显然，随着工艺的不停升级，ASIC的流片费用已经抬高了ASIC保底的最少芯片销售量，到最后全球也就为数不多的几家ASIC厂商能够承受这种巨额的ASIC流片成本和失败风险。借此，ASIC设计服务再次回到业界关注焦点。

　　例如，美国无晶圆厂FinFET级ASIC设计服务企业eSilicon日前宣布，成功将自有深度学习ASIC送交制造所发布，eSilicon提到这款ASIC采定制IP、先进2.5D封装工艺以及为业界大型芯片之一，并为该公司首款采用台积电2.5D CoWoS封装技术的量产芯片。

　　台积电业务发展副总裁BJ Woo博士指出，台积电CoWoS封装技术是针对满足这类芯片设计深度学习应用的需求，此先进封装解决方案可实现高性能及整合需求，以达到eSilicon的设计目标。前文中提到的Google TPU、Nervana NNP、Groq即将推出的第一代AI芯片，均是由ASIC公司所送交制造，并交由台积电制造。

　　目前，人工智能类ASIC的发展仍处于早期。其根本原因是，ASIC一旦设计制造完成后电路就固定了，只能微调，无法大改。而硬件的研发设计与生产成本很高，如果应用场景是否为真市场尚不清晰，企业很难贸然尝试。此外，能设计出适用于人工智能芯片的公司必然是要既具备人工智能算法又擅长芯片研发的公司，进入门槛较高。因此，AI算法+ASIC设计服务+代工的商业模式的发展得宜，可以让愈来愈多AI ASIC得以陆续问世及开发。

　　代工厂这边，全球有很多代工厂，但是因为难度太高，能做AI系统封装的厂商并不多，台积电、三星和格芯都在榜单之列。那么，是哪些厂商在设计AI系统封装呢？你需要看看哪些厂商线D集成和拥有设计所需的关键IP（比如HBM2物理层接口和高速SerDes）。HBM2 PHY和高速SerDes模块执行该封装系统内多个组件之间的任务关键性通信。这些都是模拟设计中非常苛刻的挑战，从ASIC供应商那里购买IP可以把风险降至最低。上面提到的三项关键技术eSilicon都有涉及。擅长这些领域的ASIC厂商并不多，不过由于人工智能市场可能会出现爆炸性增长，所以这些ASIC厂商将会受益匪浅。

　　***也有众多IC设计服务企业，在人工智能市场驱动下，ASIC生意再度好起来，且业者预期这波荣景可望持续很久。台积电大胆预言，2020年高性能计算(HPC)、AI相关芯片业绩将高达150亿美元，创意及世芯、智原亦看好来自全球AI客户对于ASIC芯片的需求热潮，可望自2017年起延续好一阵子，尤其是强调先进制程技术、极度复杂芯片设计、高效能与低功耗等，将是IC设计服务业者的新蓝海市场。

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