7月15日，中興發(fā)布通告稱，美國商務部工業(yè)安全局已將中興通訊從《禁止出口人員清單》 中移除，此舉標志著中興正式解禁。此圍雖解，但中國芯片破局之路仍困阻重重。

芯片行業(yè)遵循特殊的經(jīng)濟規(guī)律，技術是影響這一規(guī)律的主導因素。試圖“入局”的投資人想要看清市場，就必須從了解半導體芯片技術開始。

以下為亞馬遜AWS中國負責VC戰(zhàn)略團隊、科學院國家重點實驗室研究員、連續(xù)創(chuàng)業(yè)者張書嘉對半導體產(chǎn)業(yè)“數(shù)字芯片的進口替代”問題的分享。

我是亞馬遜的張書嘉，今天與大家分享的話題是對于半導體這一垂直領域的技術分享以及對未來業(yè)態(tài)的認識，它們與我曾在科學院實驗室的經(jīng)歷以及后來的創(chuàng)業(yè)項目和投資方向有關。

半導體芯片是一個產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)密集的鏈條，廣義上細分很多領域：如分立器件、微架構設計、傳導材料、數(shù)字芯片、網(wǎng)絡芯片、功率器件、模組上下游等。

從投資視角看，聚焦在新興互聯(lián)網(wǎng)模式的金融商科朋友，大家更傾向投一個幅面或狙擊某點，利用矩陣或概率勝出抵消風險。面對垂直領域，大家往往由點連線，洞察一條細分賽道，在產(chǎn)業(yè)上下游尋找機會和對沖風險。

半導體芯片是典型的垂直專業(yè)領域，偏好不同的投資人在其中挑選的投資門類也不同，譬如IC（集成電路）制造遵循傳統(tǒng)的經(jīng)濟規(guī)律和公允價值，更適合了解傳統(tǒng)模式而非追求先進理念的投資人，而高端IP/制程/材料則正在打破傳統(tǒng)Design rules，吸引更多關注未來科技的投資人，并獲得更高的技術溢價。

半導體芯片產(chǎn)業(yè)宏觀回顧

有數(shù)據(jù)顯示，2017年我國半導體產(chǎn)業(yè)持續(xù)繁榮，行業(yè)工增（工業(yè)增加率：工業(yè)增加率是指在一定時期內(nèi)工業(yè)增加值占同期工業(yè)總產(chǎn)出的比重，即企業(yè)實現(xiàn)的價值占產(chǎn)品總價值的比重）提升超過10%，對PPI生產(chǎn)價格指數(shù)產(chǎn)生了正面影響。

與之形成鮮明對比的是，2016年中國進口半導體金額為2300億美元，這項花費幾乎是2016年排在第二位的我國原油進口金額的兩倍。

AI的興起大背景是端側(cè)智能化市場供需的繁榮以及整機市場的繁榮。而后者是WTO給予的策略性縱容 ―― 縱容發(fā)展中國家的整機產(chǎn)業(yè)繁榮，但制約在高端成果和制程工藝的知識產(chǎn)權。

國內(nèi)半導體行業(yè)如此繁榮，每年卻仍需花費大量外匯進口，這種情況反映在一個問題：“半導體產(chǎn)業(yè)的缺項，大量核心裝備不能自產(chǎn)”。

出于本土產(chǎn)業(yè)演進的勢能和節(jié)約外匯的必要，進口替代成為今天每位投資人都會討論的話題。

目前這方面做得務實的是華為，它調(diào)研或測試了國內(nèi)大量優(yōu)秀IP，其中寒武紀的IP就曾被用于海思Kirin 970上。但在核心網(wǎng)部分，短期內(nèi)只能實現(xiàn)對光電模塊的規(guī)模化進口替代。

過去幾年，國家大基金在半導體領域投資了千億人民幣。出于升級固定資產(chǎn)和基礎設施的必要性，在早期主要圍繞在制造廠、封裝廠、FAB設計廠投資，在高端設計方面投的比較少，因為這類公司較輕。因而大基金投IC制造的標的較多，國家戰(zhàn)略是重資產(chǎn)，大投入，長期投資由國家來做，并作為引導作用。但大基金的投資是有步驟推進的，今后會向設計和材料方向聚焦；對于那些從事IC設計的輕公司的扶持，主要依靠民間資本。

