集微网消息 (文/乐川) , 当地时间8月6日, 美国射频模拟和混合信号半导体厂商Skyworks签署了一项最终协议, 将以4.05亿美元现金收购私人无晶圆半导体供应商Avnera, 后者为一家成立于2004年的美国模拟系统芯片 (ASoC) 开发商, 如果收购后12个月内超过其业绩目标, 收购金额还将额外增加最多2000万美元.
目前该交易已获得两家公司董事会的批准, 预计于9月份完成收购.
收购完成之后, Avnera的超低功耗模拟电路技术将助力Skyworks通过声学信号处理技术, 传感器和集成软件实现智能接口, 提升Skyworks在无线连接方面的技术能力, 使公司的可寻址市场扩大到50亿美元以上, 目标应用包括智能音箱, 虚拟助手, 智能游戏控制器和车载仪表系统以及有线/无线耳机等.
'语音越来越多地成为人工智能和物联网应用的主要接口. Skyworks收购Avnera, 将使我们能融合双方先进的连接解决方案, 以满足音频功能快速增长的市场需求. ' Skyworks总裁兼首席执行官Liam K. Griffin表示, '凭借Skyworks的全球销售渠道, 强大的客户关系和运营规模, 我们计划利用Avnera的创新产品组合和系统专长来增加我们在汽车, 工业, 家庭自动化, 企业和高端消费市场的占有率. 因此, 此次交易完美地补充了Skyworks的产品路线图, 并将在更广泛的客户群中实现高度协同. '
'我们非常高兴能与Skyworks合作, 为客户提供下一代智能接口应用的完整系统解决方案, ' Avnera董事长, 总裁兼首席执行官Manpreet Khaira表示, '两家公司都有着共同的愿景, 即通过高度定制化的设计实现无处不在, 永远在线的通信. 我们可以共同开发, 交付和快速扩展音频产品, 为日益增长的无线连接世界提供前所未有的集成度和性能. '
Avnera系统解决方案的核心是市场定制的ASoC, 它结合了音频/语音模拟电路, 高效电源管理和用于智能声学信号处理/AI功能的定制硬件加速器. 据称, ASoC实现了行业内最高水平的集成度, 并为超过100项已发布和正在申请的专利提供了功耗和芯片尺寸的新基准. 主要客户包括Harman, JBL, Panasonic, 飞利浦, Pioneer, Polk, 三星, Sennheiser, 索尼, Vizio和Yamaha等.
智能手机市场风险加剧, Skyworks目光投向新市场?
过去十几年, 智能手机出货量的大增有目共睹, 而移动通信网络也从2G走向3G, 4G, 如今即将走向5G, 这就带来了全球多频多模的需求, 再加上通信网络的特性, 导致应用在手机的PA和滤波器逐渐增多, 整个射频的价值也在日益提升.
在这一市场, Skyworks是当之无愧的巨头之一. Skyworks提供的产品包括了滤波器, 低噪声放大器, 双工器, 功率放大器和开关等产品, 涉及的工艺也包括了 GaAs HBT, pHEMT, BiCMOS, SiGe, CMOS, Silicon, SOI及 TC-SAW. 尤其在GaAS市场, Skyworks曾一度领先于全球, 但在RFMD和 TriQuint合并成Qorvo之后, 这个格局就改变了.
依赖于这些产品组合, Skyworks成功打进了基础设施, 移动设备, 物联网, 军事, 汽车和可穿戴等市场. 尤其是智能手机的崛起, 使得公司在过去几年的业务迅猛增长, 公司市值也屡创新高, 这主要是由于手机出货量的暴增和射频价值的提升所引致的.
不过, Skyworks也存在单一大客户的风险. 2015年贡献超过收入10%的大客户只有苹果 (富士康) 一家; 2016年, 则变成了三星和苹果 (富士康) ; 而到了2017年, 则变成了华为, 三星和苹果 (富士康) . 直到2017年11月, 苹果 (富士康) 仍然贡献了Skyworks营收的40%. 但是, 为Skyworks贡献了绝大部分营收和利润的高端智能手机市场, 却制约了Skyworks的想象空间.
与此同时, 射频芯片领域的巨头也在强化各自的布局. 例如其中一些重大并购包括: 2014年Murata收购Peregrine, 增强射频前端的能力; RFMD 16亿美元收购TriQuint合并成为Qorvo; 2016年Qualcomn与TDK设立合资公司RF360研发射频产品, 安华高收购博通, Skyworks 7.65亿美元收购Panasonic的射频部门, 组成新的Skyworks; 2017年联发科1750万美元收购RF公司络达科技等.
