ความกังวลด้าน AI กลายเป็นประเด็นร้อนในการเลือกตั้งกลางเทอมสหรัฐฯ
เมื่อวันพุธที่ 9 ก.ย. 2026 Cadence Design Systems (CDNS) ได้ใช้เวที Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026 เพื่อนําเสนอภาพรวมธุรกิจที่ได้รับประโยชน์จากความต้องการที่แข็งแกร่งและความซับซ้อนของชิปที่เพิ่มสูงขึ้น ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร Anirudh Devgan กล่าวว่าบริษัทกําลังเห็นความแข็งแกร่งในวงกว้างทั่วทั้งอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ พร้อมเตือนด้วยว่าคลื่นลูกถัดไปของงานออกแบบจะต้องการระบบอัตโนมัติ การจําลอง และการประมวลผลที่มากขึ้น
ในขณะเดียวกัน Devgan กล่าวว่า Cadence กําลังลงทุนล่วงหน้าเพื่อรองรับโอกาสระยะยาวหลายด้าน ได้แก่ ปัญญาประดิษฐ์แบบ Agentic, Physical AI และการวิเคราะห์การออกแบบระบบ เขาโต้แย้งว่าแนวโน้มเหล่านั้นควรจะขยายตลาดออกไป ไม่ใช่ทําให้หดตัวลง แม้ว่าลูกค้าบางรายจะใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทํางานก็ตาม
ประเด็นสําคัญ
- Cadence กล่าวว่าครึ่งแรกของปี 2024 มีการเติบโตสองหลักในทุกกลุ่มผลิตภัณฑ์ มีคําสั่งซื้อค้างสูงเป็นประวัติการณ์ และมีการปรับเพิ่มคาดการณ์รายปีถึงสองครั้ง
- ฝ่ายบริหารระบุว่าความต้องการของลูกค้าอยู่ในระดับที่แข็งแกร่งที่สุดเท่าที่เคยเห็นมา โดยบริษัทเซมิคอนดักเตอร์ ผู้ให้บริการ Hyperscaler และบริษัทระบบต่างเพิ่มความมุ่งมั่นในการออกแบบซิลิคอน
- บริษัทมองว่า Agentic AI เป็นโอกาสสร้างรายได้ใหม่ที่ควรจะเพิ่มการใช้งานเครื่องมือ ไม่ใช่ทดแทน
- ความต้องการระบบ Hardware ยังคงอยู่ในระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ ขณะที่ธุรกิจ IP เติบโต 30% เมื่อเทียบปีต่อปี
- Cadence กําลังวางตําแหน่งเพื่อการเติบโตในด้านศูนย์ข้อมูล Physical AI และ Scientific AI พร้อมขยายธุรกิจวิเคราะห์การออกแบบระบบ
ผลประกอบการทางการเงิน
Cadence กล่าวว่าโมเมนตัมทางธุรกิจยังคงแข็งแกร่งตลอดครึ่งแรกของปี 2024 บริษัทได้เน้นย้ําสัญญาณความแข็งแกร่งหลายประการ ดังนี้
- การเติบโตสองหลักในทุกกลุ่มผลิตภัณฑ์ในครึ่งแรกของปี 2024
- คําสั่งซื้อค้างสูงเป็นประวัติการณ์ ซึ่งช่วยให้บริษัทมองเห็นรายได้ในอนาคตได้ชัดเจนยิ่งขึ้น
- การปรับเพิ่มคาดการณ์รายปีสองครั้งในปี 2024 สะท้อนถึงความต้องการที่ดีกว่าที่คาดไว้
- ธุรกิจ IP เติบโต 30% เมื่อเทียบปีต่อปีในปี 2024 ต่อเนื่องจากการเติบโตในระดับใกล้เคียงกันในปีก่อนหน้า
- ความต้องการระบบ Hardware อยู่ในระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์เป็นปีที่หกติดต่อกัน
Devgan กล่าวว่าบริษัทไม่ได้พึ่งพาสายผลิตภัณฑ์เดียวในการขับเคลื่อนผลลัพธ์ แต่ธุรกิจหลักทุกส่วนกําลังมีส่วนร่วมในเวลาเดียวกัน ทั้งระบบอัตโนมัติสําหรับการออกแบบอิเล็กทรอนิกส์ (EDA) การเร่งความเร็วด้วย Hardware, IP และการวิเคราะห์การออกแบบระบบ
