宋潔茹

“缺芯潮”因疫情反復(fù)、供應(yīng)鏈中斷而導(dǎo)致愈演愈烈。圣誕節(jié)前，有媒體稱蘋果公司正因缺芯而導(dǎo)致iPhone13 Pro、最新iPad減產(chǎn)，直接損失超過(guò)400億元。而缺芯也導(dǎo)致汽車行業(yè)大規(guī)模減產(chǎn)，大眾、福特以及中國(guó)的蔚來(lái)等都受到缺芯的影響。

一面是“缺芯潮”，另一面則是科技互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)蜂擁造芯。蘋果發(fā)布ARM架構(gòu)的M1PRO芯片以替換Intel，用在自家的筆記本電腦上；谷歌、亞馬遜、Facebook也都已經(jīng)擁有自研的芯片。同時(shí)，中國(guó)的阿里巴巴、百度、騰訊（BAT）也已經(jīng)發(fā)布多款自己研發(fā)的芯片。

蘋果、華為通過(guò)使用自主研發(fā)的芯片，可以更好地實(shí)現(xiàn)軟硬結(jié)合，實(shí)現(xiàn)功耗和性能的平衡統(tǒng)一，同時(shí)節(jié)約成本。那BAT們作為互聯(lián)網(wǎng)公司為何要制造自己的芯片呢？

中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)公司中，百度是第一個(gè)推出自研芯片的企業(yè)，其次是阿里巴巴，騰訊也在2021年7月宣布進(jìn)軍芯片領(lǐng)域，并在11月份一口氣發(fā)布了三款自研芯片。一場(chǎng)“造芯熱”正在互聯(lián)網(wǎng)巨頭中興起。

2018年7月，百度公司發(fā)布云端全功能AI芯片“昆侖”，其中包含訓(xùn)練芯片昆侖818-300，推理芯片昆侖818-100，“昆侖”是中國(guó)第一款云端全功能AI芯片。第一代昆侖芯片已經(jīng)在2020年實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。

第二代昆侖芯片也完成流片并于2021年8月量產(chǎn)，該芯片采用全球領(lǐng)先的7nm 制程，搭載自研的第二代 XPU 架構(gòu)，相比一代性能提升2-3倍。

再來(lái)看阿里巴巴。2018年9月，阿里巴巴在云棲大會(huì)上宣布成立平頭哥半導(dǎo)體有限公司，主要任務(wù)是從事芯片的自研開(kāi)發(fā)與戰(zhàn)略布局。次年9月，第一顆自研芯片——AI推理芯片含光800正式問(wèn)世。

2021云棲大會(huì)上，阿里平頭哥又推出了自研的5nm芯片，取名倚天710，集成了600億晶體管。據(jù)阿里介紹，這顆芯片基于ARMV9架構(gòu)，內(nèi)含128核的CPU，主頻為3.2GH，也是全球第一款5nm的ARM服務(wù)器芯片。該芯片的能效比優(yōu)于行業(yè)50%。

最后一個(gè)發(fā)布芯片的互聯(lián)網(wǎng)巨頭是騰訊。2021年11月3日，騰訊一口氣發(fā)布三款自研芯片：紫霄、滄海、玄靈。這三款芯片分別定位于AI推理、視頻轉(zhuǎn)碼和智能網(wǎng)卡。

而且騰訊之前在自研芯片領(lǐng)域也有不少動(dòng)作，曾多次投資云端AI芯片企業(yè)燧原科技。2020年，騰訊還成立了專注芯片研發(fā)的蓬萊實(shí)驗(yàn)室，旨在實(shí)現(xiàn)芯片端到端設(shè)計(jì)、驗(yàn)證全覆蓋。今年3月，多家媒體又披露了騰訊下場(chǎng)“造芯”的消息，注冊(cè)成立“深圳寶安灣騰訊云計(jì)算有限公司”，經(jīng)營(yíng)范圍包括集成電路設(shè)計(jì)、研發(fā)等。

