1.半导体景气乐观 2017上半年半导体设备出货金额报喜；

据SEMI近期发布之EMDS订单报告，2017年6月，北美半导体设备制造业于全球的订单总值触及22.9亿美元(每三月移动平均，初值)，较前月的22.7亿(终值)成长0.8%、去年6月的17.2亿成长33.4%。

SEMI资深总监Dan Tracy表示，今年上半的订单总值已较去年同期增加50%以上；逐月成长幅度虽稍嫌缓慢，半导体资本设备制造业在2017年的成长仍会相当可观。

半导体设备的订单与出货金额，是用来观察半导体产业景气的重要领先指针。 强劲的设备出货意味着半导体制造业者正大力扩张产能，对未来景气预期趋于乐观。

2.人工智能芯片指名台积电　设计服务抢得发展先机；

面对大陆政府近期正视“人工智能”(AI)这个大题目，放在国家科技产业发展的规划蓝图上，希望大陆能在2030年前成为人工智能领域的全球领导者，大陆产、官、学界预订将狠砸1,500亿美元来扶植大陆人工智能本土产业链的企图心，已吸引不少台系IC设计公司目光，希望以大中华共荣圈的名义，来补强大陆现阶段仍是短板的半导体技术版块，其中，台系设计服务厂2017年已先一步接获大陆不少产、学界的超级电脑芯片订单，至于联发科，也扩大在物联网(IoT)、云端及人工智能的投资及投入力道，其余如台系MCU、高速传输芯片供应商，也都看好在对岸疯狂投资人工智能应用时，能卡到利基市场及技术，坐分一杯羹。

台系IC设计公司指出，人工智能应用商机虽然指日可待，但留给大陆半导体自主技术研发的时间却不多，若大陆真要在2030年前成为全球人工智能应用的领先国家，借助外力已成为必要选择。毕竟，大陆科技产业短期强项仍在资金面、软件面、市场面及应用面，虽然相关硬件组装、代工及生产技术也已快速赶上国际水准，但在欲速则不达的半导体技术，甚至芯片设计领域身上，讲究快、狠、准的大陆企业文化，普遍还是有水土不服的隐忧，而这就是向来可当作外援佣兵，也习惯作幕后推手的台湾IC设计公司机会。至少，从2017年创意、世芯业绩明显爆发走强的成绩表现上，隐隐约约已看到台系设计服务公司已先抢到大陆人工智能应用第一桶金的实例。

其实大陆虽然近期正风行人工智能应用，但真正已开发自主芯片解决方案及平台的半导体厂并不多，反倒是一些品牌厂、系统业者、互联网寡头，及学校单位的兴致较高。毕竟，人工智能相关芯片解决方案不断强调的先进制程技术，明显所费不赀，在人工智能商机尚未成熟下，任何一家国内、外芯片供应商要想一头栽入一颗芯片开发动辄几千万美元成本，却还看不到实质回收的前景，并不是随便一家芯片供应商有勇气作出来的决定，反倒是一些非半导体本业的门外汉，在其公司获利机制另有法门下，只求最新、只要最好、只想最快的投入人工智能商机企图心，才会义无反顾的冲进7/10纳米等先进制程技术。偏偏这些半导体先进制程技术的程咬金，本身并没有整套的芯片设计运作团队，也让2016年以来至今的人工智能新兴芯片商机，几乎全掉入创意、世芯的口袋中。

熟悉台积电人士指出，台积电内部设计服务团队自2016年以来，所有研发资源就被人工智能相关芯片客户订单耗尽，甚至到2018年前，几乎无力再承接大型及先进制程技术芯片开发案的情形，面对全球互联网巨头，及大陆产、官、学界一波波的芯片委托设计商机，台积电设计服务团队几乎是只能把目前已严重供不应求的订单先行排序好后，再顺势往外推。由于这些半导体产业外客户普遍指名要用台积电的最先进制程技术，在台积电本身已无多余人力婉拒后，只能找上创意、世芯等台积电旗下的设计服务公司要求投片，连带让创意、世芯近期接单量及接单案大增，甚至直言现有研发资源到年底前都没空，除非大举征人，否则客户订单最快也要等到2018年才能排入时程。DIGITIMES

