AMD 承認目前還沒有一張顯卡可以跟 RTX 4090 對抗,但對 RX 7900 XTX 很有信心

AMD 承認目前還沒有一張顯卡可以跟 RTX 4090 對抗,但對 RX 7900 XTX 很有信心

RX 7900 XTX 價格確實蠻不錯的

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上週末 AMD 正式推出 RDNA 3 系列顯卡,跟 NVIDIA 一樣首波只有兩張,分別為 Radeon RX 7900 XTX 與 Radeon RX 7900 XT,不過雖然比較晚出,但發表會中並沒有看到跟競爭對手 NVIDIA RTX 40 系列的官方效能表現,因此很多人一定會好奇這塊,關於這點外媒 PCWorld 就詢問了 AMD,AMD 表示「主要是還沒收到 NVIDIA 顯卡,而目前最高階的 RX 7900 XTX 鎖定對象是 RTX 4080」,也意味著 “現在還沒有一張卡可以跟 RTX 4090 抗衡”。

AMD 承認目前還沒有一張顯卡可以跟 RTX 4090 對抗,但對 RX 7900 XTX 很有信心

在 AMD RDNA 3 系列顯卡發表會中,外媒 PCWorld 訪問了 AMD 遊戲解決方案的首席架構師 Frank Azor,從影片中(8 分 10 秒處開始)可以看到,PCWorld 問:「為什麼我們沒有看到 Radeon RX 7000 系列 vs NVIDIA 的效能比較?這是怎麼回事?是 AMD 害怕了嗎?」

Frank Azor 先開玩笑的說:「因為 NVIDIA 還沒有寄給我們阿!所以我還在等,這樣才能進行比較。」隨後補充:「確實有兩件事,首先這張卡是專為對抗 RTX 4080 設計,而我們還沒有 RTX 4080 的測試數據。另外是我們不想為他們免費宣傳和廣告,他們並沒有將我們的效能測試放進圖表中,所以我們也不會給他們任何好處。」

雖然並沒有直接說效能追不上 RTX 4090,但從 Frank Azor 的回答已經可以確定,目前 AMD RDNA 3 系列顯卡中,還沒有任何一張可以跟 RTX 4090 抗衡,最高階的 RX 7900 XTX 就只能對上 RTX 4080。

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不過 AMD 也不擔心這件事,Frank Azor 認為 “以我們現在的表現,我們有信心會讓他們感到流汗”

Frank Azor 會這樣講也不是沒道理,RX 7900 XTX 的建議售價是 999 美金,預計 12 月 13 日上市,而鎖定對手的 RTX 4080 是 1,200 美金,便宜了 200 美金,因此如果真的效能差不多,甚至是比 RTX 4080 還要強一點,那 CP 值就高很多。

同時 999 美金的顯卡,要跟售價 1,600 美金的 RTX 4090 對比也沒意義,價格將近都快要差一倍,完全不是同個價位等級。

根據官方提供的數據,RX 7900 XTX 跟前一代 RX 6950 XT 相比,4K 光線技術效能獲得大幅提升,《消逝的光芒 2:人與仁之戰》這款遊戲就差蠻多的,上一代是 39fps,這一代變成 72fps:

4K 畫質解析度的效能表現,RX 7900 XTX 最高提升達 1.7 倍:

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McAfee揭露安裝數達2,000萬的16款廣告詐騙程式

 

Blogtrepreneur, (CC BY 2.0),

,有一新的Clicker廣告詐騙程式藉由16款行動程式成功潛入Google Play,而這些程式的總安裝數量估計達到2,000萬次。

Clicker惡意程式是以非法的廣告收入為目標,通常是偽裝成使用者的合法廣告點擊行為,而可能破壞行動廣告的生態體系。被嵌入新版Clicker的程式多是熱門類別,如手電筒程式、二維條碼讀取程式、相機程式、單位轉換工具,或是任務管理員等。

圖片來源/McAfee

在使用者安裝其中一款程式並開啟之後,它就會執行HTTP請求,以下載一個遠端配置,繼之註冊Firebase雲端傳訊(Firebase Cloud Messaging,FCM)接收程式,以接收推播訊息,看起來像是設計精良的Android程式,但研究人員卻發現,駭客只是利用遠端配置與FCM技術來掩飾它們的廣告詐騙功能。

當程式接收到FCM訊息且符合特定條件之際,Clicker即會造訪該訊息所遞送的網站,並於背景模仿使用者行為以瀏覽這些網站,將在使用者不知情的狀況下使用大量頻寬或耗費電力,同時替駭客創造廣告收入。

Google已在McAfee的知會下將它們全數自Google Play上移除。

https://www.ithome.com.tw/news/153791

IBM公布使用Z16相同核心的AI SoC晶片

 

IBM

一款用於AI模型訓練的單系統(SoC)晶片,名為AIU(Artificial Intelligence Unit)。

IBM研究AI硬體中心研究人員說,AI大約在10年剛開始發展時,研究人員的任務很單純,只是訓練能識別動物的模型,這只要數百萬張照片,以及運算硬體跑上一長段時間就能訓練出一個深度學習模型。但今天深度學習模型的工作已經從辨識貓狗變成翻譯語言、從醫療影像偵測出腫瘤,以及其他高深的任務。

除了任務變得困難,研究人員也面臨運算資源不足的挑戰。現在執行AI建模的伺服器都搬上了雲端或邊緣裝置,像是手機及物聯網感測器等速度不那麼快的硬體。這也促使IBM開發AI專用晶片。

IBM的AI硬體中心2019年成立,預計每年要將AI硬體效率提升2.5倍。計畫到2029年,要訓練出比三年前速度快1,000倍的AI模型。AIU則是該中心公布第一款AI專用晶片。

AIU是IBM第一款作為深度學習專用、可程式化的ASIC(application-specific integrated circuit,特定應用積體電路)。AIU的核心其實和AI加速技術類似。AIU具備32運算核心,以及230億顆電晶體,幾乎等同Telum晶片(具225億顆電晶體),更厲害的是Telum的電晶體為7奈米大小,AIU則用上了更進階、小至5奈米的電晶體。

IBM強調其AI專用晶片有兩大特點,一是使用IBM近似運算(approximate computing)的技術,將32位元浮點運算降到1位元,透過降低精度達到提升資料運算速度。其AIU在浮點計算及整數表示(integer representation),使AI模型執行更快、不耗記憶體。其次,這款AI晶片版圖(layout)是為簡化AI工作流程而設計,且可直接將資料由一個運算引擎送到另一個,節省大量耗能。

另一方面,AIU也設計成像顯示卡一樣容易使用,可輕易從PCIe插槽插入任何電腦或伺服器。

IBM未說明AIU推出時程,只表示希望很快能公布。

https://www.ithome.com.tw/news/153786

Google雲端針對微服務提供gRPC可觀察性資料

Google現在對自家雲端平臺上,和連接到Google雲端上的工作負載,提供,收集而來的gRPC(Remote Procedure Call)工作負載遙測資料,包括日誌、指標和追蹤,可供Google雲端其他操作套件使用,了解系統問題使用戶可進一步做出調整。

gRPC是一個開源高效能遠端程序呼叫框架,可以在各種環境中運作,透過負載平衡、追蹤、健康檢查和身分驗證等支援,在資料中心內和跨資料中心的微服務發揮重要作用,另外,gRPC還可以將裝置、行動應用程式和瀏覽器,連接到公有雲的後端服務。