三大互聯(lián)網(wǎng)巨頭自研芯片都不對(duì)外出售，均被應(yīng)用于自己的云計(jì)算相關(guān)業(yè)務(wù)中。這股“造芯熱”也推動(dòng)了中國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈蓬勃發(fā)展，加之行業(yè)“缺芯”，中國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)平均營(yíng)收增長(zhǎng)都超過(guò)100%。

互聯(lián)網(wǎng)公司，并不像蘋果、華為們，有自己的硬件業(yè)務(wù)，為何它們也要親自造芯片呢？這要從人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展說(shuō)起。

首先，人工智能技術(shù)的普及，推動(dòng)了算力需求的爆發(fā)式增長(zhǎng)。OpenAI曾作過(guò)一項(xiàng)分析表明，自 2012 年以來(lái)，人工智能訓(xùn)練任務(wù)中使用的算力正呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，其目前速度為每 3.5個(gè)月翻一倍。而摩爾定律則是18個(gè)月翻一倍。

只有硬件的算力跟得上需求，才能夠滿足人工智能的發(fā)展，所以在人工智能時(shí)代，摩爾定律正在失效。這時(shí)候就必須去尋找正確的方法為算力的增長(zhǎng)做足準(zhǔn)備。

其次，人工智能時(shí)代提高了運(yùn)算的多樣性。AI芯片公司寒武紀(jì)曾表示，人工智能運(yùn)算常常具有大運(yùn)算量、高并發(fā)度、訪存頻繁的特點(diǎn)，且不同子領(lǐng)域（如視覺(jué)、語(yǔ)音與自然語(yǔ)言處理）所涉及的運(yùn)算模式具有高度多樣性，對(duì)于芯片的微架構(gòu)、指令集、制造工藝甚至配套系統(tǒng)軟件都提出了巨大的挑戰(zhàn)。

阿里平頭哥也曾對(duì)媒體解釋過(guò)自研芯片的原因：“傳統(tǒng)通用處理器基于馮諾依曼結(jié)構(gòu)，其存儲(chǔ)和運(yùn)算處理是分離的；如果處理深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，需要大量讀寫運(yùn)行操作，會(huì)受到帶寬限制，因此效率較低。”

這時(shí)候，X86架構(gòu)的通用芯片無(wú)法滿足需求，異構(gòu)計(jì)算時(shí)代到來(lái)，就需要全新的芯片實(shí)現(xiàn)多種計(jì)算單元（例如CPU、GPU、ASIC、FPGA）的集成和融合。

再次，解決“卡脖子”技術(shù)，實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)替代和產(chǎn)業(yè)安全。華為曾在手機(jī)芯片領(lǐng)域做得風(fēng)生水起，但是被美國(guó)制裁后，華為手機(jī)不再能使用自己研發(fā)的5G芯片，損失極為慘重。

解決芯片這個(gè)“卡脖子”技術(shù)已經(jīng)成為國(guó)家戰(zhàn)略，只有掌握自己的芯片設(shè)計(jì)、制造技術(shù)，才能夠做到國(guó)家安全和產(chǎn)業(yè)安全。

而在人工智能時(shí)代，AI芯片和傳統(tǒng)芯片相比是完全不同的設(shè)計(jì)思路、設(shè)計(jì)語(yǔ)言和架構(gòu)，這讓中國(guó)企業(yè)可以在新的賽道上不至于落后于國(guó)外太遠(yuǎn)。同時(shí)，云計(jì)算和人工智能的巨大需求，也有利于這類芯片的規(guī)?；慨a(chǎn)。

我們看到中國(guó)這幾個(gè)互聯(lián)網(wǎng)巨頭所研發(fā)的芯片，都是和AI相關(guān)的芯片，這正是為了解決傳統(tǒng)CPU和GPU無(wú)法解決的算力、算法、功耗等難題。同時(shí)，每家企業(yè)的芯片都有業(yè)務(wù)類型的側(cè)重點(diǎn)，比如，騰訊的自主研發(fā)芯片側(cè)重于AI推理、視頻等。

面對(duì)AI芯片這個(gè)“彎道”，中國(guó)有機(jī)會(huì)把握住它，而財(cái)大氣粗，又有自用需求、應(yīng)用場(chǎng)景的互聯(lián)網(wǎng)巨頭們更應(yīng)該成為“排頭兵”。

