Жақында әлемдік жартылай өткізгіштер индустриясында бірігулер мен сатып алулар толқыны байқалды, Qualcomm, AMD, Infineon және NXP сияқты алыптар технологиялық интеграцияны және нарықты кеңейтуді жеделдету үшін шаралар қабылдады.
Бұл шаралар компаниялардың қатаң нарықтық бәсекелестікте күшті одақтар мен өзара толықтырушы артықшылықтарды іздеуге қатысты стратегиялық ойларын ғана емес, сонымен қатар жартылай өткізгіштер саласының ландшафтында жаңа өзгерістер болуы мүмкін екенін көрсетеді.
Жақында болған халықаралық жартылай өткізгіш компаниялардың бірігуі мен сатып алуларын қарастыра отырып, мен шамамен төрт кілт сөзді қорытындыладым: жасанды интеллект, MCU+, автомобильдер және EDA.
MCU+AI: сөзсіз үрдіс
STMicroelectronics компаниясы Deeplite компаниясын сатып алып, шеткі жасанды интеллектке назар аударады
Осы жылдың сәуір айында STMicroelectronics (ST) компаниясы канадалық жасанды интеллект стартапы Deeplite компаниясын сатып алды, бұл саланың назарын аударды. Барлығымызға белгілі, терең оқыту модельдерінің коммерциялық орналастырудағы негізгі қиындығы - олардың жұмыс көлемі, процессорға қойылатын талаптар және қуат тұтыну қарқындылығы. Deeplite бұл мәселені DNN (терең нейрондық желі) модельдерін оңтайландыруға арналған автоматтандырылған бағдарламалық жасақтама қозғалтқышын ұсыну арқылы шешеді, бұл жасанды интеллектке кез келген құрылғыда шеткі есептеулерді орындауға мүмкіндік береді.
2017 жылы құрылған Deeplite компаниясы жасанды интеллект модельдерін оңтайландыруға, кванттауға және сығуға бағытталған DeepSeek атты озық жасанды интеллект шешімімен танымал. Оның инновациялық жасанды интеллектке негізделген Neutrino оңтайландырғышы үлкен терең оқыту модельдерін 98%-дан астам дәлдікті сақтай отырып, бастапқы өлшемдерінің оннан бір бөлігіне дейін сыға алады. Үш негізгі технология - салмақты кесу (артық параметрлерді алып тастау), кванттау (есептеу дәлдігі талаптарын азайту) және спарификация (нөлдік мәнді салмақтардың үлесін арттыру) арқылы үлкен жасанды интеллект модельдері озық құрылғыларда жылдамырақ, кішірек және энергияны тиімдірек пайдалана алады. Бұрын бұлтты есептеу мүмкіндіктерін қажет ететін қолданбалар енді смартфон камералары мен өнеркәсіптік сенсорлар сияқты озық құрылғыларда кедергісіз жұмыс істей алады.
Deeplite алғашқы кезеңдерінде көпшіліктің назарын аударды және Gartner, Forbes, Inside AI және ARM AI компаниялары тарапынан жетекші жасанды интеллект инноваторы деп аталды. Бұл сатып алу STMicroelectronics компаниясының аппараттық және бағдарламалық жасақтаманы «қос спираль» түрінде біріктіретін шеткі жасанды интеллектке стратегиялық трансформациясымен тығыз байланысты. Deeplite компаниясының модельді оңтайландыру технологиясы STMicroelectronics компаниясының STM32 сериялы MCU-ларымен және кешенді жасанды интеллект шешімдерін құруды қолдау үшін арнайы NPU-ларымен терең интеграцияланған. Мысалы, ақылды зауыттық сценарийлерде STMicroelectronics чиптерімен жабдықталған камералар бұлтқа деректерді жүктемей-ақ ақауларды тікелей анықтай алады және жауап беру жылдамдығы 40 есеге артады.