Google提到,由於gRPC所扮演的獨特角色,可以提供整個系統完整的端到端檢視圖。gRPC可觀察性資料包括重要的RPC事件日誌、RPC事件指標,同時也能掌握RPC分散式追蹤,官方解釋,當上游提供RPC時,伺服器可能需要創建多個RPC到自己的後端,而分散式追蹤協助使用者了解這些RPC之間的關係,以及每個RPC的延遲,和整個系統發生的關鍵事件。

現在當開發者對二進位檔案啟用gRPC可觀察性功能時,gRPC函式庫會將日誌記錄、指標和追蹤資料,回報給Google雲端操作套件,用戶便可以利用Google雲端控制臺,將可觀察性資料匯出,供其他工具進一步分析,而gRPC可觀察性也可對關鍵gRPC事件提供日誌和資訊,協助開發人員了解這些事件發生的脈絡,掌握當時正在呼叫的gRPC服務、事件發生位置,後設資料的具體內容和Payload等。

gRPC可觀察性提供了數個指標,像是RPC往返延遲、單位時間RPC完成數量,以及網路發送與接受的位元組數。這些指標都可以運用重要參數進行分組,特定平臺的指標也包括在內,像是GKE平臺上,開發人員可以透過命名空間、容器和Pod資訊欄位,挖掘更加細緻的統計資料,並辨識出更多的問題。

開發人員可以配置RPC採樣率,採樣決策能夠跨系統傳播,因此無論RPC實際發生所在,開發人員都可以掌握完整、端到端分散式追蹤。

https://www.ithome.com.tw/news/153795

鎖定物聯網應用,Ubuntu 22.10 Kinetic Kudu更新開發工具鏈與功能

Canonical釋出最新,更新重點在於改善企業開發人員和IT管理員體驗,針對物聯網生態系更新工具鏈和應用程式。

這個Ubuntu新版本加入了管理工具Landscape 22.10 Beta測試版,讓用戶可以更簡單地在各種架構上運作和管理Ubuntu,從伺服器到桌面上的Ubuntu,管理員都可以進行監控、管理、修補和查看法遵報告。現在於Arm或是以Arm處理器為基礎的電腦,都可以安裝Landscape Server,包括公有雲上的Ampere Altra的ARM64虛擬機器和Raspberry Pi都沒問題,另外,這個版本還支援RISC-V處理器和硬體,Landscape能夠被簡單地部署成移植式管理系統。

官方更新Ubuntu 22.10中的工具鏈,包括Ruby、Go、GCC和Rust等開發人員工具,該版本中的OpenSSH預設使用systemd Socket啟動模式,也就是說,在接收傳入連接請求之前,系統不會啟動sshd,官方提到,這種機制減少Ubuntu Server在較小裝置、虛擬機器和LXD容器上所使用的記憶體。

Ubuntu 22.10還附帶了一項新的debuginfod服務,可以協助開發人員和管理員,除錯Ubuntu所附帶的程式。

同時,新版本Ubuntu現在已經在各種微控制器上支援MicroPython,而且因為Ubuntu繪圖堆疊更新,因此開發者現在可以不需要Raspberry Pi專用驅動程式,就可以在桌面會話(Session)之外,使用諸如QT等框架運作基於Raspberry Pi的圖形應用程式。官方解釋,這補充了Raspberry Pi一系列嵌入式顯示器的擴展支援,包括Inky eInk HAT系列、Hyperpixel系列和Raspberry Pi官方的觸控螢幕。

由於Ubuntu 22.10所附加新的GNOME 43,包括GTK4主題皆獲得效能提升,用戶也可以在快速配置中,更迅速地存取常用項目,像是Wi-Fi、藍芽、深色主題和電源配置。

https://www.ithome.com.tw/news/153794

微眾銀行馬智濤:解放數據生產力,以金融科技助力数字經濟發展|数字思考者50人

在数字經濟時代背景與世紀疫情的交織作用下,数字化轉型已成為各行業共識,國內各領域数字化轉型步伐也在逐步加快,依託於互聯網、大數據、雲計算、人工智能、區塊鏈等新技術,金融領域数字化發展也正呈現爆發態勢。據銀保監會數據,2020年銀行機構和保險機構信息科技資金總投入分別為2078億元和351億元,同比分比增長20%和27%。

今年初,央行印發《金融科技發展規劃(2022—2025年)》,提出新時期金融科技發展指導意見,明確金融数字化轉型的總體思路、發展目標、重點任務和實施保障。《規劃》將進一步推動金融科技邁入高質量發展的新階段,更充分發揮金融科技賦能作用,增強金融服務實體經濟的能力和效率。

毫無疑問,金融科技正在成為驅動金融行業数字化變革的新動能。作為國內首家数字銀行,微眾銀行自成立之初就將科技創新理念深刻在基因里,正如微眾銀行副行長兼首席信息官馬智濤表示,科技是微眾銀行驅動業務發展的核心引擎。在對科技創新極致追求與近八年的行業深耕道路上,微眾銀行沉澱了諸多關於區塊鏈技術與金融科技賦能實體經濟的思考與探索。以下內容整理自微眾銀行副行長兼首席信息官馬智濤近兩年專訪及公開演講:

推進區塊鏈技術應用於產業数字化

國家政策和戰略方針已進一步指明金融科技的使命方向,發揮好區塊鏈、隱私計算等創新科技的優勢,深化開源生態共創,聚合生態眾力推動產業数字化高質量發展,推動各行業的公平、可持續和綠色發展。”

區塊鏈作為金融科技的核心技術之一,助力提升数字普惠金融的效率,並將技術能力延伸到政務、監管科技、農業、醫療等重點產業領域,提升多方協作效率,降低協作成本。

“金融機構在應用區塊鏈技術時,需要在合法合規的前提下,選擇技術和生態建設適合自己的區塊鏈發展路線。”

一直以來,區塊鏈技術在金融場景的應用主要起到了“三升兩降”的作用,即通過它提升運營效率、改善用戶體驗、擴展業務規模,同時降低成本、控制風險。近年來,各家金融機構在藉助區塊鏈技術“三升兩降”方面也進行了不少的探索實踐。比如鄉村振興業務中,銀行通過供應鏈金融的應收應付數據,可以為涉農企業、農戶等進行精準數據畫像,評估授信額度。

過去的兩年,區塊鏈的應用更加多樣化,且區塊鏈加各行各業的場景應用普遍落地。在這一過程中,更有不少大規模的應用開始真正成長起來。而信息技術與產業應用的結合,更多體現在擴展性上面。金融機構需要提前做好準備,從而更好地支撐產業發展。要實現擴展性,就需要對區塊鏈平台的體系架構進行分層分模塊拆分,實現計算網絡存儲的無限擴展和自由組合。

區塊鏈構築ESG可信基礎設施 

當前,公平與可持續發展已成為國家戰略,區塊鏈技術作為傳遞信任的機器,在新的機遇下,將致力於踐行ESG理念,構築ESG可信基礎設施,為產業数字化提速,為可持續發展助力。”

區塊鏈天然就是解決信任問題的技術。数字金融在ESG的領域,還在逐步普及階段。

“ESG產業應用中,仍普遍存在信任傳遞的挑戰,區塊鏈可以有效解決其中的可信數據與隱私保護、可信協作與激勵機制、可信治理等問題。”

憑藉區塊鏈助力實現“雙碳”目標,是區塊鏈前沿技術研究的又一重要方向。

近幾年,我們看到整個社會的大趨勢、大環境的變化,就包括全球各地對於ESG的倡議,也包括國內重點討論的經濟高質量發展。近年來,政府部門也希望能夠通過行業優化,促進公平性,以及可持續發展。我們也認為金融科技本身除了能夠帶來“三升兩降”的效果以外,它在促進公平、可持續方面也具備價值。

