公司财务信息 - 新思科技将于2026年2月5日周四市场收盘后公布2026财年第二季度财务业绩 [1] - 公司将于太平洋时间下午2点（东部时间下午5点）举行分析师和投资者电话会议讨论业绩 [1] 投资者关系活动 - 分析师和投资者需通过指定链接预先注册以参加收益电话会议 [1] - 注册者将收到拨入信息和唯一通行码以接入电话会议 [2] - 公司鼓励参与者在预定开始时间至少提前十分钟拨入 [2] - 电话会议的实时和存档网络直播及相关材料可在公司官网的“投资者关系”板块获取 [2] 公司业务与战略 - 新思科技致力于推动边缘人工智能创新 将人工智能更贴近终端用户 [3] - 公司业务旨在改变人们与智能连接设备的交互方式 涵盖家庭、工作或移动场景 [3] - 公司是前瞻性产品创新者的首选合作伙伴 通过尖端技术驱动未来 [3] - 核心技术平台包括Synaptics Astra™ AI原生嵌入式计算、Veros无线连接和多模态传感解决方案 [3] - 公司致力于使数字体验更智能、快速、直观、安全和无缝 [3] - 产品技术组合涵盖触控、显示、生物识别、AI驱动的无线连接、视频、视觉、音频、语音和安全处理 [3] - 公司是推动下一代技术发展的力量 旨在提升人们生活、工作和娱乐的方式 [3] 公司信息与联络 - 公司股票在纳斯达克交易 代码为SYNA [1][3] - 投资者关系联系人为副总裁兼投资者关系主管Munjal Shah [4] - 投资者可通过电话+1-408-518-7639或电子邮件munjal.shah@synaptics.com联系公司 [4] - 公司官网为www.synaptics.com [4] - 公司社交媒体账号包括LinkedIn、X和Facebook [4]

公司概况 * 公司为Synaptics (NasdaqGS:SYNA)，是一家拥有近40年历史的半导体公司，正从人机界面技术领导者转型为专注于边缘AI的解决方案提供商[5] * 公司核心业务围绕边缘AI的三大支柱：用于AI原生嵌入式计算的Astra平台、Veros无线连接解决方案以及多模态传感技术[2] 核心业务与增长战略 * **边缘AI处理器 (Astra平台)**：公司未来2-4年的主要增长动力，其Astra 2600系列处理器是专为边缘AI从头设计的AI原生芯片[6][7][13] * **技术差异化**：采用双核计算设计，并集成自研NPU和谷歌的Coral RISC-V NPU，是市场上唯一嵌入该NPU的半导体供应商[9] * **性能与功耗优势**：提供强大的计算能力，同时功耗极低，部分应用场景无需散热片或风扇，有助于客户降低物料清单成本[10][11][26] * **开源策略**：公司采用非封闭式解决方案，拥抱开源社区，与谷歌等伙伴合作，致力于优化模型从云到网络边缘直至远端的部署[12] * **无线连接业务**：通过收购博通物联网无线资产建立，拥有完整的IP组合和约500人的专业团队[28] * **增长强劲**：过去约六个季度，物联网业务平均增长超过50%，主要由连接解决方案驱动[29] * **技术领先**：在物联网市场引领Wi-Fi 7解决方案，并有清晰的Wi-Fi 8路线图[6][29][48] * **协同优势**：将领先的连接能力（Wi-Fi/蓝牙组合方案）与处理器技术结合，为物联网和边缘AI市场提供完整解决方案[30] * **传感技术**：在触摸感应等领域拥有世界一流的技术和市场份额[5][19] * **新市场应用**：将触摸传感能力拓展至机器人等新市场，例如实现精细的触觉感知[19][20] 产品进展与市场应用 * **Astra平台进展**：Astra 2600系列处理器已开始向客户送样，预计在2026年第一季度末或第二季度初实现全面上市[13] * **后续产品**：在MPU级产品之后，还将推出面向MCU级、功耗更低的产品系列[14] * **初期应用与牵引力**： * **工业领域**：与合作伙伴Toradex合作，瞄准工业和医疗保健应用[10][15] * **消费领域**：包括智能家居、家电、可穿戴设备、安全摄像头、无人机等[15][17][36] * **展示案例**：在CES上展示了实时音视频翻译、本地运行Gemma 