把AI導入邊緣裝置就對了!
作者 : Duncan Stewart、Jeff Loucks,Deloitte科技/媒體/電信中心
2020-06-04
邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置,例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用,例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置...
德勤(Deloitte)預測,2020年,邊緣AI晶片出貨量將超過7.5億顆,銷售金額將達到26億美元,而且邊緣AI晶片的成長速度將遠高於整體晶片市場,估計到到2024年邊緣AI晶片出貨量可能超過15億顆,代表其複合年成長率(CAGR)至少達20%,是整體半導體產業(長期CAGR預測為9%)的兩倍多。
這些邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置,例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用,例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置。消費性應用邊緣AI晶片市場將遠大於企業應用市場,但成長速度可能會較慢,預計2020年至2024年之間,其CAGR為18%;企業應用邊緣AI晶片市場的成長速度更快,同期CAGR預計為50%。
儘管如此,無論從出貨量還是銷售金額來看,今年消費性裝置應用都將佔據整體邊緣AI晶片市場的90%以上。這些邊緣AI晶片中的絕大部分將應用於高階智慧型手機,佔據目前所有使用中的消費性邊緣AI晶片70%以上。實際上不僅是2020年,在未來幾年,AI晶片的成長將主要由智慧型手機推動。我們相信在今年預期出售的15.6億支智慧型手機中,超過三分之一都可能內含邊緣AI晶片。
由於對處理器的要求非常高,AI運算向來幾乎都在資料中心、企業核心設備或電信邊緣處理器上遠端執行,而不是在終端裝置本地執行;現在,邊緣AI晶片正在改變這一切。它們的實體尺寸更小、相對便宜、功耗更小、產生的熱量也更少,因而可以整合到手持裝置以及非消費性裝置(如機器人)中。
邊緣AI晶片可讓終端裝置能夠在本地執行密集型AI計算,減少甚至消除了將大量資料發送到遠端位置的需求,因此在可用性、速度、資料安全性和隱私性方面益處良多。從隱私和安全性方面來看,在邊緣裝置處理資料顯然更安全;個人資訊不離開手機就不會被攔截或濫用。而當邊緣AI晶片安裝在手機上時,即使未連結網路,它也可以完成所有處理。
當然,並非所有AI運算都必須在本地進行。針對某些應用,例如當裝置上的邊緣AI晶片無法處理太多資料時,將資料發送至遠端AI陣列來處理是適當的、甚至是首選方案。實際上,在大多數情況下,AI將以混合模式完成:一部分在裝置端實現,一部分在雲端實現。具體情況下應該選擇什麼樣的混合方式,要看需要完成的AI處理類型。
智慧型手機邊緣AI經濟學
並非只有智慧型手機使用邊緣AI晶片;其他裝置諸如平板電腦、可穿戴裝置、智慧揚聲器等也會採用AI晶片。短期內,其他裝置對邊緣AI晶片銷售的影響力可能會比智慧型手機小得多,原因若非這類市場沒有什麼成長(如平板電腦),就是這類市場規模太小、無法產生實質性的影響;例如,2020年智慧揚聲器和可穿戴裝置市場總銷售量預計僅1.25億部。不過許多可穿戴裝置和智慧揚聲器都依賴邊緣AI晶片,因此其普及率已經很高。
目前,只有價格最昂貴的智慧型手機(處於價格區間頂部)才可能內置邊緣AI晶片。但是,帶有AI晶片的智慧型手機並不一定要價格昂貴到讓消費者望而卻步。
我們可以對智慧型手機的邊緣AI晶片比例進行合理的估算。目前三星(Samsung)、蘋果(Apple)和華為(Huawei)的手機處理器圖片均顯示出裸片及所有功能特性,因此可以識別出晶片的哪些部分用於哪些功能。例如,三星Exynos 9820晶片的照片顯示,其晶片總面積的大約5%專用於AI處理器,整個應用處理器SoC的成本估計為70.50美元,僅次於顯示器,是手機中第二昂貴的元件,約佔據裝置總物料成本的17%。假設AI部分的成本與裸片上的其他部分一樣,即與所佔裸片面積成正比,那麼Exynos的邊緣AI神經處理單元(NPU)大約佔裸片總成本的5%,相當於每個NPU約3.50美元。
相同的,在蘋果的A12仿生晶片上,專用於機器學習的部分約佔裸片總面積的7%。如果整顆處理器的成本為72美元,邊緣AI部分的成本大約5.10美元。華為麒麟970晶片的成本估計為52.50美元,其中2.1%用於NPU,則這部分成本應為1.10美元(當然,裸片面積並不是衡量晶片總成本中有多少比例屬於AI的唯一方法。據華為表示,麒麟970的NPU包含1.5億個電晶體,佔整體晶片55億個電晶體總數的2.7%;按這樣計算,NPU的成本較高,約1.42美元)。
儘管這裡所提到的成本差別很大,但可以合理假設,NPU的平均成本約為每晶片3.50美元。雖然每顆晶片的價格不高,但考量達到5億支的智慧型手機出貨量(還不包括平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置),這仍然是一個很大的市場。
製造商的平均成本為3.50美元,最低可能僅1美元,因此在智慧型手機晶片中添加專用的邊緣AI NPU是很自然的事。按照正常的利潤加價幅度,製造成本增加1美元,對終端消費者而言也僅增加2美元。這意味著即使是價格低於250美元的智慧型手機,也可以享受NPU及其帶來的好處,如更好的攝影機、離線語音助理等,而價格漲幅不到1%。
AI晶片來源:自家生產還是找外部供應商?
