诸多海外EDA和IP行业高管：2023是丰收满满的一年

集微网报道，

回顾过去，2023年惊喜不断，但谁是赢家，谁是输家？对此，semiengineering对诸多EDA和IP高管做了访谈。

2022年的情况并非如此，当时产能过剩，许多行业都出现了库存积压，除数据中心外，几乎没有其他行业出现大幅增长。所谓的新领军企业正逐渐消失，而移动行业也出现了明显的停滞迹象。

年初，人们并不十分乐观。“2023年是改变一切的一年，”Ansys总监Rich Goldman说，“在所有预测都将进入萧条周期的时候，这一年半导体的表现却好得令人震惊。英伟达（NVIDIA）等公司的收入翻了一、两倍，现在市值已达万亿美元。而这一切都是以人工智能的新时代为前提的。ChatGPT在一年前问世，改变了一切。突然之间，每个人都在运行人工智能，而这一切都运行在英伟达的芯片上，因此英伟达一跃成为最重要的半导体公司。”

最初的恐惧无处不在。西门子EDA IC部门营销总监Neil Hand说：“今年年初时，人们在某种程度上感到厄运降临。人们担心经济会衰退，半导体和EDA会回落。我们的数据并未显示出这一点。今年上半年，我们向所有人传达的信息是‘这只是短暂的昙花一现’。我们所有的数据都显示下半年会复苏，我们会做得很好。结果，事情就是这样。到了下半年，根本没有人再去想经济下滑的问题了。”

其他人也有类似的经历。Mixel创始人兼首席执行官Ashraf Takla说：“2023年上半年的发展速度低于预期，而下半年的发展则强于预期。经济的不确定性导致客户将决策时间推迟到今年下半年。从2021年和2022年客户因产能有限和供应链长期延误而寻找第二货源，到2022年末和2023年初客户取消项目。总体而言，2023年将作为良好的一年结束。”

良好的商业惯例表示，市场指标值得关注，但需要正确看待。“宏观经济逆风给半导体行业带来了巨大的短期挑战，”Arteris产品管理和营销副总裁Andy Nightingale说，“从近期的需求波动和过去二十年的长期趋势来看，半导体行业呈现出持续增长的态势。我一直注意到，面对任何经济衰退，半导体公司都会加大研发投入，这是一种传统。毕马威发布的《2023年全球科技报告》证实了这一论断，报告指出，在2022年，只有10%的受访企业领导层认可新兴科技。毕马威表示，2023年这一数字已升至38%。”

此外，逆风也越来越强。西门子的Hand说：“我们看到的是人的挑战。这也是人工智能在EDA领域如此有趣的原因之一。我们只是没有足够的工程师。我们的客户没有足够的工程师，或者他们没有合适的工程师。”

Real Intent公司总裁兼首席执行官Prakash Narain对此表示赞同。“整个行业都在为缺乏非常有才华的工程人才而苦苦挣扎。你可能有很好的计划，但如果没有优秀的工程师来执行，就会遇到一些问题。说到产品构思所需的专业知识，整个行业都在苦苦挣扎。”

细分市场

长期以来，手机一直引领着整个行业。虽然这一细分市场依然强劲，但其增长水平已今非昔比。该行业期待着一系列新产业来填补空缺，如高性能计算、自动驾驶、AR/VR、人工智能、加密货币和数据挖掘等。其中一些行业已落后于预期，但人工智能正处于全面冲刺阶段，需要快速加速的计算量。这迫使人们重新思考传统架构，并大力推动3D-IC等新技术的发展。

汽车行业也在继续向前发展。“尽管面临宏观经济和地缘政治的多重不利因素，但汽车半导体领域在2023年仍表现出令人难以置信的韧性。”Indie Semiconductor战略营销高级副总裁Chet Babla表示，“2023年，每辆汽车的平均半导体含量增长了近7%，达到850美元以上。消费者对身临其境的车内体验的期望，以及监管机构和业界对改善道路安全和动力传动系统电气化的广泛倡导，都推动了这一增长。由于多种原因，2023年一直充满挑战，但汽车半导体领域一直保持着令人难以置信的创新和成功。”

但是，我们什么时候才能实现自动驾驶呢？“在旧金山看到真正载客的自动驾驶汽车，我真的很惊讶。”IC Manage首席执行官Dean Drako说，“这太疯狂了，它就在这里，而且正在发生。可能还很有限，而且他们只专注于一个城市。他们对这座城市了解得非常透彻，并想出了一切办法。其中的人工智能数量是难以想象的。我认为自动驾驶汽车不会普及。某些城市会有自动驾驶汽车，高速公路上也会有自动驾驶汽车。但我们会在特定的环境下实现自动驾驶，而这很快就会到来。”

最大的惊喜是人工智能的发展速度，特别是ChatGPT。“我相信，几年后我们回过头来看，就会意识到生成式人工智能对半导体的全面影响。”Hand说，“这既与我们正在创造的半导体有关，因为人工智能实际上无处不在，出现在每一个半导体名称中，也与我们如何使用人工智能有关。它的意义就像合成技术首次出现时一样，从根本上改变了EDA和半导体的工作方式。”