3大语言模型等应用[15][16] * **机器人**：结合Astra、无线连接和触摸传感三项技术，有望切入物理AI和机器人市场[18] * **无线连接产品路线**：从高性能应用（如无人机、安防摄像头）率先采用Wi-Fi 7，并开发集成MCU和小型NPU的单片Wi-Fi 7解决方案，以在2027-2028年开拓更广阔的市场[33][34] 合作伙伴关系 * **与谷歌的合作**：合作关系源远流长，在Astra平台中深度集成了谷歌开源的Coral RISC-V NPU[21][24] * **合作效益**：结合双方NPU，使公司在同等功耗下提供优于同类产品的计算能力（合作伙伴称有2-3倍提升），并降低客户物料清单成本[25][26] * **与高通的合作**：在移动和PC平台整合高通的指纹技术与公司的触摸技术，旨在共同推动AI在这些设备中的应用[44][45] 终端市场动态与展望 * **企业PC与移动市场**： * **定位高端**：公司专注于企业级PC和高端安卓手机市场，认为这些市场对价格相对不敏感，能吸收内存等组件成本上涨的影响[37][38] * **复苏迹象**：渠道库存已消化至疫情前水平，终端需求开始流入公司业务[40] * **增长驱动**：预期2026年PC市场将受AI PC换机潮、Windows 10退役、企业重返办公室升级设备等因素驱动[41] * **移动新机会**：在横向折叠手机领域获得新设计胜利，预计2026年下半年量产，并有望获得更多后续订单[42] * **组件短缺影响**：目前未看到内存等组件短缺影响订单，但会持续监控其对设备消费的潜在影响[37][39] 财务与资本配置 * **资本配置优先级**： 1. **投资业务**：持续投资于研发、市场拓展和软件能力等有机增长领域[46] 2. **补强收购**：寻找能增强技术能力的小规模并购机会[46] 3. **保持财务实力**：维持强劲的资产负债表和充足流动性[47] 4. **股东回报**：在2025财年向股东返还了约1.28亿美元，并于2025年7月宣布了1.5亿美元的股票回购计划，已在2026财年Q1和Q2持续执行回购[47]

行业与公司概览 * 本纪要为摩根大通在2026年国际消费电子展期间举办的半导体行业公司交流总结 [1] * 涉及的行业为**半导体及半导体资本设备/IT硬件** [2] * 涉及的公司包括：**英伟达、迈威尔科技、亚德诺半导体、新思科技、思佳讯、芯科实验室、美光科技、Synaptics** [1][25] 核心观点与论据：人工智能需求与数据中心建设 * **人工智能支出担忧被缓解，需求曲线强劲**：尽管2025年底市场对“AI泡沫”和支出放缓存在担忧，但产业链公司反馈客户已深入规划2027年的部署，预示着明年支出将再次大幅提升 [1] * **英伟达需求强劲，积压订单持续增加**：公司正与客户深入讨论2027年部署，即使对于2026年，客户也在已庞大的积压订单上寻求追加 [1] 此前披露的截至2026年底超过5000亿美元的积压订单（包含Blackwell和Rubin订单及相关网络产品）仍有上行空间，例如OpenAI和Anthropic的新客户协议 [9] * **迈威尔科技AI需求旺盛**：管理层表示短期订单“火爆”，积压订单和对2027年的能见度持续扩大 [1] AI定制ASIC业务预计在2027年收入翻倍，达到36亿美元 [12] * **数据中心资本支出增长预期强劲**：在预计2026年数据中心资本支出增长50%以上的基础上，2027年支出将再次实质性提升 [1] * **AI加速计算推动芯片设计活动**：强劲的AI需求和更高的芯片复杂性正在推动芯片/系统设计活动，新思科技等公司正采取措施以在IP和核心EDA业务中实现更好的货币化 [1][5] 核心观点与论据：周期性终端市场复苏 * **周期性复苏趋势加速并扩大**：微芯科技的正面预公告以及与亚德诺半导体的讨论反映了加速复苏 [1] * **工业与通信领域引领复苏**：亚德诺半导体指出，大众市场工业和自动化（最后一个走出下行周期的领域）出现改善 [5] 通信业务因数据中心领域（年增长50%）而表现强劲，工业领域则受AI半导体自动测试设备和航空航天/国防推动 [15] * **多家公司共享积极展望**：除亚德诺半导体外，芯科实验室、思佳讯等广泛市场公司也持类似看法 [5] * **公司特定增长动力**：芯科实验室计划在2026年推动多个新设计项目上量（印度智能电表项目、连续血糖监测、电子货架标签），预计将支持季度环比增长 [5] 核心观点与论据：存储市场动态 * **存储行业基调高度乐观**：美光科技强调，随着AI客户持续上调内存/存储需求，DRAM/NAND需求正在改善，而供应仍然受限 [1] * **需求持续超过供应，价格环境乐观**：客户未来12-24个月的计划表明，即使明年有新增晶圆产能上线，需求仍可能超过供应，预计这将使价格在2026年保持坚挺 [5] 摩根大通预测2026年平均DRAM价格同比上涨近60% [5][23] * **供应增长有限**：由于洁净室空间不足，美光科技满足增量客户需求的能力受限，但制程转换和良率提升应能推动2026年DRAM和NAND比特出货量增长至少20% [21] * **HBM需求长期紧张**：管理层重申，仅能满足关键客户中期比特需求的50%至三分之二，即使2027年开始有新产能上线，需求仍可能超过供应 [21] 核心观点与论据：物理AI与边缘AI * **成为焦点增长领域**：除AI数据中心基础设施外，物理AI和边缘AI应用是CES上的强焦点 [1] * **英伟达全方位布局物理AI**：公司定位从数据中心计算、仿真到边缘设备，有望推动下一阶段收入增长 [6] * **边缘AI产品亮相**：英特尔发布了能处理700亿参数模型的酷睿Ultra 3系列，Synaptics展示了其Astra平台和众多AI用例演示 [6] * **物理AI/机器人成为内存“巨大”需求驱动力**：美光科技预计物理AI（尤其是机器人）将成为继生成式AI之后内存的“巨大”需求驱动力，例如领先的人形机器人使用高达64-128GB DRAM和1-2TB NAND [24] 其他重要内容：公司具体要点 * **英伟达**：供应链为2026年上量和Rubin过渡做好“良好准备” [9] 中国H200出口许可尚未获批，但任何发货都将视为上行机会 [9] 网络产品客户附着率达到90% [9] Groq合作重点在推理，但尚未公布上市时间 [11] * **迈威尔科技**：预计数据中心业务在2026年增长25%，2027年加速至40% [12] 通过收购扩展产品组合（如XConn Technologies, Celestial AI） [12][14] 有效管理供应链并建立长期战略伙伴关系 [14] * **亚德诺半导体**：汽车业务由单机价值增长驱动，即使在SAAR持平环境下也预计至少增长10% [15] 预计2026年有潜在毛利率上行和强劲运营杠杆，并将实施提价 [16] * **新思科技**：2026年是IP业务过渡年，正采取措施通过定制IP和版税模式改善货币化 [17] 与Ansys的整合是优先事项，预计将带来收入协同效应 [17] 与英伟达的合作加速了GPU开发并增强了货币化策略 [17] * **思佳讯**：由于预测变数增加，将在即将到来的2月财报电话会议上减少对iPhone 18内容占比的指导 [19] 预计整体RF TAM将低个位数增长，iPhone 19的RF内容在多年下降后将恢复增长 [19] 与Qorvo的交易除了成本协同效应外，还可能释放收入协同效应 [19] * **Synaptics**：展示了用于基于手势设备的高性能AI MCU，以及由Torq Edge AI平台驱动的Astra SL2610处理器 [24] 展示了高性价比WiFi 7功能 [24] 其他重要内容：风险与关注点 * **内存价格上涨对消费设备的潜在影响**：投资者担心内存价格上涨可能影响消费设备需求，但公司尚未观察到任何影响 [5][19] * **中国市场的政策风险**：英伟达仍在等待美国政府批准H200 GPU对华出口许可，地缘政治挑战仍是障碍 [9]

