Správy z odvetvia: Globálne fúzie a akvizície v polovodičovom priemysle opäť rastú

MCU+AI: nevyhnutný trend

STMicroelectronics získava Deeplite a zameriava sa na edge AI

V apríli tohto roku spoločnosť STMicroelectronics (ST) získala kanadský startup zameraný na umelú inteligenciu Deeplite, ktorý pritiahol pozornosť odvetvia. Ako všetci vieme, hlavnou výzvou, ktorej čelia modely hlbokého učenia v komerčnom nasadení, je ich prevádzkový rozsah, požiadavky na procesor a intenzita spotreby energie. Deeplite rieši tento problém poskytovaním automatizovaného softvérového enginu na optimalizáciu modelov DNN (hlboká neurónová sieť), čo umožňuje umelej inteligencii vykonávať edge computing na akomkoľvek zariadení.

Spoločnosť Deeplite, založená v roku 2017, je známa svojím riešením pre oblasť edge AI s názvom DeepSeek, ktoré sa zameriava na optimalizáciu, kvantizáciu a kompresiu modelov AI. Jej inovatívny optimalizátor Neutrino, riadený AI, dokáže komprimovať rozsiahle modely hlbokého učenia na jednu desatinu ich pôvodnej veľkosti a zároveň si zachovať presnosť viac ako 98 %. Vďaka trom kľúčovým technológiám – odstraňovaniu nadbytočných parametrov, kvantizácii (zníženiu požiadaviek na výpočtovú presnosť) a riedeniu (zvýšeniu podielu váh s nulovou hodnotou) môžu rozsiahle modely AI bežať na edge zariadeniach rýchlejšie, menšie a energeticky efektívnejšie. Aplikácie, ktoré predtým vyžadovali cloudové výpočty, teraz môžu plynulo bežať na edge zariadeniach, ako sú fotoaparáty smartfónov a priemyselné senzory.

Spoločnosť Deeplite si v prvých rokoch získala veľkú pozornosť a agentúry Gartner, Forbes, Inside AI a ARM AI ju označili za popredného inovátora v oblasti umelej inteligencie. Táto akvizícia úzko súvisí so strategickou transformáciou spoločnosti STMicroelectronics na edge AI, ktorá kombinuje hardvér a softvér spôsobom „dvojitej špirály“. Technológia optimalizácie modelov spoločnosti Deeplite je hlboko integrovaná s mikrokontrolérmi radu STM32 od spoločnosti STMicroelectronics a špecializovanými NPU na podporu konštrukcie komplexných riešení umelej inteligencie. Napríklad v scenároch inteligentných tovární dokážu kamery vybavené čipmi STMicroelectronics priamo detegovať chyby bez nahrávania údajov do cloudu a rýchlosť odozvy sa zvyšuje 40-krát.

Na druhej strane, Deeplite má tím inžinierov algoritmov umelej inteligencie svetovej triedy, prostredníctvom ktorých ST integruje viac ako 200 nástrojov na vývoj edge AI a vytvorí tak jednotný vývojový ekosystém „knižnice modelov – optimalizátora – hardvérovej platformy“. Stručne povedané, akvizícia Deeplite nielenže dokončuje posledný dielik skladačky ST na úrovni softvéru umelej inteligencie, ale tiež predstavuje posun paradigmy polovodičového priemyslu od „výroby čipov“ k „výrobe mozgov“.

NXP kupuje spoločnosť Kinara, ktorá sa zaoberá vývojom mikroprocesorových procesorov, aby zmenila pozíciu inteligentnej edge.

Vo februári tohto roku spoločnosť NXP oznámila akvizíciu amerického startupu zameraného na čipy pre umelú inteligenciu Kinara za 307 miliónov USD v hotovosti. Spoločnosť Kinara bola založená v roku 2013 a pôvodne sa volala Core Viz, neskôr bola premenovaná na Deep Vision a v roku 2022 na Kinara. Diskrétna NPU od spoločnosti Kinara (vrátane Ara-1 a Ara-2) je lídrom v odvetví, čo sa týka výkonu a energetickej účinnosti, vďaka čomu je preferovaným riešením pre vznikajúce aplikácie umelej inteligencie riadené zrakom, hlasom, gestami a ďalšími rôznymi generatívnymi implementáciami umelej inteligencie a jej programovateľnosť zabezpečuje, že sa dokáže prispôsobiť vyvíjajúcim sa algoritmom umelej inteligencie.

Spoločnosť NXP uviedla, že táto akvizícia spojí nezávislý NPU spoločnosti Kinara s jej vlastným portfóliom procesorov, softvéru pre pripojenie a bezpečnosť, čo pomôže poskytnúť kompletnú a škálovateľnú platformu umelej inteligencie od TinyML až po generatívnu umelú inteligenciu, ktorá uspokojí rýchlo rastúce potreby priemyselných a automobilových trhov v oblasti umelej inteligencie. To pomôže vytvoriť nové systémy riadené umelou inteligenciou v priemyselnej oblasti a oblasti internetu vecí, pomôže zákazníkom zjednodušiť zložitosť, skrátiť čas uvedenia na trh a zlepšiť technické možnosti v oblastiach, ako sú inteligentné autá, a posunie sa smerom k oblastiam s vysokou pridanou hodnotou.

