润欣科技(300493)会议纪要-调研纪要-20230321
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来源：网络（真伪自辨）
全文共计 5433 字
时间：2023年03月21日
参会人：润欣科技IR赵总，奇异摩尔
现在是AI 驱动的算力时代，算力需求越来越大，过去驱动电子信息产业的是摩尔定律，无论手机、PC、汽车都经历了从功能到智能，从单机到网络，从完全没有AI到人工智能越来越强的阶段，但是从摩尔定律从过去的这十年来看，它所带来的驱动其实已经没有办法再给产业带来那么强的收益和驱动力，所以我们会发现摩尔定律的发展其实已经遇到了瓶颈，过去一年，12 月到 18 月性能翻一倍的情况已经越来越难以持续。
英特尔现在要做什么18I、12I，因为进入这个量级越来越难了，此外芯片的生产成本随着制程的进步，它是越来越高的。
到了差不多 2016 年开始以后，增加芯片尺寸和数量的方式也到了物理上的极限，更大已经不能在工艺上实现，良率也是随着芯片增大而急剧下降。新芯片的研发成本也在持续攀升，从过去做一个芯片一两千万美金到现在得上亿美金，哪怕是初创公司做大芯片的时候，我们的融资金额都是上亿的，失败的成本越来越高。
AIGC需要更大规模的算力以及更大规模的模型，GPT、谷歌和阿里的算法参数已经达到万亿级别了，GPT模型1750亿参数量需要一万块GPU训练，训练一次成本1200万美金，研发费用至少3000万美金，openAI差不多烧了将近10亿美金。这些底层算力都需要芯片来完成。
随着整个云边端的发展，云边端对于算力有不同的需求，云端装机普遍都是100TFLOPs以上，硬件L4、L5 ready就需要1000次以上的运算，未来会有更多高性能的变革，比如**以后可能会有处理功能，进行语音助手、路劲规划，下一代高性能个人终端会越来越多，IoT端也会越来越多，比如智能家居传感器越来越多。云端需要高算力，对功耗要求低，边缘需要的是算力密度，对算力功耗比都有一定要求。
未来的挑战在于算力功耗比，所以芯片已经进入Chiplet时代了，要用不同IP组成各种各样的芯片。
Chiplet 本质上就是变成一颗颗单独功能的芯粒，然后高速互联在一起，在存储中心减少搬运延迟和次数，提升效率。
超高速互联是Chiplet更重要的点，有三个层面：（1）先进封装是物理层的，把它们连在一起；（2）协议层有die to die的接口和连接；（3）互联网络，像家里的路由器。
在此之上，还需要软件，高效的去编程和调用，离不开异构编程框架，像NVIDIA、AMD和微软都有构筑这样的**，在里面对矢量、标量、向量图形有一套统一的语言和编程框架去控制它。
Chiplet的优势是可以增大芯片面积，比如特斯拉的芯片25个芯片一组，可以有4000个芯片组，可以扩大芯片面积，所有的功能芯片不需要重新设计，降低研发成本。
英特尔用于服务器的芯片，有47颗芯粒，用5种制程，用3D封装组合，目前是算力最强的，里面有16颗GPU芯粒。存储部分，是两层结构，最下面是base die，上面堆叠芯粒，可以完成物理连接和接高速接口，放了408Mcache。
芯片的良率随芯片面积的增大急剧下降，Chiplet可以把原来的芯片拆成很多小芯片，数量越多良率也会上升，而且设计的时候可以自己来组合。比如AMD的CPU，服务器的有6颗die，PC有一个die，两个产品线有二十几个产
品，但是其实只研发了三颗芯片做组合。原来至少要做7-8个，降低了成本。
IoT边缘侧关注算力功耗比，有几个关键部分，最早大家集成传感器的方式是SIP，现在也在向3D发展，趋势就是感存算一体，可以在有限的体积、有限的功耗之内提供更好的算力和集成。
高性能边缘端更追求综合性能，算力要高、功耗不能太大、响应要快。现在更多是CPU+GPU，典型的是apple M1，到现在的M2，从SoC转变到2.5D了，未来也会向3D发展。
目前，服务器芯片已经有20%用chiplet，未来会增加到80%，CPU和GPU放在一颗芯片也会成为趋势。
随着AI的普及和发展，边缘端需要更多的训练，推理对loading要求很高，对算力功耗都有要求，未来有AI普惠趋势，所有设备都会带AI性能，训练的规模更大，所以边缘端的算力多样化需求越来越多，IoT并不像大终端品种比较少，IoT也不能承受太高的研发成本，每个应用需要的类型也不一样。传感、处理、连接着三个都通过互联做到一起，可以灵活配置，匹配算力，并且感存算一体的算力功耗比更高，还能放在很小的封装里。
云端的进步更快，主要是把大芯片变小，提升性能，进行模块化的拆分，最后做异构组合。大部分云端的产品已经chiplet化了，AMD，英特尔，华为都在做。Chiplet需要高速接口去完成高速互联，之前问题是没有标准化，去年AMD，英特尔，ARM等公司发起来CIE标准协议，让高速互联标准化。我们也在研发基于CIE的I/O die，成功的案例是AMD，他们把所有互联的东西单独**，芯片非常小，可以更灵活组合，搭配出不同的产品系列。I/O die会
