2025年10月22日 星期三

併購之王:國巨



  • 台系被動元件大廠國巨在全球被動元件集團(電阻、電容、電感)之中坐穩前三大
  • 2022年10月,國巨業務再加上感測器業務
    • 國巨購併兩大外資感測器事業部,分別為賀利氏工業集團高階溫度感測器事業部(Heraeus Nexensos)與法商施耐德(Schneider Electric)高階工業感測器事業部(Telemecanique Sensors)[4]
  • 2025年10月,國巨成功購併日本芝浦電子(Shibaura Electronics),併購金額228億元,收購金額僅次於鉭質電容製造商KEMET


[20251022]人稱「購併大王」的陳泰銘攜手芝浦電子,併購金額上看新台幣228億元

國巨於2025年10月21日發布新聞稿指出,國巨董事長陳泰銘宣告成功購併日本芝浦電子(Shibaura Electronics)隔日,遠赴日本東京與對方社長葛西晃首度同框舉行聯合記者會,揭示雙方正式邁入嶄新合作里程碑,實現擴大美洲及歐洲布局目標。

記者會依序針對企業發展歷程,以及營運成長、全球布局、業務成就的策略說明,最後進一步提及購併芝浦電子預期產生的合作綜效。

隨後,再由陳泰銘及葛西晃共同分享,雙方在溫度感測器未來成長動能、企業文化及管理理念上的高度契合。

國巨先前說明,公開收購芝浦電子是為擴展感測器業務,其生產的負溫度係數(NTC)熱敏電阻產品,廣泛應用於汽車、家電和工業設備等各個產業。

展望雙方合併後綜效,國巨表示,將強化芝浦電子的研發能力、財務資源和生產能力,並計劃利用其全球通路經銷商平台全球客戶基礎,提高芝浦電子在美洲及歐洲地區的市佔率。

此外,國巨強調,將與芝浦電子共同致力於打造「台日企業協作」的新典範,進一步鞏固兩者在經濟及科技領域的領先地位,進一步展現兩大產業領導廠商,在策略契合及深度合作的決心。

台系廠商成功購併日本企業的案例極為稀少-鴻海、國巨
業界人士分析認為,此前台系廠商成功購併日本企業的案例極為稀少。

回顧2016年鴻海斥資3,888億日圓(約當時新台幣1,108億元)入主夏普(Sharp),為日本電子大廠史上首次接受外資企業收購重整。「鴻夏戀」修成正果不僅轟動一時,更打擊日本電子產業引發省思。

此後,由於收購金額龐大、過程一波三成,加上日本為此啟動國安審查機制,國巨本次未經同意向芝浦電子發動公開收購一案,亦被外界是為外資購併日企的重量級案例之一。

若以國巨最終每股收購價格、預定最高收購股數計算,本次收購案所需資金規模,預估將上看新台幣228億元,在陳泰銘過去多年來的豐厚購併成果中,收購金額僅次於鉭質電容製造商基美(KEMET)

自5月9日起啟動公開收購芝浦電子股權以來,過程中經歷白騎士(友好收購者)日商美蓓亞三美(MinebeaMitsumi)插隊搶親,陳泰銘展現「不屈不撓」精神,以三度上調每股收購價格至7,130日圓,換取競爭對手放棄加價自行退出賽局。

同時,國巨等待長達數月時間,9月初終於通過日本《外匯及外國貿易法》國安審查,獲得當地外國直接投資(FDI)許可,順利消除此項交易的主要法律障礙,芝浦電子隨後也改變最初對收購提案的「保留意見」立場,轉為「贊同並支持收購」。

直至10月21日晚間,國巨才正式公告已完成對芝浦電子的公開收購,最終應募率達87.3%,遠超最低門檻50.01%,後續將依照日本相關法規持續推進收購,以取得芝浦電子100%股權,預計2026年第1季以前,讓其在東京證券交易所下市。[1]

