西门子PLC可编程控制器CPU1212C

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而到数据中心这一端，处理海量数据成为数据中心的主要工作，而传统的处理器并行计算能力受限，超级计算机常常要并联上万颗处理器。特别是AI计算越来越受重视后，CPU并行能力差的弱点更加暴露无疑。

而这个时候，更适合并行计算的GPU就成了很好的选择，2008年前后，通过GPU构造的超级电脑越来越多，而2013年之后来爆发的AI计算热潮，更将GPU应用推向了。于此同时，像FPGA这样的产品，也被发现可以很好的加速于AI算法，成为数据中心的常客。

相对于个人，数据中心也十分在意能耗，电费开支是数据中心的一个大项开支出。所以利用特别的硬件加速算法，节省用电，也是数据中心的追求，这和移动的的需求类似。所以在云端，越来越多不同种类的芯片也开始被应用。

④ 资本为纽带，大整合时代到来

正是由于计算需求的多样化，不同的应用需要不同的芯片来支持，也使得芯片厂商不得不进行横向扩展。的零部件相当部分是铆装配合的，存在的主要问题是铆装处松动或结合强度差。

加到触点上的负载应符合触点的额定负载和性质，不按额定负载大小或范围和性质施加负载往往容易出现问题。只适合直流负载的产品不应用于交流场合。能可靠切换10A负载的3FF继电器

我们看到，近几年，高通32亿美元收购了Atheros，25亿美元收购了英国芯片厂商CSR公司，还开出380亿美元来收购MCU龙头恩智浦。另外还有很多小型的公司也陆续被高通收购。虽然收购恩智浦这个巨型收购还没被批准，还有博通意图收购高通的惊天合并案被美国否决，但是芯片行业的大整合从这些收购案中便可见一斑。其实相比以业务拓展为目的来不断收购的高通，博通才是近年来通过资本杠杆不断并购公司，并且将市值推高的资本高手。

再来看英特尔，简直就是买买买的。 153亿美元收购自动驾驶公司Mobile Eye；130亿美元收购Altera；4.08亿美元收购人工智能(AI)创业公司Nervana Systems，还有做视觉处理器的Movidius，英特尔已经将各种人工智能芯片全部买齐。

而国内这边，以紫光为代表的财团，也开始大力整合，紫光集团在2013年-2015年收购了展讯、锐迪科、杭州三。并拟38亿美元投资硬杭州头西部数据成为为大股东、并通过西部数据190亿美元收购存储芯片商Sandisk。2016年，紫光集团通过二级市场低调收购FPGA芯片企业莱迪斯6.07%股权。也大有买遍天下的气势。总而言之，只有在观念上，才能赢得先机只有在人才上，才能赢得技术只有在技术上，才能赢得市场只有在市场上，才能赢得生机。

从资本角度看，由于摩尔定律基本失效，低于28nm的工艺已经无法降低成本，通过企业的整合来扩大规模来获得规模优势，才能在市场竞争中获得成本优势，否则就会被市场淘汰。所以，近年来芯片行业并购异常激烈，并购规模屡创新高，并且没有看到有停歇的意思。

在技术和商业的双重因素推动，将半导体行业真正带入了寡头垄断阶段。无数创业公司竞相斗艳的时代日渐远去，大概只有在AI等杭州领域还有吉光片羽。

从整个行业的资本涌动来看，大多数的芯片企业都已经抛弃了之前偏居一隅细心经营自己的一亩三分地的做法而开始大肆整合，之后出击，不同领域之间的竞争也越来越激烈。我们看到，高通和英特尔在笔记本和基带上已经开打，英伟达和英特尔在数据中心开打，但这种冲突可能才刚刚开始，真正的大戏可能还在后头。