對於區塊鏈技術帶來的回報率問題,作為一個商業銀行,商業價值當然也是我們所追求的一個方向。但確實我們也認為,區塊鏈產生商業價值有一個前置條件,就是它首先要成為大家普遍使用的一套基礎設施。所以,我們一步一步走來,希望能把區塊鏈的價值全面體現出來。打造數據新基建非常重要的技術能力。當這些技術能力建起來以後,更多使用方在上面真正能夠獲取價值,商業機遇自然會隨之而來。這也是我們提出把微眾區塊鏈打造成ESG可信基礎設施的一個重要思考點。

解放數據生產力 以金融科技助力数字經濟發展

金融和科技的融合創新一直是金融業發展進程中的獨特印記,隨着技術的不斷進步,金融科技也經歷了從金融电子化時代到金融信息化時代再到金融数字化時代的跨越。在當下的金融数字化時代中,以大數據為原材料的一系列金融科技技術,正推動金融服務走向數據化、精準化、可信化、敏捷化和智能化。

以區塊鏈、大數據等信息技術為代表的金融科技推動下,傳統金融機構正在加速向数字化、智能化、開放化轉型。數據層面的應用,已經成為金融科技尤其區塊鏈領域非常重要的實踐方向。

在数字經濟時代,數據是数字化的前提。因此,釋放蘊藏在數據要素中的生產力,充分發揮數據的價值,是加快数字化發展的重要工作。數據要作為生產要素在市場經濟中流通、交換、應用以釋放生產力、最大化自身價值,需要滿足產權可界定、價值可評估、價值可流通、價值可存儲四個基本條件。

数字經濟時代,數據如何確權、安全存儲、可信傳輸和協同生產以發揮其價值,是發展数字經濟的一大挑戰。解決這些問題的關鍵在於升級完善‘数字新基建’,数字新基建的關鍵底層技術包括區塊鏈、隱私計算和人工智能、大數據、雲計算,它們可以根據具體場景中的不同需求,進行靈活組合,來解決數據的安全存儲、可信傳輸、協同生產三大核心問題,最終推動釋放數據要素中的生產力。”

未來,金融科技的使命應該由銀行自身的效率提升,轉變為促進公平與可持續發展。而在金融、科技、數據深度融合的背景下,以金融科技彌合数字鴻溝、助力数字經濟發展將是一大重點。

金融科技在助力数字普惠金融方面極具價值,通過解決以往普惠金融發展面臨的成本較高、收益不足、觸達範圍較窄和體驗較差等問題,更好地服務了更廣泛的普羅大眾和小微企業。金融立足於服務實體經濟,金融科技的本質是更大程度發揮技術和數據等新型生產要素的價值,因此金融科技也應該助力產業数字化及其他國家戰略,發揮更大的用武之地。

數據基建缺失 DDTP應運而生

未來数字經濟,數據就是最有價值的資源,是最重要的生產要素。隨着個保法推出以後,數據要素的流通,以及價值轉換,還有很多壁壘。要應對壁壘,必須要有技術手段。這也是為什麼觸發了DDTP,以及我們認為它能夠應用在新一代数字基建上的由來。

未來的基礎設施很關鍵,因為它變成了整個交換的樞紐,當然它是分佈式樞紐。還是要權衡託管大量數據的平台,以及有機會運用這個數據的使用方——不管金融機構,還是其他——到底他們利益如何劃分。

數據基礎建設的缺失,需要有一個市場參与者來彌補。全新的DDTP分佈式數據傳輸協議,能夠延用同樣的方法進行合法合規的數據交換,回到真正以數據、以用戶為中心的形態。

分佈式數據傳輸協議(DDTP)旨在讓用戶成為關鍵參与者,由用戶主動發起個人信息數據傳輸並自行上傳,從而實踐個人數據可攜帶權。

從應用效果來看,通過引入用戶作為核心參与者,DDTP建立了用戶主動行使個人信息可攜帶權的模式。由於是用戶直接向接收者傳輸數據,按照《個保法》相關條款,接收者不能索取不必要的數據,因此也不會出現過度授權和信息濫用,成功保障了用戶行使個人信息可攜帶權;通過使用區塊鏈技術,DDTP將個人信息存儲、傳輸和驗證分離,成功解決了驗真、溯源、審計、信任機制傳遞等方面的問題;而用戶自主發起並結合基於哈希值的可驗證数字憑證——“數據指紋”上鏈驗證的方式,既符合政策的合規要求,又能解決跨機構、跨行業、跨場景數據協同生產的問題,是可以履行個人信息可攜帶權的中國實踐。

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未來,DDTP對於金融機構合法合規獲取數據,從而優化業務流程將會有幫助。對於金融機構來講,在授信、獲客過程中,合法合規地獲取更多數據將會很有幫助。

對於DDTP這種模式的應用來說,技術只能解決一部分的問題,除了技術還需要很多商業布局。建立起與合作機構的互信,以及商業模式的摸索,將會是更大的挑戰。

DDTP可以真正把數據解放出來。這種模式做法,會比韓國、印度、新加坡他們做的更有生命力。也包括我們看到美國的DTP模式,他們有一點小圈子,都是老大在玩,一些小玩家在外面。但往往有價值的數據,不見得只有大平台的數據。

DDTP這種分佈式協議,可以落到每個場景當中,由場景來決定,到底供數方、用數方他們之間的利益怎麼去分割。因為並沒有所謂中心方來限制大家的分成的方法,不同場景可以用不同方式來切分利益,這個具備了比較強的可行性。

銀行数字化轉型應促進金融科技與產業融合

銀行数字化轉型雖然講了很多,但大家對於数字化轉型的理解,還是不太一致。銀行未來將會有很多跨業態合作、深入到產業的機會。銀行金融科技不應該僅服務銀行本身,還要服務於它服務的產業。這也符合整個國家大方針的要求——金融要服務實體經濟。所以銀行的数字化,應該是促進金融和產業之間的融合,而不是簡單地升級系統。的確,很多銀行核心繫統都比較老舊了,需要更新換代。但更重要的問題是,如何数字化銀行服務,從而與它所服務的產業更有效融合。

區域性銀行未來機會還是很多的。很多銀行也都成立了金融科技子公司,但方向上都是希望把金融科技服務於本行或者同業。其實,銀行們更應該思考怎麼用金融科技去跟產業結合。銀行業的產業科技能力還有很大的提升空間。

銀行業應該持續應用一系列金融科技技術,推動金融服務走向數據化、精準化、可信化、敏捷化和智能化。但数字經濟的發展不僅需要銀行持續投入,研究創新技術,也需要非常開放地聯合眾多合作夥伴一起群策群力、积極探索、建立合作互信的關係。

近年來,區塊鏈技術等分佈式技術逐步走向成熟,分佈式架構逐漸成為了主流。這種技術的革新也推動了商業模式的升級。我們將升級后的商業模式稱為分佈式商業,它相較於過去資源集中垄斷的模式,更公平,具備多方參与、共享資源、模式透明、鬆散耦合、智能協同、跨越國界等生態特點。

對於金融機構來說,面對這種變化,需要重新思考自己的定位。曾經以銀行為中心的,以產品和流程為導向的封閉生態將無法適應升級后的商業生態。我們認為,未來的銀行生態,應該是以用戶為中心,而銀行成為基礎設施提供者的開放生態。

