مصدر @ رؤية الصين

ون | تشاو سباق المنحدر

بمعنى من المعاني، وتطوير صناعة أشباه الموصلات على مدى السنوات ال 50 الماضية لتصبح مصدر وقود للثورة الحوسبة الإنسان.

من الناحية النظرية، وقد فهم رقاقة أشباه الموصلات أن يكون، هو المنتجات الإلكترونية المنمنمة للغاية، يمكن أن يتم ذلك بسرعة كبيرة لعدد كبير من العمليات الحسابية، هذه الحسابات يمكن أن يتم ذلك باستخدام الهدف في العالم المادي الحقيقي.

باختصار، لدينا رقائق الدماغ للأجهزة الإلكترونية. الكمبيوتر والأجهزة الأخرى لمساعدتهم على تقييم البدائل، لتوفير قوة الحوسبة للهواتف وأجهزة الكمبيوتر والسيارات، والطائرات، وشبكة الإنترنت.

أشباه الموصلات هو كائن معقد جدا ملفقة على رقاقة السيليكون. صنع هذه الرقائق هي مكلفة جدا، يتطلب استثمار ما يصل الجبهة المليارات من الدولارات. واحدة من عجائب كبيرة من التكنولوجيا في المجتمع البشري على مدى السنوات ال 60 الماضية، وتقلص حجم رقاقة ومواصلة تعزيز الحوسبة الأداء، وهذا هو، ونحن غالبا ما نقول "قانون مور".

في هذه الصناعة، وتعد الشركة قادرة على إنتاج سوى عدد قليل من تصنيع أشباه الموصلات، ولكن أيضا بسبب التعقيد التقني، مما أدى في خط مستقيم لبناء أشباه الموصلات ارتفاع تكاليف المصنع الذي تسمح أيضا للصناعة أشباه الموصلات لتشكيل نموذج عمل فريد من نوعه في سلسلة كاملة سوى نوعين من الشركات: تلك شركات تصميم رقاقة، مثل إنتل، والآخر هو الشركات رقاقة تصميم ومسابك، أو شركة مسبك، في النصف الأول من عام 2018. وهذا الرقم هو أعلى المسابك عشرة في العالم.

بغض النظر عن ما إذا كان فشل قانون مور، وصناعة أشباه الموصلات لا تزال في التنمية، على الطريق إلى 7 نانومتر عملية التصنيع، إلا TSMC، وإنتل وسامسونج، وبطبيعة الحال، واجه إنتل أيضا صعوبات كبيرة، وهذا يعني أيضا أنه من خلال جهاز الكمبيوتر ل الإنترنت، الهواتف الذكية، مع التحسين المستمر لمتطلبات الأداء والحسابية، مركزية الاتجاه كله في صناعة أشباه الموصلات، فقد كان في الأساس مفروغ منه.

من وجهة نظر الصناعة لنرى، والآن أكثر وأكثر مثل صناعة أشباه الموصلات، وصناعة السيارات، والتكامل الاندماج في تسارع مستمر، على الرغم من Broadcom 2018 حيازة تمريرة عالية، وارتفاع تمرير اكتساب NXP قد فشلت، ولكن الاتجاه تطوير صناعة أمر لا مفر منه، فقط ما يكفي من الاحتكار من أجل تشكيل قوة تفاوضية أكبر، وثلاث إلى خمس سنوات المقبلة، وسوف تستمر M الجديدة والتكامل.

A

خلال العامين الماضيين، وصناعة أشباه الموصلات هي "مكافحة الاتجاه" بدأت تظهر: رقائق الذاتي المتقدمة .

الهواتف الذكية، وأبل المكتسبة بهدوء في عام 2008، صانع رقاقة PA شركة نصف، وأطلقت، سرعان ما أصبح الجيل الأول A4 رقاقة المعالج في عامين الذاتي المتقدمة هذا المعالج اي فون، آي باد من المنتجات القياسية، في وقت لاحق، وأضاف أبل معالج الذاتي المتقدمة في ساعة أبل، آبل وغيرها من المنتجات في الداخل. وبالإضافة إلى ذلك، وفقا لكو مينغ جي المحللين أبل الشهير قال الأخبار، وبعد عام 2020، وسوف أبل دمج رقائق الخاصة بهم في سلسلة الكمبيوتر ماك.

