世界各地的飞机或机场提供服务。不是每个地方都能有大型航空枢纽，能够起降大飞机和拥有世界各地大型枢纽一样的设施，所以还需要一些小型机场填补空缺。

我认为数据中心也会发生类似的情况。只是边缘数据中心离用户端很近，还有二级、三级边缘数据中心，设立在偏远地区。但我们也会看到集中大型数据中心的模式。原因很简单，就是潜力。现在边缘数据中心可以进行某种类型的计算。现在它们是超级智能的，但如果我使用目前最好的硬件来设立一个世界上最好的边缘数据中心，我认为它可以实时分析 TB 级别的数据没有问题。但首先，最后我们会发现，我们的数据量不会停留在 TB 级别。

其次，我需要一个地方来存储数据，因为数据中心对于数据存储来说是非常不切实际的，对于大量的数据存储来说尤其是如此。所以首先它并不实用。第二件事是你不是每次都需要实时处理数据。有时某些数据更适合用来看长期趋势，比如只是为了看看事情是如何发展的。虽然你不是每次都要看长期趋势，但需要有一个你可以评估这些数据的数据中心。现在我们不能区分太多，因为，正如我所说的，边缘数据中心市场现在正在不断发展。但在未来，我们会看到规模成本效益也会出现，这就是分歧出现的地方。但我认为边缘和大数据中心两者都会出现。我认为大数据中心将建立独立的数据中心园区，正如我们所看到的，这个园区只有一个壳子，里面除了装满了一机架又一机架服务器的数据中心以外啥都没有。

然后会有小型边缘服务器，位置取决于目标国家或地区的距离，这将满足例如OTT或云游戏的需求，因为在延迟成为一个问题时，人们会选择切到边缘服务器。

但如果他们说，“我觉得延迟没啥问题，我不需要实时。我宁愿要一个更便宜的选择，一个集中化的数据中心。”所以我认为经济学也将在未来发挥作用。所以这将是一件双重的事情。