国内有2014年紫光集团9.07亿美元收购锐迪科; 建广资产18亿美元收购NXP功率放大器部门; 国民飞骧4500万元人民币收购国民技术射频功放业务等等. 目前, 国内已经涌现出了一大批新创射频器件公司, 其中以唯捷创芯, 中普微, 国民飞骧和慧智微等厂商为翘楚, 因此射频器件领域中国本土厂商也在迅速崛起.
为此, 寻找新的增长点是Skyworks的当下要务. 5G市场对射频器件厂商的诱惑毋庸置疑, 面向5G, 公司也推出了SK5解决方案, CEO Liam K. Griffin曾在今年2月份发布2018年第一财季财报时指出, 随着突破性Sky5平台的问世, Skyworks已经做好了加速5G部署的准备.
麦格理分析师Srini Pajjuri表示, 2018年是等待5G布建的过渡期, 需要包括4x4 MIMO(多重输入/输出), 新一代无线网络标准802.11ax等技术支持, 射频芯片厂商仍然拥有足够的商机.
不过5G商用的步伐不会这么快到来, 通过收购来迅速扩大市场不失为一个捷径. 为此 'Skyworks收购Microsemi以摆脱手机业务的依赖' 的传闻屡屡出现, 最后Microchip拿下Microsemi, 这桩传闻最终才尘埃落定, 不过也侧面反映出Skyworks寻找新增长点的迫切.
在智能音箱, 智能耳机爆发的当下, 结合Avnera音频模拟技术方面的优势, 会是Skyworks寻找的另一个新蓝海吗? (校对/小北)
2.高通邀请函暗示9月10日将发布新款可穿戴芯片
集微网消息(文/罗明)高通虽然是移动手机芯片的霸主, 但是并不意味着它在其他方面无所作为, 比如可穿戴领域, 目前大多数可穿戴设备用的都是高通的骁龙Wear 2100, 这款芯片是2016年发布的, 在今天看来有些陈旧, 所以高通决定更新一下可穿戴芯片.
有媒体已经收到了高通的邀请函, 图片显示高通将于9月10日发布新款的可穿戴芯片, 至于它有哪些改进, 我们只能从以往的信息中猜测了.
今年5月份, 高通和谷歌证实, 它们正在为可穿戴设备开发一种新的芯片组设计, 针对不同的可穿戴设备提供不同的芯片版本, 那样就能显著提高了电池的寿命与续航能力, 如果不出意外的话, 9月10日发布的可穿戴芯片就是高通和谷歌联合研发的.
其实在今年6月高通也发布了一款可穿戴芯片, 它是专门针对的是儿童智能手表研制的, 它的名字叫做骁龙Wear 2500, 它一款四核A7处理器的芯片, 搭载的Adreno GPU支持500万摄像头, 可以帮助父母与孩子进行视频通话, 续航时间较骁龙Wear 2100延长14%, 同时该芯片还集成了高通语音激活功能, 支持AI语音助手. 除此之外, 该芯片还集成了NFC功能.
从骁龙Wear 2500的卓越的表现看, 不得不让人期待高通即将在9月10日发布的新款可穿戴芯片. (校对/罗明)
3.三星着重发展AI和5G: 要投资220亿美元
对于三星来说, 接下来如何发展也是相当重要, 当然他们也是要顺势而为, 注重向AI和5G上发展.
据路透社报道称, 三星计划未来三年在人工智能, 5G移动技术, 汽车电子元器件和生物制药等领域投资220亿美元 (约合人民币1500亿元左右) .
其实对于AI的重视, 三星一直都没有停止, 之前他们刚刚宣布推出了一只专注于AI技术和投资相关初创企业的新基金, 加大了其在人工智能领域的赌注.
在5G网络技术方面, 三星在本土市场面临着来自包括华为等竞争对手的挑战. 根据韩国政府公布的计划, 该国从今年12月1日开始就将启动5G网络运营, 明年三月份开始则是启动大规模商用. 不过从他们跟华为在5G设备上争夺战来看, 显然不是后者的对手. 快科技
4.2018年Q1平板电脑应用处理器市场份额:英特尔和高通获取份额
Strategy Analytics手机元件技术研究服务最新发布的研究报告《2018年Q1平板电脑应用处理器市场份额: 英特尔和高通获取份额》指出, 2018年Q1全球平板电脑应用处理器 (AP) 市场规模年同比下降6%为4.45亿美元.
