本土芯片业：产业活跃，芯粒和轻设计很重要，AI芯片要落地

迎九

摘要：在2019年底的“中国集成电路设计业2019年会”（ICCAD 2019）上，电子产品世界记者访问了EDA、设计服务厂商和代工厂的老总，请他们回顾和分析了2019年的热点，并展望了2020及未来的设计业下一个浪潮。

关键词：EDA;代工;芯粒;轻设计;毛利;AI芯片

12020年芯片业或有所增长;国产芯片制造忙

Mentor，a siemens Busihess荣誉cE0Walden c.Rhines指出，2019年的行业发展略显平淡，其中一个主要原因是存储器的价格一直没能反弹，2020年在5G商用等因素的作用下，可能会出现一些积极的增长。

Mentor，a Slemens Buslness荣誉CEO Walden C.Rhines博士：Ic设计正在大量增长，因为很多公司都在加入Ic设计阵营，不管多芯片还是多芯粒（chiplet）的设计增长都很大。EDA（电子设计自动化）公司现在可能升级为系统级设计工具提供商，EDA的增速很快。

芯原公司董事長兼总裁戴伟民：①关于中美贸易摩擦，我们不应该、也不可能与美国隔离开来。美国不可能脱离中国市场，中国也不可能完全自主制造。中国提出安全可靠，但安全可靠不一定需要全部重新开发，引进、消化、吸收、再创新也是创新，不一定全部是原创，但是要重视知识产权。②20年前，台积电、联电等开创了代工业务，带来了代工业和无晶圆厂IC设计公司的辉煌。下一步，硅平台服务、设计服务将引领设计业从“重设计”到“轻设计”的转变，前者解决了固定成本问题，后者解决了运营成本问题。

socionext中国事业部总经理刘珲：对中国业务是长期看好的。如果展望近期的2020、2021，看好5G基础设施在国内带来的机会。

和舰芯片制造（苏州）公司销售副总经理林伟圣：2020年将是个好年，至少上半年景气状况会很好。2019年底，8英寸和12英寸晶圆的需求是全面提升的。原因如下。

1）最大的推动力还是国产替代，尤其是在国内的供应链，无论是代工制造或是后端封装，这部分产能利用率都往上提升，甚还出现了产能短缺。例如对和舰工艺的需求是全面性的，尤其是模拟与电源管理Ic，这和国内某些系统厂商要求国产芯片取代是有关的。

2）12英寸也是在多方应用起来，配合IOT应用的蓝牙、Wi-Fi、智能家居用应用的芯片也跟着起来了：另外蓝牙在Tws（真无线耳机）的需求也增长。

3）和屏相关的芯片。前两年，TDDI是在80nm高压节点的需求多，所以当时造成短缺;但2019下半年是各个节点的高压工艺需求上来——80、55、40nm的产能都紧缺，

4）除了上述的特色工艺外，多个产品应用也会从过去的55nm工艺，因为低功耗或多集成而往40nm或28nm演进。

2芯粒升温

芯原董事长兼总裁戴伟民博士提到重视芯粒（chiplet）。芯粒类似于IP，但不是以软件形式出现，而是以裸片（die）形式提供。芯粒可将不同工艺节点、不同材质、不同功能的裸片封装在一起，以缩短芯片开发周期，降低芯片设计总成本。

芯粒可以解决很多问题，例如两个方面：①存储器接口IP的问题。②IP做成芯粒后，可以多代使用、几家共用，以节省成本。

Socionext中国事业部总经理刘珲补充道，芯粒产生的源头来自于数字逻辑在工艺上的演进速度比模拟快，因此模拟IP技术在早期工艺导入时，很难匹配数字芯片的进度要求。