以開源聯盟鏈的方式服務實體經濟,與生態合作夥伴共創分佈式商業未來。這樣的選擇,意味着短期很難取得商業收益,這需要金融機構具備長期的戰略定力和服務實體經濟的初心。

《個保法》對数字經濟帶來的機遇與挑戰

数字經濟發展階段,數據是重要的生產要素,數據的流通尤為關鍵。但在以往法律法規不完善的情況下,監管不足,各領域數據運用呈現無序發展狀態,存在數據泄露、隱私保護等諸多風險和挑戰。

近年來,各領域對數據隱私保護、數據安全問題越來越重視。日前發布的《中華人民共和國個人信息保護法》,明確了數據使用邊界和數據資產交易規則,為個人信息保護和數據安全使用提供了有力的法律支撐。

機構間來進行所謂數據交易,是比較困難的。有了可攜帶權的保障,用戶可以自己驅動數據在提供方和應用方之間的流動,從而產生價值。未來的數據交換模式,應該以用戶為主導的、個人為主導的。

在所有類型的數據中,個人數據佔比最高,面臨的挑戰也最大,個人數據雖然由個人創建,但很多情況下卻需要在企業之間流轉,責任主體和利益主體不一致,導致個人數據流轉困難。個人信息可攜帶權的立法,明確了個人擁有主動在企業間流轉個人信息的權利,為個人數據的流轉和使用提供了新的機遇,也將為行業帶來新的機遇。

充分有效地發揮個人信息可攜帶權的作用,重點在於通過區塊鏈等数字新基建等技術解決安全存儲、可信傳輸、協同生產這三方面的挑戰,並激發多方參与的积極性。

《個保法》最重要的意義就是定義清晰數據的權利和義務。金融行業的業務模式非常依託於數據。不管面向個人,還是這幾年重點發展的小微企業,金融機構都是基於數據來進行授信,如何用好這些數據,並結合《個保法》讓數據的使用變得更加合規,同時也能夠開拓更多應用的數據源,是一個非常重要的課題。

隨着《個人信息保護法》的實施,金融機構應加強數據治理和科技倫理體系建設,明晰數據使用的邊界,才能讓數據要素的作用可持續地發揮。在當下的金融数字化時代中,以大數據為原材料的一系列金融科技技術,正推動金融服務走向數據化、精準化、可信化、敏捷化和智能化。

文章參考:

https://www.tmtpost.com/6307484.html

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金海通IPO:盈利質量下滑、銷售數據真實性存疑|IPO速遞

天津金海通半導體設備股份有限公司(以下簡稱“金海通”)成立於2012年,從事研發、生產和銷售半導體芯片測試設備,主要為知名半導體封裝測試企業、測試代工廠、IDM企業、芯片設計公司等提供自動化測試設備中的測試分選機及相關定製化設備,產品遍布中國大陸、中國台灣、歐美、東南亞等全球市場。

2020年12月,金海通曾接受科創板上市輔導,但輔導期間,其擬上市板塊由科創板變更為滬主板,本周四公司將迎來上會。本次IPO公司擬募集資金7.47億元,用於半導體測試設備智能製造及創新研發中心一期項目、年產1,000台(套)半導體測試分選機机械零配件及組件項目以及補充流動資金。

值得注意的是,公司招股書最近一次更新是在去年12月,財務數據也只更新至2021年上半年,之後便陷入沉寂。從已披露的信息來看,公司業績隨半導體景氣度周期波動較大,且盈利質量出現惡化,2021上半年凈現比不足40%。同時,公司的研發投入與同行相比存在明顯差距,隨着芯片集成度越來越高,未來測試環節將愈加複雜,公司技術若不能及時迭代則將面臨市佔率下降風險。此外,公司披露的銷售數據與客戶出現了對不上的情況,意味着其數據真實性還要打個問號。

業績波動大,收益質量較低

自金海通成立以來,一直專註於半導體芯片測試設備領域,主要產品為平移式測試分選機。分選機主要應用於集成電路設計階段中的驗證環節和封裝測試階段的成品測試環節,基本都與測試機搭配使用,其中前端設計領域中分選機是針對封裝的芯片級檢測,後端是在芯片封裝完成后,通過測試機和分選機的配合使用,對電路成品進行功能及穩定性測試,挑選出合格成品,並根據器件性能進行分選、記錄和統計,保證出廠的電路成品的功能和性能指標符合設計規範。

數據來源:招股書

在全球半導體測試設備中,測試機、分選機和探針台的佔比分別為63.1%、17.4%和15.2%,測試機為測試設備第一大細分領域,分選機只佔小部分。根據華經產業研究院的數據,以分選機市場佔比測試設備市場規模17.4%測算,2021年全球半導體分選機市場規模約為13.6億美元左右。從行業規模變動趨勢來看,2019年受半導體整體景氣度下降影響,市場規模出現下降,2020-2021年全球汽电子產業需求爆發,消費电子也有所回暖。

2018年至2021年上半年,公司分別實現營業收入1.05億元、7158.83萬元、1.85億元和1.99億元;對應的歸母凈利潤分別為2639.47萬元、722.8萬元、5636.81萬元,6843.93萬元;凈利率分別為25.19%、10.10%、30.44%和34.33%,業績波動較大。

顯然,公司的業績與半導體景氣度相關度極高,金海通在2019年的經營狀況與2018年相比出現了嚴重下滑,營收同比下降31.43%,凈利潤同比大幅下降72.64%。公司也對此解釋,這是因受到半導體行業周期波動的影響,2019年主要封裝測試廠商減少設備、廠房投入,導致其境外主營業務收入呈現一定下降趨勢。

金海通坦言,其所處的集成電路專用設備行業不僅受宏觀經濟周期的影響,而且與消費电子、汽車电子、通信等半導體終端應用領域的發展息息相關。如果全球宏觀經濟進入下行周期,或半導體產業鏈下游增長放緩,行業景氣度下降,則半導體廠商可能會減少對於專用設備的投入,進而對公司的經營業績帶來不利影響。

除業績波動較大外,公司的收益質量也頗為令人擔憂。2020年、2021年,金海通的現金收入比分別為80.62%和74.42%;凈現比分別為86.53%和38.49%,出現大幅下滑並且已低於50%,意味着公司的盈利質量出現惡化。

數據來源:Wind

而造成收益質量下降的罪魁禍首則是應收賬款的激增。2018年至2021年上半年,公司應收賬款賬麵價值分別為3,982.87萬元、3,917.49萬元、7127.84萬元和1.42億元,占同期營業收入的比例分別為38.01%、54.72%、38.49%和71.27%。

金海通表示,報告期各期末,1年以內應收賬款佔比分別為97.33%、73.87%、99.86%及100.00%。2019年末1年以內應收賬款金額佔比有所下降,主要是受下遊行業波動影響,部分客戶業績放緩,回款有所延遲。不過,若未來市場環境發生變化,或公司主要客戶的經營狀況發生不利變化,則可能導致目前應收賬款不能按期回收或無法全額收回而產生壞賬,將對公司的經營業績產生不利影響。

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產能較小,研發投入不足

隨着國內晶圓廠整體製程水平的推進,更高性能的后道測試設備需求進一步提升,作為半導體測試設備關鍵設備的分選機機價值量佔比有望增加。同時,隨着我國對集成電路行業發展的重視程度不斷提高,國家出台了一系列支持和促進行業快速發展的政策,國內集成電路專用設備技術水平持續提高。近年來,國產設備的市場份額不斷提升,進口替代趨勢明顯。