成为单独的功能的单元。Base die是I/O die的升级版，它是3D的可以放更多的cache，承载其他的芯片。我们也把他们都做成单独的，客户可以提供他们自己的产品，在这个基础上做他们自己的产品，降低设计流程。
冯诺依曼结构都有缓存，cache变得越来越重要，外部存储速度太慢了。AMD的新服务器，有1.2G的cache。数据的读取过程是先从外部存储通过PCIE读到I/O die，再进行分配调度，有的存储下来，有的是直接计算，都在
cache缓存，cache一般会放在运算单元区。
我们认为Fabless会用chiplet架构和技术手段形成新一代的芯片，后面也有一些公司做基于chiplet的EDA，互联IP，Top die的厂商。我们做第三方的通用I/O die，我们和润欣也做了基于Chiplet的整体方案。我们会根据不同的芯粒，做好架构设计和最后的**级的封装，这些都会放到Fab和OSAT进行合封。
Q1：润欣和奇异摩尔的合作怎么样？
A1：奇迹摩尔这主要提供I/O die，做整体的智慧解决方案，目前比较快的产品是感存算。***、硅麦和C**的sensor，我们***产品是和国家传感器中心合作的，剩下两颗是买的，硅麦买的英飞凌，C**买的sony，我们主要做Sensor，奇迹摩尔主要做接口。存算的公司是我们共同找到的欧洲半导体实验室的team，单颗能做到2T以上，新产品大概在4T。这个方案可以和很多AIOT的场景都可以应用，比如智能开关、**。封测目前放在上海嘉定的国家传感器中心，工艺放在奇异摩尔跟我们一起做非标开发，他们更了解各种材料的连接。服务器和自动驾驶是奇异摩尔一直在做的事，润欣也有很多汽车电子这边分销的客户，这件事情我们一直在做，但是出来的速度还没有这么快，我们会先从AIoT开始先跑通。
Q2：存算一体是怎么开始的？
A2： 2018年润欣想转fabless，转fabless润欣科技参股了很多上有的fabless设计公司，跟他们做芯片的定制设计，去年参股了国智能家传感器创新中心的芯物科技，他们有很多工程师，还有特色工艺产线，自己的封测。下游还参股了武汉领普做智能开关。润欣在AIOT做的时间很久，2020年开始放量，公司觉得之前射频+云计算的方案容易泄露隐私，所以我们用了离线语音识别，不做射频，可以识别10人以下的声纹，跟我国大多数的家庭的人数是相符合的。
Q3：存算一体方案主要有哪几个？
A3：三个产品方案，硅麦+存算***识别+存算 C**检测+存算。C**比硅麦贵一些，放在**门铃之类的，***主要是房间调节温度、湿度。存算一体就会代替MCU，算力的有效性和功耗这边会比 MCU 更好一点。
Q4：润欣有哪些解决方案的优势？
A4：我们做了差不多 20 多年的方案型的解决商，攒下来差不多 5000 个客户，然后我现在活跃交易的差不多有 3000 多个客户，这个客户资源它会产生很多样的需求，这个需求小的话就没有必要去开一个SOC。我们是分销商，还是得看到放量的点，才会加大投入这个技术。这样子。我们是从去年开始到现在，觉得国内的各种先进分测技术已经接近于比较成熟的状态，我们开始更新去做定制自研，分销芯粒。
Q5：I/O die 就是interposer？
A5：其实不太一样，其实interposer属于一种介质材料，就封装角度上来说其实有两种，就第一种是叫substracte，一般是有机的。另外一种就是interposer。
interposer通常大家指的是硅基的这类，芯片通过介质被连接在一起。I/O die其实本质上它是一颗互联的芯片，它其实更多的是把接口和高速数据处理、存储做在一起，变成一个传输与接口的芯片，所以它本质上是个芯片的功能，所以 I/O die可以放在substracte 上，也可以放在 interposer 上。
Q6：I/O die和Base die的区别是什么？
A6：其实base die是把I/O die代跟下面这个 encoder 合一了，也就是说变成 3D IC，所有的 I/O 互联的东西其实都在里面，然后芯片放在上面，他们两个之间还是有这个互联线，但是是3D 的，然后 3D 的互联线把所有东西都
连到这个网络上，然后它是一颗互联的芯片，起到居中交互作用。
Q7：制造过程有哪些材料？
A7：会有好几种晶圆，基础材料分三种，substrate，interposer，3D IC也是不同的晶圆。
Q8：奇异摩尔做base die会有基板能力吗？
A8：我们不需要这个，我们对基板要求不大。区别只是一般芯片是单面的，我们是双面的，工艺比较复杂，上面是micro bumping，下面是hyper bonding.