อัปเดตด้านการดําเนินงาน
Cadence อธิบายถึงพอร์ตโฟลิโอที่หลากหลายและชุดพันธมิตรที่บริษัทเชื่อว่าจะสนับสนุนการเติบโตในระยะยาว
- บริษัทกล่าวว่ามีพอร์ตโฟลิโอ EDA ที่ครอบคลุมที่สุด ครอบคลุมการออกแบบดิจิทัล อนาล็อก หน่วยความจํา Mixed-Signal บรรจุภัณฑ์ และแอปพลิเคชัน PCB
- บริษัทชี้ให้เห็นถึงความสัมพันธ์อันยาวนานกับ TSMC และ Arm รวมถึงความสัมพันธ์ที่ขยายตัวกับ Intel และ Samsung
- ระบบ Hardware Palladium ได้รับการออกแบบและผลิตโดย Cadence ที่ TSMC ซึ่งฝ่ายบริหารกล่าวว่าทําให้บริษัทมีความได้เปรียบในการแข่งขัน 10 ถึง 15 ปี
- ระบบดังกล่าวใช้การระบายความร้อนด้วยของเหลวและการเชื่อมต่อด้วยแสงเต็มรูปแบบ สะท้อนถึงความซับซ้อนของแพลตฟอร์ม GPU และ XPU สมัยใหม่
- ธุรกิจ IP มุ่งเน้นที่โหนดขนาดเล็กและการประมวลผลประสิทธิภาพสูง โดยมีผลิตภัณฑ์หลักได้แก่ SerDes, PCIe, UCIe, HBM และ DDR
- ฝ่ายบริหารกล่าวว่าทีม IP ได้บรรลุความสามารถในการออกแบบระดับโลก ด้วยผลลัพธ์ด้านพลังงาน ประสิทธิภาพ และพื้นที่ที่ดีขึ้น
Devgan ยังกล่าวอีกว่า Cadence ได้เปิดตัว Super Agent สี่ตัวที่เชื่อมโยงกับฟังก์ชันหลัก ได้แก่ การออกแบบ Front-End การออกแบบทางกายภาพ การออกแบบอนาล็อก และ PCB กับบรรจุภัณฑ์ เขากล่าวว่าเครื่องมือเหล่านี้แตกต่างจากฟีเจอร์ AI เชิงสร้างสรรค์รุ่นก่อนๆ เพราะสามารถจัดการเวิร์กโฟลว์และดําเนินการทดลองได้มากกว่านักออกแบบที่เป็นมนุษย์มาก
ตามที่ Devgan กล่าว นักออกแบบที่เป็นมนุษย์อาจทําการทดลองสามหรือสี่ครั้ง ในขณะที่ Agent สามารถทําได้มากกว่า 100 ครั้ง เขากล่าวว่าระบบอัตโนมัติประเภทนี้ควรจะเพิ่มการใช้งานเครื่องมือพื้นฐานของ Cadence ไม่ใช่ลดลง
Agentic AI และการสร้างรายได้
Cadence นําเสนอ Agentic AI ในฐานะชั้นธุรกิจใหม่ที่มีโมเดลรายได้เป็นของตัวเอง ฝ่ายบริหารกล่าวว่าคาดหวังโครงสร้างแบบ Consumption บวก Subscription ไม่ใช่โมเดลสิทธิ์การใช้งานซอฟต์แวร์แบบง่าย
- Agentic AI มุ่งเน้นที่การทําให้การดําเนินงานเวิร์กโฟลว์เป็นอัตโนมัติ ไม่ใช่แค่การปรับปรุงการค้นหาหรือเอกสาร
- บริษัทกล่าวว่าเครื่องมือใหม่สามารถขับเคลื่อนการเพิ่มประสิทธิภาพการทํางานได้ 5 ถึง 10 เท่า
- Cadence เชื่อว่าการเพิ่มประสิทธิภาพดังกล่าวจะถูกดูดซับโดยความซับซ้อนของการออกแบบที่เพิ่มขึ้น ไม่ใช่ความต้องการซอฟต์แวร์ที่ลดลง
- ลูกค้าบางรายกําลังสร้าง Agent ของตัวเองที่เรียกใช้เครื่องมือของ Cadence แต่บริษัทกล่าวว่า Agent แบบบูรณาการของตนมีประสิทธิภาพมากกว่าเพราะสามารถเข้าถึง API ภายในและฟีเจอร์การปรับให้เหมาะสมได้
