日前，ADI召开了2024年二季度财报电话会议，公司CEO Vincent Roche表示，随着重点任务的强有力执行，ADI季度营收达到了21.6亿美元，盈利和每股收益都超出了预期的最高值。随着第二季度的落幕，ADI相信已经度过了本轮经济周期的低谷。值得一提的是，与ADI的核心业务密切相关的全球制造业PMI指数正在改善，客户库存正趋于稳定，而且ADI订单量已经连续第三个季度实现增长。

同时，CEO也指出，由于短期经济和地缘政治仍存在不确定性，对日益增长的乐观情绪仍保持谨慎态度。因此，ADI将继续严格自律地管理短期事务，同时根据我们的长期战略重点进行投资和操作，以提升所有利益相关者的价值。

Vincent还特别分享了二季度ADI在各个行业所取得的成绩，包括医疗、工业、汽车等，另外还介绍并展望了ADI针对AI所开展的从传感器到云端的机会。

以下摘选自Vincent发言：

在医疗保健领域，我们取得了令人鼓舞的成绩，比如在快速发展的手术机器人市场，我们的精密信号处理和连接解决方案发挥着至关重要的作用。在快速增长的连续血糖监测领域，我们成功赢得了多个客户的多个合作机会。我们独特的数字化模拟前端解决方案提高了传感器的准确性和能效，将电池寿命从几天延长到几周。

在工业自动化领域，数字工厂的增长正在推动升级到更高带宽、确定性的、实时性高的工业以太网，这种以太网（10BASE-T）能够支持工厂车间多达10倍的边缘设备数量。我们相信，在关键客户中的领导地位将为我们创造持久的收入来源，从明年开始，随着部署的逐步推进，收入可能会增长到数亿美元。

谈到汽车行业，我们稳健的业绩得益于高容量汽车的广泛采用，这些汽车使用了更多的电源管理、更多的连接和越来越多的传感器平台，这为ADI提供了新的信号处理机会。每辆汽车容量的增加是所有车型（包括内燃机、混合动力和纯电动汽车）的普遍趋势。

在先进安全方面，例如，我们在前20大OEM中的GMSL设计成功案例从12家增加到15家，并扩大了与两家欧洲OEM和一家韩国OEM的合作，这些OEM打算在其更大比例的车型中部署我们的高性能、高带宽连接解决方案。

我们还看到了对功能安全电源的强烈需求，这种电源用于ADAS系统中的传感器和显示系统，最近在全球领先的汽车制造商中的市场份额有所增加。在电气化方面，我们扩大了在中国领先OEM中的电池管理系统份额，并将在即将推出的欧洲OEM车型中的BMS份额增加了一倍以上，两家制造商都打算从明年开始部署我们更高性能的无线解决方案。

人工智能与ADI

现在，我想利用今天准备好的其余时间来分享我们对人工智能在当前和未来将在ADI中扮演的角色的看法。显然，这项技术已经达到了一个临界点，而我们的人工智能机会也从传感器延伸到了云端。虽然我们几十年来一直在为我们的产品添加算法和软件智能，但近年来我们扩大了投资的范围和速度。

如今，我们越来越多地在产品内外及运营过程中利用人工智能，以便更充分地满足客户需求并扩大我们在行业中的领导地位。我们在内部应用人工智能，以帮助加速工程开发，提高制造效率，并创造更好的客户体验。但我们的大部分活动都围绕着产品组合创新展开，使我们能够充分利用人工智能的巨大潜力。

我们认为，这一商业机会将以两波不同的浪潮来袭。第一波浪潮专注于基础设施方面，目前正在进行中，而且众所周知，这一浪潮的发展非常迅速。为了应对人工智能计算系统日益增长的能源和处理需求，数据中心客户正在投资新的垂直电源架构。

正如我们之前强调的那样，与现有架构相比，我们的垂直电源技术可将功耗降低高达35%，这正在吸引超大规模企业的关注。我们将继续利用我们的异构集成专业知识来创建更高效、更小的垂直电源解决方案，从而创造更多的价值，并使我们能够在这个新兴市场中占据更多的份额。

然而，节能计算只是AI生态系统所面临挑战的一部分。数据还必须以更快的速度实现高效、安全的传输。这促使有线客户升级其连接基础设施，进而引发向800Gbps和1.6Tbps光学模块的过渡。

在光电接口领域方面，我们能够提供将模拟技术、数字技术和内存技术集成到更小的外形尺寸中的高性能解决方案，这确实是我们的一项关键优势。我们的高精度控制器最近被用于设计1.6Tbps的光学模块，该模块将用于高性能计算领导者的下一代人工智能系统。

在工业领域方面，人工智能正在推动对高带宽内存和高性能计算的巨大需求。这反过来又为我们的仪器和测试业务带来了新的增长方向，特别是在SoC和内存测试方面。我们正在与全球主要企业展开合作，以实现更快的数字扫描速度、更高的通道密度和更高的能效，这是扩大人工智能系统生产所必需的。

这些系统中ADI内容的显著增加将促使我们的高性能计算和内存测试部门在近期至中期内实现创纪录的收入。ADI未来的机会在于通过将特定于应用的AI模型和高性能计算引入物理边缘，从而扩大第一波浪潮所带来的影响、创造更大的系统价值，同时提高延迟性能、功率效率、安全性和成本效益。

请允许我分享一些我们正在努力扩大第二波浪潮影响范围的例子。例如，在声学系统中，我们将特定于应用的算法与超低能耗处理硬件相结合，以丰富我们的音频平台产品。此外，我们还在开发一种带有嵌入式神经网络的混合信号处理器，该处理器能够使系统实时学习和适应声音的高度可变性。令人感到兴奋的是，我们与这一领域的多个客户保持着密切的联系。

同样地，我们正在利用我们丰富的领域专业知识和不断增长的处理能力来增强我们在下一代5G无线电中的先进连接平台。例如，我们实施了首个支持AI的技术方案，该方案将节能的实时神经网络与AI辅助开发工具相结合，使客户能够在极短的时间内解决线性化方面的挑战。

在我们的电源管理平台中，我们利用人工智能来解决针对数据中心不稳定的功耗模式调整电源树的艰巨挑战。我们的解决方案降低了电源工程师所面临问题的复杂性，并将所需的时间从几周缩短到了几小时之内，这有助于降低成本，当然还可以加快产品的上市时间。

ADI始终在物理边缘运行，而世界上最重要的真实数据正是由此产生的。随着多模态AI在边缘变得越来越普遍，以及使用多种类型的传感器来发掘更深层次的见解，我们预计其需求将会激增。而这将加速推动我们广泛的信号链以及电源产品组合实现更快的增长。简而言之，从传感器到云端领域，ADI在AI方面的未来发展前景可谓是一片光明。

最后，我为我们团队在半导体行业所经历的最大衰退之一中的出色表现而感到非常自豪。