Strategy Analytics的报告指出, 2018年Q1, 苹果, 英特尔, 高通, 联发科和三星LSI成为全球平板电脑应用处理器 (AP) 市场收益份额的前五名. 苹果以36%的收益份额保持领先, 英特尔以20%的收益份额排名第二, 高通以17%的市场份额排名第三.
Strategy Analytics副总监Sravan Kundojjala评论道, '2018年Q1, 英特尔和高通在平板电脑应用处理器市场均获取收益份额. 英特尔继续在Windows平板电脑生态系统中获利, 而高通凭借其蜂窝平板电脑应用处理器的产品线获得份额. Strategy Analytics认为, 高通如何更有效的在Windows生态系统中聚焦蜂窝整合产品将会成为今年的挑战. 高通还有扩展基于ARM芯片的Windows平板电脑市场的潜力. '
Strategy Analytics手机元件技术研究服务执行总监Stuart Robinson补充道, '2018年Q1, 三星和海思在平板电脑应用处理器出货量上有所增长, 这得益于其各自设备部门增加的内部芯片采购量. 两家公司都专注于蜂窝平板电脑应用处理器细分市场, 这一细分市场在2018年Q1的增长速度超过了非蜂窝平板电脑AP细分市场. '
5.AI芯片遍地开花 技术含量难辨高下
[在AI概念普及之后, 各方都在寻找商业模式, 期待AI技术尽快落地, 但目前大部分的AI创业公司处于依靠融资烧钱阶段]
Pre-A轮融资3.4亿元人民币, 一则人工智能领域神经网络解决方案公司燧原科技宣布获得融资的消息再度引起芯片行业的关注.
燧原科技今年3月成立于上海, 产品是针对云端数据中心开发的深度学习高端芯片, 定位于人工智能训练平台. 这是腾讯首次投资国内AI芯片公司, 种子轮投资方亦和资本 (武岳峰资本旗下基金) , 真格基金, 达泰资本, 云和资本继续跟投.
近年来, AI芯片无疑是最火热的话题之一, 不仅英伟达, 谷歌等国际巨头相继推出新产品, 国内百度, 阿里等也纷纷布局这一领域, 诞生了寒武纪等AI芯片创业公司. 在CPU, GPU等传统芯片领域与国际相差较多的情况下, 中国AI芯片被寄望能实现弯道超车.
AI芯片遍地开花
从去年下半年到今年上半年, 国内不少AI初创企业纷纷推出了自己的芯片. 两个月前, 云知声在北京召开发布会, 推出其第一代UniOne物联网AI芯片及解决方案. 仅仅在这两个月内, 就有多家公司发布AI芯片或模组. 出门问问正式发布了AI语音芯片模组 '问芯' ; Rokid发布KAMINO18AI语音专用芯片; 思必驰也宣布将在下半年推出AI芯片……
按使用场景划分, AI芯片主要分为云端和终端芯片. 而目前主流的深度学习人工神经网络算法包括训练和推断两个环节. 由于训练侧需要大量数据去训练人工神经网络, 因此训练主要在云端进行. 云端追求高性能, 开发成本更大, 终端更侧重低成本和低功耗, 目前中国AI初创企业主要布局在此.
云端芯片方面, 寒武纪在2016年推出全球首款商用终端智能处理器IP产品后, 于5月3日正式发布了首款云端智能芯片MLU100. 7月, 百度在AI开发者大会上正式推出了昆仑, 基于百度CPU, GPU, FPGA的AI加速器研发. 官方称, 这是中国首款云端全功能AI芯片.
根据市场研究公司CompassIntelligence发布的全球AI芯片排行榜, 除了英伟达, 英特尔等传统芯片公司巨头, 寒武纪, 地平线等AI芯片公司也位居前列.
由于灵活性高, 在AI算法并未成熟固定的当下, FPGA (现场可编辑门阵列) 被认为是一种中间方案, 其最大的优势在于能够使系统的硬件功能可以像软件一样通过编程修改. 与GPU, CPU通用芯片相比, 性能更高, 能耗更低.
