Accenture в полупроводниковых технологиях: Взгляды с CES 2024
Accenture насчитывает более 743 000 экспертов в области технологического консалтинга в более чем 120 странах. На CES 2024, крупнейшей технологической выставке в Лас-Вегасе, я встретился с Сайедом Аламом, руководителем отдела полупроводников Accenture, чтобы обсудить важную роль полупроводниковых чипов в нашей технологиизированной экономике.
Алам отметил растущую связь между искусственным интеллектом (AI) и полупроводниковой отраслью. Он ожидает будущее, в котором чипы могут содержать триллионы транзисторов, и будет невозможно для одного инженера управлять процессом проектирования без помощи AI.
Преобразующий потенциал AI
Согласно исследованиям Accenture, генеративный AI может повлиять на 44% рабочего времени в различных отраслях, повысить продуктивность в 900 различных профессиях и создать от 6 до 8 триллионов долларов глобальной экономической ценности.
Исторически закон Мура определял индустрию чипов, утверждая, что количество компонентов на чипе удваивается примерно каждые два года. Однако в последнее время эта тенденция замедлилась, что указывает на то, что дальнейший прогресс не будет таким простым. Компании, такие как Nvidia, достигшие оценки более 1 триллиона долларов, процветают, поскольку более быстрые и умные чипы играют ключевую роль в улучшении возможностей AI.
Слияние аппаратного и программного обеспечения
Во время нашего обсуждения Алам подчеркнул критическую важность интеграции аппаратного и программного обеспечения для разработки передовых технологий AI. Успешные компании обычно преуспевают в обеих областях, что приводит к значительному конкурентному преимуществу в проектировании и производстве чипов.
Nvidia, например, использует мощный процессор в сочетании с инвестициями в архитектуру программного обеспечения CUDA, что демонстрирует важность тесной интеграции систем. Эта синергия позволяет Nvidia внедрять обновления программного обеспечения, которые существенно повышают производительность без необходимости производства новых чипов.
Алам заметил: "AI не только про проектирование более быстрых чипов; это также о том, как AI влияет на программное обеспечение, что ведет к более эффективному использованию аппаратного обеспечения."
Изменение парадигм в проектировании чипов
Мы обсудили изменения в проектировании чипов на примере новых компаний, таких как Synopsis, которая начинает заниматься проектированием чипов, а не только сосредотачивается на проектном программном обеспечении. Это значительное развитие в том, как AI формирует процесс проектирования чипов, обеспечивая возможность как улучшения, так и настройки дизайна.
Как пояснил Алам, "AI становится все более важным в производстве чипов, некоторые заводы уже планируют полностью автоматизированные фабрики."
Сложность продуктов и человеческая экспертиза
Обсуждая растущую сложность проектирования чипов, Алам утверждает, что ни один инженер не способен управлять сложным процессом создания чипов, состоящих из миллиардов транзисторов. Вместо этого сотрудничество между командами и инструменты AI упростят проектные решения и улучшат интеграцию по мере развития проектов.
Он отметил план от TSMC, согласно которому ожидается производство чипов с триллионом транзисторов к 2030 году, задача, требующая обширного участия AI.
Будущие перспективы: AI и производительность
В целом, Алам видит AI как катализатор повышения продуктивности в различных отраслях, включая полупроводниковую. Взаимное влияние AI, вероятно, революционизирует процесс проектирования и производства чипов, что положительно скажется на мировом ВВП и позволит реализовать продвинутые идеи, такие как метавселенная.
Он заключил: "Мы движемся к реальности, где AI улучшает не только проектирование чипов, но и производственные процессы, что приносит аналогичные дивиденды, как классический закон Мура."
В среде, где сосуществует как вертикальная интеграция, так и горизонтальные подходы, ближайшие годы будут решающими для того, как полупроводниковая отрасль адаптируется и процветает в эпоху AI.
Рейтинг
