隨著采用尖端制造技術開發和生產 SoC（片上系統）的成本不斷上升，越來越多的公司選擇開發獨特的 SoC 設計，以區別于競爭對手。這種趨勢并沒有讓 AMD、英特爾和高通等標準 CPU/SoC 供應商受益。然而，對于代工廠以及其他行業參與者（包括 EDA 軟件開發商、知識產權 (IP) 供應商和合同芯片設計公司）來說，這有著顯著的好處。

幾個全球大趨勢正在影響微電子的發展。比如：5G、邊緣計算、SDV、AI、云計算、高性能計算等。

人工智能、云計算和 HPC 等應用程序可能會浪費一定的性能，但主要限制因素是數據中心的功耗和空間，而不是硬件成本。同樣，SDV 和邊緣計算設備需要更高的計算性能。然而，除了功耗和空間之外，它們還受到成本（即使用的芯片數量和芯片尺寸）的限制。

人工智能、汽車、云計算、邊緣計算和高性能計算是完全不同的應用，可以通過廣泛使用的現成芯片來解決。然而，通過精確調整芯片以適應其運行的工作負載，從成本和功耗的角度來看，它可以更有效地實現所需的性能和功耗水平。

Arm 基礎設施業務線產品解決方案副總裁 Dermot O'Driscoll 表示：「我們意識到一刀切的方法無法再滿足計算需求，更多越來越多的公司正在考慮定制 SoC 項目來獲得高級計算能力。」

此外，知識產權保護、功能差異化、設計靈活性和產品的長期可用性比以往任何時候都更加重要。針對這種情況，許多公司正在內部開發 SoC 或從代工芯片開發制造商處訂購 SoC。

Ansys 首席技術專家 Christophe Bianchi 表示：「我們肯定會看到越來越多的公司設計自己的芯片。Ansys 是分析工具軟件的領先供應商以及工程仿真和 EDA 軟件的開發商。這種轉變在北美尤其明顯，但 EMEA（歐洲、中東和非洲）和 APAC（亞太地區）地區現在也在效仿。」

Sondrel 的創始人兼首席執行官 Graham Curren 表示：「擁有定制 SoC 意味著擁有融合了特定且差異化技術且極難復制的定制 SoC，這意味著擁有難以實施的獨特解決方案。它深深嵌入半導體芯片中，使公司的知識產權得到保護。此外，它在功耗、性能和面積方面都根據任務規范進行了精確定制，這是一個完全合規的專用解決方案。」

蘋果如何從自己的定制芯片中獲利

蘋果是新進入者的一個很好的例子，它開發了自己的 SoC，首先用于智能手機，然后用于個人電腦，并獲得了巨額利潤。

蘋果表示，它從 2000 年代末開始要求三星電子將蘋果自己的一些定制 IP 植入其 iPhone 應用處理器中。不久之后，他們建立了一個內部芯片開發團隊，并開發了定制 CPU 微架構和加速器，為 iPhone、iPad 和 Apple TV STB（機頂盒）等產品增加價值。之后，該公司開始制造用于 PC 的 SoC，它集成了各種類型的定制 IP，以在要求苛刻的應用中實現更低的功耗、更長的電池壽命和更高的性能。

「設計定制 SoC 的主要原因包括提供專門的加速、實施獨特的系統和封裝拓撲以及通過垂直集成優化成本。」O'Driscoll 說。

Apple 正在從 M 系列 SoC 的努力中獲得巨大收益。2019 年第一季度，該公司在 PC 市場的份額為 6.4%（出貨量 3,791,000 臺），2022 年第一季度增至 9.3%（銷量 7,324,000 臺）。此外，該公司 2022 財年的研發費用為 262.51 億美元（高于 2019 財年的 162.17 億美元），其中大部分用于半導體芯片開發。

過去，半導體芯片設計是 IBM、思科系統公司和 Sun Microsystems（現為 Oracle）等大型、利潤豐厚的制造商的專利。隨后，蘋果向世界展示了消費級 SoC 的用途，華為和三星等公司也紛紛效仿。

到 2010 年中期，互聯網巨頭們經歷了顯著的增長和利潤的擴大。這些公司開始開發自己的半導體也就不足為奇了。

現在，汽車制造商正在追隨蘋果的腳步。

技術信息服務公司 TechInsights 的副主席丹·哈欽森 (Dan Hutchenson) 表示：「近年來，自行設計芯片的制造商數量呈爆炸式增長。比如 IBM、蘋果、谷歌、Meta、亞馬遜、百度、特斯拉等巨頭都在開發自己的芯片。2021 年左右開始，各大汽車制造商都開始設計自己的芯片。」

