请记住，互连IP质量尤为重要，因为互连中的错误可能导致整个项目延迟甚至失败。这意味着有效的质量流程和执行是互连IP交付的关键。
事实上，开发一个NoC需要多达30~50名工程师，而且极有可能该团队在这三个关键领域之一会存在薄弱环节。当然，如果不用考虑上市时间，那该团队最终可能完成任务。另外，资金也是一个关键制约因素，因为内部互连开发团队往往缺乏资源，他们通常不得不为特定的SoC项目开发定制互连，而不是开发广泛的长期解决方案。今天的芯片市场正在以设计师难以适应的更快速度变化，一旦一个NoC开发完成，马上就会出现新的需求，所以它又会重新回到绘图板上，进行下一个芯片迭代设计，以满足各种新的需求，包括性能、带宽、缓存一致性、仲裁、延迟、服务质量、电源管理和安全性等。不会变化的是，内部开发互连团队总会成为那个导致公司不能按时提交符合要求芯片的制约因素。
而当设计团队终于无法忍受并决定转而采用互连IP授权模式时，其芯片的市场机会可能已经过去；这是一门物尽天择的生意。而如果公司选择IP授权，那互连开发团队最大的担忧将是他们的工作是否还能保得住。
商用IP有什么与众不同之处？
这里举一个Arteris IP客户的例子。在开始与Arteris合作之前，这家芯片公司每年只开发四个SoC，因为他们要花一个多月的时间来实现内部总线组使用内部开发互连IP创建的互连实例的任意更改。而该客户一旦采用了商用互连IP，芯片产量提高到了每年20多个设计，这使得他们能够经济有效地为细分市场提供芯片，从而以可观的毛利率和可接受的价格赢得额外的设计胜利。
最有趣的是，即使内部团队十年来一直专门为该客户创建「优化的」互连，新的商用IP解决方案还是在各个方面跑赢他们，最终比内部开发互连平均每芯片节省3平方毫米裸片面积，即每芯片节省约30美分，批量情况下意味着节省了数百万美元。
商用互连IP有什么优点？
如今，新技术市场中的各项技术发展迅猛，这使得商用NoC互连IP变得异常重要。对于其中两个成长最快的市场尤其如此：汽车和机器学习(ML)/人工智能(AI)。对于汽车而言，片上互连是遵从ISO 26262功能安全规范的唯一促成因素，因为片上互连可以「看到」流经芯片的所有数据流量，它可以标记数据，有时甚至可以在错误影响系统安全性之前就纠正它。
对于ML/AI芯片和子系统来说，最热门的话题是神经网络算法，以及设计团队如何使定制的处理单元从硬件层面上加速这些算法的数学运算。但真正的挑战是：如何给芯片「喂饱」数据？如果答案是「数据流」，那么你是对的。而片上互连正是负责优化AI/ML处理单元、内存和周边之间数据流的最重要IP。