[20221104]如何趨勢未來,國巨七年前之一念,七年後感測器布局開花結果

人們如何把握時機呢?國巨董事長陳泰銘無疑是最好的例子。他與香港明星關之玲那段風花雪月的感情可能是人們茶餘飯後聊天的話題。但是更重要的是他在商場上的眼光獨到,七年前的一個念頭,竟催生日後國內進軍海外的感測器市場的首要業者,在2022年十月中,不到20天內一口起收購合併德、法感測器百年大廠[2-4]。陳泰銘出手之快,令人瞠目結舌,一切都依七年前的那場機緣決定。

7年前就看準感測器相關事業,但當時仍以標準品為主要營運方向,時機也不夠成熟,近5年購併美國普思電子(Pulse Electronics)、美系高階電容廠基美(Kemet)等,讓國巨大幅轉型,從亞洲區域型的企業走向國際,也從標準品走向高階利基市場。

最重要的是取得全世界的人才
目前國巨在全球有28個據點,逾4萬名員工中,有近82%不是台灣人,陳泰銘強調:近日購併德、法兩大百年品牌高階感測部門,除強化品牌能見度、相關感測器技術外,「最重要的是取得全世界的人才」。

台灣被動型元件大廠國巨的目標為「全球性元件市場提供整體解決方案者」,如今往感測器發展,正如Nokia在1868年時期以紙漿廠起家,後來逐步成為通訊設備廠一方之霸。國巨正一步步看準時機,改變公司DNA向前大幅成長。國巨此布局將會帶動未來台灣更多公司投資感測器市場,因為5G、IIoT、6G無一不需要大量的感測器,以實現人們在通訊上無所不在、無所不能的願景。 

Reference
[1][20251022]國巨赴日攜芝浦揭未來布局 共創台日企業協作新典範

[2][20221104]國巨轉型跨進高階感測器,技術、品牌、人才一網打盡 

國巨不到20天內一次購併2家外資高階感測器部門,分別為德商賀利氏工業集團高階溫度感測器事業部(Heraeus Nexensos)與法商施耐德(Schneider Electric)高階工業感測器事業部(Telemecanique Sensors)。陳泰銘對此只表示,感測器相關事業預計能貢獻集團營收新台幣130億元,有助毛利率提升。陳泰銘談及此次購併的時間點,認為2018年是被動元件產業的榮景,不過好景不常,隔年產業景氣下修,「擴充的機會來了!」國巨少有在產業榮景時做大幅擴充,他認為,當產業巔峰時,購買機器、設備等交期至少18個月,當交期過了,盛況也不再,因此多在產業低迷時進行擴充、購併,有利於集團提升技術與產能效率。

對於此次感測器事業購併案,陳泰銘表示,即是將原有感測技術再延伸,而非從零開始。物聯網時代到來,感測器在產業扮演關鍵角色,尤其車用、工控領域更是不可或缺,因此及早開始布局。他表示,相關感測技術會繼續發展下去,溫度、距離、影像也都需要用到感測器,因此往感測器發展的企業必定愈來愈多,感測器市場年成長率6%左右。執行長王淡如預計,購併的2家公司高階感測事業部門毛利率高於國巨平均水準,有利維持高毛利率,未來集團每年在感測器的營收規模上看190億元。

[3][20221104]國巨陳泰銘、王淡如談話節錄:布局感測,時機終於到來

董事長陳泰銘、執行長王淡如、財務長陳彥松、全球業務執行副總Claudio Lollini與投資經理趙毅一同出席,近日購併德商賀利氏工業集團高階溫度感測器事業部(Heraeus Nexensos)與法商施耐德(Schneider Electric)高階工業感測器事業部(Telemecanique Sensors)的布局思維持續受到業界關注,以下為DIGITIMES整理的法說會重點。

問:國巨為何要進入感測器市場?

