在近來積極為中國半導體產業(yè)未來發(fā)展出謀劃策的熱烈討論中，可以發(fā)現的是，雖然國內半導體產業(yè)上下游供應鏈的確存在部分無法掌握在自己手里的限制。但相對于其他國家地區(qū)，中國芯片設計開發(fā)產業(yè)的發(fā)展腳步卻從未停歇。

相較于其他地區(qū)，國內芯片產業(yè)的發(fā)展動能仍然相對活躍，甚至可以說具有部份得天獨厚的優(yōu)勢，一國內市場夠大，終端應用發(fā)展的持續(xù)創(chuàng)新，讓芯片設計開發(fā)不缺題目可做，二是相較于其他地區(qū)，國內鼓勵創(chuàng)新的融資氛圍，也有利于芯片創(chuàng)業(yè)公司的發(fā)展。

整體來看，過去幾年可以說是芯片產業(yè)發(fā)展最快的一段時間，而 AI 更是這些新創(chuàng)芯片行業(yè)中獲得最多關注目光的技術類型，各種專有型、通用型AI 計算芯片如雨后春筍般不斷冒出頭來。

近來許多人討論中國半導體產業(yè)發(fā)展所遭遇的困境，不可否認，其中有一派論調是較為悲觀負面的，但值得注意的是，不論是半導體產業(yè)、或是更細化的芯片產業(yè)，都不是今日播種、明日收割的商業(yè)模式，其中牽涉的，除了核心技術的自主掌握，更包含了商業(yè)模式道路的正確選擇。

而在此其中，中科院出身的寒武紀無疑是最具有指標性的代表企業(yè)。從 2016 年正式成立，短短不到 2 年的時間，寒武紀不但是少數的芯片產業(yè)新創(chuàng)獨角獸公司，在成為獨角獸的速度上，對比其他以商業(yè)模式創(chuàng)新吸引熱錢進駐的新創(chuàng)公司，靠著扎實核心技術苦干起家的寒武紀，也毫不遜色。

值得注意的是，在近來外界一片熱議聲中，向來低調的寒武紀卻在日前宣布，即將在 5 月 3 號召開新品發(fā)布會，以 “從端入云”為主軸，推出針對云計算的新一代方案。

相較于過去寒武紀的行事風格，由公司主動宣布召開的新品發(fā)布會選在這個時點上，有其必須重視的指標性意義。

盡管到目前為止，寒武紀都還未對外透露任何新品發(fā)布會的細節(jié)，但若以新一代云計算平臺方案的方向來看，先前已先與寒武紀建立合作關系的中科曙光，仍將會是首批采用此架構的廠商。另外，積極尋找云計算替代方案的阿里巴巴也有可能正式引入使用，畢竟阿里巴巴現在的云計算架構已經包含了來自 AMD、英偉達的 GPU，以及來自英特爾與賽靈思的 FPGA，為尋找最優(yōu)化架構，自然也會希望在寒武紀的新一代云計算方案中提早卡位導入應用，進一步打破中國云計算清一色基于外來架構的現況。

事實上，寒武紀的獨角獸地位，不只是技術層次的超越，也是因為其市場目標放的更遠。很多人都知道在淘金熱中，靠淘金致富的寥寥無幾，不過賣工具的人卻多半能夠賺到大錢，而寒武紀卻是同時身兼 AI 熱潮淘金者與工具設備供應商兩個角色，是有實力創(chuàng)造出完整生態(tài)的廠商，而非單純的方案供應商。

近來可以看到的是，阿里巴巴已經補齊自有架構的最后一片空白；盡管外界雜音不斷，但華為靠著自有芯片公司海思卻也撐起半邊天；小米自有方案的嘗試并不算成功；而全志和瑞芯微等傳統(tǒng)芯片設計廠商紛紛走向 AI 芯片開發(fā)方向。這一連串的變化，又將為中國芯片產業(yè)帶來何種變局？

中國 AI 方案多不勝數，但各行其是難形成強大生態(tài)

