Tin tức ngành: Các vụ sáp nhập và mua lại trong ngành công nghiệp bán dẫn toàn cầu đang gia tăng trở lại.

MCU + AI: xu hướng tất yếu

STMicroelectronics mua lại Deeplite, tập trung vào trí tuệ nhân tạo biên (edge ​​AI).

Vào tháng 4 năm nay, STMicroelectronics (ST) đã mua lại Deeplite, một công ty khởi nghiệp về trí tuệ nhân tạo của Canada, thu hút sự chú ý của ngành. Như chúng ta đã biết, một thách thức lớn đối với các mô hình học sâu trong triển khai thương mại là quy mô hoạt động, yêu cầu bộ xử lý và cường độ tiêu thụ điện năng. Deeplite giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp một công cụ phần mềm tự động để tối ưu hóa các mô hình mạng nơ-ron sâu (DNN), cho phép AI thực hiện điện toán biên trên mọi thiết bị.

Được thành lập vào năm 2017, Deeplite nổi tiếng với giải pháp AI biên DeepSeek, tập trung vào tối ưu hóa, lượng tử hóa và nén các mô hình AI. Công cụ tối ưu hóa dựa trên AI tiên tiến Neutrino của họ có thể nén các mô hình học sâu lớn xuống còn một phần mười kích thước ban đầu trong khi vẫn duy trì độ chính xác hơn 98%. Thông qua ba công nghệ chính - cắt tỉa trọng số (loại bỏ các tham số dư thừa), lượng tử hóa (giảm yêu cầu về độ chính xác tính toán) và làm thưa (tăng tỷ lệ trọng số có giá trị bằng không), các mô hình AI lớn có thể chạy nhanh hơn, nhỏ hơn và tiết kiệm năng lượng hơn trên các thiết bị biên. Các ứng dụng trước đây yêu cầu khả năng điện toán đám mây giờ đây có thể chạy mượt mà trên các thiết bị biên như camera điện thoại thông minh và cảm biến công nghiệp.

Deeplite đã thu hút được nhiều sự chú ý ngay từ những ngày đầu và được Gartner, Forbes, Inside AI và ARM AI vinh danh là nhà đổi mới hàng đầu về trí tuệ nhân tạo tiên tiến. Việc mua lại này có liên quan mật thiết đến chiến lược chuyển đổi của STMicroelectronics sang trí tuệ nhân tạo biên (edge ​​AI), kết hợp phần cứng và phần mềm theo mô hình "xoắn kép". Công nghệ tối ưu hóa mô hình của Deeplite được tích hợp sâu với các vi điều khiển dòng STM32 và các bộ xử lý thần kinh chuyên dụng của STMicroelectronics để hỗ trợ xây dựng các giải pháp AI đầu cuối. Ví dụ, trong các kịch bản nhà máy thông minh, camera được trang bị chip của STMicroelectronics có thể trực tiếp phát hiện lỗi mà không cần tải dữ liệu lên đám mây, và tốc độ phản hồi được tăng lên gấp 40 lần.

Mặt khác, Deeplite sở hữu một đội ngũ kỹ sư thuật toán AI đẳng cấp thế giới, thông qua đó ST sẽ tích hợp hơn 200 công cụ phát triển AI biên để hình thành một hệ sinh thái phát triển thống nhất gồm "thư viện mô hình - tối ưu hóa - nền tảng phần cứng". Tóm lại, việc mua lại Deeplite không chỉ hoàn thiện mảnh ghép cuối cùng của ST ở cấp độ phần mềm AI, mà còn đánh dấu sự chuyển đổi mô hình của ngành công nghiệp bán dẫn từ "sản xuất chip" sang "sản xuất bộ não".

NXP mua lại công ty NPU Kinara để định vị lại vị thế của mình trong lĩnh vực điện toán biên thông minh.

Vào tháng 2 năm nay, NXP đã thông báo mua lại công ty khởi nghiệp chip AI biên Kinara của Mỹ với giá 307 triệu đô la Mỹ bằng tiền mặt. Kinara được thành lập vào năm 2013 và ban đầu có tên là Core Viz, sau đó đổi tên thành Deep Vision, và đổi tên thành Kinara vào năm 2022. Bộ xử lý thần kinh (NPU) rời rạc của Kinara (bao gồm Ara-1 và Ara-2) dẫn đầu ngành về hiệu năng và hiệu quả năng lượng, trở thành giải pháp được ưu tiên cho các ứng dụng AI mới nổi được thúc đẩy bởi thị giác, giọng nói, cử chỉ và các triển khai AI tạo sinh khác nhau, và khả năng lập trình của nó đảm bảo rằng nó có thể thích ứng với các thuật toán AI đang phát triển.

NXP cho biết thương vụ mua lại này sẽ kết hợp bộ xử lý NPU độc lập của Kinara với bộ xử lý, kết nối và danh mục phần mềm bảo mật của riêng mình, giúp cung cấp một nền tảng AI hoàn chỉnh và có khả năng mở rộng từ TinyML đến AI tạo sinh để đáp ứng nhu cầu AI đang phát triển nhanh chóng của thị trường công nghiệp và ô tô. Điều này sẽ giúp tạo ra các hệ thống dựa trên AI mới trong lĩnh vực công nghiệp và IoT, giúp khách hàng đơn giản hóa sự phức tạp, đẩy nhanh thời gian đưa sản phẩm ra thị trường và nâng cao khả năng kỹ thuật trong các lĩnh vực như ô tô thông minh, hướng tới các lĩnh vực có giá trị gia tăng cao.