Devgan กล่าวว่าบริษัทเห็นรูปแบบทางประวัติศาสตร์ใน EDA นั่นคือการเพิ่มประสิทธิภาพการทํางานไม่ได้ขจัดงาน เพราะการออกแบบชิปยังคงซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ เขากล่าวว่าการออกแบบ CPU ที่เคยต้องใช้คน 500 คนในเวลาห้าปี ปัจจุบันสามารถทําได้โดยคน 30 ถึง 40 คนในหกเดือน แต่ปริมาณงานยังคงเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง
ความต้องการระบบ Hardware
Cadence กล่าวว่าระบบเร่งความเร็ว Hardware รวมถึง Palladium ได้กลายเป็นสิ่งจําเป็นในการพัฒนาชิปสมัยใหม่
- ระบบดังกล่าวช่วยให้วิศวกรสามารถตรวจสอบชิปในสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์เป้าหมาย เช่น Windows, CUDA และ iOS ก่อนที่ซิลิคอนจะกลับมาจากโรงงานผลิต
- ระบบยังช่วยให้การพัฒนาซอฟต์แวร์ดําเนินไปพร้อมกับการตรวจสอบชิปได้
- Cadence กล่าวว่าการจําลองด้วย Hardware แบบกําหนดเองทํางานเร็วกว่าการจําลองด้วย CPU ประมาณ 1,000 เท่า แม้ว่าจะยังช้ากว่าเวลาจริง
- ความต้องการถูกจํากัดด้วยอุปทานและเพิ่มขึ้นต่อเนื่องเป็นเวลาหกปีติดต่อกันในระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์
- ฝ่ายบริหารกล่าวว่าความต้องการขับเคลื่อนโดยสามปัจจัย ได้แก่ ระบบเหล่านี้ยากต่อการทดแทน บริษัทจํานวนมากขึ้นกําลังออกแบบชิป และขนาดชิปกําลังเติบโตอย่างรวดเร็ว
Devgan กล่าวว่าความต้องการระบบเหล่านี้เพิ่มขึ้นตามความซับซ้อนของชิป เขาชี้ให้เห็นถึงการคาดการณ์ของ TSMC ที่ระบุว่าขนาดชิปจะเพิ่มขึ้น 48 เท่าในช่วงห้าปีข้างหน้า และกล่าวว่าไม่มีทางปฏิบัติได้ที่บริษัทต่างๆ จะเพิ่มวิศวกรในอัตราเดียวกัน
"หากขนาดชิปจะใหญ่ขึ้น 50 เท่า ไม่มีทางที่พวกเขาจะจ้างวิศวกรเพิ่มขึ้น 50 เท่า คุณต้องการการปรับปรุง 5 ถึง 10 เท่านี้เพื่อแม้แต่จะรักษาการเติบโตไว้" เขากล่าว
แนวโน้มในอนาคต
ฝ่ายบริหารกล่าวว่าสภาพแวดล้อมของลูกค้าแข็งแกร่งผิดปกติทั่วทั้งอุตสาหกรรม
- Devgan กล่าวว่าสภาพแวดล้อมของลูกค้าในปัจจุบัน "น่าจะเป็นสิ่งที่แข็งแกร่งที่สุดที่ผมเคยเห็นมา"
- เขากล่าวว่าความแข็งแกร่งในปัจจุบันมีฐานกว้างขวาง รวมถึงบริษัทเซมิคอนดักเตอร์ ผู้ให้บริการ Hyperscaler และบริษัทระบบ
- เขาเสริมว่า Hyperscaler ได้เปลี่ยนจากความสนใจในชิปมาสู่การออกแบบซิลิคอนอย่างจริงจัง
- Cadence กล่าวว่าบริษัทหลักทั้งหมดใน Mag 7 กําลังใช้เครื่องมือของบริษัทในการออกแบบชิป
- Devgan กล่าวว่าไม่มีชิปใดที่ออกแบบโดยไม่ใช้เครื่องมือของ Cadence
บริษัทยังได้วางแผนส่วนตลาดหลักสามส่วนที่กําลังมุ่งเป้า ดังนี้
- ศูนย์ข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐาน ซึ่ง Cadence กล่าวว่าปัจจุบันอยู่ในช่วงความต้องการสูงสุด
- Physical AI ซึ่งคาดว่าจะถึงจุดสูงสุดในสามถึงเจ็ดปี
- Scientific AI ซึ่งมองว่าเป็นโอกาสในช่วงห้าถึง 10 ปี
Cadence กล่าวว่า Physical AI อาจกลายเป็นตลาดมูลค่าล้านล้านดอลลาร์ครอบคลุมยานยนต์อัตโนมัติ หุ่นยนต์ และโดรน บริษัทยังกล่าวอีกว่าการซื้อกิจการ Hexagon D&E ทําให้ได้รับตัวจําลองหุ่นยนต์ที่ดีที่สุดในระดับเดียวกัน ซึ่งควรจะช่วยในด้านโมเดลโลก Physical AI