答:大抵來說,符合國巨轉型策略,智慧化的時代,感測相關技術將會愈來愈重要,感測產品雖與國巨主要產品不同,但經營模式相同。國巨將自身企業定位為「全球性元件市場提供整體解決方案者」,為全球客戶服務,因此將不斷強化自身核心競爭力,一直以來的目標是往特殊利基品發展,且特殊利基品主要市場在歐美與日本地區,客戶穩定性高,通常簽約長約為1~3年,同時願意付較高的議價,預期納進感測產品後,利基品的佔比能隨年穩定成長。

問:購併未上市的賀利氏(Heraeus)理由為何?

答:賀利氏溫度感測器事業部在高階白金薄膜溫度感測器領域具有全球領先地位,年營收約新台幣25億元,主要專注高階工業和汽車領域,提供良好的溫度範圍 (攝氏零下200度低溫至1,000度高溫)、高精密測量和高穩定度。賀利氏同時看好國巨正在轉型中,就好比買方在找賣方,賣方也在找是適合的買方,雖然賀利氏未上市,不過已超過百年歷史。

賀利氏總部位在德國哈瑙,在德國和馬來西亞共擁有2座生產製造基地,員工總數約為480人。賀利氏溫度感測器事業部主要提供多樣格式的白金薄膜溫度感測元件,包括導線感測器、表面貼焊器件(SMD)感測器及PCB感測器等。截至2021年,賀利氏溫度感測器事業部有60%的營收來自於北美洲及歐洲等高階市場,100%的營收來自於工業和汽車客戶,

問:購併法國百年老廠施耐德(Schneider Electric)高階工業感測器事業的想法?

答:施耐德現在轉向軟體為主,因此找上國巨達成協議,其銷售地區主要在歐美市場,符合國巨布局。施耐德高階工業感測器事業期專注在B2B領域,以及最先進的產品組合優勢,國巨可透過創新的感測器解決方案持續擴充,進一步擴展及深化與全球工規客戶的緊密關係。

問:此次購併案能帶來哪些綜效?

答:第一,加速、加強轉型;第二,對這2間公司的綜效是,他們在亞洲市場著墨比較少,而國巨在亞洲有很強基礎、經營效率。過往感測事業是他們各自的非核心事業,不過現在國巨將感測放為核心事業,未來將提供發展支援。總言之,感測器市場符合轉型策略,2個標的技術跟銷售區域符合策略,財務跟營運綜效有很好發揮空間。

[4][20221103]景氣逆風國巨何以豪手購併?陳泰銘3日揭曉 



國巨指出,賀利氏專攻高階溫度感測,施耐德則是溫度感測以外工規的部分,相關產品如高階極限開關、進階感測器與壓力感測器等,有利未來布局智慧建築應用、進階電子量測與工業4.0等,將透過兩次收購,再度落實高階利基型領域的營運策略。國巨表示,預計收購之後,旗下各式感測相關產品,能貢獻集團年營收6億美元,約佔整體比重13~15%,感測器會是未來持續擴展的重點產品。



國巨近年購併高階市場布局

事實上,國巨近年除了持續深耕被動元件產業、擴充營運規模外,完成不少全球性的高階產品購併案,加速國巨全球化的完整布局。市場指出,國巨近期購併感測器部門的動作,是希望能提高產品分散性,降低波動性較大的標準化被動元件業務的貢獻佔比,強化在汽車、工業與物聯網應用業務的營收。

近期車用產品表現突出,國巨高層也表示,將持續擴產,目前車載相關產品佔集團整體業績18~20%,2023年甚至有望突破2成大關,達到22%。

至於感測器相關趨勢,不少產業界大老皆看好這方面的發展。電源供應器大廠台達電執行長鄭平先前法說會表示,物聯網時代到來,感測器隨時都在抓數據,運算、儲存、分析等動作也會帶動資料中心需求。陳泰銘在全球景氣下行時,一次吃下兩家歐洲老牌感測器事業部,看準的商機究竟為何,值得持續追蹤。