3.联电上半年 净利增50％；

晶圆代工厂联电（2303）举行在线法说会，公布第2季毛利率18%，季减1.9个百分点；但营业费用降低加上业外挹注，归属母公司净利为21亿元，季减8.2%，每股纯益0.17元，符合预期。

不过，第3季受到28奈米HKMG业务集中在少数重要客户，且客户需求下滑影响，本季营运仅能与上季持平，毛利率趋势向下，旺季不旺。

联电宣布14奈米已于第2季开始贡献业绩，却也同时预告28奈米HKMG业务在下半年可能都处于衰退状态。

联电累计今年上半年净利约43.85亿元，年增五成，每股纯益0.36元，优于去年同期0.23元。

新上任的联电总经理王石表示，第2季产能利用率来到96% ，单季出货量为约当8吋晶圆174.1万片，市场上对联电的8吋与12吋成熟制程有稳定的需求，主要动能来自计算机周边产品与通讯芯片。

展望第3季，王石指出，本季客户端对于成熟制程的半导体需求持续稳定，但是对28奈米HKMG的出货将微幅下滑，预估第3季的展望将持平。

王石说明，由于联电在28奈米HKMG业务集中在少数重要客户，较容易受到客户需求的波动，预期2017年下半年的28奈米HKMG业务可能仍将持续衰退。

除了本季营收持平外，联电也预期第3季产能利用率约91%至93%，整体晶圆出货量持平，以美元计的平均销售单价亦持平，由此推估，该公司第3季营收应与第2季相当。 经济日报

4.神经网络加速器大战开打；

随着许多嵌入式系开始变得「智能」且「自主」，以人工智能(AI)神经网络为导向的嵌入式系统市场即将起飞，神经网络加速器大战一触发...

嵌入式神经网络加速器市场持续升温，从智能音箱、无人机到智能灯泡等越来越多的系统准备在本地执行神经网络，以取代传送至云端进行运算的途径。

Movidius副总裁兼总经理Remi El-Ouazzane日前在接受《EE Times》访问时，将这个成长中的趋势定义为「让事情变得更智能与自主的一场竞赛」。

英特尔旗下子公司Movidius在上周推出了一款采用USB外形的独立式人工智能(AI)加速器。 El-Ouazzane说，这款名为Movidius神经运算棒(Neural Compute Stick)的AI加速器设计，可轻松简单地插入Raspberry Pi或X86 PC，让大学研究人员、独立软件开发人员与程序增补人员易于为嵌入式系统进行编译、调整以及加速深度学习应用。

Movidius在去年秋天被英特尔收购后，如今已成为英特尔新技术部门的一部份。 Movidius之前曾经开发出业界首款视觉处理器——Myriad 2 VPU。 如今，El-Ouazzane表示，推出这款运算棒的最终目标在于让Movidius VPU成为可在边缘执行神经网络的「参考架构」。

尽管目标远大，但业界分析师随即指出，Movidius Myriad 2 VPU当然不是嵌入式系统中可在边缘执行神经网络的唯一选择。

催生新产品类别：神经加速器

Tirias Research首席分析师Jim McGregor表示：「从技术上来看，您可以使用任何具有处理组件的开发板，并用于执行一种模型。 例如机器学习(Machine learning)/AI模型已经执行于各种广泛的处理器和SoC了，特别是针对行动领域。 」

高通(Qualcomm)以Snapdragon系列实现的影像辨识可说是最佳的例子。 高通从Snapdragon 820开始采用自家开发的模型，McGregor说：「Snapdragon基本上就是推理引擎」。

具有平行处理组件(如GPU、DSP和FPGA)的处理解决方案非常适于作为推理引擎。 McGregor解释说，许多正在开发中的客制化芯片解决方案都采用可内建于SoC的DSP或FPGA。

Linley Gwennap首席分析师Linley Gwennap对此表示赞同。 他在最近出刊的《微处理器报告》(Microprocessor Report)中写道：高通、苹果(Apple)和英特尔(Movidius)都在「打造一种新的产品类别：神经加速器。 」