領先的超大規模企業

目前，蘋果是唯一一家開發自己的定制處理器的主要個人電腦制造商。鑒于 PC 制造商對 Windows 開發的控制力明顯低于 Apple 對 MacOS 開發的控制力，PC 制造商不愿意開發自己的 SoC。

超大規模企業與 PC 制造商的不同之處在于，他們對自己的硬件和軟件擁有近乎絕對的控制權。因此，超大規模廠商開發自己的定制 SoC 是很自然的事情。

「超大規模是定制芯片開發的最初驅動力，」Bianchi 說，「對人工智能計算和云性能的需求推動了這種增長。」

谷歌運營著一些世界上最著名的互聯網服務，包括用于人工智能訓練和推理加速的張量處理單元（TPU）、用于 YouTube 的視頻轉碼單元（VCU）以及服務器 SoC，擁有多方面的定制數據中心芯片策略。傳聞中的谷歌服務器 SoC 是否會比 AMD 的 EPYC 或英特爾的 Xeon 更好還有待觀察。

與此同時，谷歌的 TPU 和 VCU 已經提供了該公司擴展其 AI/視頻服務所需的性能、可擴展性、功能和成本。

Cambrian-AI Research 創始人兼首席分析師 Karl Freund 表示：「成本和定制化是這些制造商開發自己芯片的驅動力，我們希望用芯片支持的關鍵應用之一是人工智能工作負載。」

EDA 工具和 IP 巨頭 Cadence 的數字/簽核小組產品管理副總裁 Kam Kittrell 表示：「構建超大規模芯片比批量購買芯片更便宜，省去了中間商。擁有有價值的專用軟件，可以以更高的能源效率交付軟件工作負載。」

新玩家不斷涌現

SiPearl 和 Tenstorrent 可能是最引人注目的新進入者，它們希望在定制芯片開發方面挑戰行業巨頭。SiPearl 為歐洲的百億億次超級計算機提供基于 Arm 的 CPU。Tenstorrent 是一家基于 RISC-V 指令集架構 (ISA) 的超高性能 AI/HPC 解決方案的開發商和制造商。

兩家公司采用不同的方法。

SiPearl 計劃于 2024 年將其擁有多達 72 個內核的「Rhea」處理器商業化。它使用經許可的現成 CPU 內核「Arm Neoverse V1」，設計由半導體制造合同制造商負責。SiPearl 高管表示，他們選擇 Arm 內核是因為其能效、軟件兼容性和成本的最佳組合。

SiPearl 首席執行官 Philippe Notton 表示：「我們選擇 Arm ISA，是因為 Arm 擁有經過驗證的服務器處理器軟件生態系統，這是市場的基本組成部分。我們還選擇了 Arm Neoverse V1 內核，因為它是一個理想的選擇。標量/矢量處理性能和能源效率（每 1W 性能），對于服務器處理和 HPC 來說是世界一流的，該架構可以節省數百萬美元的開發成本，并將開發時間縮短數年。」

此外，SiPearl 還從 IP 供應商處獲得內存和 PCIe 控制器等標準塊的許可，并從歐洲處理器倡議 (EPI) 成員處獲取其他 IP。

「我們目前正在開發與關鍵性能/功能相關的 IP，例如架構實現和內存層次結構，」Notton 說，「我們使用 PCIe 和內存控制器的標準塊，這些塊價格昂貴且難以開發。」

Synopsys 表示 SiPearl 的方法在業界相當普遍。

Synopsys 解決方案集團營銷和戰略副總裁 John Koeter 表示：「對于剛剛接觸 SoC 設計的系統制造商來說，采購盡可能多的 IP 是有意義的，特別是在接口 IP 和通用處理器方面這些公司通常會花費時間和資源來使自己脫穎而出，例如解釋算法和優化軟件工作負載。」

許多公司通過設計對其系統重要的特定塊來使自己脫穎而出。通過這樣做，您可以創建 USP（獨特的銷售主張）并獲得優于競爭對手的優勢。這占所需 IP 的 10%。

Tenstorrent 希望將所有可能的性能、靈活性和功能融入其芯片中，并決定基于所選的定制 RISC-V 微架構設計 SoC（最終是多芯片解決方案）。這確保了性能和功耗之間的適當平衡。

