Tras el anuncio de MediaTek a principios de abril para expandir su línea de productos ASIC y lanzar el primer IP SerDes IP 56G PAM4 de 7 nm de la industria, MediaTek celebró una pequeña conferencia de medios en la oficina de MediaTek Shenzhen el 24 de abril. El gerente general adjunto de MediaTek y el grupo empresarial de dispositivos inteligentes El Gerente General Youjie Jie y el Director de Marketing de la Unidad de Negocio de Pantalla Inteligente MediaTek y Chip Personalizado Peng Jiankai dieron a conocer el negocio ASIC de MediaTek por primera vez.
¿Qué es un chip ASIC?
En los últimos años, con la popularidad del mercado de monedas virtuales representado por Bitcoin , se ha generado una gran cantidad de fabricantes de "máquinas de minería" que producen equipos de monedas virtuales de "minería", y el más conocido es Bitmain. La razón por la cual Bitmain puede emerger en el mercado de máquinas de minería se debe principalmente a su chip ASIC diseñado independientemente para la máquina de minería de Bitcoin. Porque en comparación con la CPU y la GPU , es más eficiente usar un chip ASIC dedicado para "minar". Tomando como ejemplo la máquina de minería Antminer S9 de Bitmain, integra 189 chips ASIC (BM1387) y utiliza el proceso FinFET de 16 nm de TSMC. Del mismo modo, los fabricantes actuales de máquinas de minería están utilizando chips ASIC personalizados. Esto también ha hecho que los chips ASIC sean conocidos por el público. Pero los chips ASIC no solo se pueden usar para "minar", sino también en muchos campos, incluida la inteligencia artificial.
Entonces, ¿qué es un chip ASIC? ¿En qué se diferencia de nuestra CPU, GPU y otros chips de uso general comunes?
Ya en marzo de 1981, Sinclair lanzó una computadora personal de 8 bits ZX81, y el procesador Z80 utilizado por él fue considerado como el primer prototipo ASIC. hecho concreto, el In-ASIC es la aplicación TE rallado Circuito (Application Specific un circuito integrado ) acrónimo, es un chip dedicado, para las necesidades especiales de un chips hechos particulares colectivamente. Por ejemplo, los procesadores dedicados de audio y video, y al mismo tiempo, muchas industrias dedicadas de chips AI pueden considerarse como un tipo de ASIC.
¿Cómo se compara con CPU, GPU, FPGA ?
Tanto la CPU como la GPU son nuestros chips comunes de uso general. Pueden completar tareas de manera eficiente en sus respectivos campos. Sin embargo, cuando también se aplican al campo de la computación básica de uso general, la diferencia en la arquitectura de diseño conduce directamente a la diferencia en el rendimiento de los dos chips.
Como procesador de uso general, la CPU no solo cumple con los requisitos informáticos, sino que también debe ser capaz de manejar condiciones complejas y ramas, así como la coordinación sincrónica entre tareas para responder mejor a las aplicaciones de interacción humano-computadora, por lo que requiere mucho espacio en el chip para la predicción de ramas Y la optimización (control), guarde varios estados (caché) para reducir el retraso en el cambio de tareas. Esto también lo hace más adecuado para el control lógico, las operaciones en serie y las operaciones de datos de tipo general.
La GPU tiene una arquitectura de computación paralela a gran escala compuesta por miles de núcleos ALU más pequeños y más eficientes. La mayoría de los transistores se utilizan principalmente para construir circuitos de control y cachés. Los circuitos de control son relativamente simples y requieren caché. pequeña, sólo una pequeña porción del cristal de tubo para hacer la operación de trabajo real. Por lo tanto, la mayoría de los transistores pueden formar varios circuitos especiales y tuberías múltiples, lo que hace que la velocidad de computación de la GPU tenga un salto revolucionario y una capacidad más poderosa para manejar operaciones de punto flotante. Esto determina que es mejor manejar múltiples tareas, especialmente el trabajo repetitivo sin contenido técnico, como la computación gráfica . Debido a que el aprendizaje profundo generalmente requiere mucho entrenamiento, el algoritmo de entrenamiento no es complicado, pero los datos son muy grandes y las ventajas del procesamiento multinúcleo y paralelo de la GPU lo hacen más adecuado para las operaciones de aprendizaje profundo que la CPU.
