沸沸揚揚的“中興事件”正在持續發酵，美國商務部向中興發出出口權限禁止令不僅是一場由中美貿易戰升級帶來的連鎖反應，同時也凸顯了中美兩國在高精尖產業上的實力差距。

在現代戰爭中，科技博弈將是一股重要力量，中美兩國早已交戰數次。

早在2016年4月，中資私募投資公司CanyonBridge提出收購萊迪思（Lattice）。同年11月3日，Lattice接受收購要約，宣布將被CanyonBridge以1.3億美元收購所有流通股包括自身債務。

萊迪思是全球FPGS四強之一，其他三家分別是Silinx、Altera（被Intel收購）、Actel（被Microsemi收購）。

其總部位于美國俄勒岡州波特蘭，主要生產汽車、電腦、移動設備和其他設備中使用的通信芯片，亦可用于軍事通訊，是目前為數不多的幾家能夠制造可編程邏輯芯片的制造商之一。

這本是一樁愿買愿賣的生意，卻被美國外國投資委員會認為對美國的國家安全有威脅，無法通過審核。2017年9月14日，特朗普直接下達行政指令叫停了交易。中資機構試圖通過收購獲取FPGA技術的努力宣告失敗。

另外一個重要事件是在2015年2月，中國國家發展和改革委員會宣布對高通處以人民幣60.88億元罰款； 2017年3月，美國對中興罰款8.92億美元，也是接近60億人民幣。

在中興事件之前的2018年4月份，中國商務部繼續延遲了對高通收購NXP的審批，也是為中國企業尋求更多的保護。中美兩國的芯片之戰如此劇烈，也讓國人認識到中國的芯片之痛。

中興被封之后，國內引發了一波大規模的探討，而此時一樁AI芯片收購事件卻引起了大規模關注，即4月20日阿里巴巴集團全資收購中國大陸唯一的自主嵌入式CPU IP Core公司——中天微系統有限公司。

4月19日，阿里巴巴達摩院宣布正研發一款神經網絡芯片——Ali-NPU。至此，阿里通過自主研發、收購等手段，強勢跨入芯片領域。

近兩年，人工智能開始在全球崛起，尤其是中美兩國發展最盛。人工智能技術的崛起得益于計算能力的提升，GPU、NPU等芯片功不可沒，極大的加快了人工智能產品迭代和研發速度。

此次芯片之爭，戰火是否會波及人工智能行業，尤其是我們所關注的醫療人工智能行業。如果中美商貿摩擦再度升級，醫療人工智能公司會不會像中興那樣被“卡住脖子”，動脈網針對這一疑問咨詢了眾多行業專家。

醫療AI行業的芯片依賴美國

由于醫療人工智能的研究需要對大規模的數據進行計算，對芯片的需求非常大。

在醫療人工智能領域使用芯片進行數據運算的場景主要有兩種，一種是在實驗室模型訓練的過程中，利用芯片進行數據的計算，AI產品迭代。另一種是產品研發出來以后，將芯片嵌入影像工作站或者醫療器械設備。

目前主要的AI加速芯片有四種：CPU、GPU、FPGA、ASIC（谷歌TPU）。

其中GPU是應用最廣泛的通用芯片，主要得益于英偉達的大力推廣、高效率且價格合適。CPU的效率太低，而ASIC和FPGA屬于定制和半定制芯片，雖然效率高，但需求少導致產能低、價格高。

在模型訓練階段，各公司用得較多的是通用芯片。在這個過程中，會通過英偉達GPU、英特爾CPU以及其他公司的FPGA進行。

到了應用階段，醫療AI產品的落地對芯片同樣有著很強的依賴度。一種是云化方案，將產品放在云端為客戶提供醫療服務，可以降低成本，但是實時性略顯不足。

還有一種方式是將AI算法以及軟件系統集成到定制芯片中，將定制芯片裝入醫療器械，以此降低功耗、保證系統性能、減小設備體積。

由此可見，無論是模型訓練還是場景應用對芯片的要求都很高。在現階段，雖說中國的醫療AI公司在軟件和算法方面與歐美國家已經不相伯仲，但所用的芯片幾乎都依賴美國進口。

國內具備AI芯片設計能力的公司并不多，寒武紀算是一家具有代表性的，但是其封裝生產工藝還有所欠缺。

美國會不會禁止AI芯片出口中國？

目前，幾乎所有用于AI產品的芯片都依賴進口，無論是英偉達GPU、英特爾CPU，還是谷歌的TPU，出口國都是美國。

在中興事件之后，醫療AI公司會不會遭遇同樣的事情呢？業內專家向動脈網記者表示，可能性非常低。原因有三：

第一、中興違反了業務所在國的法律

中興受到禁令的原因在于，中興通訊在2016年和2017年向工業和安全局做出虛假陳述。

2018年4月16日，美國商務部工業與安全局以中興通訊對涉及歷史出口管制違規行為的某些員工未及時扣減獎金和發出懲戒信，并在2016年11月30日和2017年7月20日提交給美國政府的兩份函件中對此做了虛假陳述為由，做出了激活對中興通訊和中興康訊公司拒絕令的決定。

