四月初Google公布其使用客制化ASIC設(shè)計的TPU測試報告，性能及功耗都遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過市場上的CPU/GPU組合（注1），非常適合人工智能及深度學(xué)習(xí)的運算。報告公布之后網(wǎng)上就有很多相關(guān)討論，也有一些朋友問我，IC設(shè)計服務(wù)公司可否進入AI芯片市場？回答我的看法之前，讓我先簡單交代一下IC設(shè)計服務(wù)市場的演進。

在晶圓代工模式尚未誕生之前，IC產(chǎn)品主要來自IDM，當(dāng)時的IDM都有自己內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品（ASSP），從規(guī)格訂定、設(shè)計、到制造、封測全在內(nèi)部完成。而不少的IDM也對外提供客制化的芯片設(shè)計（ASIC） ，如當(dāng)時的IBM、TI、LSI、VLSI Technology、STM、NEC、Toshiba等等，從商業(yè)模式來看，IDM的ASIC業(yè)務(wù)也算是一種設(shè)計服務(wù)。1987年臺積電率先提供晶圓代工服務(wù)之后，無晶圓廠（fabless） 的IC產(chǎn)品公司才像雨后春筍般的冒出來，相關(guān)的生態(tài)鏈包括IP、EDA、IC設(shè)計服務(wù)產(chǎn)業(yè)隨后也因應(yīng)而生。

由于IC設(shè)計服務(wù)公司提供共享的設(shè)計資源（注2）給很多初期不需要自己投資建構(gòu)內(nèi)部團隊的新創(chuàng)IC產(chǎn)品公司以節(jié)省資金，并快速推出產(chǎn)品進入市場，一時之間忽然變成需求很高的產(chǎn)業(yè)。再加上受到全球第一家設(shè)計服務(wù)公司智原在1999年掛牌上市的激勵，新創(chuàng)的IC設(shè)計服務(wù)公司在那幾年全球成立超過30家，有的主打特定晶圓廠，有的則強調(diào)支持多個晶圓廠甚至可以協(xié)助廠與廠之間的轉(zhuǎn)換（porTIng）。設(shè)計服務(wù)產(chǎn)業(yè)沒過多久就供過于求，市場競爭轉(zhuǎn)趨激烈。

隨著Moore’s law演進，制程愈趨復(fù)雜，芯片集成度亦隨之倍數(shù)成長，產(chǎn)品的性能及功耗規(guī)格要求也更加嚴(yán)厲，設(shè)計公司除了人力/物力/投資成本遽增之外，技術(shù)挑戰(zhàn)及產(chǎn)品失敗的風(fēng)險也相對提高很多。經(jīng)過幾代制程的演進之后，自然淘汰了一些較弱的競爭者，留在場里的選手也大致有些分級并各有定位，呈現(xiàn)較為健康的競爭態(tài)勢。到了16納米及以下的節(jié)點（目前到7納米），更高的技術(shù)門檻不但隔絕了一些競爭者，也讓較優(yōu)質(zhì)的IC設(shè)計服務(wù)公司增加了不少從系統(tǒng)公司甚至IC產(chǎn)品公司委外設(shè)計機會。專業(yè)先進的IC設(shè)計服務(wù)公司在晶圓代工生態(tài)鏈的地位，越高階制程就越重要，市場競爭優(yōu)勢也就越明顯。

這兩年火紅的應(yīng)用如AR/VR、云端運算（大數(shù)據(jù)分析）、人工智能及深度學(xué)習(xí)，甚至比特幣都需要高性能及低功耗的芯片。大型的系統(tǒng)公司、數(shù)據(jù)中心、互聯(lián)網(wǎng)平臺等公司漸漸不用市場上標(biāo)準(zhǔn)芯片（ASSP），而傾向自己開發(fā)客制芯片（ASIC），一來以滿足其性能及功耗的需求，二來與其競爭者作差異化。Google TPU就是一個明顯的例子。這種趨勢更增加了IC設(shè)計服務(wù)領(lǐng)導(dǎo)廠商的機會。

IC設(shè)計服務(wù)產(chǎn)業(yè)因需求而誕生，又因過度供給競爭激烈而汰弱存強，走了20個年頭，這個產(chǎn)業(yè)現(xiàn)在正邁入一個比較健康的供需市場而逐漸茁壯。

本篇為作者個人所觀察的產(chǎn)業(yè)趨勢，跟所擔(dān)任顧問的公司無關(guān)。

注1：Google 云端平臺博客：QuanTIfying the performance of the TPU， our first machine learning chip

注2：設(shè)計服務(wù)的分享資源定義上不屬于最近所謂的分享經(jīng)濟。其資源并非閑置，模式為B2B，且非經(jīng)過交易平臺做資源分配，就象是半導(dǎo)體客戶共享臺積電或日月光的技術(shù)與產(chǎn)能資源一般。