FPGA (Field Programmable Gate Array) es un chip semi-personalizado que siempre ha sido programable. Tiene las mismas ventajas de procesamiento en paralelo que la GPU y también puede diseñarse para tener una forma de núcleo múltiple. Por supuesto, su mayor ventaja radica en sus características programables. Esto también significa que los usuarios pueden grabar rápidamente el circuito de acuerdo con la función lógica requerida. Incluso para los bloques lógicos y las conexiones del FPGA terminado después de salir de la fábrica, los usuarios no necesitan cambiar el hardware, pueden configurar estos chips actualizando el software para implementar funciones de hardware personalizadas.
En comparación con nuestra CPU, GPU y otros chips de uso general y FPGA semipersonalizados comunes, la potencia informática y la eficiencia informática de los chips ASIC se personalizan directamente de acuerdo con las necesidades de algoritmos específicos, por lo que puede lograr un tamaño pequeño y un consumo de energía Baja, alta confiabilidad, fuerte confidencialidad, alto rendimiento informático, alta eficiencia informática y otras ventajas. Por lo tanto, en las áreas de aplicación específicas a las que se dirige, el rendimiento de eficiencia energética de los chips ASIC supera con creces el de los chips de uso general, como CPU y GPU, y FPGA semipersonalizados. Esto se puede ver en los cambios en los chips utilizados en el mercado de "máquinas de minería" mencionados anteriormente.
Al comienzo del nacimiento de bitcoin, debido a la gran cantidad de producción de bitcoin por unidad de tiempo, y el requisito de poder de cómputo no era alto, la mayoría de las personas usaban la CPU de la computadora para "minar" en los primeros días. Más tarde, todos descubrieron que la minería de GPU era más eficiente, por lo que recurrieron a la minería de GPU. No fue sino hasta alrededor de 2013 que se utilizaron FPGA de bajo costo y flexibles para extraer Bitcoin. Con la creciente potencia de cómputo requerida para extraer Bitcoin y el aumento de los costos de extracción (principalmente electricidad), los principales fabricantes de máquinas de extracción han comenzado a utilizar chips ASIC más eficientes energéticamente en lugar de GPU / FPGA para ejecutar Bitcoin Algoritmo hash SHA-256. Debido a que estos chips ASIC están diseñados para ejecutar el algoritmo hash SHA-256, también lo hace mucho más eficiente energéticamente que la minería de CPU / CPU / GPU.
Por supuesto, las deficiencias del chip ASIC también son obvias, ya que está diseñado para un algoritmo específico. Una vez que el chip está diseñado, el algoritmo al que se adapta se arregla, por lo que una vez que el algoritmo cambia, puede quedar inutilizable. Por ejemplo, recientemente, Bitmain lanzó una nueva máquina de minería basada en el nuevo chip ASIC Ant Miner X3, principalmente para Monero (XMR) y criptomonedas que dependen del algoritmo CryptoNight. Pero luego Monero emitió una contrademanda de inmediato, que cambiará el algoritmo central para contrarrestar la invasión de la potencia de cómputo ASIC. Si el algoritmo central de Monero realmente cambia, la eficiencia energética de este nuevo chip ASIC de Bitmain se reducirá considerablemente, e incluso puede enfrentar la vergüenza de la baja eficiencia. Además, dado que es un chip dedicado, si el volumen de envío no es grande, el costo del chip será relativamente alto. Por supuesto, cuanto mayor sea el volumen de envío, menor será el costo.
También para aplicaciones de inteligencia artificial, ya que la tecnología de inteligencia artificial todavía está en desarrollo, una gran cantidad de algoritmos están constantemente emergiendo y optimizándose continuamente, y este cambio se está acelerando a su manera. Dado que el chip ASIC está arreglado para un algoritmo específico en el momento del diseño, no puede adaptarse a varios algoritmos. Aunque algunos fabricantes de chips de teléfonos móviles comenzaron a integrar núcleos de IA dedicados (como la NPU del Kirin 970 ) en el SoC, solo pueden acelerar algoritmos de IA específicos. Para otros algoritmos, debe confiar en la CPU y la GPU en el SoC para implementarlo.
Especialmente en el servidor / centro de datos en la nube, actualmente se basa más en CPU, GPU y FPGA reprogramable y reconfigurable para el cálculo e inferencia de inteligencia artificial.
