ИИ запускает новую патентную гонку в полупроводниках: вычисления, память и кастомные чипы
По отчёту Anaqua, за пять лет число патентных заявок на стыке ИИ и полупроводников выросло на 114% против 78% по отрасли в целом; Samsung лидирует в заявках по ИИ-архитектурам, Intel — по GPU, NVIDIA занимает лишь седьмое место по GPU, а китайские государственные структуры подали 5387 заявок.
Требования ИИ-нагрузок подводят традиционные конструкции чипов к пределам по управлению теплом и пропускной способности памяти, говорится в новом отчёте компании Anaqua, поставщика систем управления интеллектуальной собственностью. В ответ традиционные производители чипов и облачные гиперскейлеры ускоряют подачу полупроводниковых патентов в областях кастомных чипов, памяти следующего поколения и нетрадиционных вычислительных архитектур, чтобы поспевать за огромным вычислительным аппетитом ИИ.
Макротренды и задержка публикации
Если текущие тенденции сохранятся, ИИ может превратиться из временного попутного ветра в главный драйвер долгосрочных инвестиций в полупроводниковые разработки. По данным исследования Anaqua, за последние пять лет число патентных заявок непосредственно на стыке ИИ и полупроводников выросло на 114%, опередив рост объединённого сектора в целом на 78%.
«Цифры ясно показывают, что стык ИИ и полупроводников — область с наибольшим ростом патентования внутри полупроводниковой отрасли, — сказал EE Times Тони Ниджм, директор по продуктам Anaqua. — Мы считаем, что патентование в области ИИ-полупроводников и дальше будет оказывать непропорционально большое влияние по сравнению с патентованием в полупроводниках в целом».
Из-за типичной задержки публикации в патентных ведомствах в 18–30 месяцев резкий всплеск заявок на 29% в середине этого цикла напрямую отражает лихорадочные решения советов директоров во время чипового кризиса 2021–2022 годов, когда глобальный дефицит совпал с масштабными государственными субсидиями, такими как американский и европейский законы о чипах (Chips Acts). Хотя годовой рост с тех пор замедлился до 2%, это не следует принимать за охлаждение интереса: рынок выходит на хорошо финансируемое устойчивое состояние, пока патентные ведомства разбирают накопившиеся заявки.
«Хотя темпы роста вышли на плато, точно вычислить причину сложно, — сказал Ниджм. — Вероятно, это сочетание задержек в патентных ведомствах и фокуса на более специфических изобретениях внутри каждой из ключевых подкатегорий ИИ-полупроводников».
Борьба гигантов за доминирование
Макротренды показывают общеотраслевую гонку за финансирование ИИ-аппаратуры, но при взгляде на отдельные патентные портфели видно, что крупнейшие игроки идут к доминированию совершенно разными путями.
«Есть ряд компаний, которые с точки зрения патентования хорошо позиционированы для ключевых областей роста при построении ИИ-инфраструктуры, — сказал Ниджм. — В отчёте проанализированы ключевые категории, в которые направляются патентные инвестиции, и то, какие компании делают эти инвестиции в ключевых подкатегориях».
NVIDIA сегодня доминирует в дата-центрах по всему миру, но, по данным отчёта Anaqua, занимает лишь седьмое место по патентам на GPU с 49 заявками и пятнадцатое по инференсу с 501 заявкой. Это кажущееся несоответствие подчёркивает важную реальность: настоящий «ров» NVIDIA — не только кремний, а проприетарная программная экосистема CUDA, которую компания начала строить в 2006 году.
Samsung, напротив, использует свою экспертизу в памяти и занимает первое место по заявкам на ИИ-архитектуры с 1194 патентами (рост на 176%), сохраняя доминирование в HBM и второе место по инференсу с 701 заявкой, согласно исследованию Anaqua.
«Категория инференса — очевидно та, где происходит наибольший рост, — сказал Ниджм. — Вероятно, это связано со сдвигом от обучения ИИ-моделей к их эксплуатации при гораздо более высоком уровне эффективности».
Тем временем Intel ведёт собственную оборону на нескольких фронтах, опережая всех конкурентов по числу заявок с GPU в названии — 188 — для своих платформ Arc и дата-центров и сохраняя огромный архитектурный след. Qualcomm отстаёт ненамного: она быстро расширяется от смартфонных чипов к корпоративным дата-центрам, показав рост заявок по архитектурам на 186% на фоне ускорителей AI200 и AI250.
В оригинальной статье приведены диаграммы Anaqua по заявкам на GPU, по инференсу и ускорителям, а также по архитектурам ИС в разрезе компаний; в текстовой версии они не воспроизведены.
Китайский рывок
Экспортные ограничения Вашингтона были призваны лишить технологический сектор Китая передовой аппаратуры, но данные Anaqua показывают непреднамеренный обратный эффект: масштабную, поддерживаемую государством гонку за разработку собственных альтернатив. С 5387 заявками за последние пять лет китайские аффилированные с государством структуры, университеты и исследовательские институты фактически втрое превзошли объём своих ближайших корпоративных конкурентов.
Претенденты, гиперскейлеры и передний край
Помимо этих геополитических манёвров государств, конкурентный ландшафт перестраивается с двух сторон: облачные гиганты проектируют собственный кремний, а инноваторы в глубокой науке переосмысливают вычисления, начиная с физики.
Данные показывают, что гиперскейлеры последовательно вытесняют независимых поставщиков чипов. Например, Alphabet закрепляет свою кастомную архитектуру TPU в тройке лидеров по заявкам на ИИ-архитектуры, а Microsoft развивает собственные ускорители Maia. IBM же лидирует в аналоговых и нейроморфных вычислениях со своей памятью на фазовых переходах и ускорителем Spyre, пытаясь решить проблему «бутылочного горлышка» архитектуры фон Неймана.
Отраслевой прогноз
Данные Anaqua подтверждают, что полупроводниковая интеллектуальная собственность больше не просто рутинная корпоративная защита — она стала центральным элементом геополитического рычага и технологического доминирования. И по мере того как стандартные чипы упираются в жёсткие пределы по мощности и памяти, следующая глава ИИ будет не только о том, как втиснуть больше транзисторов на кристалл.
Гиперскейлеры закрепляют вертикальную интеграцию с помощью заказных чипов, традиционные полупроводниковые гиганты спешат сблизить память и вычислительную логику, а государства формируют значительные портфели ИС. Для архитекторов аппаратуры и ПО тенденция ясна: производительность ИИ всё больше зависит от интеграции кремния, памяти и специализированных алгоритмов.