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“失之東隅，收之桑榆。”這是高通過去一周的真實寫照。
本周早些時候，高通吞下了韓國反壟斷監管機構的1.03萬億韓元（8.54億美元）天價罰單，之后，不少業內人士認為高通的商業模式可能因此動搖，未來高通在全球范圍內的業務進展可能將舉步維艱。但不料在2016年最后一個工作日，高通卻收獲了意外之喜：魅族妥協了，并且和其達成了專利許可協議，這意味著高通專利墻背后的“釘子戶”又少了一個。不得不說，高通去年在中國的9.75億美元罰款真是沒白交啊！
雷鋒網日前獲悉，繼2015年2月高通在中國罰款9.75億美元后，韓國公平貿易委員會（KFTC）對高通展開的反壟斷調查案也終于有了結果。
韓國反壟斷監管機構將對高通處以1.03萬億韓元（8.54億美元）的罰款，這創下了韓國反壟斷處罰的最高金額記錄，高通表示將法院提出上訴。
KFTC表示，高通濫用其市場優勢及迫使手機制造商交付不必要的專利費作為其芯片銷售業務的一部分；此外，高通還拒絕或限制將其芯片專利授權給競爭對手，例如英特爾、三星電子及聯發科等。KFTC要求高通終止對手機制造商銷售協議里之不必要的專利許可要求，并且重新與手機制造商談判合同內容。
“此案自基礎上改變了高通以往維持及拓展其市場主導地位的商業模式“，韓國公平貿易委員會在一聲明中表示。高通目前主要的收入來源是銷售芯片和收取專利費，這其中，專利許可費率極其高昂，也就是臭名昭著的“高通稅”。
12月30日，高通與魅族長達半年多的專利糾紛終于塵埃落定。雙方聯合發布聲明稱達成專利許可協議，將采取適當步驟終止或撤回專利侵權訴訟。
根據雙方簽訂的協議條款：
高通授予魅族在全球范圍內開發、制造和銷售 CDMA2000 、 WCDMA 和 4G LTE（包括 “三模” GSM、TD-SCDMA和LTE-TDD）終端的付費專利許可，魅族在中國應支付的專利費用與 Qualcomm 向中華人民共和國國家發展和改革委員會所提交的整改措施條款相一致。
據雷鋒網了解，今年 6 月，高通以“魅族侵犯了其通信專利”為名，將魅族告上了北京知識產權法院和上海知識產權法院，并索賠5.2億元人民幣，魅族很快對事件做了回應，表示愿意與高通進行談判，支付相關費用，但認為高通的專利收費制度不合理，雙方一直僵持不下。但在此次的和解協議中，雙方并未披露魅族將要支付給高通專利費用的具體數額。
在即將邁入全新的 2017 年之際，IEEE 802.11 無線局域網工作組主席 Adrian Stephens對未來移動通訊行業進行了一些預測，包括 Wi-Fi 網絡的發展對未來 5G、物聯網等領域里所產生的影響和應用前景。
Adrian Stephens在文中提到，在過去的 25 年時間里，IEEE 802.11 相關的技術（就是 Wi-Fi）已經非常成熟了。不過我們似乎都低估了市場的能力，因為很多創新用例都是過去無法預見的。換句話說，作為IEEE 802.11 無線局域網工作組里的一名技術人員兼主席，也許明年我依然會回到幕后努力工作，但是我希望通過這次預測給未來市場帶來一些理性因素。而且，幾乎可以肯定的是，在 2017 年到 2020 年之間，“物聯網”和新興的“5G”技術將會迅速增長。
在物聯網行業里，當使用物聯網技術的人越多，這種技術的自身價值也會得到大幅提升。一些與 IEEE 802.11 相關的設備與設備或設備與互聯網連接的應用將會“浮出水面”，比如用于節能的供電協調設備和系統，以及智能建筑、智能城市和智能電網。
此外，4G 網絡依靠的是單一芯片組，因此 802.11 將在某些特定領域內補充、并支持 5G 網絡，比如讓未授權頻譜得到更高效的使用。
據國外媒體報道，鴻海集團和夏普合資公司堺顯示器產品公司（Sakai Display Product，以下簡稱SDP）于北京時間 30 日晚宣布，將計劃投資 610 億元人民幣（約合 88 億美元） 在中國廣州建立一座新工廠，生產 LCD 面板。據雷鋒網了解，新工廠將在 2019 年投入運營，屆時將采用 10.5 代生產線。
本月早些時候，日本媒體就曾報道稱，鴻海和夏普正考慮在中國興建全球最大的 LCD 工廠，希望將鴻海的資金與夏普的技術相結合，通過價格優勢來挑戰韓國競爭對手。據相關報道介紹，最早在 2019 年初，新工廠預計開始量產 LCD 面板，目前雙方已經開始接觸 LCD 面板生產設備制造商。
當前，鴻海擁有三家 LCD 面板，分別為夏普、群創（Innolux）和SDP。這三家公司的 LCD 面板產量占全球份額的 20 %，這也使得鴻海成為繼三星和 LG 之后的第三大 LCD 面板制造商。
今年三月 AlphaGo 和李世石的“世紀之戰”落幕后的兩個月，谷歌硬件工程師 Norm Jouppi 才公開了“Tensor Processing Unit”（TPU）計算卡的存在。在博客中，他解釋道，谷歌給數據中心裝備這些加速器卡已經有超過一年的時間。雖然谷歌對技術細節嚴格保密，但已透露它們專為谷歌開源項目 TensorFlow 而優化；并且，它采取了一個越來越流行的深度學習運算加速方式：ASIC，它的全稱為應用型專用集成電路（application-specific integrated circuit）。
而微軟采用了另一種逐漸流行起來的方式：FPGA（現場可編程門陣列，field-programmable gate arrays）。它的優勢是，如果計算機需要改變，它可以被重新裝配。但是，最通用、最主流的方案仍舊是使用 GPU，以并行處理大量數學運算。不出預料，GPU 方案的主要推動者是該市場的霸主英偉達。
那么ASIC、FPGA和GPU這三種主流的硬件方案該如何選擇呢？William Dally認為要從以下三個方面考慮：數據中心的訓練、數據中心的推理（inference）以及嵌入式設備的推理...
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