通過定制半導體來應對供應鏈挑戰
發布時間：2023-8-28 19:53
發布者：eechina
作者：是德科技高級副總裁兼電子行業解決方案事業部總裁Ee Huei Sin
在競爭和創新的雙重壓力之下，企業消耗的數據越來越多，但無線頻譜的容量卻不會再增長。物聯網、自動駕駛汽車以及 5G 和即將到來的 6G 網絡已然提出了巨大的高速數據需求。除此之外，尚未發明的新應用未來不僅需要更大的帶寬，還需要使用先進的半導體來支持這些新技術�？紤]到近年來由于供應鏈不穩定所帶來的挑戰，科技企業如何才能滿足創新需求？ 當今的技術變得越來越復雜。企業必須在加快技術開發速度、壓縮開發人力投入的同時努力爭取率先進入市場。蜂窩功率放大器（PA）這種過去被我們認為簡單的元器件，如今都變成了復雜的集成模塊，動輒就會有 1500 個不同的節點需要進行仿真和測試。是什么在推動各行各業的產品復雜性不斷提升？
通過定制半導體來應對供應鏈挑戰 全球數字化轉型 我們身邊的一切都在經歷或者是已經完成數字化轉型。二十年前，全球數據存儲預估數量堪堪超過 50 EB；如今，這一數字已然增長 140 倍，達到了 7000 EB。全世界每天產生的數據超過了 1000 PB（100 萬 TB）。隨著大數據和新理念的不斷的涌現，各種使用場景都得到明顯改善，各種新設備和新的商業模式也應運而生，帶來更多的商業價值和個人價值。據麥肯錫在五年之前估計，盡管數字化轉型已經深入科技、媒體和零售業，但真正實現數字化的企業只有 40%。如今，商業領域的數字化比例已經提高到 65%。短短幾年內的這一巨大增長，意味著我們要在網絡上傳輸大量數據，因此也產生了對更高吞吐量和更低時延的需求，即便已經將云的優勢考慮在內。 計算 這些變化還遠遠沒到結束的時候。采用分布式處理之后，“app（應用）”主要依靠大規模數據中心來承擔繁重的處理負載，這也深刻改變了應用的工作方式�，F在，許多技術都可以支持我們的即時需求，例如即時語音識別、實時翻譯或逐向導航。定制芯片和計算引擎能以更快的速度處理更多數據，利用人工智能（AI）和機器學習（ML）來控制復雜系統的使用場景和價值也在增加。 滿足半導體需求 硅光子、毫米波（mmWave）和大功率器件等新技術帶來的需求促使全球各地都開始規劃新的半導體制造設施（晶圓廠）。此舉的目的在于建設足夠的能力來開發這些新興技術，解決疫情期間出現的芯片短缺問題。鑒于芯片供應鏈短缺預計會持續到 2024 年，制造商還將繼續與供應鏈風險作斗爭。 曾幾何時，多數晶圓廠的利用率都在 80% 左右。然而，過去幾年出現的供應鏈中斷降低了供應商渠道和交付的可預測性。因此，為了確保制造流程和供應鏈具有更大的靈活性，組織應當優先考慮與半導體制造商建立合作伙伴關系，從而獲得他們自身缺乏的技術，或者是投資開發自己的定制設計和制造能力。 加速創新 應對未來技術創新提出的挑戰不僅需要建設制造能力，還需要在測試和測量過程中取得工程方面的突破。采用定制設計的半導體有助于實現這樣的突破，打造出新的測量系統來測試需要更大頻譜和帶寬的使用場景。 此外，構建定制芯片組還有助于幫助緩解供應鏈問題。在新冠疫情初期，一部分供應商的交貨期延長到了 50 周甚至更長。使用自有半導體技術的公司就有能力更好地管理產品流，避免運輸受到外部不利情況的影響。 要想在當今極具挑戰的技術和供應鏈環境下保持領先地位，我們需要在合適的生態系統中建立強有力的合作伙伴關系，推動定制半導體的發展，幫助大家創造一個更具創新性的可持續未來。 |
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