对行业影响最大的可能是连锁反应。Arteris公司负责解决方案和业务开发的副总裁Frank Schirrmeister表示：“随着Open AI Generative AI在2022年底的推出，人们对AI/ML和相关架构的关注程度超出了我对2023年的预期。随之而来的是，很多焦点似乎仍然集中在计算架构上。令人惊讶的是，关于系统数据传输架构挑战（相对于计算）的讨论要少得多，因为业界所说的内存墙正在显著增加。当然，这也是我非常关注的一个领域，同时也面临着相关的片上网络挑战。”

你只要到数据中心看一看，就知道发生了什么。“纵观高性能计算（HPC）市场，多年来一直由英特尔x86架构主导。”安世产品营销总监Marc Swinnen说：“但现在，它正在分化成许多更专业的HPC架构。除了CPU之外，还有TPU、GPU、[AWS]Graviton。现在有一大堆特定于应用的HPC内核可以在云上使用。以前的情况非常单一。一台机器就是一台机器。一台比一台快，一台比一台慢，但现在有了不同类型的处理器。我们正在改进我们的算法，以充分利用这一点。高性能计算硬件出现了分解或专业化，这些公司需要大量的设计工具。”

虽然规模没有那么大，但其他市场也有大动作。“引起我注意的是后量子密码学的话题，”Arteris的Nightingale说，“随着量子计算机变得越来越强大，并以破解广泛使用的经典加密算法（如RSA和ECC）为目标，半导体行业需要考虑和面对这一领域需要应对的挑战。量子密码学有望为通信提供前所未有的安全水平，尤其是在量子计算机可能威胁到经典密码方法的未来。”

其他行业，如AR/VR和加密挖矿，则退居其次。“归根结底，问题在于‘它能解决什么问题？’”Hand说，“对于某些行业，没有人能给出明确的答案。这些行业一定会很快进入炒作周期。当你观察其他技术领域时，现实情况是，只要它能解决问题，就会不断取得成功，这就形成了技术瀑布。举例来说，移动技术已经不再推陈出新，但他们仍在进行设计。设计并没有衰退。它可能不再是金字塔顶端的领头羊，但它仍然是边缘技术和消费技术瀑布的金字塔顶端。人工智能、ML和数据中心有可能成为推动大规模集成技术发展的第二梯队。”

封装

高性能计算和人工智能的兴起还推动了另一个行业——封装。“封装是过去20年中被严重忽视的领域之一，而现在它已经开始发挥自己的作用。”IC Manage的Drako说，“这在很大程度上是由AMD推动的，AMD是最早提出芯片组概念的公司之一。这是一项重大突破，因为它提高了产量，使芯片的制造更易于管理。唯一的缺点是，这需要他们弄清楚如何将它们封装起来。”

越来越多的公司正在跟进。“3D-IC正在改变一切，而且越来越常规化，”Goldman说，“我不敢说它已经成为常规，但越来越多的人正朝着这个方向发展。现在，我们谈论的是像Arm这样的公司，他们必须制造产品才能参与芯片市场。他们以前不需要这样做。我们谈论的是一个全新的市场，以及如何交易芯片，谁能把来自不同制造商的芯片组合在一起。这需要大量新的EDA功能。印刷电路板设计或系统设计所需的大量技术，如结构和散热技术，现在也进入了集成电路领域。这是改变一切的另一件事。”

但商用芯片还没有出现。“我对3D-IC芯片的兴趣感到惊讶，但对它的普及率感到失望。”Hand说，“人们有很大的兴趣，我们也有能力。行业已经准备就绪，但人们仍在探索生态系统。因此，这项技术一直停留在那些完全集成、自己做所有事情的公司。作为一个行业，如果我们真的希望看到3D-IC的潜力得到释放，我们就必须做更多的工作来解决生态系统的问题。我们看到与3D-IC相关的一些接口标准也在快速发展，如UCIe和CXL——这些类型的大型异构集成标准。”

生态系统也在不断壮大。“2023年，3D-IC和芯片领域在建立真正开放的芯片生态系统方面取得了重大进展。”Schirrmeister说，“关于芯片与芯片之间的连接，如BoW、UCIe和XSR，有很多讨论。本地生态系统正在形成，例如由imec推动的汽车芯片计划。虽然专有的芯片组活动已经存在了相当长的一段时间——控制所有方面使之成为可能——但真正开放的生态系统仍需时日。”

新的领导者正在崛起。“我对代工厂参与3D-IC生态系统的力度之大感到有些惊讶。”Swinnen说，“我们看到台积电率先推出了3Dblox。代工厂提出标准的情况并不多见。通常他们会采用行业标准，但他们是与EDA供应商和其他合作伙伴合作提出标准的。关于内插板，一直存在这样一个问题。它是一个小型紧凑的印刷电路板，还是一个真正的大芯片？这仍然是一个中间问题。但我的看法在今年得到了巩固，那就是它正在成为一项以半导体为中心的工作，尤其是像3Dblox这样的产品。3D组装将被视为巨型芯片组装，而不是PCB，尽管两者有很多重叠之处。”

所有这一切都有利于EDA。“随着失败成本的增加，对签核和正确性的需求也在不断增加。”Narain说，“如果你有一个非常复杂的组件，它在最初正常工作后，或在一段时间内由于老化而在现场发生故障，那么你要么更换它，要么诊断它。因此，你需要在组件中加入一些容错功能。所有这些设计工作都必须在前端进行。间接而言，所有这些工作的经济性对我们来说都是有利的，因为你需要对这些结果进行规划，你需要执行以检查这些故障。