Nedavno je u globalnoj industriji poluvodiča došlo do vala spajanja i akvizicija, a divovi poput Qualcomma, AMD-a, Infineona i NXP-a poduzimaju mjere za ubrzanje integracije tehnologije i širenja tržišta.
Ove mjere ne samo da odražavaju strateška razmatranja tvrtki o traženju snažnih saveza i komplementarnih prednosti u žestokoj tržišnoj konkurenciji, već i ukazuju na to da bi krajolik poluvodičke industrije mogao donijeti nove promjene.
Ispitujući nedavna međunarodna spajanja i akvizicije poluvodičkih tvrtki, grubo sam sažeo četiri ključne riječi: umjetna inteligencija, MCU+, automobili i EDA.
MCU+AI: neizbježan trend
STMicroelectronics preuzima Deeplite, fokusirajući se na edge AI
U travnju ove godine, STMicroelectronics (ST) preuzeo je kanadski startup za umjetnu inteligenciju Deeplite, što je privuklo pozornost industrije. Kao što svi znamo, glavni izazov s kojim se suočavaju modeli dubokog učenja u komercijalnoj primjeni je njihova operativna skala, zahtjevi procesora i intenzitet potrošnje energije. Deeplite rješava ovaj problem pružanjem automatiziranog softverskog mehanizma za optimizaciju DNN (duboka neuronska mreža) modela, omogućujući umjetnoj inteligenciji da izvodi rubno računanje na bilo kojem uređaju.
Osnovan 2017. godine, Deeplite je poznat po svom rješenju za rubnu umjetnu inteligenciju DeepSeek, fokusirajući se na optimizaciju, kvantizaciju i kompresiju AI modela. Njegov inovativni optimizator Neutrino, vođen umjetnom inteligencijom, može komprimirati velike modele dubokog učenja na jednu desetinu njihove izvorne veličine uz zadržavanje točnosti veće od 98%. Kroz tri ključne tehnologije - smanjenje težine (uklanjanje redundantnih parametara), kvantizaciju (smanjenje zahtjeva za računalnom točnošću) i raspršivanje (povećanje udjela težina s nultom vrijednošću), veliki AI modeli mogu se brže, manje i energetski učinkovitije pokretati na rubnim uređajima. Aplikacije koje su prije zahtijevale mogućnosti računarstva u oblaku sada mogu glatko raditi na rubnim uređajima kao što su kamere pametnih telefona i industrijski senzori.
Deeplite je privukao mnogo pozornosti u svojim ranim danima te su ga Gartner, Forbes, Inside AI i ARM AI proglasili vodećim inovatorom u području umjetne inteligencije. Ova akvizicija usko je povezana sa strateškom transformacijom STMicroelectronicsa prema rubnoj umjetnoj inteligenciji, koja kombinira hardver i softver na način "dvostruke spirale". Deepliteova tehnologija optimizacije modela duboko je integrirana s mikrokontrolerima serije STM32 tvrtke STMicroelectronics i namjenskim NPU-ima kako bi podržala izgradnju cjelovitih AI rješenja. Na primjer, u scenarijima pametne tvornice, kamere opremljene STMicroelectronics čipovima mogu izravno otkriti nedostatke bez prijenosa podataka u oblak, a brzina odziva povećana je 40 puta.
S druge strane, Deeplite ima vrhunski tim inženjera za algoritme umjetne inteligencije, putem kojih će ST integrirati više od 200 alata za razvoj rubne umjetne inteligencije kako bi formirao jedinstveni razvojni ekosustav "platforme biblioteke modela-optimizatora-hardvera". Ukratko, akvizicija Deeplitea ne samo da dovršava posljednji dio ST-ove slagalice na razini softvera umjetne inteligencije, već i označava promjenu paradigme poluvodičke industrije od "izrade čipova" do "izrade mozgova".
NXP preuzima tvrtku za NPU Kinara kako bi repozicionirao pametnu rubnu tehnologiju
U veljači ove godine, NXP je najavio akviziciju američkog startupa za edge AI čipove Kinara za 307 milijuna američkih dolara u gotovini. Kinara je osnovana 2013. godine i izvorno se zvala Core Viz, kasnije preimenovana u Deep Vision, a 2022. godine preimenovana u Kinara. Kinarin diskretni NPU (uključujući Ara-1 i Ara-2) predvodi industriju po performansama i energetskoj učinkovitosti, što ga čini preferiranim rješenjem za nove AI aplikacije pokretane vidom, glasom, gestama i drugim raznim generativnim AI implementacijama, a njegova programabilnost osigurava da se može prilagoditi razvijajućim AI algoritmima.