生產智慧型手機和其他裝置的廠商取得邊緣AI晶片的方式各不相同,這主要取決於手機機型、甚至是區域市場等因素。有些公司向高通(Qualcomm)和聯發科(MediaTek)等第三方供應商採購應用處理器/數據機晶片,這兩家公司在2018年合計佔據了智慧型手機SoC市場約60%的比例。高通和聯發科提供了一系列不同價位的SoC;儘管並非都包含邊緣AI晶片,高階型號通常都會有,例如高通的Snapdragon 845和855,以及聯發科的Helio P60。
在另一方面,蘋果則完全不使用外部供應商的應用處理器晶片,而是設計並使用自己的處理器SoC,如A11、A12和A13 仿生晶片,所有這些晶片都支援邊緣AI。其他手機製造商如三星和華為則採用混合策略,也就是會從市場上的晶片供應商採購一部分SoC,其餘則使用自家研發的晶片,例如三星的Exynos 9820和華為的麒麟970/980。
兵家必爭的企業與工業應用領域邊緣AI市場
如果在智慧型手機和其他裝置中採用邊緣AI處理器好處多多,那為何不將之導入企業應用呢?事實上邊緣AI處理器已經有一些企業應用案例了,例如某些自主無人機;配備了智慧型手機應用處理器SoC的無人機,能完全在裝置端執行即時導航和避障,無需連結網路。
但是,針對智慧型手機或平板電腦最佳化的晶片並非許多企業或工業應用的正確選擇。如前面所述,智慧型手機SoC的邊緣AI部分僅佔總面積的5%,在總成本中佔據約3.50美元,功耗比整個SoC少大約95%。所以若開發出只有邊緣AI功能(加上其他一些必要功能,例如記憶體)的晶片,它的成本會更低、功耗更少且體積更小,豈不更好?
