Акыркы учурда дүйнөлүк жарым өткөргүчтөр тармагында биригүү жана сатып алуулар толкуну болуп, Qualcomm, AMD, Infineon жана NXP сыяктуу гиганттар технологиялык интеграцияны жана рынокту кеңейтүүнү тездетүү үчүн чараларды көрүштү.
Бул чаралар компаниялардын катуу рыноктук атаандаштыкта күчтүү альянстарды жана бири-бирин толуктоочу артыкчылыктарды издөө боюнча стратегиялык ойлорун гана чагылдырбастан, жарым өткөргүчтөр тармагынын ландшафтында жаңы өзгөрүүлөр болушу мүмкүн экенин да көрсөтүп турат.
Жакында эле эл аралык жарым өткөргүчтөрдүн биригүүлөрүн жана сатып алууларын карап чыгуу менен, мен болжол менен төрт негизги сөздү кыскача жыйынтыктадым: жасалма интеллект, MCU+, автомобилдер жана EDA.
MCU+AI: сөзсүз тенденция
STMicroelectronics компаниясы Deeplite компаниясын сатып алып, четки жасалма интеллектке көңүл бурат
Ушул жылдын апрель айында STMicroelectronics (ST) компаниясы канадалык жасалма интеллект менен иштеген Deeplite стартапын сатып алып, тармактын көңүлүн бурган. Баарыбызга белгилүү болгондой, коммерциялык жайылтууда терең окутуу моделдерине туш болгон негизги кыйынчылык - алардын иштөө масштабы, процессордун талаптары жана энергияны керектөөнүн интенсивдүүлүгү. Deeplite бул көйгөйдү DNN (терең нейрондук тармак) моделдерин оптималдаштыруу үчүн автоматташтырылган программалык камсыздоо кыймылдаткычын камсыз кылуу менен чечет, бул жасалма интеллектке каалаган түзмөктө четки эсептөөлөрдү жүргүзүүгө мүмкүндүк берет.
2017-жылы негизделген Deeplite компаниясы DeepSeek аттуу алдыңкы AI чечими менен белгилүү, ал AI моделдерин оптималдаштырууга, кванттоого жана кысууга басым жасайт. Анын инновациялык AIге негизделген оптимизатору Neutrino чоң терең үйрөнүү моделдерин баштапкы өлчөмүнүн ондон бир бөлүгүнө чейин кысып, 98% дан ашык тактыкты сактай алат. Үч негизги технология аркылуу - салмакты кыскартуу (ашыкча параметрлерди алып салуу), кванттоо (эсептөө тактыгына талаптарды азайтуу) жана спарификациялоо (нөлдүк маанидеги салмактардын үлүшүн көбөйтүү), чоң AI моделдери алдыңкы түзмөктөрдө тезирээк, кичирээк жана энергияны үнөмдүү колдоно алат. Мурда булуттук эсептөө мүмкүнчүлүктөрүн талап кылган тиркемелер эми смартфон камералары жана өнөр жай сенсорлору сыяктуу алдыңкы түзмөктөрдө жылмакай иштей алат.
Deeplite алгачкы күндөрүндө эле көптөрдүн көңүлүн буруп, Gartner, Forbes, Inside AI жана ARM AI тарабынан алдыңкы AI новатору деп аталган. Бул сатып алуу STMicroelectronics компаниясынын аппараттык жана программалык камсыздоону "кош спираль" түрүндө айкалыштырган четки AIге стратегиялык трансформациясы менен тыгыз байланыштуу. Deeplite компаниясынын моделди оптималдаштыруу технологиясы STMicroelectronics компаниясынын STM32 сериясындагы MCU жана атайын NPU менен терең интеграцияланган, бул комплекстүү AI чечимдерин курууга колдоо көрсөтөт. Мисалы, акылдуу завод сценарийлеринде STMicroelectronics чиптери менен жабдылган камералар маалыматтарды булутка жүктөбөстөн эле кемчиликтерди түз аныктай алат жана жооп берүү ылдамдыгы 40 эсеге жогорулайт.
