從研究、設計到生產銷售，人工智能/機器學習(AI/ML)有潛力為半導體公司在每一個步驟產生巨大的商業價值。但是，麥肯錫最近對半導體設備制造商的調查顯示，只有大約30%的受訪者表示，他們已經通過AI/ML創造了價值。值得注意的是，這些公司在AI/ML人才、數據基礎設施、技術和其他促進因素方面進行了大量投資，并且已經完全擴大了它們的初始用例。其他的受訪者(約70%)仍處于AI/ML的試點階段，進展已經停滯。

麥肯錫相信，AI/ML在半導體行業的應用將在未來幾年內急劇加速。現在采取措施擴大規模將使公司充分利用這些技術的好處。

需要說明的，本文所說的設備制造商，主要包括集成設備制造商(IDMs)、無廠半導體公司（fabless）、代工廠和半導體組裝和測試服務商（SATS）。

 一 AI 在應對未來挑戰中的作用

由于對資本的高要求，半導體公司處于贏者通吃或贏者通吃的環境中。因此，他們一直試圖縮短產品生命周期，積極追求創新，以更快地推出產品，保持競爭力。但賭注也越來越高。隨著每一個新技術節點的出現，費用都會上升，因為隨著結構變小，研究和設計投資以及生產設備的資本支出都會大幅增加。

例如，65納米芯片的研究和設計成本大約2800萬美元，如今前沿5納米節點的研發設計成本已經暴增到大約5.4億美元(表1)。與此同時，相同節點的fab建設成本已經從4億美元增加到54億美元。

?隨著公司試圖提高研究、芯片設計和制造的生產率，同時加快上市時間，AI/ML正成為整個價值鏈上越來越重要的工具。麥肯錫研究表明，現在，AI/ML每年為半導體公司貢獻50億至80億美元的息稅前利潤(表2)。數字令人印象深刻，但僅反映出AI/ML在行業內全部潛力的10%左右。

未來兩到三年內，AI/ML每年可能產生350億到400億美元的價值。在更長的時間范圍內——未來四年或更長時間內——這一數字可能會上升到每年850億至950億美元。這一數字相當于該行業當前5000億美元年收入的20%，幾乎相當于2019年1100億美元的資本支出。

雖然這種價值很大一部分將不可避免地傳遞給客戶，但獲取這種價值的競爭優勢，尤其是對早期的先行者來說，將是不可能被忽視的。

轉載自：機器之能

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