在Mentor Graphics年度技术论坛上，公司董事长兼首席执行官Wally Rhines在名为“预测下一波半导体成长(Predicting the Next Wave of Semiconductor Growth)”的主旨演讲中指出—“半导体产业的利润预测通常都是错误的，即便是专家的近期预测也不一定可靠。”
以半导体产业协会(SIA)传统上对半导体产业成长率的预测为例，他们的做法是以各家IC厂商的营收作为基础，但这种方法很容易出现误差，主要是因为有许多被“隐藏”的营收数据未被统计在内。例如，三星与苹果都是采用自己设计的定制化应用处理器，这一部分的芯片营收数字并没有对外公开，而两家公司在定制化处理器市场的占有率超过30%，这类被“隐藏”的IC收入可达100亿美元。
众多分析机构以厂商营收数字来预测半导体市场成长率，往往可能产生误差
Wally认为，预测半导体产业的利润之所以非常困难，原因在于一是半导体行业收益具有很强的波动性；二是预测营收需要同时预测单位体积和平均价格。那么，有没有更准确的方法来预测市场趋势呢？他提出了以芯片出货量(面积)取代营收数字作为预测基础的概念。如果以这种方法预测IC产业成长率，得出的数字与实际的IC营收数字会更接近，集成电路的收入/面积比也是恒定和稳定的。
以IC出货量(面积)取代营收作为预测基础，能更准确预测产业成长率
除此之外，考虑到各种新兴应用也是驱动半导体成长的主要动力，Wally在演讲中提出了以十九世纪数学家Benjamin Gompertz发明的Gompertz曲线(姜氏曲线)数学模型来对各种新兴应用，特别是物联网(IoT)相关设备的产品生命周期进行预测。根据这一理论，智能表计、可穿戴(包括运动追踪、可穿戴医疗等)产品、机顶盒、汽车电子(夜视系统、驾驶员防困倦系统)等行业仍处于市场发展早期，拥有极大的发展潜力。
用姜氏曲线数学模型来对各种IoT产品的生命周期进行预测
利用姜式曲线数学模型预测智能手机市场
利用姜式曲线数学模型预测汽车夜视系统市场
Wally认为未来推动半导体产业成长的主要物联网应用商机将来自数据中心(Data Center)、网关(Gateway)和物联网节点(IoT nodes)。其中数据中心应用包括在云端进行海量数据分析、连网、管理的数字处理器SoC和用于储存的固态硬盘；网关则是负责收集来自各个物联网节点数据的中枢装置；物联网节点则包含了传感器、致动器、成像器以及收发器等设备。
按终端应用分类，物联网半导体市场5年内的年均复合增长率将达到24.2%
半导体厂商如何在IoT市场中寻求商机？在Wally展示的这张PPT中，他表示从传感器、模块封装，到智能控制系统，再到信息服务提供商，传统意义上的物联网(IoT)正在逐渐演变为互联网服务(Internet of Services, IoS)。不同等级的物联网应用，对技术的需求与产品生命周期模式都不尽相同，而数据的拥有者将会从新兴应用中赚取最多利润。
数据拥有者将会从新兴应用中赚取最多利润
这意味着市场的传统规则可能被打破——会有许多非传统半导体厂商客户为了收集、分析数据而对半导体器件提出新的需求，不断增长的物联网节点设备会带来新的应用和新的设计，传统半导体厂商也会尝试通过拥有数据来提升自我价值。
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