事實上,已經有這樣的晶片了。據說,有多達50家不同的公司正在開發各種各樣的AI加速晶片。在2019年就已經有獨立的邊緣AI晶片鎖定開發工程師,單價約80美元。而如果達到成千上百萬顆的量產,裝置製造商的採購成本會大幅降低,有些甚至可低至1美元(或是更少),而有些則需要幾十美元。現在,我們以智慧型手機邊緣AI晶片作為參考標準,假設邊緣AI晶片的平均成本約為3.50美元。
除了相對便宜之外,獨立的邊緣AI處理器還具有體積小的優勢,功耗也相對較低,僅為1W到10W之間。相比之下,一個由16顆GPU和兩顆CPU組成的資料中心叢集,雖然性能非常強大,成本將高達40萬美元,而且重量達到350磅、耗電達到10萬W。
利用這類已經問世的晶片,邊緣 AI可以為企業帶來更多新的可能性,尤其是在物聯網應用方面。透過使用邊緣AI晶片,企業可以大幅提升在連網裝置端進行資料分析的能力──不僅是收集資料──並將分析結果轉化為行動,從而避免了將大量資料傳送到雲端帶來的成本、複雜性和安全性挑戰。AI晶片可以幫助解決的問題包括:
資料安全和隱私
無論企業如何謹慎小心地保護資料,只要是收集、儲存並將資料傳送到雲端,都會不可避免地使企業面臨網路安全和隱私威脅;隨著時間推移,因應此一風險變得至關重要。世界各國紛紛訂定個資保護相關法規,消費者也逐漸意識到企業正在收集他們的各種資料,而有80%的消費者表示,他們認為企業沒有盡力保護消費者隱私。諸如智慧揚聲器之類的裝置開始在醫院等場合廣泛使用,這些場合對患者隱私的管理十分嚴格。
邊緣AI晶片可在本地處理大量資料,降低個人或企業資料被攔截或濫用的可能性。例如,具有機器學習處理能力的保全攝影機可以透過分析視訊來確定其中哪些部分相關,並只將這部分視訊傳送至雲端,從而降低隱私權洩露的風險。機器學習晶片還可以識別更廣泛的語音指令,從而減少需要在雲端進行分析的音訊。準確的語音辨識功能則有助於智慧揚聲器更精準識別「喚醒詞」,以避免聽到不相關的對話。
連網困難
裝置必須連網才能在雲端處理資料,但是在某些情況下,裝置連網是不切實際的。無人機就是一個例子,其運作位置可能使得維持其連網很困難,而且連網功能本身以及將資料上傳到雲端都會縮短電池壽命。在澳洲新南威爾斯(New South Wales, Australia)以配備嵌入式機器學習功能的無人機巡邏海灘,確保泳客安全;這些無人機不必連結網路就可以識別出被海浪捲走的泳客,或者警告泳客有鯊魚和鱷魚襲擊危險。
(太)大數據
物聯網裝置會生成大量數據。舉例來說,一架Airbus A-350噴射機配備6,000多個感測器,每日飛行航程會產生的數據量達到2.5 TB。在全球範圍內,保全攝影機每天生成的數據約2,500PB。將所有這些數據資料發送到雲端儲存和分析的成本高昂且複雜,將機器學習處理器放置於感測器或攝影機等終端裝置就可以解決這個難題。例如,可以在攝影機中配備視覺處理單元(VPU),也就是一種專用於分析或預處理數位影像的低功耗處理器SoC。借助嵌入式邊緣AI晶片,裝置可以即時分析資料,只有當相關資料需要傳送到雲端進一步分析時才會需要進行傳輸,這可大幅降低儲存和頻寬成本。
功耗限制
低功耗的機器學習晶片甚至可以讓AI運算在透過小型電池供電的裝置上執行,不會消耗過多電力。例如,Arm晶片可以嵌入呼吸器來分析資料,包括吸入肺活量和進入肺部的藥物流量。在呼吸器上完成的AI分析結果將傳送至智慧型手機應用程式,協助醫事專業人員為哮喘患者提供個人化醫療照護。
除了現在已有的低功耗邊緣AI NPU外,很多公司還致力於開發「微型機器學習」方案,也就是在微控制器單元之類的元件上實現深度學習。例如Google正在開發能讓微控制器分析資料的專用版本TensorFlow Lite,將需要發送到晶片外的資料壓縮為只有幾個位元組大小。
低延遲需求
無論是透過有線網路還是無線網路,在遠端資料中心執行AI運算都意味著往返延遲的存在,最佳情況下為1到2 毫秒(ms),最差情況則達到幾十甚至幾百毫秒。使用邊緣AI晶片在裝置端執行AI,可以將延遲降低到奈秒(nanoseconds)等級──這對於需要收集、處理資料並即刻採取行動的應用場景至關重要。
