又到了歲末年初之際，回顧過去的2024年，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)有增長也有陣痛，復(fù)盤2024年的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)狀況，有哪些長足的進(jìn)展又有哪些短板？展望2025年，半導(dǎo)體市場(chǎng)又有哪些機(jī)會(huì)，該如何發(fā)展？為此，電子發(fā)燒友網(wǎng)策劃了《2025年半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)展望》專題，收到數(shù)十位國內(nèi)外半導(dǎo)體創(chuàng)新領(lǐng)袖企業(yè)高管的前瞻觀點(diǎn)。其中，電子發(fā)燒友特別采訪了蘋芯科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO楊越，以下是他對(duì)2025年半導(dǎo)體市場(chǎng)的分析與展望。

蘋芯科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO楊越

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回顧2024年，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的外部環(huán)境呈現(xiàn)出復(fù)雜多變的特征。地緣政治持續(xù)深刻影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展，全球供應(yīng)鏈重構(gòu)加速，各國紛紛加大對(duì)本土半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的支持力度。在先進(jìn)制程和關(guān)鍵設(shè)備領(lǐng)域，管制措施日趨嚴(yán)格，推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)鏈的區(qū)域化發(fā)展。與此同時(shí)，市場(chǎng)需求出現(xiàn)顯著的結(jié)構(gòu)性變化，AI算力需求持續(xù)爆發(fā)帶動(dòng)了高端芯片需求快速增長，而新能源汽車和智能化浪潮也為汽車電子帶來強(qiáng)勁增長動(dòng)力。雖然消費(fèi)電子市場(chǎng)復(fù)蘇相對(duì)緩慢，但庫存調(diào)整已接近尾聲，市場(chǎng)正逐步回暖。
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這一年，機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。AI技術(shù)的蓬勃發(fā)展帶來了新型計(jì)算需求，本土化進(jìn)程中蘊(yùn)含著產(chǎn)業(yè)升級(jí)機(jī)會(huì)，新應(yīng)用場(chǎng)景持續(xù)涌現(xiàn)。但同時(shí)，技術(shù)創(chuàng)新受限、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同效率下降、研發(fā)投入持續(xù)攀升等挑戰(zhàn)也不容忽視。在這樣的背景下，企業(yè)需要保持技術(shù)創(chuàng)新定力，深化產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，準(zhǔn)確把握市場(chǎng)結(jié)構(gòu)性機(jī)會(huì)，同時(shí)加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防控能力。
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楊越認(rèn)為，企業(yè)更需要注重核心技術(shù)突破、供應(yīng)鏈韌性建設(shè)、差異化競爭優(yōu)勢(shì)培育以及生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建。只有在這些方面持續(xù)發(fā)力，才能確保在復(fù)雜多變的外部環(huán)境中實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。這不僅需要企業(yè)保持戰(zhàn)略定力，更需要整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同努力，共同推動(dòng)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)向更高水平邁進(jìn)。
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在今年8月，蘋芯在長期的技術(shù)積累基礎(chǔ)上，完成了NPU和SOC產(chǎn)品的設(shè)計(jì)驗(yàn)證與發(fā)布，包括專門應(yīng)用于智慧感知決策方向的AI芯片PIMCHIP-S300，以及蘋芯自研的新一代存算一體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元PIMCHIP-N300。其中N300產(chǎn)品已完成開發(fā)并完成客戶交付，S300產(chǎn)品已進(jìn)入回片測(cè)試階段，成功點(diǎn)亮功能并完成相關(guān)方案搭建，計(jì)劃近期向客戶送樣，并進(jìn)一步推動(dòng)產(chǎn)品落地和市場(chǎng)驗(yàn)證。此外，蘋芯團(tuán)隊(duì)也在積極推進(jìn)大模型推理加速專用芯片研發(fā)工作，以存算一體技術(shù)為核心打造基于成熟制程的AI大模型推理加速芯片與系統(tǒng)，旨在打造成本與性能遠(yuǎn)超當(dāng)前主流產(chǎn)品的大模型推理方案。