Sin embargo, según You Jie, subdirector general de MediaTek y gerente general del grupo empresarial de dispositivos inteligentes, aunque los chips de uso general como CPU y GPU y FPGA pueden adaptarse a relativamente más algoritmos, el rendimiento y la eficiencia de los ASIC bajo ciertos algoritmos son mayores. Además, aunque las características personalizables de los FPGA son más flexibles que los chips ASIC, el costo de implementar FPGA también es más alto que los ASIC. Con la madurez y la estabilidad del software y los algoritmos, los fabricantes relevantes inevitablemente seguirán buscando la optimización del rendimiento y la eficiencia energética, y la aplicación de ASCI será cada vez más extensa en el futuro.
Subgerente General de MediaTek y Gerente General de Smart Equipment Business Group
Peng Jiankai, Director del Departamento de Marketing de MediaTek Intelligent Display and Customized Chip Division
En cuanto a la pregunta de si ASIC reemplazará a FPGA en el futuro, Peng Jiankai, director del departamento de marketing de MediaTek Intelligent Display and Customized Chip Division, dijo: "No creo que ASIC y FPGA reemplacen a nadie, pero coexistirán por mucho tiempo". Debido a que la tecnología se está desarrollando constantemente, cuando se enfrenta a una nueva tecnología y aplicación, el algoritmo se actualizará continuamente rápidamente, en este caso FPGA será más adecuado. Y para esos software y algoritmos ya están maduros En un campo estable, ASCI será más adecuado. Por ejemplo, los proveedores de reconocimiento facial y reconocimiento de voz generalmente eligen FPGA al comienzo de las nuevas aplicaciones de tecnología, para que puedan continuar afinando y actualizando, y cuando el algoritmo completo madure, a gran escala En el momento de la implementación, ASIC se utilizará inevitablemente para mejorar la eficiencia energética. Cuando la cantidad de operadores 4G al comienzo de la implementación de la red no sea lo suficientemente grande, el uso de FPGA puede cumplir con los requisitos del mercado, pero cuando la tecnología madure y se requiera una implementación a gran escala, ASIC se convertirá La mejor opción. Después de todo, el ancho de banda del FPGA no es suficiente, y la potencia informática no es suficiente ".
El mercado ASIC tiene un futuro brillante
Desde la perspectiva de los cambios en el desarrollo de toda la industria de la información electrónica, la era anterior de Nokia se basaba en chips, productos y aplicaciones con ecología cerrada; y en la era de Android, el sistema operativo Android comenzó a llegar al núcleo, los chips y productos están cerrados, Las aplicaciones están abiertas; y en la próxima era de Internet de las cosas / Inteligencia artificial, a medida que las necesidades de los usuarios se vuelvan más diversificadas y diferenciadas, los campos de aplicación se convertirán en el núcleo, y los diferentes campos de aplicación tienen grandes diferencias, escenarios complejos y tipos de productos La cantidad es abundante y la personalización de la solución ha crecido exponencialmente. Es difícil que los chips actuales se adapten completamente y es difícil resolver todos los problemas de una manera similar a los chips de uso general actuales en la industria de la telefonía móvil. Al mismo tiempo, el sistema operativo y la arquitectura de procesamiento también se redefinirán de acuerdo con los segmentos del mercado, y los chips y productos se personalizarán.
Además, debe señalarse que aunque el chip de uso general tiene una amplia gama de aplicaciones y es más simple y fácil de usar para los fabricantes, también ha causado la homogeneidad de los productos en el mercado. Los fabricantes comenzaron a buscar la diferenciación. El uso de chips únicos puede aportar una mayor diferenciación a los fabricantes. Al mismo tiempo, la aparición de muchas aplicaciones nuevas y necesidades especiales también requiere chips únicos para satisfacer la demanda del mercado. Esta es también la oportunidad de ASIC.
Según las estimaciones de MediaTek, el mercado ASIC global actual puede haber alcanzado más de US $ 20 mil millones.
Desde la perspectiva del diseño actual de muchos gigantes de la industria, están diseñando activamente chips personalizados, especialmente en términos de diseño de chips AI, que se ha convertido en el foco de muchos gigantes de la industria, porque incluye aprendizaje profundo, aprendizaje automático , análisis de datos grandes y juicio, Han surgido varias aplicaciones de IA, como la toma de decisiones automática, y la demanda de chips de aplicaciones especiales (ASIC) creados para diferentes aplicaciones ha mostrado naturalmente una explosión.
