半导体和终端市场的重大转变正在推动技术复兴，但驾驭新的多方面需求会给芯片行业带来结构性变化，我们会发现，由一家公司做任何事情都变得更加困难。

在过去十年里，从EDA和IP到代工厂，移动行业一直是半导体生态系统的主导驱动力。至今该行业的增长已经达到了一个平稳期，但在汽车、医疗和工业等垂直行业，以及在人工智能等横向领域，超摩尔定律，对功耗和热限制方面，新的驱动力正在涌现。

这种混乱似乎对整个半导体生态系统都有好处，而创新在最近的记忆中处于最高水平。“如果说ESDMSS的第二季度报告是一个指标，尽管智能手机行业处于停滞期，EDA仍在增长，”ESD联盟执行董事Bob Smith说。“芯片公司仍在设计新的终端用户产品。报告显示，CAE和IC物理设计大幅上涨，而PCB则略有下降。从长远来看，CAE和IC物理设计总体呈上升趋势，这意味着新的芯片设计活动正在进行。”

该行业现在有多个驱动因素。“直到10年前，你会发现有一个大的转折点，”Cadence副总裁Michal Siwinski说。“先是数据通信，然后是移动，但这已经演变了。在过去的五年里，它开始变得多元化。以前很多创新的推动主要来自移动，但今天科技巨头们正在推动其他依赖大型数据中心的垂直市场，或是在所有计算中增加智能，无论是在消费品，还是在工业领域，无论是在汽车，还是在航空航天领域。这是好事，但驱动力太多了。”

移动计算和高性能计算（HPC）之间的分歧就是一个例子。“Dennard缩放比例定律（Dennard在1974年发表论文，预测晶体管尺寸变小，功耗会同比变小）的终结对两边都产生了影响，但他们的反应有所不同，”卡尔蔡司SMT业务开发总监Thom Gregorich说。“HPC继续追求更先进的fab节点，实现多核设计，并用传统DRAM封装阵列支持处理器。在追求先进的晶圆厂节点方面，移动赶上了HPC，表现出更大的购买力，主导了前沿的晶圆厂业务。他们还采用复杂的POP-DRAM解决方案实现了多核设计，以解决移动设备的物理限制。摩尔定律的终结首先打击了HPC，并在一定程度上导致了HBM-DRAM和2.5D封装的发展，以绕过DRAM的性能墙。同时，POP技术组合继续为移动设备提供足够的带宽。”

移动设备肯定不会停滞不前。“移动设备正变得越来越先进，”Ansys副总裁兼首席策略师VicKulkarni说。“现在这项技术正被嵌入到我们所做的每件事中，从5G手持设备到基站，它最终将进入许多其他市场。这将产生大量移动数据，需要大量计算。”

新视野

横向市场贯穿所有终端市场，需要整个生态系统予以关注。在过去，横向的典型代表是von Neumann计算体系结构，采用单片CMOS技术和验证。后来又增加了功率器件。在过去的几年里，新视野变得越来越重要，包括人工智能、安全和超摩尔定律。

“真正推动下一步发展的是数据，”Synopsys营销和战略副总裁MichaelSanie说。“数据的影响有两个。首先是移动数据的器件——网络，它可以是横贯所有终端市场的任何一种数据网络芯片、宽带或5G。但延迟是挑战，带宽和容量是有限的。第二，我们需要更多的数据处理——计算。其中有两个主要部分，高性能计算和人工智能芯片。网络和计算是下一个驱动因素。”

新的计算架构正在出现。“人工智能、机器学习、深度学习无处不在，”Cadence的Siwinski说。“我们谈论的是普适智能，这不仅仅是一个有趣的词汇游戏，它正是因为我们看到了机器学习和深度学习的各个方面在每个垂直市场上都得到了应用。在支持它的每一个垂直方向和每一个单独的电子器件上都有如此之多的数据和计算爆炸，以至于你几乎必须增加机器学习，以便能更智能、更高效地使用计算机，否则你会不知所措，因为数据太多了。”

人工智能无处不在。“人工智能在各种市场上的应用日益增多，这是一代人最激动人心的技术进步之一，”Arm汽车和物联网业务副总裁Chet Babla表示。“我们现在看到的智能哮喘呼吸机，使用人工智能来提供更好的呼吸保健，智能隐形眼镜，使用微电子技术和微型显示屏与佩戴者共享关键信息。”

即使在人工智能中，这个问题也有多个方面。“从SoC体系结构的角度来看，可以想象一个2×2矩阵，其中数据中心和边缘在一边，”Arteris IP市场营销副总裁Kurt Shuler说。“人们会争论分界线在哪里，但你可以把它看作是一个用电池供电，另一个必须插上电源。这里的人工智能有两个方面：一种是训练神经网络，另一种是在现实世界中使用神经网络进行推理。因此，您有了数据中心与边缘、培训与推理的2 x 2矩阵。”

安全性

另一个新的横向是安全性。“网络安全和反盗版正迅速成为巨大的挑战，”ESD联盟的Smith说。“这些影响了硬件设计师、软件和软件IP开发人员，以及整个半导体制造生态系统。”