Edge AI: Bojisko pre výrobcov mikrokontrolérov

V oblasti umelej inteligencie dlho panovala mylná predstava, že „v rozsahu je sila“. Hoci veľké modely majú vynikajúci výkon, pri skutočnom nasadení čelia výzvam – ich vysoká spotreba energie je v rozpore s požiadavkami na nízku hmotnosť na strane edge. Odborníci z odvetvia opakovane poukazovali na inherentné obmedzenia scenárov aplikácií veľkých modelov: na jednej strane trénovanie a prevádzka veľkých modelov si vyžaduje masívne výpočtové zdroje; na druhej strane kľúčovými oblasťami pre podporu industrializácie umelej inteligencie sú práve edge computing a terminálové zariadenia, ktoré sú citlivejšie na spotrebu energie a latenciu.

Nie je ťažké pochopiť, že vyššie uvedené akvizície ukazujú, že hlavné bojisko MCU sa presúva k edge AI computingu. Očakáva sa, že do roku 2025 bude 75 % dát spracovaných na okraji siete, čo zdôrazňuje obrovský potenciál trhu s edge AI MCU. To ukazuje, že dopyt po edge AI computingu rýchlo rastie a MCU ako kľúčová súčasť edge zariadení bude v tomto trende hrať kľúčovú úlohu.

V budúcnosti sa MCU už nebudú obmedzovať len na tradičné riadiace funkcie, ale postupne budú integrovať schopnosti umelej inteligencie a budú sa používať v scenároch, ako je rozpoznávanie obrazu, spracovanie hlasu a prediktívna údržba zariadení. MCU s funkciami edge computingu sa stanú dôležitým nositeľom výkonu edge computingu vďaka nízkej spotrebe energie, vysokej účinnosti a okamžitej odozve, čím poskytnú silnejšiu podporu pre inteligentné zariadenia a systémy.

Ďalší významní výrobcovia mikrokontrolérov tiež aktívne získavajú a súťažia v tejto oblasti, ako napríklad akvizícia spoločnosti Reality AI spoločnosťou Renesas Electronics, akvizícia švédskej spoločnosti Imagimob spoločnosťou Infineon a spustenie softvéru pre strojové učenie eIQ a reťazca nástrojov AI NANO spoločnosťou NXP.

Dá sa konštatovať, že edge AI sa v najbližších rokoch stane kľúčovým bojiskom pre MCU.

Automobilová elektronika: stredobod kapitálovej konkurencie

V poslednej dobe sa často objavujú fúzie a akvizície polovodičových spoločností súvisiace s automobilovými aplikáciami. Okrem výpočtového výkonu viedol vývoj automobilových pohonných jednotiek, palubného sieťového pripojenia, palubného audiosystému a ďalších technológií aj k iterácii a aktualizácii polovodičovej technológie, čo viedlo súvisiace spoločnosti k doplneniu vlastného technologického rozloženia prostredníctvom fúzií a akvizícií.

Polovodičový priemysel je typickým technologicky a kapitálovo náročným odvetvím. Pri pohľade späť na posledných niekoľko desaťročí sa integrácia a fúzie stali nevyhnutným trendom v rozvoji tohto odvetvia.

Giganti v oblasti umelej inteligencie často uskutočňujú akvizície v snahe zlepšiť svoje technologické rozloženie a vybudovať si komplexnú výhodu „čip + systém + ekosystém“. Výrobcovia hlavných mikrokontrolérov sa postupne transformujú na edge AI a snažia sa ovládnuť trh s inteligentnými terminálmi s nízkou spotrebou energie a vysokou flexibilitou. V automobilovom priemysle sa kľúčovými oblasťami kapitálovej konkurencie stali palubné výpočty, autonómne riadenie a prepojenie dát. Zároveň sa odvetvie elektronických digitálnych zariadení (EDA) presúva od poskytovania nástrojov k budovaniu ekosystému. Giganti integrujú IP a návrhové procesy a budujú si dominantné postavenie na trhu prostredníctvom architektúry „nástroj-architektúra-štandard“.

V tejto vlne fúzií a akvizícií sa stala základnou logikou technologická spolupráca, expanzia trhu a dominancia v ekosystéme. Spoločnosti musia uprostred prílevu kapitálu vyvážiť krátkodobú integráciu a dlhodobý výskum a vývoj. Vzhľadom na technologické bariéry a kapitálovo náročnú povahu polovodičového priemyslu táto transformácia nie je „skratkou“, ale „maratónom“, ktorý si vyžaduje dlhodobé investície.