例如自動駕駛車輛必須透過電腦視覺系統收集並處理大量資料以識別物體,同時收集和處理來自感測器的資料以控制車輛各種功能;然後它們必須立即根據這些資料做出決策,像是何時轉彎、煞車或加速,以實現安全行車。為此,自動駕駛車輛必須自己處理在車輛中收集的大量數據。低延遲對機器人應用也很重要;隨著機器人逐漸出現在工廠環境並開始與人類協同工作,低延遲將變得越來越重要。
邊緣AI在大量數據應用至關重要
邊緣AI晶片的普及可能會為消費者和企業帶來重大變化。對消費者而言,邊緣AI晶片可以實現多種功能,從解鎖手機到與語音助理對話,甚至在極端困難的條件下拍攝出令人驚歎的照片,而這些應用都不需要連結網際網路。
但從長遠來看,邊緣AI晶片對企業應用的影響可能更大,它們將把企業的物聯網應用提升到一個全新的境界。由AI晶片驅動的智慧裝置將有助於擴展現有市場,衝擊現有企業,同時改變製造、建築、物流、農業和能源等產業的利潤分配。
收集、詮釋並立即根據大量數據資料採取行動的能力,對於那些仰賴大數據的應用至關重要;未來學家們預測,這類應用將被廣泛佈署,包括視訊監控、虛擬實境、自動駕駛無人機和車輛等等,而邊緣AI晶片就是讓各種裝置取得更高智慧的主角。
附圖:圖1:AI運算技術能佈署在不同位置。
(圖片來源:Deloitte Insights)
圖2:邊緣AI晶片市場規模預測。
(圖片來源: Deloitte Insights)
圖3:三星Exynos 9820的裸晶照片顯示,其中約有5%的面積為AI處理器。
(圖片來源:ChipRebel;注釋:AnandTech)
圖4:蘋果的A12仿生晶片約有7%的面積屬於機器學習的部分。
(圖片來源:TechInsights / AnandTech)
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20200604putting-ai-into-the-edge-is-a-no-brainer-heres-why/?fbclid=IwAR3hRYuquNfTq5VzcEWYfqyJotBLBSp4PzLNyMackrs6V43r9NEMhRZ3Ap8
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印度最強輸出是什麼?CEO!印度裔統治下的美國巨頭:2家市值破萬億,掌舵30%五百強
印度出口的最佳商品是什麼?
江湖戲言:是CEO。
納德拉接任微軟CEO,皮猜在Google真正登峰造極,而今,又一家美國科技巨頭——IBM也迎來了一位印度裔CEO,阿爾克溫·克裡希納(Arvind Krishna)。
印度裔CEO一次次被提起,華裔高管也一次次被相提並論作對比。
然而,美國巨頭公司步入“印度裔CEO”時代,可不只是個例。《哈佛商業評論》此前的一項研究表明,目前在世界500強企業中,有30%的掌舵人來自印度。
都是鼎鼎大名的巨頭公司。還不止於科技圈,更是涉及製藥、餐飲、快消、銀行業等等諸多領域的巨頭公司。
今天,我們就盤點列舉十位代表性CEO,他們在職期間所領導的公司,市值最高破萬億,最低也有近百億美元。若是將他們的公司市值加起來,可高達數萬萬億美元……
也想通過個中經歷和履歷梳理,更加清晰地看出印度裔CEO的上升路徑:從何而來?因何成功?
也想提出思考題:印度裔不斷上位,真的完全是因為“比華人更會搞關係”嗎?
▌Google CEO is an Indian
桑達爾·皮猜(Sundar Pichai),1972年7月出生於印度泰米爾納德邦,今年47歲,現任Google及其母公司Alphabet CEO。
他本科畢業於印度理工學院坎普爾分校,讀的是冶金工程專業。之後在斯坦福大學的材料科學與工程專業上,獲得了理學碩士學位,此後又拿下了賓夕法尼亞大學沃頓商學院的MBA。
