Im Anschluss Google, Apple, nach Amazon unabhängig AI-Chip entwerfen und herzustellen, die vor kurzem auch Facebook den unabhängigen Forschung und Entwicklung Lager AI-Chip zusätzlich in Alibaba und Baidu Wasser AI Chip-Herstellung zu BAT, beizutreten entschieden hat auch versucht worden. Giants sagte, dass unabhängige Forschung und Entwicklung zusätzlich zur Senkung extern Kosten, entsprechend ihre eigenen Produkte Custom-Chips können besser anpassen und optimieren.
‚Die Produktion Kern‘ des Ausbruchs, der Chiphersteller Intel, Qualcomm und Broadcom usw. stellt eine Bedrohung, sondern Chiphersteller sind auch vor einer Verlangsamung und Kosten und andere Belastungen steigen. Unter dem Gewicht der Chip-Hersteller versuchen, Fusionen und Übernahmen, aufgelaufene Gewinne in neue Technologien die Kosten der Herstellung und Entwicklung zu schneiden, sonst Nvidia und Intel und andere Chip-Unternehmen wird den größten Teil seiner Fertigungskompetenz und Technologietransfer auf dem aufstrebenden Gebiet der AI, bereit, indem sie als Technologie-Riesen Geld zu verdienen.
AI Ausbruch der Chip-Herstellung
Mit AI-Technologie in der Realität setzt, hat AI Chip Chip-Industrie im Mittelpunkt des Wettbewerbs wird.
Letzte Woche, News Bloomberg, dass Facebook für den Build-AI-Chip einen Projektmanagers ist die Einstellung, um die Abhängigkeit von Qualcomm, Intel und anderen Chip-Riesen. Aber für AI Chip-Geschäft hat ein Verlangen nicht nur Facebook, Google, Apple und Amazon unter ihnen auch.
Bereits im Jahr 2006 wird prüfen, Google eine spezielle integrierte Schaltung Aufbau (ASIC) für das neuronale Netz bis zum Jahr 2016 startete Google die Maschine Prozessor TPU Lernen hat die führenden Peer-7 Jahre von Vorteilen, darunter eine größere Toleranz kann mehr verwendet werden komplexe und leistungsstarke Modelle für maschinelles Lernen Benutzer zu ermöglichen, schneller auf intelligentere Ergebnisse zu erzielen.
Apple hat auch vor 10 Jahren damit begonnen, ein Ingenieurteam zu gründen, das selbstständig Chips für das iPhone und iPad entwerfen soll.Im vergangenen Jahr haben Apples iPhoneX und andere drei Mobiltelefone, die auf der Herbstkonferenz vorgestellt wurden, den unabhängig entwickelten AI-Chip, den A11 Bionic Chip, übernommen. Ersetzt der Chip-Anbieter Imagination Technologies, mit Apple-eigenen Design des Chips, Grafik-Verarbeitungsgeschwindigkeit im Vergleich zu der vorherigen Generation bis zu 30%.
In Bezug auf Amazon, nach dem Forschungsinstitut The Information im Februar dieses Jahres, hat das Unternehmen begonnen, AI-Chips zu entwerfen und herzustellen.Dedizierte AI-Chips können auch dazu beitragen, Smart-Home-Produkte die Abhängigkeit von der gesamten Remote-Server zu reduzieren, intelligente Lautsprecher Echo und Control Gates. Die Verbindung von Haushaltsgeräten wie Schlössern und Sicherheitskameras ist sicherer und zuverlässiger.
Marktanalyse, künstliche Intelligenz in die Ära, aufgrund der Mehrzweck Chip und nicht gut geeignet, um die gewünschte Tiefe Lernalgorithmen und eine geringe Effizienz, hohe Stromverbrauch, hohe Kosten und gab schließlich die Geburtsstunde der Technologie Riese machte Batterien das Wasser getestet haben. Chip anpassen Um den Anforderungen der KI-Software gerecht zu werden, ist dies ein allgemeiner Trend in der Branche.
