從時(shí)間層面來(lái)看，摩爾定律已然失效，然而設(shè)計(jì)方面仍可透過(guò)一些技術(shù)可將晶體管尺寸繼續(xù)縮小、加快處理速度并增加晶體管的數(shù)量。只不過(guò)摩爾定律的經(jīng)濟(jì)效益顯然已達(dá)到終點(diǎn)，就算廠商有能力繼續(xù)微縮芯片，若是沒(méi)有公司負(fù)擔(dān)得起大幅增加的設(shè)計(jì)前期成本，產(chǎn)業(yè)發(fā)展同樣會(huì)受到限制。

根據(jù)Sensors Magazine報(bào)導(dǎo)，中小型公司若是無(wú)力負(fù)擔(dān)設(shè)計(jì)成本、進(jìn)行客制芯片的投資，就無(wú)法提供客制的核心IP，產(chǎn)品將無(wú)法差異化。傳統(tǒng)IP提供者都在尋找下一個(gè)殺手級(jí)應(yīng)用，希望能有足夠的量支持新芯片的開(kāi)發(fā)。

以物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)為例，Gartner預(yù)測(cè)，到了2020年底，消費(fèi)市場(chǎng)將有135億個(gè)物聯(lián)網(wǎng)裝置，其中許多裝置將需要智能運(yùn)算，這些邊緣運(yùn)算裝置將導(dǎo)致市場(chǎng)變得分散，難以看出潛在的優(yōu)勝者。

若公司沒(méi)有能力透過(guò)客制芯片來(lái)區(qū)隔產(chǎn)品，系統(tǒng)供應(yīng)商也無(wú)法取得勝利。人工智能(AI)正在蓬勃發(fā)展，如果半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)無(wú)法一起行動(dòng)，將會(huì)影響AI的發(fā)展。AI需要大量運(yùn)算，目前可用的芯片無(wú)法處理這些工作，若要開(kāi)發(fā)更新、更強(qiáng)大的核心，就需要更容易客制化的芯片。

這是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)，因?yàn)槭袌?chǎng)由少數(shù)公司壟斷，加上授權(quán)、設(shè)計(jì)和部署成本貴得驚人，新的設(shè)計(jì)公司不容易生存。為了讓需要的公司和產(chǎn)業(yè)得以取得客制的核心IP，芯片的制造和分配方式需要進(jìn)行根本轉(zhuǎn)變。從經(jīng)濟(jì)層面來(lái)看，摩爾定律已死，但芯片仍可以繼續(xù)縮小并加快，但假使沒(méi)有人負(fù)擔(dān)得起，產(chǎn)品差異化的問(wèn)題將持續(xù)存在。

開(kāi)放原始碼系統(tǒng)單芯片(SoC)設(shè)計(jì)或許正是半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)尋找的解決方案之一。對(duì)許多組織機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，價(jià)格是取得客制核心IP的最大限制。在物聯(lián)網(wǎng)的推波助瀾下，客制化、低功率、高性能與低成本已成設(shè)計(jì)時(shí)的重要考量，開(kāi)放的RISC-V指令集架構(gòu)(ISA)成為開(kāi)發(fā)人員的另一種選擇，不僅得到學(xué)術(shù)界支持，也受到Google、NVIDIA、高通(Qualcomm)和Oracle等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的青睞。