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這兩款產(chǎn)品的發(fā)布標(biāo)志著蘋芯在高性能計(jì)算和系統(tǒng)級(jí)芯片領(lǐng)域的技術(shù)實(shí)力進(jìn)一步提升。
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2024年AI大模型帶來新的芯片需求和挑戰(zhàn)
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大模型一度是近年來AI應(yīng)用的熱點(diǎn)方向，但苦于數(shù)據(jù)量巨大、能耗較高等多方面原因難以滿足市場(chǎng)需求并得到實(shí)際的應(yīng)用。隨著端側(cè)大模型的快速發(fā)展，AI技術(shù)得以更為廣泛的應(yīng)用于端側(cè)設(shè)備，并為用戶提供更為個(gè)性化的服務(wù)，隨之產(chǎn)生的便是人們對(duì)于端側(cè)大模型的要求增高與端側(cè)大模型難以滿足市場(chǎng)需求所帶來的矛盾：
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從客戶實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景來看，主要呈現(xiàn)三類核心需求：
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1. 高效能的推理計(jì)算能力
端側(cè)大模型主要的應(yīng)用場(chǎng)景是各大應(yīng)用端口，是面對(duì)客戶的“第一線”，這直接決定了客戶對(duì)于使用體驗(yàn)的滿意程度。這就需要設(shè)備的在最低能耗條件下，作出最快的反應(yīng)速度，這需要我們?cè)趪?yán)格的功耗限制內(nèi)完成實(shí)時(shí)推理；與此同時(shí)，市場(chǎng)同樣要求芯片具備高能效比的同時(shí)保持推理精度并支持模型壓縮和動(dòng)態(tài)精度調(diào)整，實(shí)現(xiàn)性能與功耗的靈活平衡。
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2. 場(chǎng)景化的定制能力
AI端側(cè)大模型的發(fā)展應(yīng)對(duì)的核心需求即：客戶的個(gè)性化需求。千人千面的時(shí)代已然到來，我們需要芯片架構(gòu)具備足夠的可配置性和靈活性，以應(yīng)對(duì)客戶的不同需求，這更需要相應(yīng)軟件棧能夠快速適配不同場(chǎng)景的模型需求。
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3. 本地化的隱私保護(hù)
數(shù)據(jù)安全更是近年來老生常談的話題，話題雖老，但實(shí)現(xiàn)不易。個(gè)性化AI時(shí)代更要求我們?cè)谟布浖蓚€(gè)層面保護(hù)數(shù)據(jù)安全和隱私的前提下推動(dòng)本地處理需求。
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另一方面，對(duì)于半導(dǎo)體廠商而言，也面臨著一些關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，包括架構(gòu)創(chuàng)新難題、算力效能平衡、軟硬協(xié)同設(shè)計(jì)等。
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首先是“內(nèi)存墻”問題，是傳統(tǒng)馮諾依曼架構(gòu)在數(shù)據(jù)搬移效率上的根本性瓶頸，蘋芯科技的解決方向是采用存算一體架構(gòu)，從底層技術(shù)入手，解決存算分離導(dǎo)致的能耗問題；其次是終端設(shè)備嚴(yán)格的功耗預(yù)算與日益增長的算力需求之間的矛盾，需要廠商根據(jù)不同應(yīng)用場(chǎng)景采用不同考量和設(shè)計(jì)；最后是傳統(tǒng)硬件優(yōu)先的設(shè)計(jì)方法難以適應(yīng)快速迭代的AI算法，軟件棧的開發(fā)效率和優(yōu)化難度顯著提升等難題。
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2025年算力依然是半導(dǎo)體市場(chǎng)增長的主驅(qū)力
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展望2025年的半導(dǎo)體市場(chǎng)，楊越表示，市場(chǎng)將呈現(xiàn)三大核心增長動(dòng)力，包括大模型算力需求、邊緣計(jì)算需求以及成熟制程創(chuàng)新需求。