Екінші жағынан, Deeplite компаниясында әлемдік деңгейдегі жасанды интеллект алгоритм инженерлерінің командасы бар, олар арқылы ST «модель кітапханасы-оңтайландырғыш-аппараттық платформа» бірыңғай әзірлеу экожүйесін қалыптастыру үшін 200-ден астам шеткі жасанды интеллект әзірлеу құралдарын біріктіреді. Қысқасы, Deeplite сатып алу ST компаниясының жасанды интеллект бағдарламалық жасақтама деңгейіндегі жұмбағының соңғы бөлігін аяқтап қана қоймай, сонымен қатар жартылай өткізгіштер индустриясының «чиптер жасаудан» «ми жасау» парадигмалық ауысуын белгілейді.
NXP ақылды жиекті қайта орналастыру үшін NPU компаниясы Kinara компаниясын сатып алды
Осы жылдың ақпан айында NXP АҚШ-тың шеткі жасанды интеллект чиптерімен жұмыс істейтін Kinara стартапын 307 миллион АҚШ долларына сатып алғанын жариялады. Kinara 2013 жылы құрылған және бастапқыда Core Viz деп аталды, кейінірек Deep Vision деп өзгертілді, ал 2022 жылы Kinara деп өзгертілді. Kinara-ның дискретті NPU (Ara-1 және Ara-2 қоса алғанда) өнімділік пен энергия тиімділігі бойынша салада көшбасшы болып табылады, бұл оны көру, дауыс, қимыл және басқа да әртүрлі генеративті жасанды интеллект енгізулерімен басқарылатын жаңа жасанды интеллект қолданбалары үшін таңдаулы шешімге айналдырады, ал оның бағдарламалануы оның дамып келе жатқан жасанды интеллект алгоритмдеріне бейімделуін қамтамасыз етеді.
NXP компаниясы бұл сатып алу Kinara компаниясының тәуелсіз NPU-сын өзінің процессорымен, қосылымымен және қауіпсіздік бағдарламалық жасақтамасымен біріктіретінін, бұл өнеркәсіптік және автомобиль нарықтарының тез өсіп келе жатқан жасанды интеллект қажеттіліктерін қанағаттандыру үшін TinyML-ден бастап генеративті жасанды интеллектке дейінгі толық және масштабталатын жасанды интеллект платформасын қамтамасыз етуге көмектесетінін мәлімдеді. Бұл өнеркәсіптік және IoT салаларында жаңа жасанды интеллектке негізделген жүйелерді жасауға, тұтынушыларға күрделілікті жеңілдетуге, нарыққа шығу уақытын жеделдетуге және ақылды автомобильдер сияқты салалардағы техникалық мүмкіндіктерді жақсартуға, жоғары қосылған құн салаларына көшуге көмектеседі.
Edge AI: MCU өндірушілері үшін күрес алаңы
Жасанды интеллект саласында «масштаб – күш» деген қате түсінік ұзақ уақыт бойы қалыптасқан. Ірі модельдер тамаша өнімділікке ие болғанымен, олар нақты орналастыруда қиындықтарға тап болады – олардың жоғары энергия тұтынуы шеткі жағындағы жеңіл салмақ талаптарына қайшы келеді. Сала мамандары ірі модельдерді қолдану сценарийлерінің ішкі шектеулерін бірнеше рет атап өтті: бір жағынан, ірі модельдерді оқыту және басқару үлкен есептеу ресурстарын қажет етеді; екінші жағынан, жасанды интеллектті индустрияландыруды ілгерілетудің негізгі бағыттары – дәл энергия тұтыну мен кідіріске сезімтал шеткі есептеулер және терминалдық құрылғылар.
Жоғарыда аталған сатып алулар MCU-дің негізгі шайқас алаңы шеткі жасанды интеллект есептеулеріне ауысып жатқанын көрсететінін түсіну қиын емес. 2025 жылға қарай деректердің 75%-ы шеткі аймақтарда өңделеді деп күтілуде, бұл шеткі жасанды интеллект MCU нарығының үлкен әлеуетін көрсетеді. Бұл шеткі жасанды интеллект есептеулеріне деген сұраныстың тез өсіп келе жатқанын және шеткі құрылғылардың негізгі компоненті ретінде MCU бұл үрдісте маңызды рөл атқаратынын көрсетеді.
