Recent, a existat un val de fuziuni și achiziții în industria globală a semiconductorilor, giganți precum Qualcomm, AMD, Infineon și NXP luând măsuri pentru a accelera integrarea tehnologiei și extinderea pieței.
Aceste măsuri nu numai că reflectă considerațiile strategice ale companiilor de a căuta alianțe puternice și avantaje complementare în concurența acerbă de pe piață, dar indică și faptul că peisajul industriei semiconductorilor ar putea introduce noi schimbări.
Examinând recentele fuziuni și achiziții internaționale de semiconductori, am rezumat aproximativ patru cuvinte cheie: IA, MCU+, automobile și EDA.
MCU+AI: tendință inevitabilă
STMicroelectronics achiziționează Deeplite, concentrându-se pe inteligența artificială de la marginea pieței
În aprilie anul acesta, STMicroelectronics (ST) a achiziționat startup-ul canadian de inteligență artificială Deeplite, ceea ce a atras atenția industriei. După cum știm cu toții, o provocare majoră cu care se confruntă modelele de deep learning în implementarea comercială este scara lor operațională, cerințele procesorului și intensitatea consumului de energie. Deeplite rezolvă această problemă oferind un motor software automatizat pentru optimizarea modelelor DNN (rețele neuronale profunde), permițând inteligenței artificiale să efectueze edge computing pe orice dispozitiv.
Fondată în 2017, Deeplite este cunoscută pentru soluția sa de inteligență artificială DeepSeek, axată pe optimizarea, cuantizarea și compresia modelelor de inteligență artificială. Optimizatorul său inovator, bazat pe inteligență artificială, Neutrino, poate comprima modele mari de deep learning la o zecime din dimensiunea lor originală, menținând în același timp o precizie de peste 98%. Prin intermediul a trei tehnologii cheie - reducerea ponderilor (eliminarea parametrilor redundanți), cuantizarea (reducerea cerințelor de precizie computațională) și dispersificarea (creșterea proporției de ponderi cu valoare zero), modelele mari de inteligență artificială pot rula mai rapid, mai mici și mai eficient din punct de vedere energetic pe dispozitivele edge. Aplicațiile care anterior necesitau capacități de cloud computing pot rula acum fără probleme pe dispozitive edge, cum ar fi camerele smartphone-urilor și senzorii industriali.
Deeplite a atras multă atenție la începuturile sale și a fost numit un inovator de vârf în domeniul inteligenței artificiale de către Gartner, Forbes, Inside AI și ARM AI. Această achiziție este strâns legată de transformarea strategică a STMicroelectronics către inteligența artificială de la margine, care combină hardware și software într-o manieră de „dublă helix”. Tehnologia de optimizare a modelelor Deeplite este profund integrată cu microcontrolerele din seria STM32 de la STMicroelectronics și cu unitățile de procesare necontrolată (NPU) dedicate pentru a sprijini construirea de soluții de inteligență artificială complete. De exemplu, în scenariile fabricilor inteligente, camerele echipate cu cipuri STMicroelectronics pot detecta direct defectele fără a încărca datele în cloud, iar viteza de răspuns este crescută de 40 de ori.
Pe de altă parte, Deeplite are o echipă de ingineri algoritmici AI de talie mondială, prin intermediul căreia ST va integra peste 200 de instrumente de dezvoltare AI de edge pentru a forma un ecosistem de dezvoltare unificat de „bibliotecă de modele-optimizator-platformă hardware”. Pe scurt, achiziția Deeplite nu numai că completează ultima piesă a puzzle-ului ST la nivel de software AI, dar marchează și schimbarea de paradigmă a industriei semiconductorilor de la „fabricarea de cipuri” la „fabricarea de creiere”.
NXP achiziționează compania NPU Kinara pentru a repoziționa tehnologia smart edge
În februarie anul acesta, NXP a anunțat achiziția startup-ului american de cipuri de inteligență artificială Kinara pentru 307 milioane de dolari americani în numerar. Kinara a fost fondată în 2013 și a fost inițial numită Core Viz, ulterior redenumită Deep Vision și redenumită Kinara în 2022. Unitatea centrală de procesare (NPU) discretă a Kinara (inclusiv Ara-1 și Ara-2) este lider în industrie în ceea ce privește performanța și eficiența energetică, ceea ce o face soluția preferată pentru aplicațiile de inteligență artificială emergente, bazate pe vedere, voce, gesturi și alte implementări generative de inteligență artificială, iar programabilitatea sa asigură adaptarea la algoritmii de inteligență artificială în evoluție.