畢業之後,皮猜先是在一家半導體公司Applied Materials工作,任產品管理崗位,後又加入麥肯錫,從事管理諮詢工作。
2004年,32歲的皮猜加入Google,對Google的產品業務發展,立下了汗馬功勞。
首先是帶領Chrome一舉打敗當時市場上還占主要份額的IE流覽器,其後建立了Google在Android系統中的強大優勢。
2014年10月,Google又進行了一波管理層調整,皮猜的權力範圍進一步擴大:除了繼續負責核心 Android 和 Chrome 業務,還接管了研究、搜索、地圖、Google+、商務和廣告產品,以及基礎設施等業務。
這個時候的他,加入Google十年,成為“二號人物”。但這並不是他在Google內部晉升的天花板。
2015年8月10日,Google宣佈進行組織重整,皮猜出任新Google公司董事長及CEO。
2017年7月,他又向前踏了一步,加入了Alphabet董事會。此舉也被認為是佩奇培養其為接班人的體現。
到2019年12月,Alphabet正式官宣,皮猜升任,以Google CEO的身份,同時擔任Alphabet首席執行官職務。
2020年剛開年,Google母公司Alphabet在皮猜治下,市值首次突破萬億美元。
▌微軟 CEO is an Indian
薩提亞·納德拉(Satya Nadella),1967年8月出生於印度海德拉巴的Nizams市,今年52歲,現任微軟CEO。
他在1998年畢業于印度馬尼帕爾理工學院,獲得電子和通信的工程學士學位,隨後前往美國留學,在威斯康辛大學(University of Wisconsin-Milwaukee)攻讀電腦碩士,後來還在芝加哥大學獲MBA學位。
畢業之後,先是在SUN工作,1992年加入微軟,歷任線上服務部門的高級副總裁、研發以及業務部門的副總裁、微軟伺服器和工具業務群擔任總裁等等。
是微軟多項重要技術的開發者之一,比如資料庫、Windows伺服器和開發者工具等等,也曾負責Bing搜索業務,向陸奇彙報。
2011年接手雲計算業務,推出雲計算版Office軟體——即Office 365,並推動微軟雲服務Azure快速增長。
2014年2月,接替史蒂夫·鮑爾默,成為微軟CEO,當時微軟股價為31.76美元,市值2413億美元,備受錯失移動互聯網時代之困。而且那時候,華裔高管陸奇同樣擁有超高威望和呼聲,納德拉面臨內外壓力。
納德拉上任之後,在微軟進行大刀闊斧改革,發力雲計算與企業級市場服務,逐步不再只聚焦Windows業務,推動微軟“刷新”。
2018年4月,入選《時代週刊》2018全球最具影響力人物榜單,2019年11月22日,名列2019《財富》年度商業人物榜單第1位。
到2019年12月31日,微軟股價為157.7美元,市值近12000億美元,是上任時的5倍。
▌IBM CEO is an Indian
阿爾克溫·克裡希納(Arvind Krishna),1962年出生於印度安德拉邦,今年58歲。
1985年,他本科畢業於印度理工學院,與谷歌CEO皮查伊、哈曼國際CEO迪內什·帕利瓦爾(Dinesh Paliwal)是大學校友。
隨後他前往美國,1990年在伊利諾州立大學巴納-香檳分校大學獲得電氣工程博士學位。
畢業之後,他便加入IBM,從工程師開始做起,至今已經工作了30年之久。2015年,他晉升為高級副總裁,負責雲計算、認知軟體等業務。
2018年,推動IBM以340億美元的價格,收購Red Hat,完成IBM迄今為止最大規模的交易,也是開源史上最大的交易。
2020年1月31日,他被任命為IBM首席執行官,接替IBM首位女性首席執行官維吉尼亞·羅曼提 (Ginni Rometty)。
2020年4月6日,他正式就任IBM首席執行官一職,並發出首份員工公開信,宣佈了上任之後的“三把火”:雲、人工智慧、客戶。
疫情當前,近年以來IBM又為核心業務增長乏力、服務部門冗員等問題所累。克裡希納的上任,能否複刻印度老鄉納德拉在微軟創下的成就?