不过，芯粒遇到如下3个挑战。

1）实现。①芯粒和模拟接口存在标准化的问题，谁在后面驱动标准化？②模拟和数字接口之间的数据量可能会非常大、高速，因为现在数字在往先进工艺节点走。

2）功耗。如此大的数据量，通过die（裸片）与die之间的互联，功耗肯定是一个挑战。

3）规模化。互联网公司没有那么大的量（因为是碎片化应用），这样的场景有可能会需要这样的技术。

Mentor，a Siemens Business荣誉CEO Walden c.Rhines指出，芯粒是IC不可避免的下一步。在芯片的集成方面，①摩尔定律往下走，带来了在不同模块上开发新功能的机会。它还可以去集成一些异构的技术，包括模拟混合信号、射频等，可以封装在同一个芯片里。②芯粒不是新技术，已经有很多模块，例如手机里的射频就有这样的封装，里面有各种各样的组件是放在—起的。

3从“重设计”向“轻设计”转变

3.1向“轻设计”转移的原因

芯粒是一种轻设计。但为什么现在出现了从“重设计”向“轻设计”的转移？因为现在需要很多定制化。前两次浪潮是以PC、手机为代表，它们是标准芯片，无需定制。但是物联网时代定制的比通用的好，因为物联网是碎片化和AI异构的，就带来了第3次产业转移。20年前从有制造到无制造（fabless），现在是从“重设计”到“轻设计”。怎么轻？根据各家的情况不一样。但基本原则是：有了核心竞争力就用insource（内部资源），没有核心竞争力就用outsource（外包）。

另外，对于不同公司，轻的程度不同。①对于初创公司，往往资金有限、人手不足，必须要轻，自己全做不可能。对于成熟公司，代工厂帮助解决了固定成本，如果按研发占销售的20%-30%，毛利一定要达到50%，所以一些公司的毛利一降到40%就出售，这在外人看来很不理解：明明很赚钱为何就出售了？因为若不能卖掉，股票反而会跌，甚至关掉都比不卖好。但是，如果你的研发占销售的数字不是20%-30%，而是14%～15%，那就不要卖了，公司就可以存在。所以轻设计，可以解决运营成本（OPEX）问题。

②系统公司是不是也要建一支芯片团队呢？互联网公司是不是能做芯片、做得好呢？实际上他们与芯片公司的DNA就不同。因为软件通常6个月就能做好，芯片要做更长时间，互联网公司很难接受这种节奏。所以可以看到这样的现象：很多系统公司和互联网公司号称马上要做芯片，做了后知道不那么容易。实际上，系统公司和互联网公司没有必要自己全做，凡事熟能生巧，别人重的我就要轻，EDA公司、代工厂、硅平台服务和设计服务公司都是交了多年的学费的，例如芯原已发展了18年才做到今天。

3.2轻设计是否会引起同质化？

芯原董事长兼总裁戴伟民博士认为本土企业应该重视“轻设计”，即做自己有优势的部分（do less formore），不要做自己没优势的部分（do more for less）。例如，大众商品（commodity）就不要做了，要做有特色的东西。例如以色列公司在轻设计方面做得就很好，没多少人，几十上百人，做得很快，最后被苹果等大公司收购。而我们国内，经常靠成千上万的人海战术。

轻设计做好了，也不会引起同质化。这就像我们用一样的EDAI具做设计，芯片在TSMC（台积电）等代工厂流片，也没有同质化一样。因此要具体分析，例如也许我设计的芯片的layout（布局）比你小，我的设计就有竞争力。如果今天你芯片公司没有一半人做软件，这就有问题了，因为今天你在做系统，而不是componet（元器件），二者的意义是不同的。而且你的架构、对市场的定位也非常重要，特别是核心竞争力很重要，核心部分的技术不能外包。

4毛利率：国内设计公司中，前10为何比前100低？

在ICCAD 2019上，中国半导体行业协会Ic设计分会理事长魏少军教授在行业年度报告中称：近年来，尽管10大设计企业的规模在持续增长，但盈利能力并没有同步提升，10大设计企业的平均毛利率已经连续3年比排名前100的设计企业平均毛利率要低。