Im Inland haben Riesen BAT-Technologie auch in AI-Chip-Geschäft beteiligt, die am 20., Alibaba erworben hundertprozentigen inländischen Mikro-Chip-Hersteller Transit Zuvor Ali auch im Kambrium, Barfuß Networks, tief Kommt investiert hat, kann Bär ( Kneron), ASR und andere Chip-Unternehmen.In den letzten Jahren hat Baidu erhebliche Fortschritte im Bereich des Deep Learning gemacht.Im letzten Jahr veröffentlichte Baidu den AI-Cloud-Computing-Chip namens XPU.
Nach dem Jahr Ministerium Daten 2013 - 2017 Chinas IC-Industrie CAGR von 21%, etwa 5-mal die globale Wachstumsrate über den gleichen Zeitraum, die Chipindustrie, durch die High-Tech-Industrie vertreten, mit einem starken Impulse für die Entwicklung der internationalen Märkte. Laut dem Marktforschungsunternehmen Report Linker wird der globale AI-Chip-Markt bis 2023 10,8 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer jährlichen Wachstumsrate von 53,6%.
Der Chiphersteller wird vom Feind angegriffen
Morgan Stanley und andere Institutionen Ende letztes Jahr prognostiziert, dass Chip-Preise ihren Höhepunkt erreicht oder wird es bald zusammen mit dem Technologie-Riesen im Wasser, die Batterien zu testen, Chiphersteller getroffen wird. Als Reaktion auf die Auswirkungen der Straße zusammen zu halten für Wärme Chip-Industrie Fusionen und Übernahmen geht schon relativ Für eine lange Zeit.
Um das Geschäftsgebiet zu erweitern die Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern, Kosten reduzieren Produktion und Entwicklung im Jahr 2015, die Avago $ 37 Milliarden Erwerbe von Broadcom, das gleiche wie die Erweiterung der Chip Kategorie, erweitern ihren Business-Bereich, kündigte Qualcomm im Jahr 2016 auf $ 47 Milliarden-Akquisition von NXP; Im Jahr 2017 schlug Broadcom zudem vor, Qualcomm mit seinen Wettbewerbern für 103 Milliarden US-Dollar zu übernehmen, um den Wettbewerbsrisiken der Branche in der 5G-Ära zu widerstehen.
Internationale Semiconductor Industry Association erwartet, dass die nächsten 10 Jahre, die Halbleiterindustrie wird die horizontale Integration von vor- und nachgelagerten vertikaler Integrationsphase Chiphersteller Gesamtstärke geben wächst, Industrie-Konzentration steigt, wird Oligopolstruktur weiter gestärkt werden.
Darüber hinaus in einigen Chipherstellern unter Beschuss, versucht Skala Vorteile, während Fusionen und Übernahmen zu suchen, sondern auch die Transformation vor den Chip-Herstellern, Nutznießer AI Ära von Intel und Nvidia-Chip-Unternehmen wie die meisten seiner Fertigungskompetenz zu werden übertragen KI und aufstrebende Bereiche, durch den Service von Technologie-Giganten zu profitieren.Unter ihnen, Intel angekündigt, im vergangenen Jahr, arbeitet mit Unternehmen wie Facebook, um eine AI-Chip namens "Nervana neuronalen Netzwerkprozessor" zu entwickeln.
Es ist erwähnenswert, dass Google, Facebook und andere Vorschläge für die Entwicklung unabhängiger Chips noch in den Kinderschuhen stecken. Tatsächlich sind Google und Nvidia immer noch Partner. Nvidias GPUs und TPUs sind auf der Google Cloud-Plattform. Immer noch kompatibel, und Alibaba erklärte auch, dass nach dem Start von Ali NPU (eingebetteter neuronaler Netzwerkprozessor) die Nvidia-GPU immer noch auf der Cloud-Computing-Plattform läuft.