Por ejemplo, además de la serie de procesadores A de Apple para su propia ecología de aplicaciones iOS , varias fuentes muestran que Apple también está personalizando su propio chip de administración de energía, chip GPU y chip de banda base. El último chip Bionic A11 de Apple también ha comenzado a agregar NPU de núcleo AI personalizado. Además, vale la pena mencionar que el Kirin 970 de Huawei también ha agregado núcleos NPU utilizando IP Cambriana .
Google diseñó su propio chip de TPU para IA muy temprano, que fue adoptado por el anterior Alpha Go. Además, el teléfono móvil de Google, Pi xel 2, también utiliza el chip Pixel Visual Core desarrollado por primera vez para mejorar el rendimiento de la cámara.
Después de que Intel adquirió el fabricante de FPGA Altera por USD 16.7 mil millones en 2015, Intel adquirió la startup de aprendizaje automático Nervana por USD 400 millones en 2016. Después de más de un año de integración, Intel lanzará un procesador de red neuronal Nervana (NNP) construido para el aprendizaje profundo el año pasado , y planea usarlo en su propio negocio de centro de datos. Además, en septiembre de 2016, Intel adquirió Movidius, una compañía de chips de inteligencia artificial centrada en la visión por computadora , que cuenta con una VPU de la serie Myriad de diseño propio, que es ampliamente utilizada por muchos fabricantes. Por ejemplo, Dajiang de Spark aviones no tripulados , Google Videos cámaras.
En octubre del año pasado, Panos Panay, vicepresidente global de la división de equipos de Microsoft, también confirmó en una entrevista con CNBC que Microsoft está desarrollando chips de inteligencia artificial para los auriculares HoloLens MR de próxima generación, y dijo que Microsoft no solo tiene un equipo de diseño de circuitos integrados dedicado, sino que también coopera con los chips. Desarrollado conjuntamente por fabricantes y otros socios.
A principios de este año, se informó que Amazon ya estaba desarrollando chips de IA dedicados para sus altavoces Echo y otros productos de hardware equipados con la asistente virtual de Amazon Alexa.
En abril de este año, la información de reclutamiento de Facebook mostró que Facebook estaba reclutando vigorosamente a ingenieros y gerentes de diseño de ASIC y FPGA responsables de administrar el desarrollo de ASIC, y formando un nuevo equipo para diseñar chips de inteligencia artificial independientes.
El gigante doméstico de Internet Ali comenzó a implementar chips de desarrollo propio en 2015, especialmente en el campo de IoT y AI. Hangzhou Zhongtianwei, que fue adquirido en su totalidad este año, lanzó 3 chips en la nube basados en el marco de software y hardware AliOS (Yun on chip ), Incluido el chip de visión por computadora, el chip de plataforma MCU con seguridad de acceso integrada y el chip de seguridad NB-IoT IoT de AliOS . No hace mucho tiempo, el hospital Dharma de Alibaba también ha anunciado que está desarrollando un chip de red neuronal llamado Ali-NPU, de acuerdo con el diseño, rendimiento Ali-NPU estará disponible en el mercado de la CPU ahora la corriente principal, 10 veces la arquitectura de la GPU chip de IA de fabricación El costo y el consumo de energía son solo la mitad, y el rendimiento de los costos es más de 40 veces. Se informa que Ali-NPU es principalmente para resolver problemas de cálculo de inferencia de inteligencia artificial en escenarios comerciales como imagen, reconocimiento de video, computación en la nube, etc., para mejorar la eficiencia del cálculo y reducir costos.
Debido a que hay demasiados ejemplos de este tipo, no los daremos uno por uno aquí. Cabe señalar que, además del entusiasmo de muchos fabricantes por la IA, la demanda de ASIC se ha disparado, y otros mercados que requieren un mayor rendimiento de chips y eficiencia energética (como el mercado de Internet de las cosas mencionado anteriormente y el mercado de "máquinas de minería") La demanda de ASIC también está creciendo rápidamente.