Tenstorrent 通信副總裁 Bob Grim 表示：「鑒于 Jim Keller 和首席 CPU 架構師 Wei-Han Lien 在 Arm 方面的經驗，我們計劃使用 Arm 來實現我們的高性能 CPU 內核。我們最初考慮使用 Arm 是因為它具有強大的性能。軟件堆棧和一個好的編譯器，考慮到我們對人工智能的關注是必不可少的，我們選擇了 RISC-V。」

Grim 提到的數據格式是 BF16，廣泛用于 AI 應用。同時，Tenstorrent 用于 AI/ML 工作負載的基于 RISC-V 的核心 Tensix 支持多種數據格式：BF4 和 BF8、INT8、FP16、BF16 甚至 FP64。目前，這種組合在商用內核中尚不可用。如果公司需要在未來的產品中添加新的格式，他們可以按原樣進行。

Grim 表示：「采用 RISC-V 是一個偉大的決定，因為像 RISC-V 這樣的開源解決方案使我們能夠在需要時進行所需的更改。如果存在任何錯誤或問題，我們可以進行修改我們不必等待許可方發布修改或更新的版本。事實上，我們對 Tensix 內核的 RISC-V 的經驗表明，我們可以將 RISC-V 用于高性能 CPU 內核。對使用 V 有了信心。」

然而，盡管 Tenstorrent 使用開源 ISA，但它選擇了對接口等進行許可。

Tenstorrent 工程副總裁 Stan Sokorac 表示：「對于從頭開發行業標準接口，例如 PCIe、DDR 和以太網，我們通常會授予 IP 許可。」

Grim 表示，「軟件方面的開發進展迅速，Tenstorrent 計劃繼續使用 RISC-V。」

Grim 補充道：「一旦人們轉向開源，他們就不會再回到專有解決方案，因為開源的好處是如此強大。」他說。

GPU 在 AI 領域大展實力

處理新人工智能工作負載的另一種方法是設計 GPU。

美國研究公司 Jon Peddie Research 總裁 Jon Peddie 表示：「新進入者最常見的目標市場是人工智能、光線追蹤和游戲。」2016 年，有 5 家公司為 x86 平臺生產 GPU；現在有 17 家制造商和幾家 IP 公司。

對于 Biren Technology 和 MetaX 等中國公司來說，圖形處理并不是首要任務，它們希望首先解決快速增長的人工智能、高性能計算問題。與之形成對比的是中國的摩爾線程技術。該公司將游戲 GPU 投入市場，不僅作為游戲用圖形卡，還作為遠程游戲用和 AI 工作負載用的數據中心板提供，可以清楚地看到該公司有意利用 AI 大趨勢。

汽車行業追隨蘋果的道路

汽車制造商正在追隨蘋果的腳步。這背后是向 SDV 轉型的趨勢。汽車正在發展成為緊密互連的軟件定義平臺，并且可以隨著時間的推移增強功能。

當汽車基于數十個傳感器的數據每秒執行數百次操作時，協調傳統上由車載計算機或 ECU（電子控制單元）管理的眾多電子組件變得效率低下。因此，將硬件與軟件分離，像傳統 PC 一樣操作汽車更為實用。后者可以受益于定制 SoC，汽車也是如此，因此許多汽車制造商現在都在設計自己的芯片。

仿真軟件供應商 Ansys 首席技術專家 Christophe Bianchi 表示：「第二波定制芯片設計浪潮來自汽車行業，它除了是實現高級 ADAS（高級駕駛輔助系統）的關鍵組件之外。此次活動讓傳統汽車制造商認識到 SDV 也是增加服務收入的關鍵。」

有趣的是，在芯片復雜性方面，汽車制造商正在迅速趕上超大規模和 AI/HPC 的芯片設計。據悉，許多汽車制造商已經在研究分布式多芯片解決方案。

「在汽車行業，越來越多的原始設備制造商正在考慮專有設計，這無疑是由于 L3 和 L4 級自動駕駛車輛的 ADAS 應用日益復雜所推動的，」Koeter 分析到。

盡管汽車行業如今發展迅速，但它是一個極其保守的行業，因為它生產的設備（車輛）通常使用時間超過 10 年，可靠性極高。

擁有良好業績記錄的芯片制造商聲稱他們的芯片可以使用很多年，但沒有人知道這些公司 10 年后會是什么樣子。因此，汽車制造商確保其關鍵芯片使用壽命超過 10 年的一種方法是自行開發。

Bianchi 表示：「由于并購和剝離，半導體行業的優先事項和參與者情況會發生快速變化，尤其是在汽車行業，需要三到五年的時間來開發和成熟硬件和半導體平臺。」