國巨第3季合併營收為新台幣307.67億元,季減1.9%,年增4.7%;累計前3季合併營收為922.60億元,較2021年同期增加14.1個百分點。展望後市,國巨利基型產品的訂單維持穩健動能,惟標準型產品庫存及終端需求仍持續調整中。而高雄大發三廠將用於車用、工控相關產品的高階積層陶瓷電容(MLCC)產能擴充計畫,可望成為接下來的成長動能。

2025年5月6日 星期二

2025年4月1日 星期二

2025 GTC看法

 20250401 1836

2025演講,Jensen Huang明確說運算三要素包含儲存,必須「重新發明」儲存:核心思想是要研發基於語義的儲存系統(semantics-based storage system),「儲存系統需要持續在後台嵌入資訊;獲取raw資料,將其嵌入進知識庫;做存取時,就不是檢索獲取資料,而是基於提問來獲取。」

利用問來存資料,所以未來什麼都藉由「問」來獲取?這真是個神奇的未來,換言之,聾啞人是不是會更吃虧嗎?他們能問嗎?互動是未來的關鍵,但是互動卻也是耗能,因此必要的互動才是關鍵所在。

此外,之前所提的「買得越多,省得越多」(the more you buy, the more you save),則改成了「買得越多,賺得越多」(the more you buy, the more you make)。這是靠所謂的AI推理嗎?AI推理是模型產生token的過程,Jensen 描述其過程即等價於企業產生營收和利潤的過程。所以唯有提高推理效率,才能增加營收和利潤。這似乎是很直觀的說法?只是問題在於AI推理能相信嗎?要怎麼評斷呢?未來的人類會不會無法評斷這一切呢?
GPU大力出奇蹟的時代過去了? 解析DeepSeek竄起後的Nvidia - 電子工程專輯



2025年1月2日 星期四

AP研究

2025年Q4 高通SM8850(旗艦晶片驍龍8 Elite 2)採用TSMC N3P,其高頻達5GHz

高通2025年第4季將推出的下世代旗艦晶片驍龍8 Elite 2,與聯發科的天璣9500同樣都將採用台積電N3P製程打造,GPU性能提升十分顯著,採用該晶元的手機體驗很值得期待。 與驍龍8至尊版相比,新的SM8850可能在能效提升上沒有那麼顯著,畢竟在工藝上沒有從N4到N3E的提升那麼明顯。不過驍龍8 Elite 2的CPU核心最高頻率可能達5GHz,有可能比傳聞天璣9500的最高為4GHz要高出一截。

高通2024年10月推出的最新旗艦級5G手機晶片驍龍8 Elite,採用台積電N3E(聯發科天璣9400旗艦晶片也採用台積電N3E製程生產)製程打造,並標榜是首顆納入其第二代客製化Oryon CPU的驍龍系列手機晶片,CPU最高頻率已達4.32GHz。

市場本來就預期高通會持續強化CPU性能,接下來驍龍8 Elite 2的CPU最高頻率肯定會比既有的驍龍8 Elite再提升,不過目前傳出驍龍8 Elite 2的CPU最高頻率將達5 GHz仍讓市場驚豔。



2024年11月28日 星期四

手機電池容量

[20241128] 手機電池對台灣手機供應鏈的影響

手機電池技術的演進,不僅改變智慧型手機的使用體驗,也對台灣手機供應鏈帶來深遠影響。目前全球手機電池容量普遍落在4000~5000mAh,而台灣市場推出的大容量電池手機已達6000mAh,包括華碩ROG Phone 7 Ultimate等機型。然而,隨著Energizer在MWC 2024展示出28,000mAh的P28K智慧型手機,電池技術的突破正重新定義市場競爭格局。[1]