Q9：A100割成A800 RTL走线会减少吗？
A9：跟这个没有关系，只会减少对外互联的接口能力跟需求，RTL要求会变低，但不会改变RTL本身。大规模算力对互联其实要求更高，因为它需要集群，它不是一个两可以算的，它需要至少上千张，甚至可能要上万张的集群才能做，所以互联要求很高的。通过Chiplet我可以分组，多组连接做成集群。
Q10：润欣Wifi和BLE的情况怎么样？
A10：去年收入主要是 Wifi 加 BLE 的收入，我们之前代理过，然后公司庞总也比较熟悉Wifi和BLE架构，积累了很多用户。2018 年的贸易战之后，国内很多的大客户都提出了芯片定制的需求，我们就先做Wifi 加 BLE，去年放量的客户主要就是一些大白电和智能照明。
Q11：润欣Wifi是自己设计的吗？
A11：wifi是外部IP，市场上面大多数人都是外国的IP，国内的供应商主要是乐鑫、小博通、翱捷，还有**瑞昱。
瑞昱在继续的把**压低，所以就是 Wifi 加 BLE 这边我们觉得今年的量会提升，但是**会一起下来。今年的话预期是收入是在 5000 万-6000 万，客户是大白电，去年这个产品的收入是在 1000 万。
Q12：MEMS speaker今年大概能做多少？
A12：能看到的量就是 600 万部的**。就是1200万颗，一颗2美金，收入在2400万美金。客户主要是下游**品牌商的模组厂，ODM。
Q13：公司传感器的价值量是多少？
A13：C**是10美金，硅麦是5美金，***7美金。
Q14：MEMS speaker是给**和眼镜吗？
A14：对，先给它们，因为单颗传声距离是1.5m。会和存算结合，已经有工程机测试了，代替了之前**里的动铁，会提升中高频的声线。
Q15：分销为什么第四季度情况不好？
A15：对，安森美送货蔚小理，他们直接拉闸了说今天不生产，退货了。分销日韩线是买了以后相当于渠道商，货权归你，欧美线是卖不掉可以退货。分销这边要看他们对**周期的波段性的敏感度。射频**整体还可以，整个渠道库存都偏低。汽车这边竞争格局在边际变坏，安世好一些，他们做模组，欧洲车企替换周期长一些，国内今年车灯和去年都不一样，就比较卷。
Q16：分销增速怎么样？
A16：在5-10%的增长，每年客户的边际增速都有变化。 2021 年的话，我们是在第四季度开始主动控制消费电子的库存， 22 年的第四季度开始控车这边的库存。我们目前感受发现在周期加快的情况下，客户结构也会发生变化。
Q17：公司怎么和国家传感器创新中心搭线？
A17：他们有一个市场化平台，芯物科技，27% 是嘉定国资委，剩下都是不同的上市公司和各类的初创公司。他们做这个平台是想把大家的资源、技术给结合起来，是之前晶方做一些非标的分测工艺开发，就是国家传感器创新中心开发完了之后把那个工程师给带走，去上市公司任职，并且给股票。他们那边主要就是做实验室技术的开发。公司和他们的合作也属于IP支持，而且他们有先进封测线，有8寸和12寸的，是够用的。
纪要来源：【文八股调研：wenbagu.com】
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