令人拭目以待。
▌百事可樂 CEO was an Indian
盧英德(Indra Krishnamurthy Nooyi),1955年10月出生於泰米爾納德邦馬德拉斯,也就是現在的金奈,今年64歲,2006年擔任百事公司董事長及CEO,2018年退休,現在也是亞馬遜董事會成員。
1974年,從馬德拉斯基督教大學畢業,獲得物理、化學和數學學士學位,1976年獲得印度加爾各答管理學院。
1978年,被耶魯大學錄取後移居美國,當時她23歲,只有500美元。1980年獲得工商管理碩士學位。
盧英德的職業生涯起于印度,曾在強生公司和紡織公司 Mettur Beardsell 擔任產品經理。1980年從耶魯畢業之後,以戰略顧問的身份加入波士頓諮詢集團(BCG) ,然後在摩托羅拉擔任副總裁兼企業戰略與規劃總監。
她與1994年加入百事公司,在其建言下,百事公司於1997年10月必勝客、肯德基和Taco Bell從公司分離並獨立為百勝全球公司,2001年,被提升為百事公司總裁兼CFO。
在2006年10月,正式上任公司CEO,是百事集團的首位亞裔女CEO,同年,他也名列《財富》美國商界女強人50強榜首、華爾街日報”全球最值得關注的50位商界女性”第二名、”福布斯權力女性榜”第28位。
在擔任CEO的數十年中,她帶領百事完成了一系列重組,負責全球的戰略發展,在2018年10月3日離任首席執行官職位,工作12年,在她任職期間,公司的銷售額增長了80% ,市值增長255%,達到1400多億美元。
▌諾基亞 CEO is an Indian
拉吉夫·蘇裡(Rejeev Suri)是現任諾基亞總裁兼首席執行官,印度裔新加坡人,1967年10月出生於印度新德里。今年52歲。
蘇裡是微軟CEO納德拉的校友,同樣畢業于印度馬尼帕爾理工學院。
他在諾基亞工作了超過20年,2014年開始擔任諾基亞CEO。
這一年,諾基亞已經在手機市場宣告徹底潰敗。在完成與微軟公司的手機業務交易,將設備和服務業務出售給微軟之後,正式退出手機市場。
也就在交易完成的同一天,蘇裡上任了。
此後,諾基亞的經營重點轉移到了通訊業務上,而蘇裡被稱為“諾基亞轉型的直接推動力”。
諾基亞和西門子的電信設別合資企業——諾基亞西門子通信,從虧損部門轉變為占諾基亞收入90%的子公司,就是他的手筆。
2015年4月,諾基亞斥資166億美元(約合1029.2億人民幣)收購法國通訊設備公司阿爾卡特朗訊。這家公司給諾基亞帶來了固網、核心和IP網路技術方面的能力。
依靠這些能力,諾基亞大大拓展了在美國通信市場中的份額,並超越愛立信,成為世界第二大通信運營商。
蘇裡表示,這場收購對諾基亞發展5G通訊技術帶來了戰略性優勢。
來到5G大幕已經緩緩揭開的現在,諾基亞在蘇裡的領導下,已然是商用5G市場上最有競爭力的玩家之一。
今年1月9日,諾基亞公司在官網發佈聲明,宣佈已經在全球簽署了63份商用5G合同。
並且,諾基亞還表示,他們是唯一一家5G技術被美國所有四大主要運營商、韓國所有三大領先運營商以及日本所有三大全國運營商選中的網路(設備)供應商。
截至2019年12月31日,諾基亞市值207.88億美元。
▌Adobe CEO is an Indian
山塔努·納拉延(Shantanu Narayen),Adobe現任董事長兼CEO,1963年5月出生於印度海德拉巴,今年56歲。
他是加州大學伯克利分校工商管理學碩士,也是鮑林格林州立大學電腦科學碩士。還曾代表印度參加亞洲帆船賽。
他的職業生涯始於蘋果。離開蘋果之後,曾任矽谷圖形公司桌上型電腦和協作產品總監,其後又自己創業,創立了開創互聯網數位照片共用的Pictra公司。
1998年,納拉延加入Adobe,擔任全球產品研究高級副總裁,後又晉升為全球產品執行副總裁。
2007年11月,他被任命為Adobe首席執行官。2017年成為董事會主席。
就任CEO之後,納拉延開創了Adobe延續至今的基於雲的訂閱服務,建立了數位文檔的全球標準。
Adobe稱:納拉延作為首席執行官,帶領Adobe轉變為行業創新者,釋放了人們的創造力,推動了Adobe數字業務的發展。
2011年,納拉延被時任美國總統的奧巴馬任命為總統管理諮詢委員會(PMAB)成員。
2018年,納拉延在《財富》雜誌的“年度最佳商人”排行榜中名列第十二位。還被印度《經濟時報》評為2018年度“年度全球印度人”。