台灣供應鏈在手機電池技術的快速變遷中面臨挑戰與機遇。首先,隨著大容量電池需求增加,對電池材料的能量密度與穩定性的要求也同步提高,促使台灣的上游供應商如電池材料製造商必須加大研發投入,提升技術能力。此外,電池封裝技術也成為競爭關鍵,像蘋果在iPhone 16 Pro系列中採用的不鏽鋼金屬封裝,不僅提高散熱效率,也為台灣封測廠商提供新的合作與技術升級機會。此外2024年8月上市的Galaxy Z Flip 6,為應對折疊機型電池容量不足的問題,電池容量將較前一代增加300mAh,達4,000mAh。iPhone 16 Pro Max電池容量將達到4676mAh,比前代產品增加5%,相信蘋果可以再一次提升裝置的整體續航時間。

另一方面,大容量電池的普及對供應鏈管理帶來壓力。大電池尺寸導致手機內部設計的複雜度增加,電池供應商必須與手機設計團隊密切合作,以確保符合輕薄化與續航力的雙重需求。台灣中游組裝廠如鴻海、和碩等在此過程中需整合更多模組設計能力,才能在全球競爭中保持領先地位。

區域市場的需求變化亦成為影響供應鏈的重要因素。新興市場如印度與東南亞對高續航力手機的需求不斷攀升,進一步推動低成本大容量電池的生產,而台灣供應鏈若能積極擴展在這些市場的佈局,將有助於提升競爭力。

手機電池的發展已不僅是單純的技術升級,而是牽動整個產業鏈的深層變革。台灣供應鏈若能掌握材料技術創新、封裝工藝提升與區域市場拓展,將有望在全球競爭中佔據更重要的角色。

Reference:

[1][20240215]全球史上TOP 10超大容量電池手機


2024年11月20日 星期三

AI眼鏡研究

[20241120] AI眼鏡有可能取代手機,觀測各家AI眼鏡發展

隨著Meta最新推出的Orion AI眼鏡掀起新一波熱議,業界開始再度思考一個重要問題:AI眼鏡是否有可能全面取代手機,成為下一代的主流個人通訊設備?這一議題並非首次被提出,但每一次新的技術突破都帶來更多值得探討的視角。以下,將從技術、應用與市場動態出發,深入剖析AI眼鏡的發展現狀及其挑戰,進一步分析這場「AI眼鏡與手機」的未來對決。

Google Glass
早於2013年時,Google便曾推出類智慧眼鏡的Google Glass,但因隱私、缺乏應用等問題而轉為企業端產品。俗話說,來得早不如來得巧,相較於當年Google Glass或是HoloLens,如今Ray-Ban Meta則受惠於生成式AI(Generative AI)技術蓬勃發展,大大提升其功能性,從物件、環境辨識資訊查詢,到導航、即時翻譯、語音回覆訊息等,都可輕易完成。只能說,Google Glass當年過於前衛、生不逢時。

Microsoft HoloLens
Microsoft也在2016年推出HoloLens頭戴式裝置,同樣未見成功,已於2024年10月正式停產。

Meta Orion
Meta Platforms執行長Mark Zuckerberg於2024年9月時展示閉門研發多年的擴增實境(AR)眼鏡原型Orion,聲稱這可望接替智慧型手機,是Meta定義次世代運算的重要一步。

即便Orion看似有望成為次世代運算主流,但這些裝置距離大眾消費者還有數年時間,因目前生產成本仍過高。因此,Meta Orion目前仍僅限於內部開發測試,並僅提供給少數合作夥伴,主要累積使用回饋、多元內容與應用。

<Meta Orion商用化首要任務是降低成本>

目前每副Orion造價約高達1萬美元,如何降低成本將會是Meta這款產品能否大眾化的關鍵。要知道,Orion的硬體由3部分組成,包括眼鏡本體,具備神經動作感測、用於手勢控制的手環,以及一個名為「Puck」的無線運算主機,用於處理AI、影像渲染等。

此外,Meta也嘗試透過「Puck」的無線運算主機來延長眼鏡本體的電池壽命,將部分高負載運算轉由Puck處理,有效減少眼鏡的運算並降低耗電量。這樣的設計將能夠讓AR眼鏡電池續航力,更貼近於智慧型手機的長時間使用。