Болашақта MCU дәстүрлі басқару функцияларымен шектелмей, біртіндеп жасанды интеллект ойлау мүмкіндіктерін біріктіреді және кескінді тану, дауысты өңдеу және жабдықты болжамды техникалық қызмет көрсету сияқты сценарийлерге қолданылады. Шеткі есептеу мүмкіндіктері бар MCU төмен қуат тұтынуымен, жоғары тиімділігімен және лезде жауап беруімен шеткі есептеу қуатының маңызды тасымалдаушысына айналады, ақылды құрылғылар мен жүйелерге күшті қолдау көрсетеді.
Басқа да ірі MCU өндірушілері осы салада белсенді түрде сатып алып, бәсекелесуде, мысалы, Renesas Electronics компаниясының Reality AI сатып алуы, Infineon компаниясының Швецияның Imagimob компаниясын сатып алуы және NXP компаниясының eIQ машиналық оқыту бағдарламалық жасақтамасын және NANO жасанды интеллект құралдар тізбегін іске қосуы.
Алдағы бірнеше жылда шеткі жасанды интеллект MCU үшін негізгі шайқас алаңына айналады деген қорытынды жасауға болады.
Автомобиль электроникасы: капитал бәсекелестігінің басты назарында
Жақында автомобиль қолданбаларына қатысты жартылай өткізгіш компаниялардың бірігуі мен сатып алынуы жиі орын алып отыр. Есептеу қуатынан басқа, автомобиль қозғалтқышының, көлік ішіндегі желілік қосылыстың, көлік ішіндегі аудионың және басқа да технологиялардың эволюциясы жартылай өткізгіш технологиясының қайталануы мен жаңартылуына түрткі болды, бұл байланысты компанияларды бірігулер мен сатып алулар арқылы өздерінің технологиялық орналасуын толықтыруға итермеледі.
Жартылай өткізгіштер өнеркәсібі - технологияны көп қажет ететін және капиталды көп қажет ететін типтік сала. Соңғы бірнеше онжылдыққа көз жүгіртсек, интеграция мен бірігулер саланың дамуындағы сөзсіз үрдіске айналды.
Жасанды интеллект алыптары технологиялық орналасуын жақсарту және «чип + жүйе + экожүйе» толыққанды артықшылығын құру мақсатында жиі сатып алулар жасайды. Негізгі MCU өндірушілері біртіндеп жасанды интеллекттің алдыңғы қатарына ауысып, төмен қуат тұтынуымен және жоғары икемділікпен ақылды терминал нарығын басып алуға тырысуда. Автомобиль саласында көлік ішіндегі есептеу, автономды жүргізу және деректерді өзара байланыстыру капитал бәсекелестігінің негізгі салаларына айналды. Сонымен қатар, EDA индустриясы құралдарды ұсынудан экожүйе құруға ауысуда. Алыптар зияткерлік меншік пен жобалау процестерін біріктіреді және «құрал-архитектура-стандартты» архитектура арқылы нарықта үстемдік орнатады.
Бірігулер мен сатып алулардың осы толқынында технологиялық ынтымақтастық, нарықты кеңейту және экожүйелік үстемдік негізгі логикаға айналды. Компаниялар капитал ағыны аясында қысқа мерзімді интеграция мен ұзақ мерзімді зерттеулер мен әзірлемелерді теңестіруі керек. Жартылай өткізгіштер өнеркәсібінің технологиялық кедергілері мен капиталды көп қажет ететін сипатын ескере отырып, бұл трансформация «қысқа жол» емес, ұзақ мерзімді инвестицияларды қажет ететін «марафон».
Жарияланған уақыты: 2025 жылғы 30 маусым