2019年,他獲得了印度政府頒發的蓮花士勳章,嘉獎其在貿易和工業領域為印度做出的傑出貢獻。
截至2019年12月31日,Adobe市值1596.54億美元。
▌萬事達 CEO is an Indian
彭安傑(Ajaypal Singh Banga),萬事達卡(Mastercard)總裁兼首席執行官,出生於1960年,今年60歲。
彭安傑的中學時代在海德拉巴公學度過,這同樣是微軟CEO納德拉、Adobe CEO納拉延的母校。
此後,他在德里大學獲得經濟學學士學位,在印度管理學院讀完了MBA。
1981年,彭安傑進入雀巢,從事銷售、市場行銷和管理工作。
1994年,他離開雀巢,加入百事公司。期間,他把當時在百事
旗下的肯德基和必勝客帶到了印度。
在百事決定剝離其餐飲業務之後,彭安傑也做出了改變:從餐飲業轉向到銀行業。於是,他接受了花旗銀行提供的工作。
到2009年離開花旗時,彭安傑已經是花旗亞太業務首席執行官。這一年,他加入了萬事達。
2010年,他從萬事達首席運營官(COO)升任CEO和董事會成員。
彭安傑有一句名言:
創造一個超越現金的世界。
在彭安傑的管理之下,萬事達從一個銀行所有的組織轉變為一個盈利企業。在數位支付領域,仍同Google、亞馬遜等新巨頭積極競爭。
2015年,時任總統的奧巴馬任命他為總統貿易政策和談判諮詢委員會成員。
2016年,印度政府授予他蓮花士勳章。
此外,他還擔任著美印商業委員會(USIBC)主席,世界經濟論壇國際商業理事會成員等職務。
截至2019年12月31日,萬事達市值為3008.33億美元。
▌美光科技CEO is an Indian
桑傑·梅羅特拉(Sanjay Mehrotra),美光科技集團( Micron Technology)CEO,印度裔美國商人,出生于1958年6月27日,今年61歲。
Mehrotra早年在德里(印度首都)的一所學校接受過幾年教育。他先是在彼拉尼博拉理工學院(BITS Pilani)上大學,後來轉到加州大學伯克利分校。
Mehrotra在此完成了電子工程和電腦科學的本科和碩士學位。
並于2009年畢業於斯坦福大學商學院(Stanford University Graduate School of business)的高管教育專案。
1998年,Mehrotra和其他兩位合作人共同創立了閃迪公司(SanDisk),並在2011年至2016年擔任總裁和首席執行官。
閃迪公司是全球最大的閃速資料存儲卡產品供應商。
2017年2月,他被任命為美光科技首席執行官。2019年,還被任命為美國半導體產業協會主席。
Mehrotra擁有的專利數達70多項。
截至2019年12月31日,美光科技市值597.43億美元。
▌摩托羅拉 CEO was an Indian
桑傑·賈(Sanjay Jha),摩托羅拉前CEO,是一位印度裔美籍商人,出生于1967年,今年53歲。
Sanjay Jha生於1967年,分別在利物浦大學和斯特拉斯克萊德大學獲得電子工程學學士和博士學位。2011年,被授予 D.Sc 榮譽學位。2018年,選入美國國家工程學院。
1994年,Jha作為一名高級工程師開始了他在高通公司的職業生涯。
他在高通超大型積體電路集團工作,研究Globalstar衛星電話。
後來,他又著手於第一個13k 聲碼器的研發,該專用積體電路集成到了高通公司的MSM2200晶片組中。
1997年,Jha被提升為工程副總裁,負責領導積體電路工程集團。
他領導並監督了五代數據機和基站晶片組(數位基帶和射頻)以及系統軟體的開發。
1998年,被提升為高級工程副總裁。
2002年,高通科技創業投資公司,Jha擔任高級副總裁和總經理,管理科技投資組合和新技術集團。
2003年成為高通執行副總裁和高通 CDMA 技術公司總裁,並于2006年12月被任命為首席運營官。
2008年8月4日至2012年5月22日,Jha成為摩托羅拉移動設備業務的新任 CEO。
2014年1月7日,他被任命為全球第二大半導體鑄造企業Globalfoundries的CEO。
2018年3月9日,他辭去了Globalfoundries CEO的工作。
2011年8月15日,Google以125億美元的價格收購了摩托羅拉移動。
2014年1月30日,聯想宣佈以29億美元收購摩托羅拉移動智慧手機業務。
截至2019年12月31日,摩托羅拉系統市值275.26億美元。
▌哈曼國際 CEO is an Indian