不過目前來自歐美、日韓等國家的知名企業在國內集成電路測試分選設備市場仍然具有一定競爭優勢,行業內的主要企業為科休、愛德萬、鴻勁精密以及。根據 VLSI Research及SEMI數據,2018年科休銷售額市佔率最高,為21%,排名第二的Xcerra(已被科休收購)佔比16%,排名前五的廠商中大陸企業只有,且市佔率僅為2%。

而與行業頭部玩家相比,金海通的生產規模相差甚遠。報告期內,公司產線幾乎滿負荷運行,但受限於產能,設備產量分別為121套、109套、196套和279套。而2020年至2021年,相關設備產量分別為875、1927套,的相關設備產量分別為800和1975套。雖然公司未披露2021全年產量,但其與頭部企業已不在一個數量級上。

從市場結構來看,分選機行業當前集中度較低,但未來在集成電路測試分選設備行業快速增長、進口替代加速的大背景下,預期將有更多的企業進入此行業並導致市場競爭加劇。因此,公司若無法保持自身技術優勢,可能導致公司客戶流失、市場份額降低,進而影響業績。

眾所周知,金海通所處的集成電路專用設備行業屬於技術密集型行業。其產品研發涉及通信、精密电子測試、微电子、机械設計、軟件算法、光电子技術等多種科學技術和知識的綜合應用,且在核心技術研发上具有周期長、風險高和投入大等特點。

然而,報告期內金海通研發費用金額分別717.65萬元、988.14萬元、1274.28萬元及892.15萬元,占營業收入比例分別為6.85%、13.80%、6.88%及4.48%,研發投入及研發費用率均遠低於同行業公司。

數據來源:招股書

伴隨着集成電路工藝製程的不斷提升,芯片集成度越來越高,測試環節將愈加複雜,下遊客戶對測試設備的穩定性、精確性、高效性、可靠性等方面亦提出了更高的要求。也正因如此,本次的募投項目中,公司計劃投入4.36億元建立研發中心。金海通表示,隨着募投項目的實施,公司將增加多款高端測試分選機產品的生產能力,為客戶提供多工位、高穩定性、高可靠性、高精度的測試分選機產品。與此同時,項目還將建立研發實驗室、招聘專業技術研發人員,提升公司在半導體測試設備領域的研發及自主創新能力。

大客戶是關聯方,銷售額與客戶披露不一致

金海通招股說明書显示,2018年至2021上半年,公司的前五大客戶銷售收入占同期營業收入的比重分別為90.04%、63.65%、66.09%和50.28%,客戶集中度較高,不過呈下降趨勢。

其中,大客戶子股份有限公司的控股股東華達微电子通過全資子公司南通華泓間接持有金海通8.80%的股份,根據實質重於形式原則,被認定為公司的關聯方。報告期內,的採購金額為6376.51萬元、698.85萬元、5425.30萬元和2235.92萬元,佔比分別達到60.86%、9.76%、29.30%和11.22%,其中2018年和2020年佔比較高。

不過,金海通披露的這一數據卻和在年報中披露的數據出現了對不上的情況。2018年至2020年年報显示,與金海通發生的採購設備、備件交易的金額分別為6506.43萬元、698.96萬元和5458.37萬元,均略高於金海通所披露的数字。

另一個值得注意的是,金海通招股書中披露2021年1-6月其向第一大客戶的銷售金額為3422.3萬元。但今年9月披露的招股書(註冊稿)显示,2021年1-6月,向前五大供應商採購金額從最低的1819.75到最高的1.51億,當中並沒有出現金海通的身影,說明二者同期購銷數據存在很大出入,不得不讓投資者擔憂公司銷售數據的真實性。

數據來源:公告

(本文首發鈦媒體APP,作者/翟碧月 )

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解讀Gartner2023年十大戰略技術趨勢:行業雲平台成為新雲服務模式

根據Gartner調研,全球絕大部分CEO都認為:“2023年全球經濟可能會有一個衰退。”很多企業會採取降本增效的方案,技術在其中扮演重要的作用。近期Gartner發布的2023年十大戰略技術趨勢,也圍繞優化、擴展和開拓三大主題,具體包括可持續性、元宇宙、超級應用、自適應AI、数字免疫系統、應用可觀測性、AI信任風險和安全管理、行業雲平台、平台工程、無線價值實現等十大趨勢。

其中,可持續性貫穿2023年的所有戰略技術趨勢。在Gartner最近的一項調查中,首席執行官們表示環境和社會變化已成為投資者的三大優先事項之一,僅次於利潤和收入。

這意味着為了實現可持續性目標,高管必須加大對滿足ESG需求的創新解決方案的投資力度。為此,企業機構需要新的可持續技術框架來提高IT服務的能源和材料效率,通過可追溯性、分析、可再生能源和人工智能(AI)等技術實現企業的可持續發展,同時還要部署幫助客戶實現其可持續性目標的IT解決方案。

優化

数字免疫系統

数字免疫系統概念最早在上世紀90年代的時候被提出,當時指的是一套完全自動化的防病毒解決方案。但在今天,数字免疫系統指的是一套用來構建穩定系統的軟件工程方法、技術和實踐。

傳統軟件工程領域主要依靠一套基於測試的軟件質量體系,來保證軟件的健壯性,實際上光靠測試已經不足以滿足需求,“数字免疫系統”通過向数字免疫系統“打疫苗”這種類似的手段,來提高系統的健壯性。

它並不是一個單個技術,而包含六個核心模塊的一套組合打法:可觀測性、人工智能增強測試、混沌工程、自動修復、站點可靠性工程、應用供應鏈安全。

應用可觀測性

”可觀測性原理”是通過觀察系統外部輸出的信息,來判斷系統內部的狀態,進而優化系統,從單純的“IT觀察”或者“IT監控”的角度推廣到企業運營,將之稱為“應用可觀測性”。

應用可觀測性以一種高度統籌和整合的方式將這些可觀測的特徵數據進行反饋,創造出一個決策循環,從而提高組織決策的有效性。

AI信任、風險和安全管理

許多企業機構未做好管理AI風險的充分準備。Gartner在美國、英國和德國開展的一項調查显示,41%的企業機構曾經歷過AI隱私泄露或安全事件。AI信任、風險與安全管理成為趨勢。

Gartner高級研究總監高挺表示,企業對於AI的應用變得越來越廣泛,對於AI應用、AI模型背後的“可解釋性”或者“公平性”,實際上是有一些問題的。

AI模型對於大多數人,哪怕是科學家來說,都是一個“黑盒子”,我們只知道它輸入數據和輸出數據之間有一定的相關性,但是我們不知道這兩者之間必然的因果性。

擴展

“行業雲平台”本質上是一種新的“雲服務”模式,一般“雲服務”分成三層(IaaS層、PaaS層、SaaS層),常見的應用方法是把“雲”的IaaS層和PaaS層使用起來。把“雲計算”當作是一個企業的基礎設施,這是一種路徑。另外一種路徑,企業直接採購一個一站式的SaaS解決方案,不需要擔心基礎設施的複雜。

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POGOPIN是一種應用於手機等電子產品中的精密連接器,廣泛應用於半導體設備中,起連接作用。

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“行業雲平台”本質是在兩者當中找到了一種新的細分市場,結合了現在公有雲的IaaS+PaaS層,以IaaS+PaaS層作為技術底座,SaaS部分並不是一站式的方案,更像是把SaaS里具體化的定製化方案拆解,變成一種可重複使用的業務功能模塊。