公司评级与核心观点 - Synaptics的Zacks评级被上调至第2级（买入），这主要基于其盈利预期的上升趋势，而盈利预期是影响股价的最强大力量之一 [1] - Zacks评级体系完全依赖于公司盈利前景的变化，通过追踪卖方分析师对当前及下一财年的每股收益（EPS）共识预期（即Zacks共识预期）来衡量 [1] - 评级上调本质上是对公司盈利前景的积极评价，可能对其股价产生有利影响 [2] 盈利预期修正的理论与影响 - 公司未来盈利潜力的变化（反映为盈利预期修正）与其股价的短期走势已被证明有很强的相关性 [3] - 机构投资者部分促成了这种关系，他们使用盈利及盈利预期来计算公司股票的公允价值，其估值模型中盈利预期的增减会直接导致股票公允价值的升降，并引发其买卖行为，大宗交易进而推动股价变动 [3] - 对于Synaptics而言，盈利预期上升和随之而来的评级上调，根本上意味着公司基本业务的改善，投资者对这种改善趋势的认可应会推高股价 [4] Zacks评级体系的方法与有效性 - Zacks Rank股票评级体系利用四个与盈利预期相关的因素，将股票分为五组，从第1级（强力买入）到第5级（强力卖出） [6] - 该体系拥有经外部审计的优异历史记录，自1988年以来，Zacks Rank 1的股票平均年回报率为+25% [6] - 该体系在任何时间点对其覆盖的超过4000只股票都维持“买入”和“卖出”评级的均等比例，无论市场条件如何，只有排名前5%的股票获得“强力买入”评级，接下来的15%获得“买入”评级 [8] - 一只股票进入Zacks覆盖股票的前20%，表明其具有优异的盈利预期修正特征，使其成为在短期内产生超越市场回报的可靠候选者 [9] Synaptics的具体财务预期 - 对于截至2026年6月的财年，这家触摸屏技术制造商预计每股收益为4.36美元，与上年报告的数字持平 [7] - 在过去的三个月里，该公司的Zacks共识预期已上调4.3% [7] - Synaptics被上调至Zacks Rank 2，使其在盈利预期修正方面位列Zacks覆盖股票的前20%，暗示该股可能在近期走高 [9]

公司近期动态 - 公司首席财务官Ken Rizvi将于2026年1月13日太平洋时间上午10:30在第28届Needham增长会议上发表演讲 [1] 公司业务与定位 - 公司致力于推动边缘人工智能创新，将AI更贴近终端用户，并改变人们与智能互联设备的交互方式 [2] - 公司是前瞻性产品创新者的首选合作伙伴，通过其尖端技术驱动未来，包括Synaptics Astra™ AI原生嵌入式计算、Veros™无线连接和多模态传感解决方案 [2] - 公司致力于使数字体验更智能、更快速、更直观、更安全、更无缝 [2] - 公司的技术覆盖触控、显示、生物识别、AI驱动的无线连接、视频、视觉、音频、语音和安全处理，是推动下一代技术发展的力量 [2]

公司合作 - Edgecore Networks与Synaptics宣布建立战略合作，旨在推进可扩展的边缘人工智能和人工智能物联网平台的发展 [1] 行业趋势 - 合作聚焦于边缘人工智能和人工智能物联网领域，表明该领域是行业技术演进和平台发展的关键方向 [1]