Peng Jiankai, director de marketing de la División de chips inteligentes y pantallas inteligentes de MediaTek, también dijo: "Blockchain, AI / ML / DL, centros de datos de hiperescala y autos inteligentes son mercados muy populares y de rápido crecimiento. Estas áreas son para chips Los requisitos de rendimiento y eficiencia energética son muy altos y requieren chips potentes para soportar. A medida que estas tecnologías maduren, la demanda futura de chips ASIC también aumentará ". Esta es también la mayor inversión de MediaTek en el negocio ASIC Una razón importante
¿Cuáles son las ventajas del negocio ASIC de MediaTek?
La información muestra que actualmente hay casi 2.000 empresas de diseño de circuitos integrados (incluidos los institutos de investigación con capacidades de diseño) en China, pero no muchas empresas están realmente involucradas en los servicios de diseño de circuitos integrados. Y un chip implica una gran cantidad de enlaces desde el diseño hasta la fabricación de procesos, el empaquetado y las pruebas , hasta las aplicaciones de terminal, y cada enlace debe estar respaldado por IP clave relevante y una rica experiencia técnica. Obviamente, algunas empresas tradicionales de diseño de circuitos integrados tienen grandes ventajas a este respecto. Con el auge del mercado ASIC, los fabricantes tradicionales de diseño de circuitos integrados representados por MediaTek han comenzado a abrir las capacidades de diseño de circuitos integrados, y es inevitable proporcionar servicios de personalización de ASIC.
De hecho, ya en 2012, MediaTek comenzó a desarrollar el negocio ASIC, hasta ahora, MediaTek ha establecido específicamente el departamento comercial de pantallas y chips personalizados responsable del negocio AISC, lo que demuestra la importancia del negocio ASIC. Después de años de acumulación, el negocio ASIC de MediaTek ha involucrado centros de datos de nivel empresarial y de gran escala, conmutadores de red de alto rendimiento , enrutadores, infraestructura 4G / 5G , inteligencia artificial, aplicaciones de aprendizaje profundo, nueva informática que requiere interconexión de gran ancho de banda y larga distancia Aplicaciones y muchos otros campos. Se entiende que MediaTek tenía chips personalizados para un fabricante de renombre internacional en 2017. Además, Microsoft parece ser un cliente del negocio ASIC de MediaTek. El 17 de abril de este año, MediaTek y Microsoft lanzaron conjuntamente un sistema en un chip (SoC) que admite el sistema operativo Microsoft Azure Sphere IoT-MT3620, que proporciona un tipo de microcontrolador (MCU) de Internet de las cosas con capacidades integradas de seguridad y redes Productos.
Además, vale la pena mencionar que, a principios de abril, MediaTek lanzó el primero de la industria, ampliando aún más su línea de productos ASIC. Según los informes, la solución 56G SerDes se basa en la tecnología de procesamiento de señal digital ( DSP ), que utiliza la señal de transmisión de alta velocidad PAM4, con un rendimiento, consumo de energía y tamaño de matriz (área de matriz) de primera clase. Es principalmente para centros de datos a gran escala y otras nuevas aplicaciones informáticas que requieren un ancho de banda ultraalta e interconexión a larga distancia.
Aquí hay una adición adicional: SerDes es la abreviatura de Serializer / Deserializer, como su nombre indica se refiere al serializador y deserializador. Sin embargo, además del serializador y deserializador, el sistema SerDes también incluye una etapa de controlador en el extremo emisor y un extremo analógico frontal en el extremo receptor. La etapa de conducción del extremo emisor envía la señal serializada al canal; y en el otro extremo del canal, el extremo frontal analógico del receptor convierte la señal analógica recibida en una señal digital.
Chip prototipo MediaTek 7nm 56G PAM4 SerDes IP
La IP SerDes IP 56G PAM4 de 7 nm de MediaTek no solo admite la velocidad de transmisión de alta velocidad de 56 Gbps por longitud de onda basada en PAM4, sino que también tiene las características de distorsión de la señal de transmisión a larga distancia, con un rendimiento de primera clase, consumo de energía y tamaño de matriz, y ha superado prototipos de 7 nm y 16 nm La verificación física del chip garantiza que la IP se pueda integrar fácilmente en varios diseños de productos de front-end.
"Comenzamos a estudiar SerDes en 2011, de 10G a 28G al actual 56G, nos hemos puesto al día gradualmente, la mayor velocidad 112G también está en desarrollo. En la actualidad, nuestro 56G SerDes puede soportar 12 8l ane, puede alcanzar 6.4Tbps Ancho de banda total, actualmente solo dos o tres compañías en el mundo pueden proporcionar ese rendimiento ". Youjie Jie se enorgullece de decir:" MediaTek tiene la cartera de productos SerDes más extensa de la industria, puede proporcionar diseño ASIC de 10G, 28G, 56G a 112G Soluciones ".