Башка жагынан алганда, Deeplite компаниясында дүйнөлүк деңгээлдеги AI алгоритм инженерлеринин командасы бар, алар аркылуу ST "модель китепканасы-оптимизатор-аппараттык платформа" бирдиктүү иштеп чыгуу экосистемасын түзүү үчүн 200дөн ашык четки AI иштеп чыгуу куралдарын интеграциялайт. Кыскасы, Deeplite компаниясын сатып алуу ST компаниясынын AI программалык камсыздоо деңгээлиндеги табышмагынын акыркы бөлүгүн гана аяктабастан, жарым өткөргүчтөр тармагынын "чиптерди жасоодон" "мээлерди жасоого" парадигмалык жылышынын белгиси болуп саналат.
NXP акылдуу четин кайра жайгаштыруу үчүн NPU компаниясы Kinaraны сатып алды
Ушул жылдын февраль айында NXP АКШнын четки жасалма интеллект чиптери менен иштеген Kinara стартапын 307 миллион АКШ долларына накталай акчага сатып алганын жарыялаган. Kinara 2013-жылы негизделген жана башында Core Viz деп аталган, кийинчерээк Deep Vision деп өзгөртүлгөн жана 2022-жылы Kinara деп өзгөртүлгөн. Kinaraнын дискреттик NPUсу (анын ичинде Ara-1 жана Ara-2) тармакта өндүрүмдүүлүк жана энергияны үнөмдөө боюнча алдыңкы орунда турат, бул аны көрүү, үн, жаңсоо жана башка ар кандай генеративдик жасалма интеллект ишке ашыруулары менен башкарылуучу жаңыдан пайда болгон жасалма интеллект тиркемелери үчүн артыкчылыктуу чечимге айлантат жана анын программаланышы анын өнүгүп келе жаткан жасалма интеллект алгоритмдерине ыңгайлаша алаарын камсыз кылат.
NXP бул сатып алуу Kinara компаниясынын көз карандысыз NPUсун өзүнүн процессору, байланышы жана коопсуздук программалык камсыздоосу менен айкалыштыраарын, бул өнөр жай жана автомобиль рынокторунун тездик менен өсүп жаткан ИИ муктаждыктарын канааттандыруу үчүн TinyMLден генеративдик ИИге чейинки толук жана масштабдуу ИИ платформасын камсыз кылууга жардам берерин билдирди. Бул өнөр жай жана IoT тармактарында жаңы ИИге негизделген системаларды түзүүгө, кардарларга татаалдыкты жөнөкөйлөштүрүүгө, рынокко чыгуу убактысын тездетүүгө жана акылдуу унаалар сыяктуу тармактардагы техникалык мүмкүнчүлүктөрдү жакшыртууга, жогорку кошумча нарк тармактарына өтүүгө жардам берет.
Edge AI: MCU өндүрүүчүлөрү үчүн күрөш талаасы
Жасалма интеллект жаатында көптөн бери "масштаб - бул күч" деген туура эмес түшүнүк бар. Чоң моделдер эң сонун көрсөткүчтөргө ээ болгону менен, алар иш жүзүндө жайылтууда кыйынчылыктарга туш болушат - алардын жогорку энергия сарптоосу четки жагынан жеңил салмак талаптарына карама-каршы келет. Тармактын эксперттери чоң моделдерди колдонуу сценарийлеринин ички чектөөлөрүн бир нече жолу белгилеп келишет: бир жагынан, чоң моделдерди окутуу жана иштетүү үчүн чоң эсептөө ресурстары талап кылынат; экинчи жагынан, жасалма интеллектти индустриялаштыруунун негизги багыттары - бул энергияны сарптоого жана кечигүүгө сезгич четки эсептөөлөр жана терминалдык түзүлүштөр.
Жогорудагы сатып алуулар MCUнун негизги согуш талаасы четки жасалма интеллект менен эсептөөлөргө өтүп жатканын көрсөтүп турганын түшүнүү кыйын эмес. 2025-жылга чейин маалыматтардын 75% четки аймактарда иштетилет деп күтүлүүдө, бул четки жасалма интеллект менен эсептөөлөргө болгон чоң потенциалды баса белгилейт. Бул четки жасалма интеллект менен эсептөөлөргө болгон суроо-талап тездик менен өсүп жатканын жана четки түзмөктөрдүн негизги компоненти катары MCU бул тенденцияда негизги ролду ойной турганын көрсөтүп турат.