深鉴科技开始从赛灵思采购FPGA, 将核心算法DPU放到FPGA, 然后以模组的方式销售给客户, 但FPGA价格相对较贵, 而且与专用定制芯片ASIC相比, 性能和功耗方面也有不小差距. 除了FPGA方案, 深鉴科技也在研发AI专用芯片, 目前正在流片, 该公司一相关负责人对记者表示: '如果在这个时间点, AI的初创类企业做硬件再选择FPGA, 可能就有点滞后了. '
ASIC是专为特定目的而设计的芯片, 效能高, 功耗低, 但灵活性较差, 更适合AI算法成熟固定后期使用. 一旦规模量产, 成本也会显著降低.
云知声创始人兼CEO黄伟表示, 无论是CPU还是GPU, FPGA, 现有的芯片架构并非为AI专门设计, 不能满足物联网AI算力需求, 且考虑了太多的向后兼容性, 因此在性能上远非最优. '基于业务方面对芯片产品, 场景的反复验证, 以及对AIoT (人工智能+物联网) 终局的判断, 云知声在2014年就明确必须自主研发面向物联网的AI芯片. ' 他称, 如果云知声不做芯片, 必死. 对此, Rokid创始人兼CEO祝铭明也同意做语音的公司一定都会做芯片, '现在排在顶级的公司都做' .
出门问问创始人兼CEO李志飞在被问到为何要做芯片模组时表示, 主要为了满足特定需求, '比如今年智能电视所谓的智能化, 远场语音交互是很强的需求, 但市场上没有很好的解决方案. 一是贵, 二是效果没有那么好, 集成起来没有那么方便. '
另一AI语音公司思必驰在宣布获得D轮5亿元融资消息后,也表示将推出智能语音芯片, 预计在下半年流片.
AI芯片难在何处?
芯片行业是一个高投入, 高风险, 慢回报的行业. 多位业内人士对记者表示, 芯片研发周期非常长, 从立项到上市通常需要两年左右时间. 作为创业企业, 特别是从事算法的企业, 如果自己独立研发芯片, 在时间和资金方面都面临巨大压力, 其中最重要的原因是芯片成本高, 对错误零容忍.
与软件可以修正和快速迭代不同, 芯片的迭代周期会很长. 如果已经流片, 纠正一个错误可能需要半年以后花几百万美元再去流一次片. '你得有非常强大的心理素质, 极其严谨的工作作风, 以及对任何事情宁可错杀一千, 不能漏掉一个的态度去做, 不仅是要一个这样的人, 而且是需要一个这样的团队, 才能把这个事做好. ' 深鉴科技芯片研发副总裁陈忠民告诉记者.
这是芯片行业本身具有的特点, 但目前AI算法尚未固定, 如果直接做专用芯片无疑又有新的风险. 地平线智能解决方案与芯片事业部总经理张永谦对记者说, 传统芯片公司在设计IP和做一个芯片之前, 已经确定了目标客户, '如果你做一个很大的决定的话, 要有一个头部的大客户一起合作. 相当于芯片还没出来, 你已经确定谁会用它, 怎么用它或者对一个市场研究得很透' . 但这是传统的方式, AI芯片则有所不同, 他指出, '现在的AI落地还在早期, 你没有办法事先就已经知道谁一定会用你, 这个时候是带有一定风险的, 也需要考验一定的眼光. 如果你要盯着有量的市场去做AI芯片, 首先这样的判断也有可能错, 第二你在做出来的时候已经晚了. 等你看到有量再去做, 有一些预判的公司已经做出来, 在那个市场里面等着了. '
杭州国芯于去年10月底发布其首颗语音AI芯片GX8010, 今年初正式上市. 国芯AI事业部的总经理凌苯云在接受记者采访时表示, 该公司于2016年初确定布局AI芯片, 而在当时该款芯片也没有明确的客户. '我们当时为什么敢做这个决策? 我们认为这些算法底层的架构都基于神经网络来做. 不管你的形态怎么变, 那个核心不太会变. ' 另一方面, 没有产品也很难和客户深入接触, '我们也去跟客户聊过, 但是通常来说, 当你还没有一个东西的时候, 你跟客户去聊需求的时候, 通常来说聊不到很深入. ' 他表示, 上市半年后, 目前该芯片已经有百万级的订单.