ฝ่ายบริหารกล่าวว่าซิลิคอน Physical AI จะพึ่งพาการออกแบบ Mixed-Signal อย่างมาก ซึ่งเป็นพื้นที่ที่ Cadence มีประสบการณ์ยาวนานในแอปพลิเคชันยานยนต์และ IoT บริษัทกล่าวว่ากําลังลงทุนล่วงหน้าเพื่อรองรับแนวโน้มเหล่านี้เพื่อรักษาตําแหน่งผู้นําเมื่อตลาดพัฒนาขึ้น
สําหรับ Scientific AI และวิทยาศาสตร์ชีวภาพ Cadence กล่าวว่าโอกาสนี้เป็นระยะยาวและจะต้องใช้เวลาพัฒนาเพิ่มเติม
ไฮไลต์จากช่วงถามตอบ
ในช่วงถามตอบ Devgan ได้ย้ําสารหลักของบริษัทหลายประการ
- เขากล่าวว่าการเติบโตขับเคลื่อนโดยสภาพแวดล้อมของลูกค้าที่แข็งแกร่งที่สุดเท่าที่เคยมีมา ตําแหน่งการแข่งขันที่แข็งแกร่ง และตลาดที่สามารถระบุได้ใหม่จาก Agentic AI
- เขาปฏิเสธแนวคิดที่ว่า Large Language Model ชั้นนําสามารถทดแทน Cadence ได้ โดยกล่าวว่าไม่สามารถแก้สมการเชิงอนุพันธ์ไม่เชิงเส้นที่ใช้ในการออกแบบชิปตามหลักฟิสิกส์ได้
- เขากล่าวว่าการออกแบบชิปที่ประสบความสําเร็จต้องการทั้งสามชั้นของแนวทางของ Cadence ได้แก่ โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลและข้อมูล การจําลองตามหลักฟิสิกส์ และ Agentic AI
- เขาเปรียบโมเดลนี้กับเค้ก โดยกล่าวว่าชั้นต่างๆ ต้องอบรวมกันเพราะมีปฏิสัมพันธ์กัน
- เขากล่าวว่าบริษัท LLM หลักทั้งหมดและ Hyperscaler ยังคงใช้เครื่องมือของ Cadence ซึ่งเขากล่าวว่าขัดแย้งกับแนวคิดที่ว่า EDA เชิงพาณิชย์สามารถถูกข้ามได้
เกี่ยวกับ Agentic AI Devgan กล่าวว่าเครื่องมือใหม่มีมากกว่าการอัปเกรดประสิทธิภาพเล็กน้อย เขากล่าวว่าฟีเจอร์ AI เชิงสร้างสรรค์รุ่นก่อนส่วนใหญ่ช่วยด้านเอกสารและอินเทอร์เฟซ ในขณะที่ Agentic AI สามารถทําให้การทดลองและการดําเนินงานเวิร์กโฟลว์เป็นอัตโนมัติได้
เกี่ยวกับระบบ Hardware เขากล่าวว่าผลิตภัณฑ์เหล่านี้กลายเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้สําหรับชิปที่ซับซ้อน เกี่ยวกับ IP เขากล่าวว่าธุรกิจควรจะเติบโตต่อไปเมื่อ Cadence ขยายตัวกับพันธมิตรโรงงานผลิตเช่น Samsung, Intel และ Rapidus นอกเหนือจาก TSMC
เขายังกล่าวอีกว่าธุรกิจวิเคราะห์การออกแบบระบบของบริษัทกําลังมีความสําคัญมากขึ้น เมื่อบริษัทชิปพัฒนาไปเป็นบริษัทระบบและบริษัท AI Cadence กล่าวว่างาน SDA ของบริษัทรวมถึงการวิเคราะห์ความร้อน การวิเคราะห์แม่เหล็กไฟฟ้า และแอปพลิเคชัน 3D IC
บทสรุป
Cadence กล่าวว่ากําลังเข้าสู่ครึ่งหลังของปีด้วยความต้องการที่แข็งแกร่ง โอกาสที่เกี่ยวข้องกับ AI ที่ขยายตัว และบทบาทที่ใหญ่ขึ้นในเวิร์กโฟลว์การออกแบบชิป ผู้อ่านสามารถอ้างอิงบทถอดความฉบับเต็มด้านล่างสําหรับรายละเอียดเพิ่มเติม
บทความนี้ถูกแปลโดยใช้ความช่วยเหลือจากปัญญาประดิษฐ์(AI) สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดอ่านข้อกำหนดการใช้งาน