儘管另有配件,但眼鏡本體仍是核心,也是造價昂貴之處。據悉,Meta為Orion客製化設計的晶片功耗低於傳統晶片,專為AI、影像和機器感測算法而優化;眼鏡架採用鎂製材料,既輕且散熱。另在鏡腳、鏡框內也滿佈微型攝影機和感測器,追蹤眼部和手勢動作,並由微型投影機將虛擬、數位影像疊加投射在現實世界中。

Orion的鏡片尤其獨特,擁有達70度的視野,與Magic Leap 2相當,但整體設計更輕薄,由具有高折射率的碳化矽(SiC)製成,可減少色差,以及AR眼鏡中常見的彩虹效應(Rainbow Effect);另有業界人士補充指出,SiC鏡片還有助於減少光暈和眩光,且有出色的清晰度。

與傳統光學材料相比,SiC的生產過程更複雜且產量有限,增加製造難度和成本。為此,Meta正致力於改進顯示品質、圖像清晰度和其他技術優化,以期降低成本,包括探索替代材料、制定更高效SiC生產流程等。

<Meta AI眼鏡的支出>

為此,Meta已宣布將持續投資XR裝置技術研發,不僅2024年度總支出將在960億~980億美元區間,並預期2025年將進一步增加。而負責XR硬體業務的Reality Labs部門,不僅2024年第3季營業虧損進一步擴大至44.3億美元,預期第4季虧損也將會在相當水準。

若以2020年Meta開始公布該部門業績數據估算,迄今累計虧損已超過580億美元,預期隨著Meta持續加碼投資,但銷售尚未跟上前,該部門未來幾年都將持續虧損。

Apple Glasses

在Meta Orion成功吸引市場和專家目光後,也紛紛向Apple建議,儘管Vision Pro很創新、整體體驗很好,但相較於這類MR裝置,AR眼鏡將會是更貼近民眾需求、需要且會日常配戴的裝置,認為蘋果應將更多資源投向傳聞中的Apple Glasses,儘管這不會是一蹴可幾。

總結
Meta的Orion不僅是該公司在硬體領域的重要里程碑,也被視為一次市場試探,用以了解消費者對佩戴式AI設備的需求與偏好。這一產品是否能真正撼動智慧手機的地位,將取決於它在生態整合、技術成熟度以及價格競爭力上的表現。

事實上不僅Meta,多家科技大廠多年來便致力於AR和混合實境(MR)等延展實境(XR)技術的開發,儘管近年來因AI崛起而熱度消退,但2020年發售的Meta Quest 2銷售亮眼,加上蘋果創新的Vision Pro推出,以及Google Ray-Ban Meta眼鏡大受歡迎,讓市場再看到XR技術的發展前景。

目前的AI眼鏡不僅在硬體設計上日趨輕量化與美觀,功能方面也已經融合生成式AI技術、實時語音與影像處理等創新應用,為使用者提供更直觀、個性化的體驗。[A]

AR眼鏡的推廣不僅僅是追求低成本,另也涉及諸多其他挑戰,包括隱私問題在內,如藉由裝置鏡頭、網路和AI的臉部辨識功能,搜索路人個資等,可能引發社會安全疑慮等。

然而,儘管Meta Orion等AI眼鏡還不會是大眾消費商品、甚至或許最終不會商用化,但隨著技術進步和應用價值提升,AR眼鏡取代智慧型手機相信終將來臨,並在成本降低、效能提升助攻下,成為行動運算主流裝置。[1]

Reference:

2024年10月1日 星期二

Google AI發展

[20241001] Google AI晶片兩大方向:TPU與AlphaChip

Google 的 TPU(Tensor Processing Unit)和 AlphaChip 是兩個在 AI 和計算領域中非常重要的技術。TPU 是 Google 專為加速機器學習任務而設計的特殊應用積體電路(ASIC)。TPU 的設計目的是提高深度學習模型的訓練和推理速度,特別是在處理大規模數據集和複雜模型時。AlphaChip是Google DeepMind開發的一種利用 AI 技術設計晶片的系統。AlphaChip 使用強化學習算法來自動化晶片佈局設計。這兩項技術的結合展示AI 在硬體設計中的巨大潛力,並且為未來的計算技術發展提供新的方向。