وجوجل، ومركز البيانات تم تعزيز تطوير رقاقة. اعتبارا من شهر نوفمبر عام 2018، وجوجل أطلقت ثلاثة أجيال التنسور معالجة وحدة (المشار إليها فيما يلي باسم TPU)، وتهدف هذه المنتجات في الطلب القوي على نحو متزايد لتعلم الآلة، وهذا بدوره يزيد من قدرة محددة خدمات جوجل في السحابة.

عندما الظاهرة أعلاه هي مشابهة جدا لصناعة أشباه الموصلات وبدأت للتو، في ذلك الوقت، فإن جميع الشركات في تطوير ورقائق تصنيع مع ارتفاع تكاليف R & D للشركات، وبدأت بعض الشركات لتصميم رقاقة منفصلة، والإنتاج، مباشرة أو الاستعانة بمصادر خارجية لشركة طرف ثالث قسم من هذا القبيل من العمل أيضا يقلل بدرجة كبيرة من حيث التكلفة.

ولكن الآن، ليتم إضافة المزيد والمزيد من الشركات إلى "مكافحة الاتجاه" للجيش، وأبل، وجوجل، باستثناء وأمازون ومايكروسوفت وهواوي، بابا، تنفذ سرا البحوث رقاقة والتنمية.

اثنان

والذكاء الاصطناعي، وجلب أيضا فرصا جديدة للتغيير في صناعة أشباه الموصلات.

من وجهة نظر لفهم الذكاء الاصطناعي الأساسي، والتعلم الآلي، أو على وجه الدقة، كان أشبه شكل متقدم من البرنامج يمكن أن يكون هناك الكثير من البرامج الحاسوبية الرياضية المتخصصة. الشبكات العصبية العمق، بل هو معقد جدا "التصويت" الخوارزمية، وزنا من كل الأوزان متغير معقدة الحسابات، لتنفيذ القرار.

آلة عملية التعلم أو عمق التعلم، هو وقت عملية الحساب، وكيفية تعزيز سرعة الحوسبة؟ بطبيعة الحال، فإنه هو جعل تكنولوجيا الحوسبة المتوازية، الحوسبة هذا الطلب وصورة مشابهة جدا، وإن لم يكن بالضرورة نفس المبدأ، ولكن ثبت أيضا أن في الواقع، والصورة على GPU الحوسبة المعالجات في تعلم الآلة، وتأثير جيد جدا، لذلك كما أنشأت في السنوات الأربع الماضية، NVIDIA في "معجزة".

ولكن هذه الصناعة بالإضافة إلى نفيديا، لا أحد يريد أن يرى فقط GPU لتعلم الآلة، من الأعمال رقاقة التقليدي لشركة إنتل الإنترنت العملاقة جوجل، الفيسبوك، والأمازون، لديها اعتبارات خاصة بها.

إذا كان مستوى وظيفي رقاقة AI من وجهة نظر اصطناعية الطلب رقاقة الاستخبارات أساسا جانبين: التدريب والمنطق . هذه الاحتياجات اثنين إلى الاتصال ببعضهم البعض لتشكيل عملية كاملة من رقاقة الذكاء الاصطناعي.

اسمحوا لي أن أتحدث عن التدريب، وعندما يتم جمع البيانات كتلة فهرستها لمركز البيانات، وسوف تبدأ المهندسين البيانات "التدريب"، باختصار، هو أن تجد النماذج المتاحة في كميات هائلة من البيانات.

المنطق، امتص نموذج يعكس النتائج المقدمة، ونحن غالبا ما نقول أن ما يسمى ب "آلة صنع القرار"، وهذا هو، عندما يدخل المستخدم تعليمات أقل وضوحا، الآلة يستطيع إعطاء إجابة مقنعة.

ما سبق عبارة عن كلمتين قليلا مربكة، قد تفكر في حالتين، إذا كنت قد استخدمت جوجل صور على الهاتف، وسوف تجد هذا المنتج لا يجعل بنسخة احتياطية من صورك، ولكنها أيضا توفر مجموعة من الميزات للاهتمام، والشكل التالي المعرض، يمكنك أن ترى موصى بها "في السنوات السابقة، واليوم"، ويمكن استخدامها مباشرة اللغة الطبيعية البحث عن الصور.