Trí tuệ nhân tạo biên (Edge AI): Một chiến trường dành cho các nhà sản xuất vi điều khiển (MCU).

Từ lâu đã tồn tại một quan niệm sai lầm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo rằng "quy mô là sức mạnh". Mặc dù các mô hình lớn có hiệu suất tuyệt vời, nhưng chúng lại gặp khó khăn trong việc triển khai thực tế - mức tiêu thụ năng lượng cao của chúng trái ngược với yêu cầu về tính gọn nhẹ ở phía thiết bị biên. Các chuyên gia trong ngành đã nhiều lần chỉ ra những hạn chế vốn có của các kịch bản ứng dụng mô hình lớn: một mặt, việc huấn luyện và chạy các mô hình lớn đòi hỏi nguồn tài nguyên tính toán khổng lồ; mặt khác, các lĩnh vực trọng điểm để thúc đẩy công nghiệp hóa trí tuệ nhân tạo lại chính là điện toán biên và các thiết bị đầu cuối, vốn nhạy cảm hơn với mức tiêu thụ điện năng và độ trễ.

Không khó để hiểu rằng các thương vụ mua lại trên cho thấy chiến trường chính của MCU đang chuyển sang điện toán AI biên. Dự kiến ​​đến năm 2025, 75% dữ liệu sẽ được xử lý ở biên, cho thấy tiềm năng to lớn của thị trường MCU AI biên. Điều này cho thấy nhu cầu về điện toán AI biên đang tăng nhanh, và MCU, với tư cách là thành phần cốt lõi của các thiết bị biên, sẽ đóng vai trò quan trọng trong xu hướng này.

Trong tương lai, MCU sẽ không còn bị giới hạn ở các chức năng điều khiển truyền thống mà sẽ dần tích hợp khả năng suy luận AI và được ứng dụng vào các kịch bản như nhận dạng hình ảnh, xử lý giọng nói và bảo trì dự đoán thiết bị. MCU có khả năng điện toán biên sẽ trở thành một công cụ quan trọng mang sức mạnh điện toán biên nhờ mức tiêu thụ điện năng thấp, hiệu suất cao và khả năng phản hồi tức thời, hỗ trợ mạnh mẽ hơn cho các thiết bị và hệ thống thông minh.

Các nhà sản xuất MCU lớn khác cũng đang tích cực mua lại và cạnh tranh trong lĩnh vực này, chẳng hạn như việc Renesas Electronics mua lại Reality AI, Infineon mua lại Imagimob của Thụy Điển và NXP ra mắt phần mềm học máy eIQ và bộ công cụ AI NANO.

Có thể kết luận rằng trí tuệ nhân tạo biên (edge ​​AI) sẽ trở thành một chiến trường quan trọng đối với các bộ vi điều khiển (MCU) trong vài năm tới.

Điện tử ô tô: tâm điểm của cạnh tranh vốn đầu tư

Gần đây, các thương vụ sáp nhập và mua lại trong lĩnh vực bán dẫn liên quan đến ứng dụng ô tô xuất hiện thường xuyên. Bên cạnh sức mạnh tính toán, sự phát triển của hệ thống truyền động ô tô, kết nối mạng trong xe, âm thanh trong xe và các công nghệ khác cũng đã thúc đẩy sự đổi mới và cập nhật công nghệ bán dẫn, khiến các công ty liên quan phải bổ sung thêm công nghệ của mình thông qua các thương vụ sáp nhập và mua lại.

Ngành công nghiệp bán dẫn là một ngành điển hình đòi hỏi công nghệ và vốn đầu tư rất lớn. Nhìn lại vài thập kỷ qua, việc tích hợp và sáp nhập đã trở thành xu hướng tất yếu trong sự phát triển của ngành.

Các ông lớn trong lĩnh vực AI thường xuyên thực hiện các thương vụ mua lại nhằm cải thiện bố cục công nghệ và xây dựng lợi thế toàn diện theo mô hình "chip + hệ thống + hệ sinh thái". Các nhà sản xuất MCU chính thống đang dần chuyển đổi sang AI biên, cố gắng chiếm lĩnh thị trường thiết bị đầu cuối thông minh với mức tiêu thụ điện năng thấp và tính linh hoạt cao. Trong lĩnh vực ô tô, điện toán trong xe, lái xe tự động và kết nối dữ liệu đã trở thành những lĩnh vực cạnh tranh vốn đầu tư quan trọng. Đồng thời, ngành công nghiệp EDA đang chuyển từ việc cung cấp công cụ sang xây dựng hệ sinh thái. Các ông lớn tích hợp IP và quy trình thiết kế, xây dựng vị thế thống trị thị trường thông qua kiến ​​trúc "công cụ-kiến trúc-tiêu chuẩn".

Trong làn sóng sáp nhập và mua lại này, hợp tác công nghệ, mở rộng thị trường và thống trị hệ sinh thái đã trở thành logic cốt lõi. Các công ty cần cân bằng giữa việc tích hợp ngắn hạn và nghiên cứu phát triển dài hạn trong bối cảnh dòng vốn đổ vào. Do những rào cản công nghệ và tính chất thâm dụng vốn của ngành công nghiệp bán dẫn, sự chuyển đổi này không phải là "đường tắt" mà là "cuộc đua đường dài" đòi hỏi đầu tư dài hạn.