Google自家設計的張量處理單元(TPU)歷史
在加州山景城(Mountain View)Google總部,數百台伺服器機櫃正默默執行關鍵任務,即測試Google自家設計的TPU。這些晶片並不像Google搜尋引擎或Google Cloud的服務那樣廣為人知,但在Google的AI實驗室中扮演至關重要角色。

TPU是Google於2015年首次推出的客製化AI晶片,TPU 已經經歷了多次迭代,目前最新的是第六代 TPU,稱為 Trillium。其旨在提升運算效率、滿足公司內部及雲端客戶需求。與通用的CPU和GPU不同,TPU屬於ASIC,專門為處理AI工作負載而設計。Google TPU能在特定AI應用中,提供比其他硬體高出100倍的運算效率。

Google的努力不僅限於提升內部性能。自2018年起,Google開始將TPU提供給雲端客戶,並成功吸引Apple這類大客戶。蘋果近期透露,其利用TPU來訓練支撐Apple Intelligence的AI模型,這顯示TPU在市場上的實力和競爭力。

Gemini依靠TPU進行訓練,但推出時間卻晚於OpenAI的ChatGPT
儘管Google在AI晶片領域的先行者地位無可否認,但在生成式AI的競爭中,Google未能立即取得絕對優勢。Google新一代聊天機器人Gemini雖然依靠TPU進行訓練,但其推出晚於OpenAI的ChatGPT,這一差距引發外界對Google產品發布策略的質疑。然而,Google雲端的成長動能仍顯著,最新一季母公司Alphabet財報顯示,Google Cloud收入成長29%,帶動季營收首次超過100億美元。

Google 將在2024年底推首款CPU「Axion」
Google的成功不僅是依賴TPU,還包括其客製化視訊編碼單元以及其他專用晶片。Google還計劃於2024年底推出首款通用CPU「Axion」,旨在提升其內部服務的性能。這一新產品的推出,意謂Google正在完善其晶片策略,從而進一步提升其在雲端運算市場中的競爭力。

Google與Broadcom合作
Google在晶片開發上的努力並非易事。為實現這一目標,Google與晶片開發商Broadcom合作,由Broadcom負責所有週邊任務,負責I/O、SerDes,進行晶片封裝等。晶片的最終設計則送交台積電進行晶圓製造。這一過程涉及大量資金和技術投入,對於Google這樣的超大規模企業來說,是一個極具挑戰性的任務。

Google冷卻技術

此外,Google在AI晶片開發中也面臨地緣政治風險。台積電晶圓製造工廠主要位於台灣,導致Google在處理可能的地緣政治衝突時必須謹慎應對。儘管如此,Google稱其已為這些風險做好了準備,希望這些挑戰不會對其業務造成重大影響。

能耗方面,Google也積極採取措施,應對AI伺服器所需高電力消耗。Google從第三代TPU開始採取直接到晶片冷卻(D2C)技術,大幅減少水資源消耗,這也是NVIDIA冷卻其最新Blackwell GPU的技術。

總結而言,Google在AI晶片發展上走在前沿,憑藉TPU等客製化晶片技術,在提升內部運算效率和服務客戶方面取得顯著進展。儘管面臨來自競爭對手和全球市場挑戰,Google仍致力推動技術創新,並以其尖端晶片技術為基礎,持續在AI領域拓展其領導地位。[1]

Google AlphaChip加快晶片布局規劃的設計
究竟採用AI設計晶片的實際進程如何?多家電子設計自動化(Electronic Design Automation;EDA)大廠新思科技(Synopsys)、益華電腦(Cadence)等業者均強調,EDA工具在整合AI之後,AI模型可協助IC設計時間大為縮減,AI可發揮人力無法達到的效益。