公司治理与人事任命 - 新普拉斯公司董事会于2025年12月29日任命Venkatesh (Venk) Nathamuni为董事会及审计委员会成员，其任期自2026年1月1日开始 [1] - 新任董事Nathamuni拥有超过30年的领导经验，专长涵盖公司财务、战略、并购、投资者关系和上市公司治理 [2] - Nathamuni曾在Cirrus Logic、Arista Networks、Maxim Integrated Products担任高级管理职位，职业生涯早期曾在摩根大通担任半导体股票研究分析师，目前担任全球专业服务公司Jacobs Solutions Inc 的执行副总裁兼首席财务官 [2] - Nathamuni拥有宾夕法尼亚大学沃顿商学院的金融与战略MBA学位、纽约州立大学石溪分校的电气与电子工程硕士学位以及马杜赖卡马拉贾大学的电子与通信工程学士学位 [2] 任命背景与公司评价 - 公司董事会主席Nelson Chan评价Nathamuni拥有深厚的半导体行业经验、强大的财务领导力和上市公司治理专长的罕见组合，其现任上市公司CFO的角色及扎实的技术经验将是董事会的宝贵资产 [3] - 公司总裁兼首席执行官Rahul Patel认为，Nathamuni久经考验的财务领导力、战略洞察力以及跨越半导体行业及其服务的终端客户和终端市场的经验，将有助于推动公司业务发展 [3] - Nathamuni本人表示，新普拉斯拥有强大的创新历史和引人注目的战略地位，他期待为公司持续专注于有纪律的增长、财务监督和强有力的治理做出贡献 [3] 公司业务与战略定位 - 新普拉斯致力于推动边缘人工智能的创新，将AI更贴近终端用户，并改变人们与智能连接设备的交互方式 [4] - 公司是前瞻性产品创新者的首选合作伙伴，通过其尖端的新普拉斯Astra™ AI原生嵌入式计算、Veros™无线连接和多模态传感解决方案驱动未来 [4] - 公司的技术涵盖触控、显示、生物识别，以及AI驱动的无线连接、视频、视觉、音频、语音和安全处理，旨在使数字体验更智能、快速、直观、安全和无缝 [4]

机构观点与评级 - 富国银行于2025年12月19日首次覆盖Synaptics公司 给予“增持”评级 目标价95美元 认为该股在2026年前具备吸引人的风险回报比 [3] - 富国银行分析师认为 公司向物联网芯片供应商的转型正在加速 其Astra产品线更新被视为潜在的积极催化剂 [3] - 富国银行指出 公司估值将随着时间的推移获得重新评级 [3] 战略转型与业务重点 - 公司正从传统的以接口为中心的芯片业务 战略性地转向嵌入式边缘计算和连接领域 [4] - 公司日益聚焦物联网业务 于2024年10月推出了Astra SL2600系列多模态边缘AI处理器 专为广泛的智能物联网应用而设计 [4] - SL2610产品线专注于高增长终端市场 包括智能家电、工业与工厂自动化、医疗设备、零售POS系统、机器人及自主平台 [4] 产品合作与技术演进 - 2024年11月 公司宣布与高通技术公司合作 突显其从传统人机界面供应商向智能及AI赋能边缘解决方案的演进 [5] - 与高通的合作植根于移动、可穿戴设备和AI PC的触控与指纹传感 强调传感、计算和安全性的更紧密集成 这些是边缘智能的关键构建模块 [5] 市场定位与前景 - 凭借强劲的产品势头和战略合作伙伴关系 公司有望进一步推进其向嵌入式边缘和物联网市场的转型 [6] - 公司是一家混合信号半导体解决方案的开发者和无晶圆厂供应商 致力于实现消费、汽车和企业环境中智能设备间的交互 [6] - 该股被列入当前值得买入的最佳上涨科技股名单 [1]

行业前景与市场趋势 - CFRA Research首席投资策略师Sam Stovall指出，自1990年以来，表现最好的三个板块在强势年份后继续跑赢大盘的概率约为70% [2] - 从盈利角度看，科技板块已成为领跑者，其2025年盈利增长为24%，预计2026年增长约30%，2027年增长约20% [3] - 尽管在10月底市场见顶时，标普500科技板块估值较长期均值存在大幅溢价，但截至12月23日，该溢价已显著收窄，若考虑受人工智能影响的近五年期，其估值仅较整体市场略高 [4] 选股方法论 - 筛选过程始于近一个月回报率超过5%的科技公司，以捕捉强劲的近期动能 [7] - 进一步筛选50日简单移动平均线上穿200日线的股票，以确认积极的技术趋势 [7] - 筛选远期市盈率在10至30倍之间的股票，以确保估值在近期上涨后仍保持合理 [8] - 纳入分析师情绪，确保股票有显著的分析师覆盖，且上涨潜力至少为10% [9] - 