问题是：为何排名前10的毛利率比前100的利润低？

Mentor，a Siemens Business荣誉CEO Walden c.Rhines指出：这种案例可能是不具有代表性的。如果更长期地看，至少看5年，你就会发现，其实是没有这样的关系的。

如果从更高层面看，半导体行业中有最高的毛利率是FPGA的公司，大概有65%的毛利率。第2是模拟信号公司。这两个案例当中，高价格可能是因为客户很难更换供应商：而且产品的生命周期很长。微处理器也是这样，由于基于软件，很难更换微处理器，因此微处理器有50%-60%的毛利率。毛利少的有存储器，目前最大的3家存储器制造商

三星、SK海力士和美光，1995年时只有50%的市场份额，现在3家占95%，所以它们现在的盈利能力增加了。

芯原公司董事长兼总裁戴伟民解释道：特殊领域的芯片可能毛利率好一点。但是做大批量的消费类市场的毛利率较低，这可能也是中国的国情。如果本土企业一旦技术强了，就可以把毛利率增加。因为目前一些本土企业选择量大的红海/血海做，靠降低价格来占领市场，但是这些本土企业可能没有特别大的技术的优势，所以营收高、毛利低。

和舰芯片制造（苏州）公司销售副总经理林伟圣补充道：①国内大部分公司主要是做取代型的市場。取代型市场无外乎产品和功能类似，最后就是拼价格;如果在创新层面做，可以提高ASP（平均售价）。②一些初创公司会用非常低的价格去扰乱市场，就会把整体市场的报价拉下来，因为市场竞争，造成毛利下降。

5AI芯片为何在2019遇冷？

现在国内做AI的设计公司很多，可谓八仙过海，各显其能，有的从算法向芯片做，有的从芯片向算法做;架构上，有GPU、FPGA、TPU等，到底应该怎么做呢？为何经历了2018年的AI热潮后，2019年出现了冷却、降温？

芯原公司董事长兼总裁戴伟民：①提到算法，从网上搜索一下，会发现很多。实际上，几十年来AI算法是很多的。不过，只有好的算法是不完全的。②把算法变成芯片后，初创公司的估值可能就增加10倍。但是，做出芯片来，芯片要有地方用。所以现在的问题是芯片估值很高，接下去为什么2019年下半年没那么容易了？你的demo（演示）很好，但放在哪里，谁用？现在比较好的落地是刷脸、监控，其他的还没有看到特别好的应用。③AI芯片也是芯片，不是比其他芯片高级很多。真正高级的是在云上做训I练，这方面很少看到有国内企业在做。提到算法，大数据是永远不够大的：因此现在讲小数据，因为有的时候没有大数据就不能做了吗？大数据也不是绝对好，因为尽管大数据有99.99%及以上的准确率，也难免有严重后果（注：但如果用大数据下棋，下输了没关系，后果不算严重）。现在的问题是，有的数据不要那么大，有的数据是没用的，而小数据也可以做点事，这才是真正可以研究的，国内可以在这方面花大力气。

Socionext中国事业部总经理刘珲补充道：AI芯片不在于用什么架构来做。AI芯片要成功，最重要的还是落地，紧耦合一个行业，深耕行业，对这个行业理解，然后把这个AI芯片硬件做到符合行业的要求。

和舰芯片制造（苏州）公司销售副总经理林伟圣称：AI是IP还是芯片7他认为AI目前来看在某些应用是类似IP，如要变成通用的Ic放在所有场景里面做，是很挑战的。

Mentor，a Siemens Business荣誉CEO Walden c.Rhines认为中国非常适合做AI.他指出：如果回顾半导体的历史.可以看到它是向前推进的历史。例如台式电脑、手提电脑、手机……，一代比一代强。同样，AI、机器学习确实有了新的进展，而中国无疑成为了重要的角色，所以中国正在努力发展自有的芯片、系统、算法等，并且能够共同努力，震撼想要进入市场的公司们。