安全问题普遍存在。“我们已经到了一个地步，几乎所有的芯片公司——不一定只有航空航天和国防，现在是汽车公司——都在采用‘不相信任何人，也不信任任何人’的思维过程，”Synopsys的Sanie说。“我们需要提供满足PPA需求的方法论、IP、设计技术、3D IC，这些技术不仅适用于今天，而且也适用于未来5年或15年，具体取决于行业。这意味着硅的生命周期管理对客户来说是一个巨大的挑战。它不仅影响设计和制造，而且还延伸到应用领域。谁能准确预测整个SoC生命周期中的性能挑战以及安全漏洞有哪些呢？”

没有安全保障，技术进步可能会受到限制。“Arm正试图通过汽车和工业应用的安全性来加速自主决策，”Arm的Babla说。“自主性有潜力改善我们生活的方方面面，但前提是建立在安全可靠的计算基础上。”

超摩尔定律

摩尔定律曾经是一个通用的驱动力，它跨越了大多数垂直市场，特别是对于那些可以利用的额外面积、更低功率和可以从最先进节点中获益的市场。“这个驱动力在继续，”Siwinski说。“每个人都说我们不可能越过某些节点，但现在我们在7nm、5nm、3nm处充满活力，并在2nm处进行探索。大约10年前，功耗成为第一大门槛。但现在是功耗和热交织在整个系统，这是一个横向因素。”

摩尔定律不再是唯一的出路。“行业正在跨越摩尔，也被称为超摩尔，”Ansys的Kulkarni说。“我们已经进入了以数据为中心的时代，这一时代正在推动新的垂直市场（见图1）。每件事都以越来越大的方式联系在一起。这就是为什么是半导体复兴，因为我们看到了半导体的增长，电子的增长，以及所有供给这些东西的增长，比如光子学，机械，热管理的热。所有这些影响都会随着你走向新世界，即摩尔定律的以数据为中心的世界。”

 ▲ 半导体行业大趋势（来源：Ansys）

像这样的变化影响到许多领域。“人们正在重新审视设计架构，而这正是芯片制造商之间的主要区别，尤其是在高性能计算机和人工智能芯片市场，”Sanie表示。“他们正在寻找一种非常酷的方法来设计他们的芯片，以充分利用现有的硅几何结构，并且获得了很好的时钟速度。但他们也在用更好的方法论、更好的技术来解决问题，从而获得所需的PPA、性能和功耗优化。而即将到来的是大量使用多芯片的3D-IC结构，最终实现芯片的异构集成。”

“人们通过将系统分成多个晶粒来扩展分而治之的方法，”Kulkarni说。“你可以在同一类子系统上有不同的功能，你可以有叠层的die，转换器，2.5D结构。最近的一个例子是智能视觉传感器，它是一个3D-IC堆栈，在AI芯片上有CMOS传感器阵列，芯片中内置了大量的机器学习和人工智能，不仅可以自主，也可以为移动设备做出智能决策。”

晶粒的布局将受到可扩展、经济高效的解决方案的限制。“晶粒是后摩尔时代正在发展的几种封装技术之一，包括微型TSV、微型焊连接、铜熔合互连、高密度有机基板和高密度扇出封装。”卡尔蔡司的Gregorich说。“几家著名的半导体公司预测，在未来10年内，凸块互连间距的比例将超过100:1。这种范式的转变将对HPC和移动产生影响，我们希望每个细分市场都能针对其特定需求进行优化。例如，晶粒和TSV将被这两个细分市场所利用。高密度基板封装和高密度扇出封装将针对每个部分进行优化。在这两个领域，成功的一揽子解决方案将具有以下特点：（1）它们将具有可接受的成本/效益比率，并具有可扩展的能力；（2）它们不会对制造产量或现场可靠性产生不利影响。”

晶粒的出现需要在整个设计流程中进行改变。“芯片设计的几个方面，如单个功能模块的控制，最重要的是晶圆之间、芯片之间或封装之间接口的设计，都需要具体的设计，”电动汽车集团技术总监Paullindner表示。“拥有构建模块（包括3D集成接口）的IDM和代工厂正在充分利用这些新的集成趋势，并相应地为它们做准备。同时，异构集成在封装方面带来了商机，OSAT在这方面处于有利地位。”

新兴垂直市场

最初在一个垂直方向上开发的技术现在被用来扩展其他垂直方向。“从智能手机演变而来的工作量正在推动计算技术的变革，这就是自主决策。”Babla说。“我们每天都在体验自主系统，比如我们的智能手机脸谱识别自动解锁时，自动化功能在车辆和工厂环境中变得越来越普遍。设计自主系统的开发人员需要符合相关安全标准、可扩展性以解决工作量和处理能力以及节能和安全的技术。”

大家都认可的是，“一个明显的市场驱动力是自动驾驶，”Smith说。“这在很大程度上要归功于汽车市场的快速创新步伐，以及许多地区最近的强行要求全面电气化。”