根据截至2025年第三季度持有股票的对冲基金数量进行升序排名，数据来自跟踪978只股票的Insider Monkey对冲基金数据库 [9] PDF Solutions, Inc. (PDFS) - 公司是一家为半导体生态系统提供端到端分析平台及电子领域数据分析的公司 [14] - 截至2025年12月19日，所有覆盖该公司的分析师均持看涨观点，一年期共识目标价为35.00美元，意味着18.10%的上涨潜力 [11] - 公司管理层预计未来一年收入将实现20%的同比增长，非GAAP运营利润率将扩大700个基点 [14] - DA Davidson在2025年12月5日将目标价从34美元上调至36美元，维持“买入”评级，管理层在分析师日上修订了长期财务目标，并预计到2030年可服务市场将翻倍 [13] - 该股在2025年12月10日触及52周高点31.84美元，六个月回报率为40.45%，一个月回报率为14.22% [12] Synaptics Incorporated (SYNA) - 公司是一家开发和销售混合信号半导体解决方案的无晶圆厂供应商，产品应用于消费、汽车和企业环境 [20] - 2025年12月19日，富国银行以“增持”评级和95美元目标价开始覆盖该股，认为其风险回报具有吸引力，并提及公司向物联网芯片供应商的转型正在加速 [16] - 公司于2025年10月推出了Astra SL2600系列多模态边缘AI处理器，专为广泛的智能物联网应用设计，SL2610产品线专注于智能家电、工业自动化等高增长终端市场 [17] - 公司正从传统的以接口为中心的芯片，战略性地转向嵌入式边缘计算和连接 [18] - 2025年11月，公司与高通技术公司宣布合作，专注于移动、可穿戴设备和AI PC的触控与指纹传感，强调传感、计算和安全性的更紧密集成 [19] Pegasystems Inc. (PEGA) - 公司是一家开发客户参与和智能自动化软件的企业，总部位于马萨诸塞州沃尔瑟姆 [26] - 2025年12月16日，公司宣布为其Pega客户生命周期管理平台推出先进的智能体AI增强功能，旨在深度自动化客户 onboarding、KYC、筛查和风险评估流程 [22] - 最新的Pega CLM版本在工作流中嵌入了可预测、受治理的AI智能体，以缩短onboarding周期、提高准确性并降低运营成本 [23] - 公司于2025年12月15日宣布了每股0.03美元的季度现金股息 [24] - 2025年12月初，摩根大通重申“增持”评级，并将目标价上调至74美元，认为公司将从企业向云平台迁移的多年度现代化周期中受益，其AI编排软件的采用扩大了货币化潜力 [25]

文章核心观点 现代芯片设计正从单一处理器选择演变为多种处理器类型和架构的复杂组合，其核心驱动力在于对可编程性、可重构性和定制化的需求，以适应快速变化的技术（如新AI模型、内存标准）和工作负载，避免因技术迭代而导致的芯片快速过时，从而提供更灵活、更具未来适应性的解决方案 [2] 处理器架构的演变与融合 - 过去在ASIC、FPGA或DSP间的简单选择，现已演变为多种处理器类型和架构的组合，包括不同程度的可编程性和定制化 [2] - 可编程组件（如FPGA、DSP）为应对新技术升级提供了比重新设计芯片更简便的解决方案，甚至可更换整个可编程芯片组 [2] - 现场重新编程能力使设计人员能重新分配工作负载，并为消费者提供硬件升级，而无需购买新设备 [2] - GPU虽高度可编程但极其耗电，因此嵌入式AI应用常采用固定功能的NPU与可编程DSP结合的方案 [2] - Quadric的GPNPU融合了NPU的矩阵运算效率和DSP的低功耗可编程性，旨在打造理想的嵌入式AI处理器 [3] - Synaptics最新的嵌入式AI处理器组合了Arm CPU、MCU、Helium DSP扩展以及基于RISC-V的Google Coral NPU [3] - Blaize使用专有的可编程图流处理器(GSP)和Arteris的片上网络IP来实现多模态AI应用 [3] 数据中心的可编程选项 - 数据处理单元(DPU)是一种智能网络接口，用于路由系统不同部分的数据包 [4] - P-4可编程交换机是用于可编程数据包处理流水线的网络交换机 [4] - 粗粒度可重构阵列(CGRA)采用软件驱动的重构，抽象级别高于FPGA，能在流水线中实现灵活性、效率和AI推理的平衡 [4] - CGRA性能介于FPGA和GPU之间，是一种可能带来颠覆性变革的新兴技术，但目前仍处于实验阶段 [4] - 现场可编程模拟阵列(FPAA)将可重构计算的灵活性扩展到了传统数字逻辑之外 [4] 可编程性、可重构性与定制化的层次 - 芯片的可编程性包括完全改变硬件设计（如FPGA），以及对现有资源进行分区和配置（如设置带宽、延迟优先级） [5] - RISC-V等架构允许进行与设备相关的配置，但可编程性可能有限 [5] - FPGA在I/O、底层结构等方面具备极高的可编程性，而其他类型的可编程性则更有限、更具针对性 [5] - 芯片可通过电源基础设施进行定制，例如使电源网络更具可编程性以匹配不同封装，从而消除封装差异影响，提升性能 [5] 模拟信号增长对DSP的影响与AI的融合 - 现代SoC集成的模拟内容（如射频、混合信号、传感器接口）越来越多，DSP需处理存在噪声、失真和波动的非完美信号 [6] - DSP的作用范围扩大至“模拟感知处理”，包括自适应滤波、射频功率放大器线性化、校正ADC/DAC误差等，架构正变得更并行并包含专用加速器 [6] - 数字控制模拟技术将可编程性、软件和数字电路引入反馈流程，虽速度不如纯模拟，但更易于编程和控制 [6] - AI开始用于解决模拟内容增多带来的挑战，机器学习可从设备行为中学习并动态调整校准，预测非线性并实时校正 [7] - AI驱动的算法能随环境变化（温度、组件老化、干扰）不断自我优化，使DSP更具适应性 [7] - 未来趋势将是传统DSP方法与AI的融合，例如在雷达处理中保留能效更高、更具确定性的FFT算法，然后在目标识别等任务上应用AI [7] FPGA中DSP与AI引擎的集成 - FPGA中内置的DSP切片是可重构模块，其效率已提高，能处理定点/浮点运算及AI/机器学习负载 [9] - 许多现代FPGA还配备了AI引擎（VLIW、SIMD处理器），使其能与数据同步执行数字信号处理，无需独立DSP [9] - AI引擎是针对线性代数和矩阵运算优化的向量处理单元(VPU) [9] - AI引擎可处理计算密集型负载（如通道化器、FFT、FIR滤波器），但可编程逻辑中的DSP切片因乘加运算的广泛适用性而仍然存在 [9] - 从射频测试角度看，将ADC和DAC集成到与FPGA相同的芯片上可降低系统测试延迟，带来显著优势 [12] Chiplet与嵌入式FPGA提供的灵活性 - Chiplet技术允许通过更换包含新协议或标准的Chiplet来应对频繁变化的应用场景，这在一定程度上削弱了FPGA的优势 [13] - 带有FPGA的Chiplet可以重新编程，而SoC的其余部分无需再次验证 [14] - 嵌入式FPGA(eFPGA)为未知领域和未来变化提供了灵活性，例如适应不同的数据中心背板或快速应对工艺节点变更 [14] - 但eFPGA由于可重构电路会增加面积成本，设计人员需谨慎部署 [14] - ASIC可采用定制存储器层次结构满足特定AI负载，而FPGA提供更大灵活性以适用于各种用例，这是在通用性与性能/效率间的权衡 [15] 软件定义趋势对硬件架构的影响 - 产品正变得软件定义、人工智能驱动、硅芯片赋能，软件开发时间大大提前，企业希望通过软件更新来添加功能和盈利 [16] - 硬件必须能够支持软件的变更，产品架构需设计成可软件更新的，例如iPhone通过iOS更新提升麦克风降噪、拍照效果和电池续航 [16] - 各公司正在加大对编译技术的投资，以在半导体可用之前就进行软硬件协同设计 [16] - 在AI普及、机器人兴起及未来6G需求增长的时代，可编程性使公司能跟上技术趋势，即使这会牺牲ASIC的一些效率 [16]