國內(nèi)不少一線IC公司，普遍在中低端制程，他們主要的競爭對手集中在亞洲，因為歐美國家的芯片制造業(yè)大多已經(jīng)轉(zhuǎn)移到了亞洲，美國自己都不太做生產(chǎn)了，INTEL等IDM公司自己會做一些，我國這些中低端制程的工廠只是在與亞洲人搶生意。我們真正的高端設計投的少，高端制程更是少。

數(shù)字芯片領域遵循的特殊經(jīng)濟規(guī)律

投資人面對芯片項目，通常抉擇兩個問題：

1、一個周期內(nèi)這一領域是否可實現(xiàn)進口替代？

2、這一行業(yè)遵循何種經(jīng)濟規(guī)律、它的估值理據(jù)和經(jīng)濟效益來源于何處？

關于第一個問題，答案是猶豫的，中短時期內(nèi)，至少Logic IC產(chǎn)業(yè)難以實現(xiàn)規(guī)模化的進口替代。而該行業(yè)的經(jīng)濟規(guī)律與效益產(chǎn)生則較為復雜。

眾所周知的半導體領域的“摩爾定律”：當價格不變時，集成電路上可容納的元器件數(shù)目，每隔約18-24個月便會增產(chǎn)一倍，性能也將提升一倍。換言之，每一美元所能買到的計算性能，將每隔18-24個月翻倍。有人據(jù)此估算半導體行業(yè)的經(jīng)濟效益，甚至周期指數(shù)。但是當新制程出現(xiàn)時、新的design rules更迭時、晶圓庫存短缺時、演進速度加快時，這一規(guī)律會發(fā)生波動，波谷之下的企業(yè)往往命運多舛。

因此評估半導體產(chǎn)業(yè)的效益產(chǎn)生，以及中短期的成長性與投資潛力，需要從每個細分領域解讀并梳理行業(yè)宏觀背景，并懂得認識“IP”的來源和價值。

首先在芯片設計角度，芯片是在原始晶圓上完成集成電路蝕刻并切割下來封裝好的東西，有大小，有實體，有引腳并可以加電運行的單元，其最為核心的IP是微架構（又稱內(nèi)核），即芯片內(nèi)部的一堆RTL級/門級代碼，它被用來描述處理器內(nèi)部的流水、執(zhí)行單元、寄存器關系等內(nèi)容，例如Cortex A57、Intel Haswell。由這種微架構進化出的產(chǎn)品芯片有很多，比如Kirin、Qualcomm 8系列等。目前高端的微架構IP普遍被傳統(tǒng)大廠所統(tǒng)治。而主流的成長期創(chuàng)業(yè)團隊會聚焦在微架構設計、EDA優(yōu)化、工具鏈、乘法器、存儲單元、NPU/專規(guī)芯片以及演化而生的ASIC/SOC等方向的創(chuàng)新實踐。

從IC制程角度看，業(yè)內(nèi)一般采用“xx納米單位”標注IC工藝制程或代差，“納米尺寸”并非指代晶體管間的連線線寬，而是指芯片內(nèi)晶體管柵極（門電路開關）之間的最小長度（溝道的寬長），實際設計中，除了柵極，其它的設計尺寸一般都會大于工藝節(jié)點尺寸。理論上講，這一間距愈短愈好，但在實際設計中，其傳導電流受很多因素影響，比如載流子遷移率的降低（較高的遷移率意味著降低功耗，提高器件的電流承載能力，提高晶體管的開關轉(zhuǎn)換速度等）、絕緣體電容和各種非理性的傳導效應的制約，這些物理問題會限制IC制程的發(fā)展，對摩爾定律的演進產(chǎn)生負面影響，它們往往是由工藝本身的物理屬性決定，往往是不可設計的。

但這些都是針對數(shù)字電路而言，新工藝的演進對模擬電路影響不大。因為相對于數(shù)字電路，模擬電路通常需要驅(qū)動更大的負載，因而使用大尺寸的器件（柔性材料亦同，考慮材料的延展性，器件不會做到納米尺度）。