迪內什·帕利瓦爾(Dinesh Paliwal),哈曼國際(Harman
International Industries)CEO,是一名印度裔美籍商人,出生于1957年12月17日,今年62歲。
哈曼國際是一家旗下擁有包括Revel、 AKG、harman/kardon、Infinity、JBL、Lexicon及Mark Levinson等16個全球領先品牌的母公司,是全球領先的音響產品製造商,處於全球音響的研發和製造領域裡的領導地位。
除此之外,他還是雀巢公司董事會成員。
Paliwal曾在澳大利亞、中國、印度、新加坡、瑞士和美國生活和工作。
他在印度理工學院獲得工程學碩士學位,在邁阿密大學獲得應用科學與工程學碩士學位和金融工商管理碩士學位。
2019年,邁阿密大學還授予 Dinesh 榮譽法學博士學位,以表彰他為推進邁阿密大學在商業、技術、創新和創業活動方面的領導地位所做出的不懈努力和貢獻。
在加入哈曼之前,他曾在 ABB 集團擔任全球市場和技術總裁。在 ABB 工作的22年中,他在5個國家擔任管理職務。
ABB集團是電力和自動化技術領域的領導廠商,位列全球500強企業。
Dinesh可謂是榮譽無數。
2010年,被安永會計師事務所評為紐約都市年度企業家,並獲得了全球印度裔人組織頒發的印度裔美國人成就獎。
2014年,《財富》雜誌將Paliwal評為“年度商業人物”。
2017年,Paliwal 被提名首屆 Recode 100,以表彰當年在科技、商業和媒體領域中做出的貢獻。
2016年11月,三星宣佈以大約80億美元的價格收購哈曼國際,Paliwal 在收購後繼續領導公司。
▌共性:理工科高材生,重視MBA教育
以上,就是十位“最有權勢的印度裔CEO”,但也再次說明,他們,還不是印度裔CEO的全部。
還有Palo Alto Network、利潔時集團、星展銀行、高知特、Conduent、帝亞吉歐以及NetApp等世界頂級公司的CEO,均是印度裔。
而且如果把統計放到高管層面,或許還有更多的傑出印度裔會被納入其中。
所以回到開頭之問,印度裔CEO的職場成功之道,是否有跡可循?
由表及裡,或許可以從履歷中先歸納幾點共性:
第一,基本是理工科出身,但非常重視工商管理類的教育,看重MBA。
谷歌CEO皮猜、微軟CEO納德拉,都是理工科出身,但都專門研習了MBA方面的課程和經驗。
並且據納德拉在《刷新》中的自述,1992年獲得微軟工作機會,同時自己還面臨MBA課程的挑戰,但納德拉並沒有二選一,而是周內在西雅圖微軟工作,週五下班就飛赴芝加哥,一連2年皆如此,最終獲得芝加哥大學MBA學位。
其次,職場忠誠度高。
上述幾位印度裔成功CEO通常在一家公司慢慢升職、積累勢能,而不是為了薪水頻繁跳槽,這對於後來被委以重任也有重要助力。
谷歌創始人拉裡·佩奇和布林在交接班信中就說:皮猜已經在Google的CEO職位上證明了自己,而且他15年來兢兢業業,帶領上下攻克難關解決問題,謙虛又技術範,沒有人比他更合適帶領Google和Alphabet走向未來。
最後,赴美深造,其後落地紮根。
跟諸多外來族裔一樣,印度裔CEO們基本都是在國內完成本科教育——也基本都是國內名校高材生,然後赴美留學深造。
但或許是印度過去一個時代的發展原因,這些印度裔CEO的上升路徑中,沒啥“後路”可言,想要發展更好,就需要在美國全身心融入打拼,甚至拖家帶口,落地紮根。
比如微軟CEO納德拉,家境不錯,父親是印度高級官員,但最後在微軟掌舵,完全憑藉的是個人努力,甚至最初帶妻子去美國,還未能獲得移民許可。
而更多華裔人才,因為中國經濟和科技互聯網的高速發展,面臨機會,也會錯失另外的選擇。
這無關對錯,都是個人選擇,但如果回到那個喜聞樂見的話題:為什麼是印度裔而不是華裔?
或許也要對印度裔在美國管理層的崛起,更加見賢思齊。
之前公開討論時,有說過語言的原因——英語是印度的官方語言,印度裔語言上天然在美國優勢。
也有表達種族性格的因素,常見的印象說法如“印度裔團結、拉幫結派”、“一個印度裔進公司會招攬更多印度裔進來”,“一個華裔進公司會排擠走另一個華裔”……
但印度裔高管們自身的努力和優點或許會因此而遮蔽。
是時候更全面、客觀地看待成功的印度裔了,偏見只會加大傲慢,進一步忽視學習進取之心。
你說呢?
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