Google旗下DeepMind於9月26日在官網公開介紹,其用於晶片設計布局的強化學習方法,並將該模型命名為AlphaChip。據稱AlphaChip可望加快晶片布局規劃的設計,並進一步在性能、功耗和面積更加優化。

目前AlphaChip已發布在Github上與公眾共用。據官網介紹,AlphaChip在設計Google的TPU方面發揮重要作用,已被聯發科在內的其他公司採用。對此,聯發科表示,AlphaChip的突破性AI方法,徹底改變晶片設計的關鍵階段。

晶片設計布局(layouts)原理
通常晶片設計布局(layouts)或平面圖,可說是晶片開發中花費時間最長、勞動強度最高的階段。近年新思科技也開發AI輔助晶片設計工具,能加速開發並優化晶片的布局規劃。但是,這些工具相對昂貴,而Google希望在一定程度上,讓這種AI輔助晶片設計方法大眾化。

一般來說,如果由人類工程師替GPU等複雜晶片設計平面圖,大約需要24個月;一般不太複雜的晶片平面規劃,也至少需要幾個月的時間。相對地,Google表示AlphaChip加快這一時間表,能在短短幾個小時內,完成創建晶片布局(layout)。


AlphaChip代表AI設計AI晶片時代來臨

layout過程類似於 AlphaGo下棋。AlphaChip 可以在幾小時內完成傳統方法需要數週甚至數月的設計工作。AlphaChip 的設計理念是將晶片佈局視為一種「對弈」,AI 會從一個空白的晶片網格開始,逐步放置電路元件,並根據佈局的優劣獲得獎勵。通過不斷的訓練和學習,AlphaChip 能夠設計出在功耗、性能和面積(PPA)等關鍵指標上達到甚至超過人類專家水準的晶片。

AlphaChip的問世,不僅預示著AI在晶片設計領域的應用將變得更加廣泛,也標誌著IC設計產業正邁向一個由「AI設計AI晶片」的全新時代。做為Google旗下DeepMind的巔峰之作,AlphaChip正以其在晶片設計領域的革命性進展,囊括全球科技界的矚目。

基本上,晶片設計是一項位於現代科技之巔的領域,其複雜性在於將無數精密元件,透過極其細微的導線巧妙連接。

AlphaChip與傳統之差異
DeepMind聯合創辦人兼執行長Demis Hassabis所言,與傳統方法不同的是,AlphaChip透過解決更多的晶片布局任務,持續不斷優化自身,如人類專家不斷透過實踐過程,進而提升技能。

對此,Google已圍繞AlphaChip模型,建立一個強大的回饋循環。首先,訓練先進的晶片設計模型 AlphaChip,其次使用AlphaChip設計更優秀的AI晶片,然後再利用這些AI晶片訓練更出色的模型,最後再去設計更出色的晶片。

AlphaChip採用的處理器
Google日前披露自家TPU設計的秘密武器AlphaChip,並深度解析AI設計晶片的發展歷程,並強調截至目前為止,AlphaChip已被用於開發各種處理器,包括Google自家的TPU,包括 TPU v5e、TPU v5p 和 Trillium和聯發科旗艦型天璣5G SoC晶片設計,均已採用。這些晶片在功耗、性能和面積上都有顯著提升,並且設計周期大大縮短。

雖有AlphaChip幫忙,但目前人類設計比重仍然過高
儘管Google和聯發科目前仍只依賴AlphaChip設計晶片當中「相對有限」的一些區塊,人類工程師仍承擔了大部分的設計工作,但總體來看,AI設計完整晶片的能力依然有限。隨著技術不斷進步,AI在晶片設計領域的潛力,倘能得到進一步挖掘和利用,可望最終改變整個晶片的設計過程。[2]

Reference:

電子與通訊

這裡就是我的新的Blog 將以電子與通訊 做為本人研究探討之地!!
希望能夠更加了解神奇的宇宙 歡迎各位光臨 ^^"