在工藝和材料升級方面有無解決這些問題的方法？有的，減小晶體管柵極之間溝道的寬長比，改良傳導介質(zhì)和電場設計。如果寬長比足夠小，單位面積上晶體管容積率會增高，芯片性能也會提升，從而擴大溢價空間；同一塊晶圓就能塞下更多同樣功能的芯片，芯片的價格就越便宜，這種推導符合摩爾定律描述的路線。因此，大量的芯片制造廠都在追求這一物理極限（新工藝在控制隧穿漏電、截止頻率方面優(yōu)于老工藝，一般工作電壓也會稍稍降低，設計出來的芯片功耗能夠更低，工作頻率能夠更高。這些功耗下降是指數(shù)級的，而電子遷移率是千倍提升；所以拼命追求此極限）。 然而，在過程中又產(chǎn)生了新的問題：在這一微觀尺度，傳導材料變得不再可靠，某些電子在電場內(nèi)的運動秩序發(fā)生畸變，直觀的引發(fā)了量子隧穿效應，而正是它阻礙了IC設計的演進和摩爾定律的經(jīng)濟效益。

行業(yè)內(nèi)規(guī)模化量產(chǎn)的IC制程，基本上在發(fā)展到28納米-25納米-16納米過程中便先后遭遇這一門檻，驅(qū)動design rules的更迭，進而迫使半導體產(chǎn)業(yè)在過去幾年出現(xiàn)重大技術變革。變革體現(xiàn)在兩方面：

1、傳導介質(zhì)：嘗試用不同傳導介質(zhì)代替硅基介質(zhì)，如摻雜稀土元素的High K基(HKMG)；

2、柵極構型：改變了傳統(tǒng)的平面柵極結構，增加柵極的接觸面積及傳導效率；本質(zhì)上講，這一變革同樣是為了應對隧穿電子的威脅。例如FinFET三面柵極、GAA環(huán)繞柵極構型等。

如今的IC制程已然突破了7納米；三星近期宣稱將在未來幾年實現(xiàn)5納米－－3納米的IC制程，但一個現(xiàn)實問題在于，實現(xiàn)如此精細的制程后，芯片的良品率（Yield）、效能比、增效是否會繼續(xù)維持或提升？它同樣是IC制程發(fā)展過程中需要評估的節(jié)點。如果增產(chǎn)率和效能比上不去，這類精細制程就失去意義，破壞了摩爾定律的經(jīng)濟效益――― 從前的慣例，線寬28:22，在die上面就是同一晶圓面積有9倍器件的產(chǎn)出，現(xiàn)在沒有這么高的放大率了。

對于良品率，低的話，收益率就低，因為制約了單位面積上的增產(chǎn)；譬如你shrink一次，單片晶圓上多6倍產(chǎn)出（器件數(shù)量），然而Yield低于20%，那么只相當于多出近20%增產(chǎn)，一張大晶圓，要報廢80%+的面積，就是負收益，各廠商就在此制程上“比虧”了，三星3nm足夠高調(diào)，若虧的起可以賭一次。所以，如今器件間距，都給量子效應限制了，Design rules大改(對IDM或Foundry都是驚天變化)， shrink的回報就有可能是負的。以某一線IDM的歷史經(jīng)驗，算上研發(fā)成本攤薄，每次shrink不能在單位面積上增產(chǎn)30%元器件就必虧。這意味著，良品率越來越低，更成了增產(chǎn)目標的絕對障礙了。

因而對于芯片制造廠而言，快速的升級迭代制程和工藝是存亡之舉，唯有在產(chǎn)業(yè)變革的節(jié)點獲取技術升級的先機，才有可能提升capacity utilization，并最終創(chuàng)造效益；顯然，國內(nèi)一些主流的、利用率幾乎低于80%的廠商早已認識到風險。

此外，IC產(chǎn)業(yè)是有周期性的，design有l(wèi)ife cycle，幾十年前的設計可能還在賣，就是量縮了許多；從每個周期底部爆出來的大兼并就得出，單件IC的rev越來越少，所以必須兼并 ，保持IP規(guī)模，Microsemi已經(jīng)是3-4次兼并的結果了，Broadcom的策略也是如此，庫存設計越來越多，單件收入越來越低。

另外，介質(zhì)材料科學也在演進，GaN, GaAs當然更好，激發(fā)電流更低，光電轉(zhuǎn)換效率更優(yōu)。但目前都用在功率器件；比如用GaN做VCSEL的，LED是被替代是趨勢，VCSEL的量產(chǎn)成本更低。其技術核心是核心半導體器件與光電耦合部分。