Gwennap解释说，对于这些以客户端为基础的加速器需求来自于要求极低延迟的自动驾驶车。 Gwennap在该报告的评论中指出，在本地进行处理的新技术将会开始「渗透至一些较低成本的应用」。 他预测，「在消费装置中，小型的神经加速器可能是SoC中的一个重要区块，就像是绘图核心或图像处理器一样。 几家知识产权(IP)供货商开始提供这一类加速器，期望尽可能地降低额外的硬件成本。 」

Gwennap在《EE Times》的访谈中指出，Movidius Neural Compute Stick对于开发人员几乎没有什么不同。 「对于开发人员来说，这并没什么不起。 典型的PC就能产生至少100GFLOPS，特别是如果它还内建绘图卡，直接在PC上进行开发会更好。 对于需要较低功率处理器的嵌入式系统，高通Snapdragon 835提供超过250GOPS的效能，对于大多数的推理应用来说都够了。 

不过，Movidius的El-Ouazzane并不赞同这样的看法。

首先，Movidius Neural Compute Stick利用USB让神经网络更易于存取，有利于制造商或程序增补人员用于开发深度神经网络原型或进行调整。

其次是电源效率的问题。 El-Ouazzane指出，Movidius的解决方案可让神经网络在边缘运算时旳功耗小于2瓦(W)。

然后，还有成本的考虑。 El-Ouazzane说：「我认为这是一个杀手级因素。 Movidius Neural Compute Stick要价79美元，可望让神经网络的发展变得『超级普遍』。 」

他预期开发人员能使用Movidius的神经运算平台(Neural Compute Platform)应用程序编程接口(API)，「将经过训练的Caffe、前馈卷积神经网络(CNN)输入工具套件中，并进行配置，然后编译成一种可用于嵌入式部署的调整版本。 」

以AI为导向的嵌入式应用？

随着许多嵌入式系开始变得「智能」且「自主」，El-Ouazzane预计以AI为导向的嵌入式系统即将爆发。

但是，不久的将来即将出现什么样的AI装置？

McGregor预测，「我认为在2025年以前，每个人所接触的每一款新系统/平台都将具有某种程度的AI元素，它可能内建于装置本身，或存在于网络、云端，或是分散在其间。 」

他补充说：「它可能就像是用户接口或应用一样简单，或者是像虚拟助理或自主控制般复杂的某种装。 目前已经有许多应用已经导入了AI，包括虚拟助理、搜索引擎、财务建模、与文章写作..... 等等。 」

他说：「而在装置上，AI将因各种不同的原因而持续成长，特别是数据的安全、实时互动/处理以及带宽限制等。 然而，在装置上进行训练才是真正的挑战，最终可能需要新的处理模型。 」

英特尔想掌握一切...

当然，Movidus现在是英特尔的子公司，但其目标并不仅限于有更多嵌入式系统在边缘执行神经网络。 El-Ouazzane将其产品发布架构在英特尔端对端AI产品组合的更大脉络之下。

他指出，英特尔拥有广泛的AI产品组合，并为其提供一整套完整的开发工具和资源。

「无论是在英特尔Nervana云端上训练AI神经网络、优化新兴的工作负载(如AI、、VR和AR)，以及使用英特尔Xeon Scalable处理器实现自动驾驶，或是以Movidius视觉处理器技术将AI导入边缘，」英特尔宣称该公司已为下一代AI驱动的产品和服务提供了全面的AI产品组合、工具、训练和部署选择。

然而，Movidus是否真的能在即将变得无所不在的AI嵌入式系统中成为其关键参考架构，目前还不而知。

Tirias Research的McGregor尽管认同Neural Compute Stick是「一款可在新设计中快速评估AI模型训练效能的有利工具，」但他仍指出，「设计人员仍然必须在最后的系统设计时间执行类测试，特别是如果他们并未使用Moviduis的芯片和/或Caffe架构。 」

