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產業追蹤/晶片廠大併購 衝刺新科技

2021-01-17 01:30經濟日報 潘建光
ARM
  • 伺服器
  • 半導體

全球半導體市場已突破美中關係變化和新冠肺炎疫情等影響,並受益於5G普及推動的智慧型手機換機需求,以及來自於工作、教育和娛樂等遠距需求帶動筆記型電腦、伺服器等產品商機。

透過5G普及、遠距雲端等應用情境的成熟,資訊科技也將快速推展數位化趨勢並讓半導體融入各產業,可望推動AI、IoT等新興領域發展,而晶片大廠發展動向即為重要領導力量之一。

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輝達(NVIDIA)去年9月中宣布以400億美元收購英國ARM Limited公司,是目前半導體產業最大規模併購事件。

超微(AMD)則在去年9月底宣布以350億美元併購全球第一大FPGA廠商Xilinx,預期將AMD現有的CPU、GPU產品業務拓展到FPGA領域。

英特爾早在2015年6月以167億美元併購當時全球第二大FPGA廠商Altera,近年來戮力推廣包含CPU、GPU、ASIC和FPGA等不同面向晶片產品的XPU架構以滿足多元客戶需求,並推動可支援AMD、NVIDIA等他廠處理器晶片之OneAPI軟體模型,以促成更加彈性、開放的AI生態系成形。

進一步來看,資料中心市場成長動能來自於雲端運算發展,當今最大雲端需求則來自於AI技術的發展,包含AI訓練與AI推論兩大主軸,而主流解決方案為x86架構CPU搭配如GPU等AI運算加速處理器輔助所組成,已為處理器大廠主要成長動能。

如輝達資料中心部門去年第2季營收即超過遊戲部門。英特爾資料中心部門營收去年第3季營收較前季與前年同期衰退,但累計去年前三季營收仍達歷史高峰。

ARM在消費性電子產品用處理器取得近乎獨占的市場地位,一直希望打入伺服器或高階資訊設備業務,但近年仍難獲偏好x86架構的廠商或客戶青睞。但若相對於輝達的AI加速用資料中心伺服器,其處理器重心在於GPU的AI加速效能,在CPU要求上尚屬其次且系統架構由NVIDIA所主導,預期輝達併購ARM後順勢改採ARM架構CPU為合理發展方向。

尤其在併購ARM取得技術奧援後,可整合兩者能量在資料中心的AI訓練領域取得更多進展,開發更加完整、彈性且全面性的晶片解決方案或系統產品。

審視晶片大廠的晶片產品組合,可發現多元運算架構已是各公司發展AI IoT晶片時不可或缺的解決方案,主因AI運算量龐大且多元,單一運算架構在面對多種任務時恐無法以最有效率方式進行計算,而多元運算架構可針對不同任務,採用最合適的處理器晶片進行運算而大幅提升效能、減少冗餘投入。

因此,如何有效分配任務給不同的處理架構,將是多元運算架構發展重點,透過各處理單元組合讓效能和成本最佳化,將是決勝關鍵。由於AI演算法仍在發展,產業應用仍在試煉,因此晶片大廠需配置更多研發資源與人力進行研發,透過併購外廠以在短時間內掌握新應用技術及廣泛布局各項應用產品線,成為重要策略。

相較於PC或智慧手機等產品已有標準化產品規格、或習慣採用晶片大廠的Toolkit或參考設計協助開發標準化產品,對於尚未建立標準規格或規模市場的AI、IoT、數位醫療或自動駕駛等新興應用領域來說,仍有極大的需求和市場不確定性。

唯有透過更多元的產品組合、更廣泛的跨廠合作,始能順利開發符合使用需求的系統產品或滿足實際市場需求的解決方案。

晶片大廠或品牌、服務業者仰賴ICT供應鏈體系生產、製造系統產品,全球最佳合作夥伴是台灣代工業者。但與晶片大廠合作能保有多少主導性、以及後續將台灣本土化方案輸出海外要如何配合市場進行客製化,還有可能面臨海外業者藉在地化阻絕台灣業者進入等狀況,都是要關注的問題。

台灣產業已在現有ICT供應鏈掌握的設計開發及製造組裝優勢並,有充裕的支援體系,未來如何善用海外晶片大廠或品牌、服務業者的資源與經驗,借力與區域業者接觸、合作,從內到外皆能掌握關鍵主導性和累積研發能量,才能在新興領域占有優勢地位,並能與全球多元夥伴合作開發,從中擴大市場、斬獲商機。

(作者是資策會MIC資深產業分析師)

ARM 伺服器 半導體
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