Sin embargo, debe señalarse que la última IP 56G PAM4 SerDes IP de MediaTek no será autorizada de forma independiente, sino que solo se proporcionará cuando se brinden servicios de diseño ASIC a los clientes. Esta es también una de las IP ASIC únicas mencionadas por MediaTek mencionadas anteriormente, y también una ventaja competitiva de MediaTek ASIC.
Peng Jiankai, jefe del departamento de mercadotecnia de la división de pantalla inteligente y chip personalizado de MediaTek, dijo que el servicio ASIC de MediaTek no solo puede proporcionar a los clientes una IP o tecnología única, como SerDes de alta velocidad, sino también proporcionar a los clientes las principales líneas de productos existentes de MediaTek. La tecnología IP principal, como CPU / GPU, HDD / memoria , automotriz / industrial, analógico / alto voltaje, radiofrecuencia , SerDes de alta velocidad, audio y video IP. Al mismo tiempo, de acuerdo con las necesidades de los clientes, pueden integrar su propia IP y proporcionar servicios de diseño integrados de SoC. Además, MediaTek también puede proporcionar servicios de producción en masa, incluido el diseño de back-end y el soporte de producción en masa, que pueden ayudar a los clientes a reducir costos y acortar los períodos de tiempo.
En términos del modelo de negocio de los servicios ASIC, MediaTek admite una variedad de modelos de cooperación, desde el principio hasta el final, y puede proporcionar diferentes servicios en diferentes etapas.
"Podemos proporcionar un servicio de ventanilla única, los clientes solo necesitan tener una buena idea o requisitos claros, y el resto puede dejarse a nosotros para que lo hagamos. Tenemos una gran cantidad de IP clave requerida por ASIC, tenemos más de 20 años de Diseño de circuitos integrados y experiencia en producción en masa, lo que también nos permite proporcionar un servicio integral. Si los clientes tienen su propia IP especial, o su CI ha sido diseñada, pero carecen de IP clave (como la IP del servidor), MediaTek puede proporcionar IP clave Responsable de la integración. Por supuesto, MediaTek también puede simplemente proporcionar diseño físico de back-end, empaquetado y pruebas, soporte de producción en masa del producto, pero este no es nuestro enfoque ". You Jie presentó el modelo de negocio del servicio ASIC de MediaTek.
Nuevo motor de crecimiento
En el pasado, los productos de MediaTek eran principalmente chips de uso general. El lanzamiento de un chip requeriría mucho tiempo y esfuerzo para investigar, diseñar y desarrollar para satisfacer las necesidades de muchos usuarios diferentes. Debido a la gran cantidad de clientes potenciales, los envíos pueden ser relativamente fáciles Se ha alcanzado un número considerable, pero debido a la feroz competencia en el mercado abierto, el margen de beneficio es relativamente bajo. Una vez que el chip es desarrollado pero no utilizado por los clientes, sufrirá grandes pérdidas. Por ejemplo, el Helio X30 de 10 nm desarrollado por MediaTek antes de gastar mucho dinero y mano de obra solo lo usa un cliente de la marca Meizu, y el envío también es extremadamente limitado.
En contraste, los chips ASIC son chips desarrollados para clientes específicos. Desde el principio, ha habido clientes claros. MediaTek solo necesita proporcionar servicios de diseño de acuerdo con las necesidades del cliente, aunque bajo este modelo, El chip ASIC desarrollado por MediaTek solo se puede vender a este cliente, y el costo de desarrollo es más alto. Si el volumen de envío no es grande, el costo de un solo chip también será relativamente alto, pero estos costos son asumidos básicamente por el cliente. Además, estos chips ASIC también pueden usar la clave IP de MediaTek y diversos servicios técnicos, por lo que para MediaTek, siempre que no haya errores, es básicamente un negocio rentable.