The Linley Group的Gwennap还认为，Movidius无法达到其目标——实现在边缘运算神经网络的嵌入式系统设计。

区隔推理引擎与训练

Gwennap指出，「值得注意的是，新的AI时代并不会有『参考架构』。 诸如TensorFlow和Caffe等架构将会把软件(神经网络)和硬件分开来。 」他补充说：「映像到Myriad VPU的网络可以轻易地映像到Snapdragon或其他处理器上。 因此，AI处理器将在性能和效率的基础上进行竞争，而不是锁定于指令集。 」

同样地，他也不认同「同样的工具适用于训练和推理」的论点。 Gwennap说：「一旦网络开始接受训练，就可以轻松地部署在支持主流架构的任何平台上。 而且，主流的架构都是开放源码，以避免单一家厂商锁定。 」。

El-Ouazzane看好AI处理器抽取底层硬件的能力，它让设计者可将推论与练训分离开来。 但他重申先前的观点，从长远来看，能够使用相同的工具进行神经网络的训练和部署，才有助于系统设计人员。

他以Movidius的开发蓝图为例表示，未来三年，深度学习的效能预计将会增加50倍。 「为了在不增加功耗的情况下实现这一目标，我们可以在训练方面设计许多架构技巧。 」El-Ouazzane补充说：「当你在斟酌这些技巧时，让学习和推理方面置于同一平台是至关重要的。 」

5.全球AI应用商机涌现　台芯片厂排队卡位

全球人工智能(AI)应用商机浮上台面，近期国内、外芯片供应商纷展开竞逐人工智能版图，然因人工智能市场仍在摸索阶段，业界预期IP与芯片设计服务业者可望率先抢得订单，语音介面相关的音讯及MEMS麦克风芯片则紧追在后，平台式芯片供应商联发科亦将抢得先机，至于RF芯片、MCU、高速传输及类比IC供应商，若能专注利基技术及市场定位，后来居上的订单爆发力不容小觑。

面对人工智能应用新世代商机崛起，由于大陆半导体设计及制造技术竞争力短期内仍追赶不上，使得台湾半导体产业上、下游供应商有机会拔得头筹。事实上，大陆为扶植半导体产业自主化，高度看重半导体设计及制造技术，近期投入的资金及人力持续增强，而有意申请补助的大陆芯片设计业者，都会强调是在台积电投片，以显示自家的芯片解决方案领先，且拥有一定的市场竞争力。

不过，台积电业务代表对于这些全新或半新的大陆IC设计客户，在完全没有经验及合作默契情况下，直接找上台积电要投片的惊人之举，多采取耐心解释的态度，希望大陆客户能先透过设计服务公司上门按铃，而不是直接进行下单。

因此，包括创意、世芯、力旺等台系设计服务及IP供应商，均已明显感受到大陆客户的下单威力，且对于先进制程技术的偏爱程度更甚以往，投注资金的手法更迥异于国内、外芯片供应商。由于台积电稳居全球晶圆代工龙头，业界预期未来大陆芯片客户的委托设计需求将越来越大，创意、世芯纷透露2017年已没有多余研发能量可以承接新订单。

随着人工智能应用兴起的语音介面，连带让音效芯片及MEMS麦克风芯片业者相当火红，在语音介面搭配人工智能才是市场王道下，甚至连手势、触控、光学感测等人机介面都已被甩在后头，这亦使得台系音效、MEMS麦克风芯片相关供应商如联发科、瑞昱、鑫创、钰太及全球智动等，近期接单明显热络起来，后续业绩成长动力十足。

芯片业者指出，在人工智能应用的大趋势下，客户将新增无线及高速传输芯片、MCU芯片及电源管理IC等需求，这亦将是台系IC设计公司未来可以发挥芯片高性价比优势的新战场，只要能找对产品及市场定位，并提供客户终端产品差异化价值，便有机会卡到位。

尽管人工智能应用仍以人性为本，但现阶段已转为以数据为主、智能为辅，更多精准型、高效能、低功耗及安全性的芯片解决方案需求将逐日增长，这对于亟需市场活水的台系IC设计业者来说，将是一帖良方，厂商必须跟上脚步，否则不仅会被人工智能世代所取代，更可能遭到淘汰。