這個業務功能模塊可以提供給企業,由企業做一些自定義開發,比“IaaS+PaaS模式”多了更多的業務功能,比SaaS模式相更靈活。

以集團為例,集團和AWS合作,打造了“金融數據云”,利用AWS的“IaaS+PaaS”底座,在上面疊加了自己的金融數據管理和分析的解決方案,這個解決方案拿來即用,而是一些可復用的業務模塊。

通過這種方法,把這樣一套行業雲解決方案交付給它的客戶,讓它的客戶可以通過一些相對比較輕量級的方法定製自己的方案。

平台工程

平台工程是一套用來構建和運營支持軟件交付,和生命周期管理的自助式內部開發者平台的機制和架構。平台工程的目標是優化開發者體驗並加快產品團隊為客戶創造價值的速度。

高挺表示,“平台工程”實際上是DevOps的一種補充形式,DevOps之所以形成是因為企業希望把“運維”和“開發”兩件事情融合起來,希望把“運維”和“開發”兩個本來不同的崗位、不同的職能部門,讓它統一起來。“平台工程”通過一些工具和流程,為企業的軟件開發團隊提供一個自助開發門戶,或者叫“內部開發平台”,涵蓋整個應用程序的整個生命周期當中的所有操作需求,它由一個專門的平台工程團隊創建和維護。

Gartner預測,到2026年,80%的軟件工程組織將建立平台團隊,其中75%將包含開發者自助服務門戶。

無線價值實現

由於沒有一項技術能夠佔據主導地位,企業將使用一系列無線解決方案來滿足辦公室Wi-Fi、移動設備服務、低功耗服務以及無線電連接等所有場景的需求。Gartner預測,到2025年,60%的企業將同時使用五種以上的無線技術。

網絡的功能將不再僅限於純粹的連接,它們將使用內置的分析功能提供洞察,而其低功耗系統將直接從網絡中獲取能量。這意味着網絡將直接產生商業價值。

開拓

元宇宙

Gartner將元宇宙定義為一個由通過虛擬技術增強的物理和数字現實融合而成的集體虛擬共享空間。這個空間具有持久性,能夠提供增強沉浸式體驗。Gartner預計完整的元宇宙將獨立於設備並且不屬於任何一家廠商。它將產生一個由数字貨幣和非同質化通證(NFT)推動的虛擬經濟體系。Gartner預測,到2027年,全球超過40%的大型企業機構將在基於元宇宙的項目中使用Web3、增強現實(AR)雲和数字孿生的組合來增加收入。

超級應用

超級應用是一個集應用、平台和生態系統功能於一身的應用程序。它不僅有自己的一套功能,而且還為第三方提供了一個開發和發布他們自己的微應用的平台。Gartner預測,到2027年,全球50%以上的人口將成為多個超級應用的日活躍用戶。

自適應AI

傳統的AI系統需要面對不斷變化的環境,第一,模型訓練好以後,外部的環境不停在變,模型是否可以應用到新環境;第二,模型訓練好以後,需要添加更多的訓練數據迭代模型。但是現在很多的訓練數據都是一些小數據而非大數據;第三,希望模型在推理的時候,會產生一些個性化的結果,而非一般化的結果。

自適應AI系統能夠通過不斷反覆訓練模型,並在運行和開發環境中使用新的數據進行學習,來快速適應在最初開發過程中無法預見或獲得的現實世界情況變化。這些系統根據實時反饋動態調整它們的學習和目標,因此適合外部環境快速變化的運營或者因為企業目標不斷變化而需要優化響應速度的運營。(本文首發鈦媒體APP 作者 | 張帥)

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Oracle與雲廠商的博弈,多雲戰略是誰的「蜜糖」? | ToB 產業觀察

Larry Ellison在演講中提到開放的多雲戰略

一年一度,Oracle OpenWorld改成Oracle CloudWorld,Oracle有意加入雲元素,按照Oracle的說法:Oracle為客戶提供完整的雲生態系統,在提供OP(本地部署)解決方案的同時,越來越多的客戶選擇OCI (Oracle Cloud Infrastructure) 。

Oracle創始人拉里·埃里森曾經不止一次怒懟AWS,責備AWS拋棄Oracle數據庫,轉而選擇自研雲數據庫。但從現在來看,數據庫可能是雲計算最難的部分之一,自研雲數據庫有象徵意義。

隨着雲計算的普及,埃里森對雲的看法也顯然出現了改變,多雲戰略是他今年的演講重點。

大多數用戶都會使用2家以上的雲服務商所提供的基礎架構,而且往往與更多的SaaS雲提供商合作,這是Oracle多雲戰略切入的前提。

另一家數據倉庫廠商Snowflake顯然給了Oracle一些啟示,其所提供的數據倉庫產品和Oracle數據庫有相似之處,但Snowflake天然生長在多雲上,而且沒有上個時代的IT包袱,Oracle想要完全複製Snowflake,不現實也沒必要。

埃里森在接受媒體採訪時大方承認,Oracle在雲計算方面沒有先發優勢,但他同時提及,Oracle在 1990 年代也在數據庫市場上落後,但後來成為了主導者。“那麼我們最終是如何擊敗 IBM 的?我們更快、更便宜、更安全、更可靠。(雲市場)沒有魔法,我們必須更快、更便宜、更安全、更可靠。”

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真空封口機該不該買?使用心得分享

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值得一提的是,Oracle與Azure達成了深度互聯,應用程序可以運行在Azure上,但數據庫可以運行在Oracle的OCI上,通過高速鏈接實現業務跨雲運行。

這種深度合作還體現在“網絡出口免費”,一般雲服務商之間奉行“入雲免費,出雲收費”的政策,對於客戶來說是一個軟綁定,而Oracle的OCI和微軟的Azure之間的網絡完全免費,客戶可以在Azure的控制台中直接完成Oracle OCI中的數據庫創建與操作。

雙方的合作基於共同的“敵人”——AWS,不過合作也有一定風險,微軟Azure豐富自己的雲數據庫,Oracle豐富自己的雲基礎設施,某種程度上依舊是競爭關係,當某一方覺得收益小於預期,或者外界壓力不那麼大的時候,雙方未來可能也會調整自己的合作方式。

同樣的邏輯適用於Oracle的其他雲廠商的合作,例如Oracle MySQL的Heatware database也可以運行在AWS、Azure和Oracle的雲端基礎架構上,Oracle看到的機遇是多雲戰略,其他雲廠商看到的是Oracle的高價值客戶,商業競爭本就是博弈論。

與此同時,Oracle也在改變自己過去的刻板印象。Oracle公司高級副總裁及亞洲區董事總經理李翰璋提到,中國很多中小企業以及電商,都採用Oracle的OCI作為公有雲里的關鍵平台。而且Oracle雲基礎設施(OCI)性價比非常高。Oracle對雲供應商的價格全球統一,特別在中東、非洲等區域,價格優勢更明顯。

“絕大多數中國的客戶都說Oracle便宜,認為Oracle貴的一定是用的老版本,Oracle現在是‘便宜’的代名詞。”副總裁及中國區雲平台總經理吳承楊補充表示。

從SaaS到PaaS、IaaS自上而下愛的布局來看,Oracle和AWS等雲廠商也是天然不同的,大型公有雲廠商幾乎不提供SaaS應用,而Oracle Fusion ERP雲、HCM雲等都是很好的客戶抓手,Oracle希望客戶盡可能在內部完整地得到想要的應用。

此外,Oracle和英偉達的合作也得到深化,雙方宣布推出多年期的合作新項,Oracle會投入超過1萬顆GPU進行AI計算,對於部分急於開展人工智能業務的用戶有一定吸引力。(本文首發鈦媒體APP 作者 | 張帥)

