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四月初Google公布其使用客制化AS的TPU測試報告，性能及功耗都遠遠勝過市場上的CPU/GPU組合(注1)，非常適合人工智能及深度學習的運算。報告公布之后網(wǎng)上就有很多相關討論，也有一些朋友問我，IC設計服務公司可否進入AI芯片市場?回答我的看法之前，讓我先簡單交代一下IC設計服務市場的演進。

在晶圓代工模式尚未誕生之前，IC產(chǎn)品主要來自IDM，當時的IDM都有自己內(nèi)部標準產(chǎn)品(ASSP)，從規(guī)格訂定、設計、到制造、封測全在內(nèi)部完成。而不少的IDM也對外提供客制化的芯片設計(ASIC) ，如當時的IBM、TI、LSI、VLSI Technology、STM、NEC、Toshiba等等，從商業(yè)模式來看，IDM的ASIC業(yè)務也算是一種設計服務。1987年臺積電率先提供晶圓代工服務之后，無晶圓廠(fabless) 的IC產(chǎn)品公司才像雨后春筍般的冒出來，相關的生態(tài)鏈包括IP、EDA、IC設計服務產(chǎn)業(yè)隨后也因應而生。

由于IC設計服務公司提供共享的設計資源(注2)給很多初期不需要自己投資建構內(nèi)部團隊的新創(chuàng)IC產(chǎn)品公司以節(jié)省資金，并快速推出產(chǎn)品進入市場，一時之間忽然變成需求很高的產(chǎn)業(yè)。再加上受到全球第一家設計服務公司智原在1999年掛牌上市的激勵，新創(chuàng)的IC設計服務公司在那幾年全球成立超過30家，有的主打特定晶圓廠，有的則強調支持多個晶圓廠甚至可以協(xié)助廠與廠之間的轉換(porting)。設計服務產(chǎn)業(yè)沒過多久就供過于求，市場競爭轉趨激烈。

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隨著Moore’s law演進，制程愈趨復雜，芯片集成度亦隨之倍數(shù)成長，產(chǎn)品的性能及功耗規(guī)格要求也更加嚴厲，設計公司除了人力/物力/投資成本遽增之外，技術挑戰(zhàn)及產(chǎn)品失敗的風險也相對提高很多。經(jīng)過幾代制程的演進之后，自然淘汰了一些較弱的競爭者，留在場里的選手也大致有些分級并各有定位，呈現(xiàn)較為健康的競爭態(tài)勢。到了16納米及以下的節(jié)點(目前到7納米)，更高的技術門檻不但隔絕了一些競爭者，也讓較優(yōu)質的IC設計服務公司增加了不少從系統(tǒng)公司甚至IC產(chǎn)品公司委外設計機會。專業(yè)先進的IC設計服務公司在晶圓代工生態(tài)鏈的地位，越高階制程就越重要，市場競爭優(yōu)勢也就越明顯。

這兩年火紅的應用如AR/VR、云端運算(大數(shù)據(jù)分析)、人工智能及深度學習，甚至比特幣都需要高性能及低功耗的芯片。大型的系統(tǒng)公司、數(shù)據(jù)中心、互聯(lián)網(wǎng)平臺等公司漸漸不用市場上標準芯片(ASSP)，而傾向自己開發(fā)客制芯片(ASIC)，一來以滿足其性能及功耗的需求，二來與其競爭者作差異化。Google TPU就是一個明顯的例子。這種趨勢更增加了IC設計服務領導廠商的機會。

IC設計服務產(chǎn)業(yè)因需求而誕生，又因過度供給競爭激烈而汰弱存強，走了20個年頭，這個產(chǎn)業(yè)現(xiàn)在正邁入一個比較健康的供需市場而逐漸茁壯。

注1：Google 云端平臺博客：Quantifying the performance of the TPU, our first machine learning chip

注2：設計服務的分享資源定義上不屬于最近所謂的分享經(jīng)濟。其資源并非閑置，模式為B2B，且非經(jīng)過交易平臺做資源分配，就象是半導體客戶共享臺積電或日月光的技術與產(chǎn)能資源一般。