NXP a declarat că această achiziție va combina unitatea de procesare independentă (NPU) a Kinara cu propriul portofoliu de procesoare, conectivitate și software de securitate, ceea ce va contribui la furnizarea unei platforme AI complete și scalabile, de la TinyML la AI generativă, pentru a satisface nevoile de AI în creștere rapidă ale piețelor industriale și auto. Acest lucru va ajuta la crearea de noi sisteme bazate pe AI în domeniile industrial și IoT, va ajuta clienții să simplifice complexitatea, să accelereze timpul de lansare pe piață și să îmbunătățească capacitățile tehnice în domenii precum mașinile inteligente, îndreptându-se către domenii cu valoare adăugată ridicată.
Inteligența artificială de la margine: un câmp de luptă pentru producătorii de MCU
În domeniul inteligenței artificiale a existat mult timp concepția greșită conform căreia „scalarea înseamnă putere”. Deși modelele mari au performanțe excelente, acestea se confruntă cu provocări în implementarea reală - consumul lor ridicat de energie este contrar cerințelor de greutate redusă de pe partea de margine. Experții din industrie au subliniat în repetate rânduri limitele inerente ale scenariilor de aplicare a modelelor mari: pe de o parte, antrenarea și rularea modelelor mari necesită resurse de calcul masive; pe de altă parte, domeniile cheie pentru promovarea industrializării inteligenței artificiale sunt tocmai edge computing și dispozitivele terminale care sunt mai sensibile la consumul de energie și latență.
Nu este greu de înțeles că achizițiile menționate mai sus arată că principalul câmp de luptă al MCU se mută către edge AI computing. Se așteaptă ca până în 2025, 75% din date să fie procesate la edge, evidențiind potențialul imens al pieței MCU edge AI. Acest lucru arată că cererea de edge AI computing crește rapid, iar MCU, ca componentă principală a dispozitivelor edge, va juca un rol cheie în această tendință.
În viitor, microcontrolerele (MCU) nu se vor mai limita la funcțiile de control tradiționale, ci vor integra treptat capacități de raționament bazate pe inteligență artificială și vor fi aplicate în scenarii precum recunoașterea imaginilor, procesarea vocii și mentenanța predictivă a echipamentelor. MCU-urile cu capacități de edge computing vor deveni un important purtător de putere de edge computing, datorită consumului redus de energie, eficienței ridicate și răspunsului instantaneu, oferind un suport mai puternic pentru dispozitivele și sistemele inteligente.
Alți producători majori de MCU achiziționează și concurează activ în acest domeniu, cum ar fi achiziția Reality AI de către Renesas Electronics, achiziția Imagimob din Suedia de către Infineon și lansarea de către NXP a software-ului de învățare automată eIQ și a lanțului de instrumente AI NANO.
Se poate concluziona că inteligența artificială de la margine va deveni un câmp de luptă cheie pentru MCU-uri în următorii ani.
Electronica auto: în centrul concurenței de capital
Recent, au apărut frecvent fuziuni și achiziții de semiconductori legate de aplicațiile auto. Pe lângă puterea de calcul, evoluția sistemului de propulsie auto, a conexiunilor la rețea în vehicul, a sistemului audio din vehicul și a altor tehnologii a impulsionat, de asemenea, iterația și actualizarea tehnologiei semiconductorilor, determinând companiile conexe să își suplimenteze propria structură tehnologică prin fuziuni și achiziții.
Industria semiconductorilor este o industrie tipică, bazată pe tehnologie și capital. Privind retrospectiv la ultimele decenii, integrările și fuziunile au devenit o tendință inevitabilă în dezvoltarea industriei.
Giganții IA fac frecvent achiziții în efortul de a-și îmbunătăți structura tehnologică și de a construi un avantaj complet de „cip + sistem + ecosistem”. Producătorii mainstream de microcontrolere se transformă treptat în IA de la margine, încercând să acapareze piața terminalelor inteligente cu consum redus de energie și flexibilitate ridicată. În domeniul auto, calculul în vehicul, conducerea autonomă și interconectarea datelor au devenit domenii cheie ale concurenței de capital. În același timp, industria EDA trece de la furnizarea de instrumente la construirea unui ecosistem. Giganții integrează IP și procesele de proiectare și își construiesc dominația pe piață prin arhitectura „instrument-arhitectură-standard”.
În acest val de fuziuni și achiziții, colaborarea tehnologică, extinderea pieței și dominarea ecosistemului au devenit logica centrală. Companiile trebuie să echilibreze integrarea pe termen scurt și cercetarea și dezvoltarea pe termen lung, în contextul afluxului de capital. Având în vedere barierele tehnologice și natura intensivă în capital a industriei semiconductorilor, această transformare nu este o „scurtătură”, ci un „maraton” care necesită investiții pe termen lung.
Data publicării: 30 iunie 2025