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錯過大芯片,可不能再錯過小芯粒了

圖片來源@視覺中國

鈦媒體注:本文來源於微信公眾號(ID:i-yiou),作者 | 陳俊一,編輯 | 常亮,鈦媒體經授權發布。

 

近日,有消息稱,由於“3nm製程的N3工藝某預定大客戶”臨時取消訂單,台積電因而大砍供應鏈訂單,涉及再生晶圓、關鍵耗材、設備等供應鏈領域。但台積電並不承認,而是回應稱:N3製程進度並無改變,預期2023年將平穩量產。

不管這個砍單的大客戶是不是蘋果,不管手機市場不景氣是否給台積電的多位大客戶們帶來壓力——即使台積電3nm製程的進度未受拖累,但其產能大概率也將無法再現7nm、5nm時代的輝煌。台積電原定年底3nm初步量產後,月產能能到4.4萬片,但目前預計年底產能僅能維持1萬片左右。

而2022年11月相繼發布的聯發科天璣9200和高通驍龍8G2兩款旗艦處理器,採用的都是台積電4nm工藝,並沒有使用3nm工藝。而台積電4nm工藝本質上是台積電發佈於2020年的5nm工藝節點改進版改名而已,這一幕其實在台積電6nm工藝時就發生過,6nm本質上也是7nm工藝節點的改進。

悄悄改名字的小心機背後,是晶體管微縮技術發展的放緩。這也讓人們好奇,摩爾定律要止步於1nm了嗎?在“后摩爾時代”,Chiplet(芯粒)這種不受限於晶體管製程、而是將各種技術進行異質整合的先進封裝技術開始大放異彩,又能否助力中國芯片產業破除或者緩解“卡脖子”難題?

Chiplet技術源起

Chiplet技術所依託的異構設計思路很早就有,戈登·摩爾早在1964年提出“摩爾定律”的同時就預測了摩爾定律“終結”之後的小芯片異構互聯思路,他指出:屆時用多個獨立封裝的小功能單元互連構建大型系統的方法可能會更經濟。

但Chiplet量產時間較晚,也就最近幾年才在半導體行業流行開。海思2014年採用台積電16nm FinFET工藝的網絡芯片CoWoS,就是海思第一片公開的Chiplet設計。此後海思設計的晟騰910 等芯片也採用了Chiplet設計。

而Marvell公司創始人周秀文博士在2015年的國際固態電路峰會(ISSCC) 上,則提出了模塊化芯片(MOChi TM)概念:採用 DRAM 存儲器、CPU、GPU 計算元件、LTE Modem、WiFi、南橋等“模塊化”裸芯片,通過異構封裝堆疊成手機、電腦的處理器。

2017年,美國國防高級研究計劃局(DARPA)在名為 CHIPS(Common Heterogeneous Integration and IP Reuse Strategies)的項目中,邀請英特爾、美光、新思科技以及波音、洛克希德等公司參与研發一種可以替代SoC的模塊化裸芯方案,也即Chiplet。Chiplet以“搭積木”的方法,採用先進封裝堆疊連接成“多芯粒模組”(MCM),從過去芯片的組裝變為基於芯粒的異構集成。

就以手機SoC芯片為例,其CPU、GPU、基帶等不同部件在製造上往往要選擇相同的工藝節點,因為在單硅片系統只能在一個工藝節點上實現。然而不同部件的工藝需求不同,比如邏輯芯片更青睞先進製程,而模擬芯片如果採用先進製程可能會導致漏電、噪聲等問題。

但以往設計SoC時,芯片設計企業從不同的 IP 供應商購買IP,再結合自研NPU等模塊,統一都使用先進製程集成為一個SoC,這不僅徒增成本,也會導致性能上的可能隱患。

而Chiplet模式則可以自由選擇不同裸芯片的工藝,然後通過先進封裝來進行組裝。那麼對於某些IP,廠家既可以購買之後自己設計、流片,也可以買其他企業實現好的硅片然後在一個封裝里集成起來。總之,相比以往相同工藝節點的SoC芯片製造,Chiplet模式更具靈活性。

儘管英特爾、AMD等X86芯片巨頭都在下注研發Chiplet技術,但將Chiplet發揚光大的,還是AMD。

2017年,AMD推出了其第一代Epyc服務器處理器Naples重返數據中心市場,基於Zen架構核心,最高32核心/64超線程,32核產品採用多芯片模塊(multi-chip module,MCM)架構,由4個晶片(die)構成,每個晶片包括 8 個核心及其他部件。MCM架構可謂是Chiplet的前代,但仍有着核心數擴展不易、I/O 器件佔比過高等缺點。

2019年AMD又推出了第二代EPYC處理器Rome,基於Zen2架構核心,第一次採用了Chiplet設計。也就是把DDR內存控制器、Infinity Fabric 和 PCIe 控制器等 I/O 器件集中到一個單獨的晶片里,即I/O Die(IOD),採用成熟的14nm製程;兩邊布置多達8個 CCD(Core Complex Die,核心複合晶片),CCD 內部的核心、Cache 等所佔面積高達 86%,可以從7nm 製程中獲得較大的收益。

從第一代的4晶片結構,到第二代的9晶片結構,Chiplet技術功不可沒。

到2021年推出第三代EPYC處理器時,經過三代產品的接力,AMD僅用五年時間,其CPU在服務器市場上的份額就從2017年底的0.8%,回升到2021第四季度的10.7%。

而且,服務器市場AMD新品迭發,份額還在迅速增長。基於Zen4架構的下一代EPYC霄龍數據中心處理器“Genoa”(熱那亞)就官宣11月11日發布,最多96核心192線程。而英特爾受制於Intel 7工藝的拖累,原定去年就發布的下一代60核心至強處理器Sapphire Rapids量產時間一拖再拖,延遲到了2023年上半年。集邦諮詢預計,AMD 2022年底在x86服務器市場上的份額有望上漲到15%,2023年第四季度甚至可能會超過22%。

AMD資深副總裁、產品技術架構師Sam Naffziger就曾在ISSCC 2021峰會上解釋了AMD重用Chiplet技術的主因,一方面自然是晶圓工藝節點進展緩慢,另一方面則是較小尺寸裸晶具有更高的良率。

通過Chiplet技術,處理器核心可以最先進的工藝節點,而內存和 I/O 控制器功能則可以使用上一代甚至更早的工藝節點,從而在性能和成本之間取得平衡。AMD也就是藉助Chiplet瘋狂堆核心,在和英特爾的多年惡鬥中少有地佔領了一時上風。

蘋果等企業同樣重視Chiplet。2022年3月,蘋果自研的M1 Ultra,具有 1140 億個晶體管,成為 Apple 迄今為止最大的硅芯片。而這種芯片尺寸,超出了光刻掩模版尺寸,也自然只能通過Chiplet技術進行系統級封裝(System on Package,SoP)——M1 Ultra正是由兩枚 M1 Max 晶粒通過UltraFusion 封裝架構內部互連而成。

Chiplet與中國封測產業

在芯片設計、晶圓製造和芯片封測三大芯片上下游產業鏈中,中國最弱的是晶圓製造環節,而在芯片設計、芯片封測領域,則距離第一梯隊其實差距並不大。

“幸運”的是,Chiplet技術從半導體產業鏈分工上,屬於先進封裝技術。要實現 Chiplet這種高靈活度、高性能、低成本的IP 重用模式,首先就要具備先進的芯片集成封裝技術。