Келечекте, MCUлар салттуу башкаруу функциялары менен гана чектелбестен, акырындык менен жасалма интеллекттин ой жүгүртүү мүмкүнчүлүктөрүн интеграциялап, сүрөттөрдү таануу, үндү иштетүү жана жабдууларды алдын ала тейлөө сыяктуу сценарийлерге колдонулат. Четки эсептөө мүмкүнчүлүктөрү бар MCUлар аз энергия керектөөсү, жогорку натыйжалуулугу жана заматта жооп кайтаруусу менен четки эсептөө кубаттуулугунун маанилүү алып жүрүүчүсүнө айланып, акылдуу түзмөктөр жана системалар үчүн күчтүү колдоо көрсөтөт.
Башка ири MCU өндүрүүчүлөрү да бул тармакта активдүү түрдө сатып алып, атаандашып жатышат, мисалы, Renesas Electronics компаниясынын Reality AI компаниясын сатып алышы, Infineon компаниясынын Швециянын Imagimob компаниясын сатып алышы жана NXP компаниясынын eIQ машиналык окутуу программасын жана NANO AI куралдар чынжырын ишке киргизүүсү.
Кийинки бир нече жылда четки жасалма интеллект MCUлар үчүн негизги согуш талаасына айланат деген тыянак чыгарса болот.
Автоунаа электроникасы: капиталдык атаандаштыктын чордонунда
Акыркы учурда автоунаа колдонмолоруна байланыштуу жарым өткөргүчтөрдүн биригүүсү жана сатып алынышы көп кездешүүдө. Эсептөө кубаттуулугунан тышкары, автоунаа кыймылдаткычынын, унаа ичиндеги тармактык байланыштын, унаа ичиндеги аудионун жана башка технологиялардын эволюциясы да жарым өткөргүч технологиясынын итерациясына жана жаңыртылышына түрткү болуп, тиешелүү компанияларды биригүү жана сатып алуу аркылуу өздөрүнүн технологиялык схемасын толуктоого түрткү болду.
Жарым өткөргүчтөр тармагы – бул технологияны жана капиталды көп талап кылган типтүү тармак. Акыркы бир нече он жылдыктарга көз чаптырсак, интеграция жана биригүүлөр тармактын өнүгүшүндөгү сөзсүз тенденцияга айланды.
Жасалма интеллект алптары технологиялык схемасын жакшыртуу жана "чип + система + экосистема" деген толук артыкчылыкты түзүү максатында көп учурда сатып алууларды жасашат. Негизги MCU өндүрүүчүлөрү акырындык менен жасалма интеллектти четтетип, аз энергия керектөө жана жогорку ийкемдүүлүк менен акылдуу терминалдар рыногун басып алууга аракет кылып жатышат. Автоунаа тармагында унаа ичиндеги эсептөө, автономдуу айдоо жана маалыматтарды өз ара байланыштыруу капиталдык атаандаштыктын негизги багыттарына айланды. Ошол эле учурда, EDA тармагы куралдарды берүүдөн экосистеманы курууга өтүүдө. Алптар интеллектуалдык менчик жана долбоорлоо процесстерин бириктирип, "курал-архитектура-стандарт" архитектурасы аркылуу рынокто үстөмдүктү курушат.
Биригүүлөрдүн жана сатып алуулардын бул толкунунда технологиялык кызматташтык, рынокту кеңейтүү жана экосистеманын үстөмдүгү негизги логикага айланды. Компаниялар капиталдын агымынын шартында кыска мөөнөттүү интеграция менен узак мөөнөттүү изилдөөлөрдү жана иштеп чыгууларды тең салмакташтырышы керек. Жарым өткөргүчтөр тармагынын технологиялык тоскоолдуктарын жана капиталды көп талап кылган мүнөзүн эске алганда, бул трансформация "кыска жол" эмес, узак мөөнөттүү инвестицияларды талап кылган "марафон".
Жарыяланган убактысы: 2025-жылдын 30-июну