在AI算力需求持续增长的背景下，晶圆代工产业的竞争正在发生变化。先进工艺固然重要，但对于汽车、工业、通信以及AI基础设施等大量应用而言，竞争力的代表并不只是制程节点，还包括硅光子、先进封装等一系列差异化技术。

9月22日，在格罗方德（GlobalFoundries）中国技术峰会（GTS China）上，来自中国、亚太及全球业务和技术团队的多位高管，围绕中国市场、物理AI、汽车以及本地化制造等话题分享了最新思考。

格罗方德在先进工艺之外，通过差异化工艺、IP、全球制造能力以及本地生态合作，寻找AI进入真实世界之后所带来的新机会。

从市场投入走向本地制造

“中国市场肯定是我们最重要、最关注的市场之一。”格罗方德中国区总裁胡维多在媒体沟通会上表示。

在他看来，中国市场具有较强的创新活力和产业投入，同时汽车、工业、通信以及AI等领域，也是格罗方德重点覆盖的应用市场。围绕中国市场，格罗方德近年来持续增加本地资源投入，从客户支持、技术团队到研发和生产支持，都在进一步扩展。

格罗方德在中国的布局正在从销售和技术支持进一步向生产环节延伸。

9月初，格罗方德在广州设立办公室，进一步支持与本地制造合作伙伴增芯科技的合作。胡维多表示，此举的目的之一，是进一步贴近中国生产生态和客户，从生产环节直接支持客户。

这也是格罗方德近两年“在中国，为中国”策略的具体体现。

从制造端看，格罗方德并没有将“中国本地化”当做把某一套产线复制到中国，而是希望依托其全球制造网络，为客户提供不同生产地点之间的灵活选择。格罗方德亚太制造及新加坡厂区高级副总裁兼总经理陈耀光介绍，40nm、55nm等工艺可以在新加坡和德国德累斯顿等不同基地生产。当客户在一个地点完成设计和验证后，如果有新的制造需求，可以利用其他制造基地的生产能力。

这种全球制造能力与本地供应能力的结合，正在成为格罗方德应对供应链变化的重要方式。

在汽车等对供应链韧性要求较高的行业，这一点尤为明显。格罗方德全球高级副总裁Faisal Saleem表示，随着电气化、自动化和数字化发展，客户对算力、存储、能效和连接能力的需求不断提升，同时也越来越重视供应链韧性和本地化交付。汽车电子正是本地化需求较为明确的领域之一，客户希望同时拥有全球供应计划和本地供应计划。

因此，广州本地制造合作的意义，并不只是增加一个新的生产地点，而是让格罗方德的全球制造网络与中国本地供应链形成更紧密的连接。

机会不只在先进工艺

当AI走出数据中心进入真实世界之后，会需要什么样的芯片和制造技术？

MIPS CEO Sameer Wasson在会上提出了格罗方德对于“物理AI”的理解：物理AI并不是单纯增加一个AI处理器，而是形成“感知—思考—行动—通信”的闭环。

在“感知”环节，需要大量传感器，包括雷达、激光雷达等；在“思考”环节，除了大型GPU、NPU等集中式处理器之外，还需要大量分布式、低功耗的智能计算；“行动”则涉及电机控制等执行系统；而“通信”则需要在系统内部以及系统与云端之间实现低延迟连接。

这意味着，物理AI所需要的芯片类型非常多元，并不一定都需要最先进的制程工艺。

“我们谈的并不是那些10纳米以下的最先进制程，而是一些已经非常成熟的工艺制程。”Sameer Wasson表示。

在这一体系下，FD-SOI、BCD、射频、硅光子、嵌入式处理以及先进封装等技术，都可能成为物理AI基础设施的一部分。

与此同时，格罗方德也在补充IP能力。过去一年，格罗方德先后完成对MIPS以及ARC IP相关资产的布局，并将其与自身制造和工艺能力结合。会上介绍的Acies、Actus和Aegis三个计算参考平台，也体现了这一变化。

其中，Acies定位于推理原生平台，采用100% RISC-V架构，围绕MIPS+ARC IP构建；Actus面向事件驱动型嵌入式实时应用，覆盖汽车和机器人场景；Aegis则是安全原生CPU平台，同样采用100% RISC-V架构。

另一方面，AI基础设施自身也在发生变化。格罗方德光子与射频业务高级副总裁Shankaran Janardhanan认为，AI进一步发展的瓶颈正在从单纯的算力转向互联和供电。

随着GPU从单机架向多机架乃至跨数据中心扩展，数据传输速率和能耗压力持续上升，光互联的重要性进一步提升。格罗方德目前已经实现硅光子和硅锗SiGe相关技术量产，同时持续布局先进封装。

从可插拔光模块、NPO到CPO，光互联形态也在演进。对于格罗方德来说，硅光子、射频、电源和先进封装等差异化技术，正在与AI基础设施形成新的结合点。

因此，格罗方德所定义的“物理AI”，实际上并不是一个单独的产品市场，而是将传感、计算、控制、通信和电力等多个芯片应用重新连接起来。

从“芯片数量增加”到架构变化

在中国市场，汽车是格罗方德谈及物理AI时无法绕开的重要领域。

Faisal Saleem在会上将当前汽车产业的变化归纳为四个方向：更强的环境感知和更高的互联能力、软件定义汽车、电气化，以及供应链韧性需求提升。

其中，软件定义和区域架构正在改变汽车电子的芯片需求。

过去，一辆汽车可能搭载数百个MCU，分别承担不同功能。随着区域架构和集中式计算的发展，汽车电子架构开始重新整合。与此同时，摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波以及座舱传感器不断增加，产生的数据需要进行处理和传输，也带来了网络芯片、以太网芯片、SerDes以及电源管理芯片等新的需求。

Faisal Saleem透露，过去五年中，搭载格罗方德芯片的汽车数量大约保持稳定，但单车芯片数量持续增加。

因此，格罗方德并没有将汽车芯片需求简单归结为某一个先进制程节点，而是强调不同应用对应不同的专用技术平台。例如，毫米波雷达收发器、电源管理、电池管理等产品，对于工艺平台的要求并不相同。格罗方德目前拥有FDX、BCD、氮化镓等不同技术平台，以对应不同汽车电子应用。

胡维多表示，汽车中的核心仍然是MCU，格罗方德未来会继续在中国市场进行投入，重点关注算力和功耗效率的提升，同时将稳定性、可靠性和安全性作为汽车产品的基础要求。

而在更广义的物理AI场景中，MCU也不再只服务于汽车。陈耀光特别提到，人形机器人同样需要大量MCU以及相关控制能力，而高压BCD等技术也与自动驾驶汽车等应用密切相关。

此外，汽车供电架构也正在发生变化。Faisal Saleem认为，从12V向48V演进的趋势与汽车电子化程度提升有关。随着ADAS、中央计算以及区域控制器等高功耗组件增加，传统12V系统需要承载更大的电流，由此带来更高的损耗。不过，由于12V架构已经在汽车产业中应用多年，不同车企和车型的转换节奏并不一致，因此这一转变仍需要时间。

从新能源汽车，到机器人，再到AI基础设施，格罗方德所看到的并不是单一市场的增长，而是AI和电气化正在推动越来越多的物理设备实现智能化。