總結：摩爾定律是什么？就是討論Real estate business中的經(jīng)濟效益。

理論上講，單位面積上的晶體管集成數(shù)量愈多，晶圓利用率愈高，就能帶來更多優(yōu)勢：功耗會更低、載流子遷移率更高、增產(chǎn)率更高、成本縮控、溢價提高。然而實際上，IC制程的迭代映射了市場供需因素，引發(fā)了其經(jīng)濟效益比值和規(guī)則的波動。所以在半導體產(chǎn)業(yè)中，效能比和增產(chǎn)率是技術演進的重要因素。

短期內(nèi)，我國無法實現(xiàn)高端數(shù)字芯片的進口替代，尤其是在國際大廠已經(jīng)開始技術變革的今天，我國的芯片制造廠處于加速成長狀態(tài)，設計和制程工藝還會遭遇國際大廠技術變革后帶來的沖擊。

非易失內(nèi)存帶來的新機遇

存儲行業(yè)為很多采用中低端制程的企業(yè)創(chuàng)造了生存空間，包括數(shù)家上市公司以及一些原生于華強北的成長期企業(yè)等，他們從國外高端片廠回收廢片，為這些廢片研發(fā)控制器技術，進而滿足市場供需。

當然，高端片廠不會縱容某個單一控制器廠商的無限擴張，不會任由他們侵吞疆域。前者會用廢片庫存沖擊中低端市場的佼佼者，限制供給，約束他們的商業(yè)版圖。但由于高端產(chǎn)品的升級，這些回收廢片的中低端片廠的生存空間也受到擠壓，譬如美光與英特爾的合作，目前可以量產(chǎn)單顆粒1T的消費級存儲芯片。

作為一則笑談，技術上講，制造Flash Mem比制造邏輯電路更好一點。因為邏輯電路logic壞一點，整個產(chǎn)品就報廢了。而Memory是模塊化的，單個block壞了，其它部分還能繼續(xù)用。

當然，Memory市場也存在未來科技和先進模式的演進。在過去十年間，NVM非易失內(nèi)存技術（在斷電情況下仍能保持所存儲的數(shù)據(jù)信息的存儲器）在快速演進，但是半導體大廠往往隱晦NVM技術的未來想象力和應用領域，只是將其作為傳統(tǒng)SSD（固態(tài)存儲）市場的迭代品（為了贏得機械介質(zhì)在1TOPS瓶頸問題后的市場拐點，而Amazon AWS早已在這個容量節(jié)點放棄了機械介質(zhì)）。

非易失內(nèi)存的特點在于：速度快、掉電數(shù)據(jù)保存、可大范圍尋址，并可以支持PCIe和DIMM接口。在這種技術背景下，某些一線IDM廠商也在回避一個問題：他們與OS應用軟件廠商的合作可能被這類存儲技術顛覆。從操作系統(tǒng)角度看，這類存儲器令內(nèi)存和硬盤的界限變得模糊：系統(tǒng)引導、虛擬內(nèi)存、OS啟動動作也變得可有可無，傳統(tǒng)操作系統(tǒng)的價值被降低，這就等于挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)軟件市場，遺棄了源自平臺的負擔和掣肘。然而未來，Process in memory，一切皆是container+Images化，譬如一個BSD調(diào)用一堆存儲鏡像即可（包含：數(shù)據(jù)集/APP/Run time）。某國外大學實驗室為此跑過Simulation，著實大幅下降OS的overhead。所以，主流存儲芯片廠商均在回避這一話題，但非易失內(nèi)存的應用場景仍普遍存在。這個行業(yè)，正確打法先是用NVM技術切storage，再逐步替代RAM，直接侵掠DRAM就會招致各方敵對。當然，在未來一段時間，當NVM的主要技術流派（阻變與相變）趨向成熟時，第一個突變會發(fā)生在對OS不敏感的云計算端產(chǎn)生。

AI背景下各類芯片方向的觀察

目前的AI芯片創(chuàng)新，亦遵循摩爾定律的基礎，亦遵循SIMP和馮氏的傳統(tǒng)。但AI專用芯片領域并未處于一種蒸蒸日上的“業(yè)態(tài)”之中，它仍在起步成長階段。未來，我們需要看到底層架構、IC設計、計算優(yōu)化和存儲架構的轉(zhuǎn)變，AI芯片的繁榮建立在這些轉(zhuǎn)變之后。

