半导体行业领军者们，给所有「芯片人」的十条建议

蚩梦·2023年09月15日 18:09

半导体开发者本质上是科技开创者，这是做半导体最好的时代。

过去的二十年中，移动通信与5G、个人电脑与游戏、消费电子、智能驾驶、AI和数据中心五大领域引领了科技创新的航向。

然而，正如新思科技总裁Sassine Ghazi所说的那般：当前这些领域的创新一直在停留在软件层面。驱动并加速创新步伐的根本原因在于半导体芯片的创新能力，以及其与系统和软件连接的能力。

9月8日，2023新思科技开发者大会在上海举办。36氪在现场深度参与了芯片行业的“年度嘉年华”，并总结了10条台积电、AMD、芯擎科技等行业头部企业大咖们的行业前瞻，与大家分享。

入局中国市场28年，新思带来远见

面对这个充满不确定性的时代，产业更要先一步看见未来。自1995年进入中国市场以来，新思科技建立了上海、北京两个研发中心，与美国总部的研发人员一起为全球的IC设计工程师协同开发新的设计工具。大会上，新思科技全球总裁Sassine Ghazi与新思科技全球资深副总裁、新思中国董事长兼总裁葛群，从低碳、人才培养、摩尔定律和Sysmoore、五大挑战的纬度，为在场的“芯片人”们带来关乎未来选择的“新思观点”。

在低碳的前提下做芯片

中国约占全球半导体芯片消费量的50%，中国的需求和技术创新也持续影响着全球技术发展的风向。与此同时，发展经济需要足够的能源和电力，碳排放问题随之而来。在双碳目标的引领下，能源结构变革和重点领域减排至关重要。

1. 新思科技全球资深副总裁、新思中国董事长兼总裁葛群：关于如何减少碳排放，我们需要关注最重要的2条路径：一是能源结构的改变，二是重点领域的减排，前者尤为关键。作为芯片工作者，则可以在降低单位电力的成本上做出更多努力，例如能源互联网、更高效率的电子器件等，“在低碳的前提下做芯片”。

新思科技全球资深副总裁、新思中国董事长兼总裁葛群

人才培养

“芯片人才荒”是整个半导体行业共同面对的困境。据中国半导体行业协会公布的统计数据，预计到2023年前后，半导体全行业人才需求将达到76.65万人左右，其中人才缺口将达到20万人。人才短缺的问题亟需解决，除了在技术侧利用AI来大大缩短产品上市时间、提高工作效率并实现更好的设计结果之外，新思科技已经从人才培养战略入手，筛选人才的范围从专业人士、高校学生延拓展至青少年，为未来着手培养“芯二代”。

2. 新思科技全球资深副总裁、新思中国董事长兼总裁葛群：人才是芯片行业发展的根基，放眼2030，现在的青少年将成为未来芯片产业的中流砥柱，眼下是培养芯片人才“预备役”的大时机。

摩尔定律到Sysmoore

数十年来，在摩尔定律的影响下，半导体公司每隔两年，就会将集成电路（IC）上容纳的晶体管数量增加一倍。随着摩尔定律的放缓，SoC的器件微缩也明显放慢了脚步，而更新、更复杂的工艺节点成本却持续稳步上升。

与此同时，随着智能化进程的加速和生成式AI的爆火，市场对更快、更好和更智能的芯片的需求只会越来越大。新思科技将摩尔定律的规模复杂性与新系统复杂性需求的这种交汇融合，称为SysMoore时代。

3. 新思科技全球总裁 Sassine Ghazi：创新存在于芯片和软件的交叉点。现在有很多人质疑，“摩尔定律”是不是走到尽头了？从技术角度看并非如此。我们仍然有很多机会可以沿着摩尔定律的延续进行优化，因此们需要AI加速芯片、GPU、CPU，去“榨干”它们的性能，然后继续沿着摩尔定律的路径前进；同时，芯片公司应该重视全球范围内新能源电动汽车、AI 市场的增长，从中寻求新的增长机会。

新思科技全球总裁Sassine Ghazi

五大挑战

Sassine在演讲中指出，在SysMoore时代，芯片开发者将面临的五大维度挑战：软件复杂性、系统复杂性、能效、信息安全和功能安全以及产品上市时间。围绕这五大挑战，他以汽车赛道为例，为芯片公司提出了建议。

4. 新思科技全球总裁Sassine Ghazi：试想，如果汽车的复杂度从 L0、L1提升到L4、L5，那么在汽车上的半导体投开销将增加 50 倍，才能实现自动驾驶、高级辅助驾驶（ADAS）类型的互联汽车。我们应该怎么做？

一是加大软件定义汽车的力度，通过电子数字孪生等硬、软件的混合以验证软件功能，并进行软硬件的协同开发。有机构预计，未来7年（2023-2030年）软件定义汽车的比例将从5%升到90%。

二是通过多裸晶芯片或 3DIC 技术，将原本独立的裸晶或小芯粒（Chiplets）集合到同一个系统中。据估算，到2026年，约20%的芯片系统将采用多裸晶芯片或 3DIC 技术；2030年，这一比例将上升到40%

AI与大模型兴起，机遇与挑战并存

在高峰对话及技术论坛中，台积公司（中国）副总经理陈平，芯擎科技创始人、董事长兼CEO汪凯，新思科技全球技术创新与战略合作副总裁王秉达，新思科技全球副总裁王小楠围绕AI与大模型等新兴技术带来的机遇与挑战，以及产业生态合作等话题展开探讨。

5. 台积公司（中国）副总经理陈平：大模型带来的大算力挑战既需要保持传统的器件微缩进度，还要结合先进的3D工艺，并与设计端、系统端协同优化，才能得以解决。

6. 芯擎科技创始人、董事长兼CEO 汪凯：AI和大模型的兴起，催生了多元化的落地场景，其中包括汽车领域。真正落地存在五大挑战：算力的巨大需求、数据量、可靠性、追溯性及合规性，只有通过更前瞻性的创新才能迎来汽车行业的“AI时刻”。同时，在电气化、智能化的趋势下，汽车行业自身的迭代升级会带来电子器件的需求口进一步加大。无论智能座舱、自动驾驶还是供应器件，这些增长点的国产率有些低于1%，最高也只是在80%上下，都还存在非常大的入场机会。

7. 新思科技全球技术创新与战略合作副总裁王秉达：多年来，新思科技的领先技术已经深入到设计、制造和软件等半导体产业链的各个环节中，这让我们能拥有更广阔的技术创新格局。我们希望能够成为这个生态中的催化者，不断让整个生态形成更加良好的互动。

8. 新思科技全球副总裁王小楠：模型变大、参数变多，这意味着不同计算单元之间需要的带宽和互通互联需求都在变高，这对芯片设计和EDA工具都提出了更高的需求，EDA+AI将是开发者需要特别关注的发展赛道。