正是因为造芯不易, 有AI算法企业选择与芯片公司合作一起服务客户. 上述的杭州国芯此前主要从事于数字电视, 家庭多媒体的芯片设计和系统方案开发. 出门问问的芯片模组, Rokid的芯片都是和该公司合作, 思必驰也是该公司的合作伙伴. 凌苯云告诉记者, 在和这些AI公司合作时, '我们出芯片, 他们出算法, 我们一起去推客户' . 根据不同的市场场景选择不同的合作方, '我们跟Rokid的合作主要就是智能音箱, 跟出门问问现在合作主要是电视, 机顶盒和部分家电, 跟思必驰现在合作主要也是以家电, IoT为主. 因为领域不一样, 算法也需要去优化. '
Rokid一芯片负责人告诉第一财经记者, 双方的合作中, Rokid提架构与性能需求, 国芯设计生产芯片并提供底层bsp (板级支持包) , '我们负责输出基于Rokid语音服务的os整体解决方案. '
祝铭明表示, Rokid不是芯片公司, 只是芯片会成为其中非常有竞争力的元素, '如果这个竞争力元素不存在, 我们也不会做芯片. ' 他指出, 今天的芯片基本都是SoC, 'SoC里边有90%的东西, Rokid没有必要花精力去做各类IP. Rokid做芯片不是做以芯片为出发点. 因为做行业的人都知道芯片的利润特别低. 如果市面上没有, 我来做; 如果市面上有, 我就用它. '
黄伟也表示, 对云知声来说, 造芯不是目的,只是起点.
行业或更趋理性
在AI概念普及之后, 各方都在寻找商业模式, 期待AI技术尽快落地, 但目前大部分的AI创业公司处于依靠融资烧钱阶段, AI芯片也被认为是AI技术落地的一种方式, 但目前而言, 这条路并不容易.
有业内人士认为, AI芯片行业将迎来整合并购时期, 也让大家更清楚地看清做芯片的难度.
以FPGA龙头赛灵思收购深鉴科技为例, 赛灵思表示, 将继续加大对深鉴科技的投入, 不断推进公司从云到端应用领域部署机器学习加速的共同目标. 该人士指出, 深鉴科技掌握的是DPU的算法, 但是芯片的链条太长, 光有DPU不够, 如果仅靠自己, 在可见的范围内一直要不断加大芯片设计和研发费用, 烧钱非常快.
陈忠民在接受第一财经记者采访时表示: '为什么芯片这么难? 不是说知识有多复杂, 资金投入高. 更重要的原因是, 从研发层面上来说, 芯片与其他行业最大的差别是对于错误的零容忍性. '
他指出, 现在单次流片的费用越来越高, 如果使用目前最先进的7纳米工艺, 流一次片就需要花费几亿人民币, 因此对于错误的容忍几乎是零. 就算是较为成熟的40纳米和55纳米工艺, 一套光罩费用也需要上百万美元, 更不用说上千万美元的设计软件.
清华大学微电子所所长魏少军曾指出, AI无疑十分重要, 但AI芯片的发展很可能会在未来2~3年遭遇一个挫折期. 今天的部分, 甚至大部分创业者将成为这场技术变革中的 '先烈' .
张永谦也对记者表示, AI芯片市场将来肯定很大, 但容纳不下那么多家公司, 所以肯定有些公司会死掉. '这个也很正常, 任何一个新技术起来的时候, 特别像AI这么大的一个底层技术崛起的时候, 有泡沫很正常, 2000年的互联网泡沫破灭的那个时间, 很多大的互联网公司就倒闭, 裁员,然后再起来. 产业有周期, 现在就是已经到了一个最高点了, 我觉得后面一年肯定会下来, 然后再回归一个理性成长. ' 第一财经日报
6.AMD Zen改写x86服务器市场格局: 今年份额将达5%
AMD Zen架构产品渐入佳境, 桌面和发烧平台推进到了12nm Zen+架构, 获得越来越多的支持. 不过, 企业级产品显然利润更加丰厚, AMD要想进一步增加收入, 提升股价, 这块业务也必须迎头赶上.
据Mercury的统计, 2018年第二季度过后, x86服务器市场份额再次发生变化, Intel从峰值99.5%跌至98.7%, AMD增加到1.3%.
换言之, AMD的同比增幅达到而来181%, 环比也高40.5%.
Mercury估计, Intel拱手为AMD让出了5766万美元的收入, 进入AMD的二季度营收数字中.
分析师Aaron Rakers称, 到今年底, AMD在x86服务器市场的份额将提升到5%.
另外, 未来的产品布局方面, Intel 10nm持续延期, 导致14nm的Cascade-SP将不得已继续增加功耗, 却带来可怜的性能增长和不切实际的价格抬升. Semiaccurate的Charlie撰文称, AMD下一代EPYC (7nm ROME)将领先Intel Cascade-Sp 50%的性能. cnBeta