Como todos sabemos, desde la segunda mitad de 2016 hasta la primera mitad de 2017, MediaTek sufrió muchos contratiempos en el mercado de teléfonos inteligentes. No fue sino hasta el lanzamiento de la serie Helio P23 / P30 en la segunda mitad del año pasado que comenzó a salir del mercado. No hace mucho tiempo, MediaTek también lanzó el Helio P60 que admite inteligencia artificial y ha obtenido buenos comentarios en el mercado. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que después de años de rápido crecimiento en el mercado de teléfonos inteligentes, el mercado general ha comenzado a parecer saturado o incluso en declive, y la competencia en el mercado de chips para teléfonos móviles ha comenzado a competir con el mercado incremental, similar al mercado de teléfonos inteligentes. Si se recurre a la competencia en el mercado de valores, esta competencia es indudablemente más feroz.
Por el contrario, la demanda de ASIC muestra un rápido crecimiento y su modelo de negocio determina que el negocio de ASIC es básicamente rentable. De esta forma, MediaTek comienza a liberar más recursos a más valor El negocio ASIC es de hecho un movimiento sabio.
Youjie Jie, subdirector general de MediaTek y gerente general del grupo empresarial de dispositivos inteligentes, también dejó en claro: "ASIC es un negocio de crecimiento importante para MediaTek, un nuevo motor de crecimiento".
Como mencionamos anteriormente, los gigantes de Internet, incluidos Alibaba, Amazon y Facebook, planean lanzar sus propios chips ASIC. Obviamente, también son potenciales clientes potenciales importantes de MediaTek. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que muchos gigantes de Internet también han comenzado a diseñar chips ASIC que necesitan a través de la adquisición de empresas de diseño de chips. Por ejemplo, Alibaba adquirió recientemente Zhongtianwei. Entonces, ¿afectará esta tendencia negativamente el negocio ASIC de MediaTek?
"Si sus necesidades solo quieren tomar un vaso de leche fresca, entonces no necesita criar una vaca. También puede criar una vaca, que puede satisfacer las necesidades de leche de su familia, pero no necesita comprar una granja". Para Xinzhixun Esta pregunta planteada, el turista Jie hizo tal metáfora. De hecho, si la demanda de Ali es lo suficientemente grande, entonces puede comprar una compañía de chips para hacer el diseño del chip por sí mismo, pero el diseño del chip implica muchos enlaces, y Zhongtianwei solo está haciendo el diseño del chip, y su IP también es limitada. Además, es imposible que Ali desarrolle todas las IP por sí mismo, y es imposible comprar fábricas, plantas de envasado y prueba, etc., y todas las cosas en toda la cadena se harán por sí mismas. Para más clientes pequeños y medianos, a menudo puede perder mucho tiempo encontrar carteras de IP relevantes.
Youjie Jie cree: "La adquisición de compañías de chips por parte de las compañías de Internet en realidad es más propicia para el desarrollo del negocio ASIC de MediaTek. Es porque hacen sus propios chips que todos sabrán más sobre el diseño de chips, y cuanto más sepan, nos hará comunicarnos". Será más fácil comprender nuestro valor. MediaTek tiene más de 20 años de experiencia en diseño de chips, y posee una gran cantidad de IP y tecnología clave, procesos avanzados y procesos de fabricación, experiencia de conocimientos requeridos por ASIC. En términos de proceso, MediaTek tiene muchos clientes de telefonía móvil, por lo que podemos ayudar a MediaTek a invertir en un proceso avanzado. Se puede decir que hemos invertido muchos recursos en la etapa inicial del desarrollo de IP, y ahora somos una unidad de negocio separada para asumir la responsabilidad total. Esto también nos hace Puede satisfacer las necesidades de muchos clientes. Los clientes deben definir una mejor arquitectura de CI, tener mayores requisitos de rendimiento y consumo de energía, y cuando se necesita un soporte técnico y de IP crítico, naturalmente elegirán una cooperación más profesional, a largo plazo y confiable. Socio ".
Con respecto a la perspectiva futura del negocio ASIC de MediaTek, Youjie Jie dijo: "Esperamos que en los próximos 5-10 años, la facturación del negocio ASIC pueda alcanzar una escala considerable". Aunque Youjie Jie no dio cifras específicas, sin embargo, el núcleo Smart News cree que la escala que describe no debería ser inferior a la escala del negocio de chips para teléfonos móviles de MediaTek. Obviamente, el negocio ASIC de MediaTek en el futuro puede convertirse en un negocio importante que mantenga el ritmo del negocio de telefonía móvil de MediaTek.