不少 AI 方案廠商，更多只是設計算法，使其在不同平臺或應用中運行，比如說地平線、深鑒都是以 FPGA 為基礎的 AI 方案廠商，前者是采用英特爾的 FPGA 芯片，后者則是與賽靈思（Xilinx) 合作，而目前包含商湯、曠視、云從、依圖四大視覺計算方案獨角獸，以及傳統(tǒng)芯片設計公司轉向 AI 芯片設計開發(fā)等也都是采用外來方案，在某些層次上，更像是為國外廠商創(chuàng)造更多出海口，對中國芯片產業(yè)的發(fā)展并沒有太大直接幫助。

圖|各大 AI 方案公司使用芯片架構一覽

圖丨Kirin 970

且不只是在智能終端提供標準化的 AI 加速芯片方案，寒武紀與中科曙光的合作，也為服務器廠商提供了更多樣化的算力來源，可以扭轉過去必須完全依靠 GPU 或者 FPGA 的情況，完全使用自有的架構同樣能打造具備優(yōu)秀性能價格比與能耗比的產品。也因為云計算以及數據中心對算力的要求越來越高，寒武紀也即將推出最新一代針對服務器的 AI 算力核心，預計性能可大幅超越現有的計算平臺。

主流 AI 加速芯片其實就是針對大批量計算的龐大乘加器結構，配合運存管理以及算法邏輯核心等基礎 IC 單元的設計，在同樣單位時間內能處理更多的計算就代表性能更好，若僅針對單一應用優(yōu)化，其實設計上的難度要遠低于 CPU 和 GPU，二者都需要極為復雜的邏輯處理能力，以及配合不同應用的功能重新定義，不僅需要比較復雜的芯片單元設計，能耗也會因此增加，所以一般專用 AI 芯片架構在能耗上可以做到非常低的程度。

而另一個案例是比特大陸，眾所周知，比特大陸向來是以挖礦芯片產品聞名，但除了挖礦芯片以外，該公司也推出 AI 計算架構。其實挖礦芯片和 AI 芯片本質上有很多雷同之處，二者同樣都是針對大批量矢量計算優(yōu)化的架構，只要在現有架構上小部分的功能區(qū)塊進行重新定義，就可搖身一變成為 AI 芯片。

但是然而這些廠商之所以轉型都是為情勢所逼，AI 芯片并非真正在其長期規(guī)劃中，由于缺乏通盤考慮，這類公司通常推出 AI 芯片時，在應用層上缺失不少，后續(xù)才會自行或通過第三方補上相關算法或模型，比特大陸看起來是想要自行打造 AI 生態(tài)，全志則是倚賴來自 ARM 針對 GPU 優(yōu)化的算法。

圖｜瑞芯微所采用的 NPU 效能表現極高

值得注意的是，瑞芯微采用的 NPU 在性能上遠優(yōu)于 Kirin 970，不過這可能是其采用的 NPU 規(guī)模較大，或者是時鐘頻率較高，由于其芯片并不會用在手機上這種功耗預算非常緊的設備上，在規(guī)模的設定方面也較有余量。

手機巨頭的造芯運動

華為很久前就已經通過海思投入自有芯片的設計，不僅用在自家手機上，也使用在網絡終端及基站產品中，布局相當廣，由于華為產品銷售極廣，連帶帶動海思產值規(guī)模不斷提升，2017 年已經是全球排名第 7 的 IC 設計廠商，以其在手機上的布局觀察，目前華為使用自家方案的比重越來越高，2017 年已經有超過 6 成是使用海思的方案，其穩(wěn)定可靠的性能表現亦獲得消費者的肯定。

圖丨小米澎湃S1

手機廠自研芯片除華為、中興，小米也是另一個加入這個戰(zhàn)場的廠商，不過小米的技術主要來自過去的聯芯，而聯芯在技術層次上其實要更落后于紫光展銳，其最新推出的 4G 方案只能支持 Cat.4，明顯趕不上主流技術進展，要期待小米能夠有什么長足的進步其實很困難。不過小米以內銷為主，而且沒有像華為、中興牽扯到敏感國家的出口問題，制裁大刀一時半刻也砍不到它身上，因此還有時間可以改善自己的技術儲備。

手機廠的造芯主要有兩個原因，一個是差異化，比如說華為就靠著 Kirin 系列芯片的高度定制化設計及 AI 單元的加入，奪得市場眼光。小米則是從成本著眼，若能夠將中低端走量的產品以自有方案取代，那么可以相當程度降低需要支付給高通、聯發(fā)科等芯片企業(yè)的成本。