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針對(duì)這些市場(chǎng)增長的核心動(dòng)力，蘋芯科技在邊緣計(jì)算創(chuàng)新方面，通過微架構(gòu)和系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化，開發(fā)了性能突破型產(chǎn)品。在微架構(gòu)層面優(yōu)化了數(shù)據(jù)通路和存儲(chǔ)層次結(jié)構(gòu)，在系統(tǒng)層面實(shí)現(xiàn)了軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)。通過底層計(jì)算單元性能的顛覆性提升，為不同應(yīng)用場(chǎng)景提供了靈活的優(yōu)化空間。
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在大模型計(jì)算領(lǐng)域，蘋芯開發(fā)了基于異構(gòu)并行計(jì)算架構(gòu)的大模型推理專用芯片。該產(chǎn)品采用軟件定義的計(jì)算框架，支持動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度和負(fù)載均衡，可實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的靈活重構(gòu)。通過軟硬協(xié)同優(yōu)化，顯著提升了大模型推理性能，同時(shí)優(yōu)化了能源效率。
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對(duì)于2025年中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和突破，楊越認(rèn)為主要有四大方向。
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1. 從“摩爾定律”到“異構(gòu)計(jì)算”——技術(shù)演進(jìn)的必然之路：?未來半導(dǎo)體技術(shù)的核心驅(qū)動(dòng)力將轉(zhuǎn)向異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，通過CPU、GPU、NPU、FPGA等多種計(jì)算單元的協(xié)同優(yōu)化，提升整體計(jì)算效率。尤其在AI、大模型、邊緣計(jì)算等領(lǐng)域，異構(gòu)計(jì)算將成為主流，而存算一體架構(gòu)的崛起也將是必然趨勢(shì)。
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2. AI與半導(dǎo)體的深度綁定將重塑行業(yè)：?AI不僅是芯片的主要應(yīng)用場(chǎng)景之一，未來也將深度參與芯片設(shè)計(jì)流程。通過AI輔助EDA工具，芯片設(shè)計(jì)效率將大幅提升，尤其是在布線優(yōu)化、功耗控制和驗(yàn)證環(huán)節(jié)，AI已經(jīng)展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)方法的潛力。未來，AI驅(qū)動(dòng)的全自動(dòng)化芯片設(shè)計(jì)可能成為現(xiàn)實(shí)，進(jìn)一步縮短芯片研發(fā)周期。同時(shí)算力的需求也將更多樣化，邊緣和端側(cè)將成為重要增長點(diǎn)，中國在低功耗AI芯片領(lǐng)域有機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)彎道超車。
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3. 半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈的“分化與重塑”：首先是半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)艿降鼐壵螞_突和技術(shù)封鎖加速了本地化趨勢(shì)，未來中國會(huì)形成一個(gè)?以國產(chǎn)化為核心的“平行供應(yīng)鏈”，覆蓋設(shè)計(jì)、制造、封測(cè)和材料設(shè)備。另外是制造與設(shè)計(jì)之間的創(chuàng)新節(jié)奏，受到先進(jìn)制程成本和門檻的提高被打破平衡，中國在成熟制程和特色工藝領(lǐng)域有望取得突破。
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4. ?中國半導(dǎo)體的“破局點(diǎn)”：?過去幾年，中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)主要致力于補(bǔ)齊短板（如先進(jìn)制程、EDA工具等），但未來需要從“補(bǔ)短板”轉(zhuǎn)向“做長板”，不要在傳統(tǒng)技術(shù)路徑上持續(xù)追趕，而是在特色工藝、先進(jìn)架構(gòu)等領(lǐng)域發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)彎道超車，打造全球競爭力。其次，中國需要進(jìn)一步加強(qiáng)高端人才培養(yǎng)，同時(shí)構(gòu)建完整的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，從設(shè)計(jì)工具到制造工藝，再到封測(cè)設(shè)備，形成全鏈條協(xié)同創(chuàng)新。
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