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而中國封測產業一大批企業還是具有技術先進性的。長電科技、通富微電、華天科技、晶方科技、偉測、利揚、華潤微电子封裝測試事業群等封測廠商均有着不俗實力。2021年長電科技市佔率位居全球第三,通富微電、華天科技也分別位列全球第五、六名。

也因此,很多人都對藉助先進封測技術,來緩解晶圓代工上先進製程的卡脖子之難抱有期待。

華為2021年年報發布會上,華為輪值董事長郭平就表示,用面積換性能,用堆疊換性能,使得不那麼先進的工藝也能持續讓華為在未來的產品裏面,能夠具有競爭力。這也被很多人解讀為,華為在Chiplet技術上在着手準備。

隨着行業進入后摩爾時代,Chiplet等技術也確實帶來更多想象力。

浙江大學微納电子學院院長吳漢明就指出,從製造成本上來看,28nm以前的工藝製造成本下降速度較快,但28nm之後製造成本下降趨緩;能性能上看,2002年以前芯片每年可以提升52%,2002年到2014年,每年提升降為12%,而2014年之後,性能每年僅能提升3.5%左右。

英特爾被網友戲稱為“牙膏廠”,也正是因為2014年之後酷睿一直在14nm工藝節點止步不前、每代酷睿IPC提升大都是個位百分數。

為了在後摩爾時代實現芯片算力的持續增長,吳漢明提出了三條突破途徑:三維異質集成晶圓級集成、存算一體範式、可重構計算架構。實際上,上述三種技術路徑,都與Chiplet技術有着千絲萬縷的關係。

長電科技CEO鄭力在2021年的一場演講中就指出,后道成品製造在產業鏈中的地位愈發重要,有望成為集成電路產業新的制高點,如先進封裝就可能成為後摩爾時代的重要顛覆性技術之一。

清華大學教授魏少軍也指出,雖然封測業看似仍以加工為主要特點,一度被認為技術含量不高,但未來,以三維混合鍵合技術為代表的微納系統集成有可能改變整個產業格局,前道后道工序相結合,甚至在前道工藝當中嵌入后道,后道當中集成前道,將成為一種大的趨勢,這給封測業、設計業、製造業提出了全新的挑戰。

這也意味着,封裝產業中先進封裝的佔比將會越來越高。調研機構 Yole預計,2021年先進封裝的市場規模約為350億美元,佔全部封裝(約777億美元)的比例約為45%;2025年佔比將增長到49.4%,將成為全球封裝市場的主要增量。

先進封裝比例的提高,也意味着封裝、測試產業整體占集成電路產業的份額也會提高。中國半導體行業協會統計數據显示,2021年中國集成電路產業銷售額為10458.3億元。其中設計業、製造業、封測業的佔比為43.2%:30.4%:26.4%。而世界集成電路產業三業結構合理佔比(設計:晶圓:封測)為3:4:3,隨着Chiplet技術在封測行業中的更多應用,也許中國封測產業的佔比將在短期內就達到、超過30%。

異構集成能否助力彎道超車

Chiplet技術作為一種異構集成的封裝方案,在摩爾定律接近極限之時,被很多人寄予厚望:既然先進製程被卡脖子,那麼能否藉助Chiplet等新技術,使用國產化程度更高的成熟製程實現高算力來破除卡脖子難題?

思考這個問題之前,其實可以思考另一個問題:AMD從被英特爾按在地上摩擦,到有反身之力,靠的更多是Chiplet技術,還是台積電的先進製程?

2017年,AMD藉助Zen架構的銳龍處理器再次回到舞台,但是第一代Zen架構雖然優秀,並未給到英特爾壓力。第一代Zen微架構的處理器主要都是在格羅方德位於美國紐約州的Fab 8廠製造,製程工藝14nm LPP。但格羅方德的14nm工藝並不足以與當時英特爾改進數代的14nm工藝相比,AMD不得不在2017年又以1億美元的代價修訂與格羅方德的合同,不再排除讓三星、台積電代工製造的可能。

實際上,正是在台積電7nm先進製程下的加持下,Zen3架構的芯片性能才真正超過英特爾。甚至於Zen3用一代處理器扛住了英特爾基本同時期的三代酷睿(10代、11代、12代):完全碾壓10代、大幅超越11代、甚至與12代還能互有勝負,直到英特爾13代酷睿才大幅領先Zen3架構。

而近日,AMD正式發布了新一代旗艦GPU RX 7000系列,採用RDNA3內核GPU。蘇姿豐特彆強調說,RDNA3是全球第一款“Chiplet”遊戲GPU,將一組有不同特定功能的獨立芯片裸片分別製造,然後封裝集成在一起,從而實現更具彈性的設計、更高良率和更低成本

此前AMD憑藉製程工藝的優勢,在芯片頻率、能效比方面較英偉達同代產品具有一定技術優勢,但市場競爭中依然不敵英偉達。但英偉達RTX40系列顯卡也將從三星換用台積電4nm,英偉達在補齊了能效比方面的短板后,失去先進製程優勢的AMD要用什麼對抗擁有垄斷地位的英偉達?

怪不得蘇姿豐拿Chiplet技術作為AMD最新GPU的一個亮點去介紹了。但GPU岌岌可危,CPU同樣不容樂觀,英特爾13代酷睿對比AMD的Zen4架構又拉開了不少差距,Zen3時代藉助台積電先進製程優勢帶來的“AMD,YES”,恐怕難以再現。

顯然,Chiplet技術幫助AMD雪中送炭,但卻沒有幫助AMD進一步錦上添花,以對抗用更多小核心耍花招的英特爾。

但Chiplet技術,對於亟需突破先進製程封鎖的中國半導體產業而言,卻不能雪中送炭,而是可以幫助中國芯片設計企業、晶圓代工企業在異構集成技術上有一定積累之後的錦上添花。這一點恰好與Chiplet技術在AMD上的效果相反。

在核心的處理上,對次級晶圓屏蔽部分核心區分於高端芯片,是常見的做法,不過一般都會保持對稱的偶數核心。但AMD更加大膽,再將沒有達到要求的核心屏蔽掉,就有了原生四核架構的雙核、甚至“三腳貓”三核CPU,如Phenom II X3和X2系列處理器。

既然能夠屏蔽核心,也同樣可以用Chiplet形式增加核心。或許AMD對於Chiplet技術的熱衷,就與其從屏蔽核心時代走來有關。畢竟在屏蔽核心上,AMD比英特爾玩出過更多花樣。

先進製程的重要性,是Chiplet技術難以彎道超車的。哪怕Chiplet技術允許先進製程和成熟製程異構連接,但也需要不同核心中性能取向部分採用先進製程。如果都採用成熟製程“搭積木”,儘管可以取得部分成效,但也難以替代先進製程。

業內專家莫大康也指出,從國際上Chiplet技術較為領先的企業來看,Chiplet技術並目前非由封裝企業來主導,而是由Fabless企業主導,外加代工產業的大力支持。這是由於Chiplet技術涉及很多不同的產業,例如,涉及如何分割、分割后的聯結、RDL技術、重新布線等。

對於中國半導體產業而言,由於封裝技術往往是由封裝企業來主導,因此,Chiplet等先進技術僅由封裝廠來操作就有一定的困難,缺乏國際上Fabless企業、晶圓代工企業互相配合積累的“know-how”,預計還需要較長時間磨合。

不過,半導體產業有着“需求產生-供不應求-價格上漲-擴充產能-產能過剩-價格下跌-重新洗牌”的周期規律。我們也並不會把彎道超車的念想放在一項Chiplet技術上。在行業周期下行之時,更多半導體企業只要找准新技術風口,抓住重新洗牌的機會,未嘗不能超車。

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