與中興不同的是，國內AI公司只是將芯片用于產品研發和國內的經營上，尚未涉及出口銷售。尤其是醫療AI行業還處在研發階段，并沒有大規模的實現商業應用，這本身不構成威脅。

第二、中國的芯片采購量巨大，不可能全面封鎖

據Gartner調查數據顯示，2017年全球采購芯片最多的十個公司中有三家中國公司，分別是聯想、華為、步步高，排在世界第4-6位，中興并未入榜。

在2017年，聯想采購146.71億美元、華為采購142.59億美元、步步高采購121.03億美元。

相比之下，中興公司的芯片采購額并不是最大的，尤其是在美國博通、高通這樣的大公司中的采購比例并不算太高。

另據華爾街日報的報道顯示，在高通2017財年產生的223億美元收入中，有65%來自中國，而在2016年財年還只有57%。

在博通2017年的收入當中，則有54%來自中國市場。

從這些數據看出，封殺中興并不會傷到美國大公司的筋骨，反而是中國對美國芯片的采購量巨大，一旦全面禁止芯片出口，將對美國半導體行業產生巨大影響。

第三、通信芯片和AI芯片重合度不高

本次美國禁止出售給中興的芯片與AI使用的芯片重合度不高。

AI公司主要使用的芯片是GPU、CPU、FPGA等，這些雖然也都從美國進口，不過AI公司與中興所用的芯片類型并不重合。

因此單就芯片禁售范圍來說，對AI公司的影響幾乎為零。

FPGA將是AI領域的芯片發力重點

雖然美國并不可能全面禁售芯片，但是核心技術受制于人，在這次“中興事件”中，也讓國人感到無比羞愧和無奈。在這段時間，我們也了解到，自主研發芯片已成醫療AI企業下一步發展的重要趨勢。

除了芯片設計公司之外，包括推想科技、希氏異構等醫療AI公司也開始涉足芯片研究。

根據騰訊研究院2017年發布的《中美兩國人工智能產業發展全面解讀》報告顯示，從基礎層的芯片企業數量來看，美國有33 家，中國有12 家。

美國既有谷歌、英特爾、IBM等科技巨頭，也有高通、英偉達、AMD、賽靈思這樣的芯片大佬，還有不少發展良好的中等規模公司和活躍的初創企業。

在醫療AI公司使用的芯片中，GPU和CPU主要是用于AI的深度學習算法，無論是芯片架構、專利還是生態，這兩個領域都被英偉達和英特爾牢牢把控，想涉足沒有任何勝算，可以說美國是完全壟斷的。

中國AI企業想有所作為，只在 FPGA、ASIC 和類腦芯片等方面發展，且目前主要以中小公司為主。

在AI領域，未來芯片的研發最有可能突破的是FPGA芯片。

FPGA的中文全稱為場效可編程邏輯閘陣列，是作為專用集成電路領域中的一種半定制電路，既解決了全定制電路的不足，又克服了原有可編程邏輯器件門電路數有限的缺點。具備性能高、能耗低、高靈活性以及可硬件編程的特點。

如果說CPU和GPU是在架構級別做到 “通用”的話，那么FPGA 就是在更低一級的電路級做到了“通用”。

通過硬件描述語言對 FPGA 編程后，它可以模擬任何一種芯片的架構，包括CPU和GPU的架構。

百度的機器學習硬件系統就是用FPGA打造了AI專有芯片，制成了AI專有芯片版百度大腦——FPGA版百度大腦，而后逐步應用在百度產品的大規模部署中，包括語音識別、廣告點擊率預估模型等。

雅森科技CEO陳暉向動脈網介紹，FPGA取消了存儲器的概念，大量信息傳遞的效率非常高，它可以直接從一個單元傳遞到另一個單元，不用在主存儲器中緩存，特別適合實時性要求比較高的算法。

因此，未來FPGA和AI算法的集成將成為主要的研發方向，目前國內有深鑒科技、深圳紫光、上海安路和地平線機器人等多家公司在從事FPGA的相關研究。

值得注意的是，FPGA領域的行業壁壘很高，近9000項專利構筑了長長的知識產權壁壘。強如Intel也望而興嘆，不得以耗資167億美元收購Altera獲得FPGA的門票。