對于芯片IP的集成化帶來的效能比和成本的優(yōu)化不言而喻，但單個IP的價值或周期價值已然不大，SoC自然是主流。但若要談到FPGA，它其實是小批量，頻繁迭代的異構設計，若要預期FPGA市場的攀升，F(xiàn)PGA云不會是風向標，F(xiàn)PGA云僅對AI領域還在快速演進的應用有價值，對已固化的算法應用要看是否會引入廉價的ASIC競爭，就是說，一旦端側(cè)或IoT的市場格局平穩(wěn)，硬件創(chuàng)新和分布幾近飽和，產(chǎn)業(yè)向服務轉(zhuǎn)型的時候，對于FPGA云的供需就幾乎不在了，可以考察一下國內(nèi)IC經(jīng)銷商的SKU數(shù)。當然有些場景下ASIC并不適合，此類不一一贅述。

另外，目前大廠的主流聲音是DLA的開放，例如Nvidia獨占了模型訓練市場3-5年了，唯一對手就剩下TPU，因而沒必要再砸巨資挖護城河了，做DLA生態(tài)就好了。ARM和高通也在逐步開放DLA。

談到過去一年，市場對語音芯片和視覺芯片的投入不少。

首先，語音上云是偏偽的概念。semantic語義識別問題未能完美解決，亞馬遜、谷歌和微軟均未突破一個統(tǒng)計置信區(qū)間，因此RNN在端側(cè)跑起來意義不大。關于TCN時間卷積網(wǎng)絡，去年底就出現(xiàn)CNN在語音方向替代RNN/LSTM的跡象，但還要評估semantic成果，幾個%沒有意義，要的是置信區(qū)間，跨度很大。如今多個NLP廠商（包括視覺廠商）若沒有后臺成千上萬的人工標注也很難有所成效，而Google在嘗試讓這些工作由AI完成，所謂AI for AI。

相比之下，圖像識別反而成熟很多，算法前置可以減壓，降低風險過度集中問題。

隨著5G的到來，有人認為未來的端側(cè)芯片市場會弱化，因為較高質(zhì)量的通訊效率會使得主要計算任務由云端承載。我并不同意這一觀點：

首先，端側(cè)用戶體會不到云端芯片性能提升帶來的增效（如高清HDR片源在云端播放或游戲場景在云端渲染并不會反映到端側(cè)體驗）。

其次，諸如車載雷達這樣的設備，假設一個LiDAR是7Mbps，整車5-7個LiDAR，假設車速40mph，用5G上云的話，那么剎車距離是多少？

準備在芯片領域深耕的投資人，可以利用這樣一個公式考察行業(yè)：算力與功耗及花費的對比。例如，2017年行業(yè)將進入一個算力節(jié)點：每生產(chǎn)1T算力需要消耗1瓦特功耗和1美金成本。我們希望在2018年這一算力節(jié)點能夠發(fā)展到：每生產(chǎn)2T算力需要消耗1瓦特功耗和1美金成本。所以現(xiàn)在各個制造廠比拼的不僅是性能，而是在性能提升過程中的功耗趨勢和增產(chǎn)趨勢。芯片的PPA評價三要素： 性能、功耗、面積。

張書嘉 Morris|亞馬遜AWS中國 負責VC戰(zhàn)略團隊；科學院重點實驗室研究員；連續(xù)創(chuàng)業(yè)者

某行業(yè)工控技術認證專家、國家重點實驗室研究員、香港攝影師協(xié)會記者；

投資領域：AI（自主系統(tǒng)和人機交互）、芯片/半導體、IoT/工業(yè)化（傳感/通訊/程控/新興業(yè)態(tài)）、密碼學、數(shù)據(jù)科學；

早期擔任大學教師；后供職科學院某國家重點實驗室，擔任課題主管；曾在某A股上市企業(yè)擔任助理總裁及架構師團主任，后創(chuàng)業(yè)被收購。隨后加入Oracle產(chǎn)品戰(zhàn)略團隊，其后加入360集團，主持云產(chǎn)品戰(zhàn)略與投資協(xié)同團隊；現(xiàn)供職于亞馬遜AWS中國。