لتحقيق جوجل صور من المهام المذكورة أعلاه، كنت في حاجة إلى البيانات، والتي هي أول تحميل الصور إلى خوادم Google، وبعد فترة من الوقت لرؤية توصية على الخريطة، لأن بيانات التدريب جوجل هي في السحابة، والمنطق النتائج التي تحتاج إليها شبكة من الدعم الذي كشف، وبعبارة أخرى، تحتاج إلى استخدام الشبكة.

نهج التفاح يختلف تماما. على أساس رقائق أبل الذاتي المتقدمة وتجهيز المحرك الشبكة العصبية، اي فون الحالي، يمكن باد تحقيق AI المحلي الحوسبة، وأيضا تدريب البيانات والصور والمنطق، أبل سوف جميع العمليات على الجهاز المحلي، كما هو مبين أدناه، أوصت انظر أيضا صور مماثلة، اللغة الطبيعية وظائف البحث.

في الواقع، فإنه من الصعب تحديد مباشرة الطريقة التي بالخير، إلا أن أقول أن كل وسيلة لديها مجموعة معينة، مثل في السيارة على الطيار الآلي، عملية رقاقة الذكاء الاصطناعي يجب أن توضع محليا، والطريقة الوحيدة من أجل تجنب التأخير وتبادل البيانات سحابة، ولكن أيضا لتجنب وقوع الحادث.

من وجهة النظر هذه، ورقائق AI لها ثلاثة أسواق كبيرة: التدريب مركز البيانات، ومراكز البيانات والمنطق، والمعدات / حافة المنطق.

وإذا كان الماضي هو مثل معظم صناعة الرقائق، وصناعة السيارات، مما أدى إلى عدم الوافدين الجدد الفرصة، منظم، ثم في ثلاثة مجالات AI رقاقة رائدة في، ولكنها توفر مساحة أكثر من كافية للخيال، ولكن أيضا لرؤية إمكانية أسواق رأس المال الرسم البياني أدناه هو مجرد البيانات اعتبارا من عام 2017.

ثلاثة

إذا كان فرصة لرؤية المستقبل من منظور ثلاثة السوق شريحة كبيرة منظمة العفو الدولية.

أولا، سوف المنافسة مركز البيانات AI سوق رقاقة تكون مكثفة جدا، من جهة، وحدة المعالجة المركزية لا تنسحب بسهولة من السوق، من ناحية أخرى، وأصحاب مراكز البيانات والحوسبة السحابية الشركات العالمية العملاقة، بما في ذلك أمازون وجوجل ومايكروسوفت، وعلي بابا، لأنهم AI الطلب رقاقة قوية جدا، وبطبيعة الحال، ولكن كما ذكر سابقا، هم أبحاثهم المستقل وتطوير رقاقة، على الرغم من أن هذا لا يعني أن هذه الشركات لا شراء رقاقة طرف ثالث، ولكن أيضا تظهر الطبيعة الخاصة لهذه السوق.

ثانيا، على الرغم من أن السوق المنطق جهاز ضخم، لكنه لا يملك حبيبات دقيقة جدا من المجالات، مثل طرازات أجهزة مختلفة، مما أدى إلى تطبيق سيناريوهات، والفرق بين استهلاك الطاقة كبيرة جدا، والهواتف المحمولة وقدرة السيارة المنطق يختلف بوضوح، وهو ما أدى أيضا السوق سيتم نهائي معقدة جدا، وبطبيعة الحال، العملاقة، والشركات المبتدئة لدينا الفرصة لكسب موطئ قدم في هذا المجال.

بطبيعة الحال، فإن صناعة أشباه الموصلات التقليدية هي مماثلة لرقاقة AI النهائي سيظل الأوليغارشية.

المزيد من المحتوى المثير، اهتمام وسائل الاعلام التيتانيوم إشارة الصغرى (ID: taimeiti)، والتيتانيوم أو تحميل وسائل الاعلام التطبيقات