據推想科技CEO陳寬介紹，如果中國舉全國之力進行芯片研究，是可以做出高質量的芯片的，但是芯片的工業壁壘非常高，即使掌握了基礎理論，在芯片設計和工業封裝方面需要長時間研究。

英特爾從1968年成立以來，也是經過了多年的發展才有今天的成績，而我國在芯片工業生產方面還有很多的不足。

體素科技創始人丁曉偉表示，中美芯片落差很早就有，行業也在不斷討論，中興事件只是將此事激化。

不過，雖然中美在芯片領域存在差距，但是中國醫療AI 公司在應用和AI技術方面是有自己的核心技術的。中美也各自有各自的優勢，只是雙方的做事流程和方法論有各自特點，在定義醫學問題以及與臨床結合方面存在差異。

對于中興事件的認識要理智，芯片的研發需要不斷試錯，是長時間的積累，需要我們改善研發環境并持續的投入，這樣才能留住人才，而不是火熱一時。

中國芯片發展需要BAT和創業公司共同發力

中國的芯片之痛，讓我們都對核心技術越來越重視。芯片行業具有很高技術壁壘，研發周期長，對資金、團隊的要求非常高。

前幾日，阿里收購中天微的消息刷屏，不少人認為BAT和華為這樣的大公司資金雄厚、又重視AI發展，所以要承擔AI芯片救世主的職責。這種觀點有一定的道理，但是中國的AI芯片發展不僅需要BAT和華為這樣的領頭企業，也需要創業公司共同發力。

一方面，BAT擁有強大的研發實力和需求，它們其實早有布局。

2017年3月，騰訊云宣布已經形成FPGA、GPU和25G網卡云服務器的全矩陣AI基礎設施計算平臺，同時公布一系列技術和生態部署，包括推出1機4卡的FPGA云服務器、1機8卡的GPU云服務器，以及將把25G網卡部署在FPGA和GPU的云服務器上，為后續的GPU集群和FPGA集群提供網絡基礎設施。

2017年8月，百度在美國Hot Chips大會上與賽靈思合作發布XPU，它是一款256核、基于FPGA的云計算加速芯片。

百度還發布DuerOS智慧芯片，不過，這款芯片由紫光展銳RDA5981集成，采用了ARM公司mbed OS內核及其安全網絡協議棧。

BAT的投入會在未來解決一部分中國的AI芯片困局。

另一方面，我們不能忽視創業公司的實力，BAT很多時候是通過收購創業公司的方式進行布局。

而AI芯片領域的創業公司團隊會更加專業，理解也更為深刻，例如寒武紀和紫光國芯這樣的公司。

寒武紀是國內知名的AI芯片研發公司，是全球第一個成功流片并擁有成熟產品的 AI 芯片公司，擁有終端AI處理器 IP和云端高性能AI芯片兩條產品線。

2016 年發布的寒武紀 1A 處理器（Cambricon-1A）是世界首款商用深度學習專用處理器。

寒武紀的團隊源自中國科學院計算技術研究所，后者是中國第一個專門從事計算器科學技術綜合性研究的國立學術機構。

聯想、曙光等一批高技術企業就誕生自該所，它也是寒武紀科技的重要股東和產學研長期合作伙伴。

2017 年 8 月，寒武紀科技完成1億美元A輪融資，由國投創業，阿里巴巴創投、聯想創投、國科投資、中科圖靈、元禾原點、涌鏵投資聯合投資。 本輪融資后，該公司躋身獨角獸行列。

動脈網采訪過多家醫療AI機構，他們在選擇定制AI芯片時，首先考慮的是寒武紀的產品。

在FPGA行業，“國家隊”深圳紫光同創也布局較深。該公司成立于2013年，是上市公司紫光國芯股份有限公司旗下公司。

2017年11月，紫光國芯對紫光國創進行了增資，成立成都研發中心，總投資約為5.97 億元，推進FPGA以及相應的EDA工具開發。紫光同創在主頁宣稱做出了中國第一款千萬門級高性能自主產權FPGA。

另一家創業公司上海安路科技，其核心團隊就來自于FPGA四巨頭之一的萊迪思。目前，上海安路科技已經完成C輪融資，投資方包括華大半導體、杭州士蘭微以及上海市政府的集成電路基金“上海科技創業投資有限公司”。

可以說，BAT有資金、有需求，創業公司有技術、了解行業、有經驗，雙方合作才會加速芯片行業的發展。