造芯片的難度極大，有人把這個(gè)難度與登月相提并論。的確，我們的月球探測(cè)車已經(jīng)登上了月球，但是在高端芯片的制造上仍然無(wú)法自給自足，受制于軟件、硬件多項(xiàng)技術(shù)難題。

互聯(lián)網(wǎng)巨頭造芯片也一樣困難重重，這包括資金壓力、人才、技術(shù)、制造、應(yīng)用、成本控制等多個(gè)方面。

首先，資金難題。阿里巴巴、騰訊都是市值數(shù)萬(wàn)億的企業(yè)，每年?duì)I收幾千億，但是在造芯行業(yè)面前都算不了什么。芯片從研發(fā)到標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)，花三五年時(shí)間都是正常的，這期間需要的研發(fā)費(fèi)用巨大。比如，英特爾2019年研發(fā)投入就高達(dá)134億美元、高通是53.98億美元。

這些通用芯片生產(chǎn)商每年芯片出貨量十分巨大，這支撐了他們的研發(fā)投入。而互聯(lián)網(wǎng)巨頭們研發(fā)的芯片主要應(yīng)用在企業(yè)內(nèi)部，不對(duì)外銷售，其流片的數(shù)量較少，因此面臨更加昂貴的成本。

為了解決資金難題，他們必須獨(dú)立成立公司，面向社會(huì)融資。比如，2021年3月，百度昆侖芯片業(yè)務(wù)完成獨(dú)立融資，投后估值約130億元人民幣。

其次，技術(shù)難題。芯片產(chǎn)業(yè)鏈條很長(zhǎng)，上游的基礎(chǔ)EDA軟件、材料和設(shè)備；中游的芯片設(shè)計(jì)、制造、封裝測(cè)試。

目前中國(guó)芯片產(chǎn)業(yè)最大的技術(shù)難題是EDA設(shè)計(jì)軟件以及高端光刻機(jī)。目前全球高端芯片設(shè)計(jì)EDA被美國(guó)Synopsys、Cadence、Mentor三大公司壟斷，占全球90%的市場(chǎng)份額。高端光刻機(jī)的主要制造商是荷蘭的阿斯麥爾。

同時(shí)，即使是設(shè)計(jì)出芯片，也面臨著流片、測(cè)試等一系列工序。據(jù)阿里平頭哥透露，芯片設(shè)計(jì)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，單純完成設(shè)計(jì)并不意味著就可以流片成功，這是行業(yè)的深水區(qū)。假如流片失敗，意味著硬件設(shè)計(jì)需要推倒重來(lái)，這比軟件出BUG問(wèn)題更加嚴(yán)重。一般芯

片公司需要做兩次（engineering sample、production sample）或多次才能流片成功。

流片成功后也不代表就可以直接商用。它還需要經(jīng)過(guò)復(fù)雜的測(cè)試驗(yàn)證，在各項(xiàng)指標(biāo)都符合實(shí)際場(chǎng)景需求后才到了真正的商用階段。

目前，互聯(lián)網(wǎng)巨頭蜂擁造芯只有2-3年的時(shí)間，而造芯之路漫長(zhǎng)且艱難。但是在人工智能芯片這個(gè)“彎道”機(jī)會(huì)面前，它們跑步進(jìn)場(chǎng)，會(huì)吸引更多資金、人才進(jìn)入芯片行業(yè)，對(duì)中國(guó)整個(gè)芯片制造產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)都會(huì)有極為深遠(yuǎn)的意義。

接下來(lái)，我們要關(guān)注的是：

第一，互聯(lián)網(wǎng)巨頭能否持續(xù)在芯片領(lǐng)域長(zhǎng)跑，研發(fā)出更多通用類芯片。

第二，互聯(lián)網(wǎng)巨頭能否與華為等優(yōu)秀的科技企業(yè)一起，在EDA設(shè)計(jì)軟件、高端光刻機(jī)等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域獲得突破？

第三，能否從互聯(lián)網(wǎng)巨頭中誕生出中國(guó)的芯片領(lǐng)軍者？