云端龍頭的中國芯布局

在這方面，阿里巴巴可以說是走在 BAT 的最前端，相較于騰訊、百度仍以英特爾、英偉達的方案為算力核心，終端設計以外來方案為主，對相關新創(chuàng)計算芯片的投資與掌握態(tài)度相對冷淡，阿里巴巴不但積極布局包含 AI 計算，甚至也在日前全資收購中天微，打造完全自有的終端與 IoT 生態(tài)，目前其算力生態(tài)布局囊括了耐能、寒武紀、深鑒，翱捷科技則是提供多制式通訊標準產品，配合 Barefoot Networks 在服務器關鍵交換組件的耕耘，未來阿里巴巴在云服務可擁有最高的架構自主能力。

騰訊雖投資了 Barefoot Networks 與比特大陸，但比較偏向財務投資，而非基于架構自主的需求，百度在新創(chuàng)芯片設計方面僅投資了 Lightelligence 這家基于光學原理設計的光子計算芯片。

光子芯片基本上還是以目前的 CMOS 制造工藝為基礎，相對于量子計算使用的特殊工藝，在成本或量產技術方面都要更有優(yōu)勢，雖然目前實驗室中的光子芯片在密度上還比不過傳統(tǒng)半導體芯片，但已經比量子芯片好很多了。

而光子芯片的效能取決于架構和算法，比如說同時使用多少路不同波長的光來進行組合，或者是在芯片中使用的光學信號的帶寬，以及光電轉換時的瓶頸，但是單從光的物理特性上來看，我們要做到傳統(tǒng)半導體技術的百倍是不會有太大的問題的。

理論上光子芯片可以做到規(guī)模很大，也可以做到很小，因為光的波長限制，芯片尺寸還是會有一定的規(guī)范，加上算法的限制，要取代半導體芯片還是有很大的難度。另外，光子計算并不會針對通用優(yōu)化，會以數據處理能力為發(fā)展基調，要實際投入量產使用仍需要不短的時間來補齊周邊與軟件生態(tài)。

但百度雖以外來芯片為主要的供應源，為了分散風險，也與華為、紫光展銳進行策略合作。

那中國缺的是什么？

中國在算力核心、主控方面的相關設計、制造一直都相當活躍，過去不但曾在手機芯片市場占據半邊天，在平板方案上更是幾乎囊括幾乎全部市場。而如今在 AI 芯片的設計與生態(tài)經營方面，更是站在全球的先鋒。

雖然 AI 芯片主要還是以深度學習等計算特化的設計方向為主，仍需要一般通用計算架構搭配，但隨著在華成立合資公司，以及 Imagination 被中資收購，加上各種自研發(fā)展的芯片 IP，其實中國也不擔心一般通用核心 IP 供應的短缺。

問題在于，過去中國半導體產業(yè)的布局一般都沒有太長遠的規(guī)劃，而且講求速效，很難有跨度較長的計劃，加上行業(yè)太過容易一窩蜂。比如說數年前手機、平板芯片企業(yè)的盛況亦不遜于現在 AI 生態(tài)的蓬勃發(fā)展，但能留存下來的廠商僅是少數中的少數。

而且，大家都爭著發(fā)展最能爭奪眼光的熱點產品，反而一些非常基本的產品，如 ADC/DAC、LNA 及 SerDes 等外圍器件都沒有太多著墨，而即便是在 5G，大廠也是爭著做最被注目的專利以及主控部分，PA 這種外圍器件也都是想著能用外來的就用外來的，一來關鍵材料與技術專利較難突破，二來利潤較薄，而且做得好也很難吸引到投資人的眼光，以致于供應鏈對于此類料件的自研興趣缺乏。

而所謂中國芯的相關企業(yè)，很多都把生態(tài)的經營，或者是市場的目標都擺在中國本土，中國的確是很大的市場，但以手機市場為例，目前主要的手機廠商已經把海外市場當作進一步成長的關鍵，現在的芯片產業(yè)是否也應直接以全球市場進行布局，而非僅固守在相對小范圍的封閉生態(tài)？

對相關企業(yè)而言，若一開始就把市場目標擺在全球，對往后產業(yè)與技術的經營態(tài)度與格局自然也能拉到更高的層次。