这也许会影响IP开发者的方向。“如果你看看10年前的PPT，有20家应用处理器供应商和数字基带调制解调器供应商，”Arteris的Shuler说。“我们把业务重点放在这个市场上，并认为如果满足了需求，就能满足每个人的需求。当你看我们今天的PPT时，有五张是因为它们会随着时间的推移而合并。今天考虑对汽车的要求，我们相信，如果我们满足他们的人工智能要求，我们就能满足任何人的要求，或者几乎是市场上任何人的要求。因此，如果我们满足汽车的需求，从事机器人或工业的人的需求就会得到满足。”

人们常说的垂直是物联网。“物联网非常有趣，因为物联网是最新进展的副产品，”萨尼说。“数据不再集中，它被推到了边缘。这就形成了一个奇怪的连续体，数据被集中化了，但也被推到了边缘。与此同时，计算也被集中化了，但计算本身也被推向了边缘。它在云端、服务器和边缘设备之间创建了一个计算连续体，5G突然间变成了这些连续体之间的一个大以太。”

就连新冠病毒（COVID）也在影响垂直市场。“COVID改变了市场的焦点，新的配方正在开发，”Siwinski说。“这种破坏，以及一般的破坏，要么创造机会，要么造成混乱。在很多时间里，技术创造了机会，COVID也不例外。”

COVID创造了对更多分布式系统的需求。“这个方向已经在进行中，但COVID无疑加快了这一进程，”Sanie说。“如果你看看网络和计算机公司，他们的挑战和他们对我们的要求并没有因为COVID而停止。事实上，我们可以说他们已经加速了。”

更多合作

新的横向和纵向的影响之一是生态系统中的每个人都变得单薄，问题变得更为广泛，需要公司之间更高层次的合作。

“IP供应商和EDA工具一直与代工厂有着非常密切的联系，”Siwinski说。“在10纳米左右，或者稍早之前，这种合作的性质开始发生变化。以前，主要是在代工方面进行创新，然后EDA工具和IP调整以适应新的现实。有了新的节点，协作已经发展成更紧密的伙伴关系。研发机构与代工厂的合作更加紧密，不仅是在支持上，而且在相互创新方面。它促进了更快的创新。”

还有更多的系统问题。“我们研究的是电子以外的东西，半导体以外的东西，系统之外的东西，”Kulkarni说。“这包括机械、计算流体力学和光子学。EDA，IP，整个生态系统，以及那些被认为是事后诸葛亮的封装厂商，现在不得不走到一起，因为在一个领域做出的决定也会影响到其他领域，需要加强合作。例如，当电源影响时序时，你会怎么做？还有热分布问题，所以我们需要进行机械应力、翘曲和热的分析。”

而在设计团队中，过去分开工作的团队现在必须走到一起。“这不像以前那样，你先做一个芯片，然后说，‘有了这个芯片，我能在软件里做些什么？’”Shuler说。“相反的是，考虑我的软件必须做什么，它变成了我需要在系统级别做什么？这是我需要创建的新的处理元素，这是我需要创建的新数据流，以保证我可以为数千个同时需要数据的处理元素执行收集功能。无论是汽车还是人工智能，即使我们处理的是横向能力，我们也必须能够理解价值链的更高层，他们在试图做什么。”

它还需要EDA工具之间的协作。“方法论将成为一个更大的部分，不仅是为了获得更好的功率或性能，而是一种超越SoC优化并着眼于系统级优化的方法。”Sanie说。“在这一点上，我们必须着眼于不同的纵向市场。对于汽车芯片、高性能计算芯片和移动芯片，您如何进行电源管理？他们都不一样。您如何进行电源管理、性能管理，甚至是硅生命周期管理？每个方法都不同。因此我们有系统级的方法，它们更针对垂直的。”

Siwinski同意这个观点。事实上，我们要求创造新的品牌创新方法，以吸引新的客户。然后其他公司使用这些方法，它们就成了新的标准和新的最佳实践。它过去是关于特定的点技术，因为方法是一步一步来的。现在，在引擎级别上，复杂性正在推动各种技术之间的本地自动化更加紧密。”

该行业还见证了EDA公司之间或更大组织内的业务部门之间更高水平的合作。

结 论

新的视野和新的垂直方向正在推动整个生态系统的创新，这是过去从未发生过的。这将带来挑战和机遇，并要求许多公司决定他们将在哪里成为专家，在哪里合作。我们已经看到了这样的例子，但我们应该期待在未来看到更多的例子。

“我们刚刚开始触及即将开始的事情的表面，”Siwinski说。“我并不是说这会像文艺复兴那样，在那里，生物挑战造成了破坏，创造了几个世纪不同的创新。诚然，两个世纪前，这是一个非常不同的世界，但最终你会看到一种技术为许多不同的机会提供了机会。考虑一下全世界的消防员，他们的工作正变得更加困难，为什么不采用这项技术，为自主消防无人机创造一个全新的次级市场。”（本文编译自：SEMICONDUCTOR ENGINEERING –BY：BRIAN BAILEY）