NXP je izjavio da će ova akvizicija kombinirati Kinarin neovisni NPU s vlastitim portfeljem procesora, softvera za povezivanje i sigurnost, što će pomoći u pružanju potpune i skalabilne AI platforme od TinyML-a do generativne AI-ja kako bi se zadovoljile brzorastuće potrebe industrijskog i automobilskog tržišta za AI-jem. To će pomoći u stvaranju novih AI sustava u industrijskom i IoT području, pomoći će kupcima da pojednostave složenost, ubrzaju vrijeme izlaska na tržište i poboljšaju tehničke mogućnosti u područjima poput pametnih automobila, krećući se prema područjima s visokom dodanom vrijednošću.
Edge AI: Bojno polje za proizvođače mikrokontrolera
U području umjetne inteligencije dugo je postojala zabluda da je "skala moć". Iako veliki modeli imaju izvrsne performanse, suočavaju se s izazovima u stvarnoj primjeni - njihova visoka potrošnja energije suprotna je zahtjevima za laganom površinom na rubu mreže. Stručnjaci iz industrije više su puta istakli inherentna ograničenja scenarija primjene velikih modela: s jedne strane, obuka i pokretanje velikih modela zahtijeva ogromne računalne resurse; s druge strane, ključna područja za promicanje industrijalizacije umjetne inteligencije upravo su rubno računalstvo i terminalni uređaji koji su osjetljiviji na potrošnju energije i latenciju.
Nije teško shvatiti da gore navedene akvizicije pokazuju da se glavno bojno polje MCU-a pomiče prema rubnom AI računarstvu. Očekuje se da će se do 2025. 75% podataka obrađivati na rubu, što naglašava ogroman potencijal tržišta rubnih AI MCU-a. To pokazuje da potražnja za rubnim AI računarstvom brzo raste, a MCU, kao ključna komponenta rubnih uređaja, igrat će ključnu ulogu u tom trendu.
U budućnosti, mikrokontroleri više neće biti ograničeni na tradicionalne upravljačke funkcije, već će postupno integrirati mogućnosti umjetne inteligencije i primjenjivati se na scenarije poput prepoznavanja slike, obrade glasa i prediktivnog održavanja opreme. Mikrokontroleri s mogućnostima rubnog računalstva postat će važan nositelj snage rubnog računalstva zahvaljujući niskoj potrošnji energije, visokoj učinkovitosti i trenutnom odzivu, pružajući jaču podršku pametnim uređajima i sustavima.
Drugi veliki proizvođači mikrokontrolera također aktivno preuzimaju tvrtke i natječu se u ovom području, poput akvizicije tvrtke Reality AI od strane tvrtke Renesas Electronics, akvizicije švedskog Imagimoba od strane tvrtke Infineon te lansiranja softvera za strojno učenje eIQ i lanca alata za umjetnu inteligenciju NANO od strane tvrtke NXP.
Može se zaključiti da će edge AI postati ključno bojno polje za MCU-ove u sljedećih nekoliko godina.
Automobilska elektronika: fokus kapitalne konkurencije
Nedavno su se često pojavljivala spajanja i akvizicije poluvodičkih tvrtki povezanih s automobilskim primjenama. Osim računalne snage, evolucija automobilskog pogonskog sklopa, mrežne veze u vozilima, audio sustava u vozilima i drugih tehnologija također je potaknula iteraciju i ažuriranje poluvodičke tehnologije, potičući povezane tvrtke da dopune vlastiti tehnološki raspored spajanjima i akvizicijama.
Poluvodička industrija je tipična tehnološki intenzivna i kapitalno intenzivna industrija. Gledajući unatrag na proteklih nekoliko desetljeća, integracija i spajanja postali su neizbježan trend u razvoju industrije.
AI divovi često provode akvizicije kako bi poboljšali svoj tehnološki raspored i izgradili prednost "čipa + sustava + ekosustava". Glavni proizvođači mikrokontrolera postupno se transformiraju na rubnu umjetnu inteligenciju, pokušavajući osvojiti tržište pametnih terminala s niskom potrošnjom energije i visokom fleksibilnošću. U automobilskoj industriji, računarstvo u vozilima, autonomna vožnja i međusobno povezivanje podataka postali su ključna područja kapitalne konkurencije. Istovremeno, EDA industrija prelazi s pružanja alata na izgradnju ekosustava. Divovi integriraju IP i procese dizajna te grade dominaciju na tržištu putem arhitekture "alat-arhitektura-standard".
U ovom valu spajanja i akvizicija, tehnološka suradnja, širenje tržišta i dominacija ekosustava postali su ključna logika. Tvrtke moraju uravnotežiti kratkoročnu integraciju i dugoročna istraživanja i razvoj usred priljeva kapitala. S obzirom na tehnološke barijere i kapitalno intenzivnu prirodu poluvodičke industrije, ova transformacija nije "prečac" već "maraton" koji zahtijeva dugoročna ulaganja.
Vrijeme objave: 30. lipnja 2025.