作者：郭一刀 銀杏財經
編輯：康曉
（全文11000字，閱讀時間約20分鐘。）
“我們害怕華為站起來後，舉起世界的旗幟反壟斷。”多年前，時任微軟總裁史蒂夫·鮑爾默、思科CEO約翰·錢伯斯在和華為創始人任正非聊天時都不無擔憂。
華為顯然不會這麽做，“我才不反壟斷，我左手打著微軟的傘，右手打著CISCO的傘，你們賣高價，我只要賣低一點，也能賺大把的錢。我為什麽一定要把傘拿掉，讓太陽曬在我腦袋上，腦袋上流著汗，把地上的小草都滋潤起來，小草用低價格和我競爭，打得我頭破血流。”
這是任正非當時的回答，在他看來，狹隘的自豪感會害死華為，並提醒華為盡可能用美國公司的高端芯片和技術。
但這只是硬幣的A面，硬幣的B 面是，落後就要挨打，而中國企業在硬體（芯片）和軟體層面（作業系統）都受製於美國。
“如果他們突然斷了我們的糧食，Android 系統不給我用了，芯片也不給我用了，我們是不是就傻了？”2012年，在華為“2012諾亞方舟實驗室”專家座談會上，任正非在回答時任終端OS開發部部長李金喜提問時說到。
據傳，任正非看了美國電影《2012》以後，認為信息爆炸將像數字洪水一樣，華為想生存下來就需要造一艘方舟。於是在華為成立了專門負責創新基礎研究的“諾亞方舟實驗室”。
其實，早在諾亞方舟實驗室成立八年前，任正非便已經布下一顆棋子。
“我給你四億美金每年的研發費用，給你兩萬人。一定要站立起來，適當減少對美國的依賴。“
倉促受命的華為工程師何庭波當時一聽就嚇壞了，但公司已經做出了極限生存的假設，預計有一天，所有美國的先進芯片和技術將不可獲得，那時華為要如何才能活下去？
為了這個以為永遠不會發生的假設，“數千海思兒女，走上了科技史上最為悲壯的長征，為公司的生存打造“備胎”。數千個日夜中，我們星夜兼程，艱苦前行。當我們逐步走出迷茫，看到希望，又難免一絲絲失落和不甘，擔心許多芯片永遠不會被啟用，成為一直壓在保密櫃裡面的備胎。”何庭波回憶。
而任正非的堅持和何庭波團隊的負重前行，很可能決定了華為未來的生死存亡。
兩天前，美國商務部工業和安全局(BIS)宣布，把華為加入該部門實體名單(entity list)。這意味著什麽？在該原則下，若無特殊理由，美國工業安全局基本不會授予名單外企業向名單內實體出口、再出口或（國內）轉移受《出口管理條例》管控之貨物的許可。
換言之，最嚴重的情況是，華為無法再向美國公司購買芯片等產品。
“所有我們曾經打造的備胎，一夜之間全部轉“正”!多年心血和努力，挽狂瀾於既倒，確保了公司大部分產品的戰略安全、大部分產品的連續供應。”
在美國公布製裁華為消息後的5月17日凌晨，何庭波在發給海思員工的內部信裡寫到。這封內部信發出後，迅速引發了無數中國網友的熱議。
華為手機掌門人余承東在朋友圈轉發評論說：“消費芯片一直就不是備胎，一直在做主胎使用，哪怕早期K3V2競爭力嚴重不足，早年華為消費者業務品牌和經營都最困難的時期，我們也始終堅持打造自己芯片的核心能力，堅持使用與培養自己的芯片。”
余承東還進一步透露：除了自己的芯片，還有作業系統的核心能力打造。
在作業系統這個領域，不被逼到絕路，我們此前同樣很難有所作為。但在硬體的核心-芯片這個領域，這個“絕路”可能先一步到來，並且追趕的機會也並不那麽渺茫。
中興事件和此次美國製裁華為給我們敲響的警鍾，早已將芯片產業推至風口浪尖。命運的年輪帶來了滔天巨浪，我們能做的，只有正視過去的長期落後和悲壯的前行之路，正視5G和AI時代下的新機遇，警鍾長鳴、知恥而後勇。
一、失效的摩爾定律
帶給我們新機遇的，不單單是5G和AI時代的到來，還有摩爾定律。
我們要講的，當然不是“每18-24個月，集成電路上的元器件數目，就會增加一倍，性能和性價比也提升一倍”，而是摩爾定律的消亡。近年來，這個說法幾次爆發，雖然很多人不屑一顧，但作為英特爾創始人之一的摩爾本人早已認可。
先解釋一下，它為什麽失效以及我們的機會在哪裡。
1946年，人類社會第一台計算機誕生，重達30噸。形象點，它就是一堆電路。通過無數開關和電線的連接，18000個能通電的電子管和7000個不能通電的電阻，每個電子元器件，都是一個“0”或“1”，計算不再是大腦的專利。
雖然在這個電路中，電子元器件挺少，計算能力很弱，但它開機的那晚，整棟大樓的燈光都瞬間變暗，耗能恐怖。一年後，燈泡大小而易損的電子管迎來顛覆者，晶體管誕生，電子元器件開始微型化。
而這個龐大的電路，也隨之被集成到了一塊矽片上，它的名字叫芯片。
微不可見的晶體管和電阻器，替代了電路中的電子管和電阻；而線路之間的間距，就是摩爾定律這些年進步的領域。就像在一個廣場上，人們排列的越規律越緊密，能擠下的人就越多，而電子元器件的數量又直接決定著計算力。
近年來，芯片線路間距已經突破到了22nm、10nm或7nm（納米），所以未來能縮小的空間有限。試想下1nm是什麽概念，原子可以用它做部門，物理學界的名言說它是“命運”，一張紙的厚度也有100000nm。
當然，把芯片往大裡做提高計算能力理論上可行，但成本太高（後文解釋），我國的軍用和航天芯片就基本靠燒錢實現了自產。但商用芯片，即使天馬行空一點，假裝不用考慮“設計框架、製造成本、使用能耗”的等等困難，芯片太大的話終端設備也塞不下。
基礎科學何時再次進步難以預測，但芯片性能並不僅僅取決於線路間距。以前有的選，產業界都在壓縮間距，換個提升計算力的方向研究無疑是吃力不討好。現在沒得選了，間距壓縮不了了，芯片性能想提升必須換方向。
不管是嘗試新的線路架構，還是直接在晶體管上做文章，甚至換掉矽片的“底盤”角色，新的方向都代表著空白或淺薄，是沒有技術壁壘的新機會。窮則變、變則通，況且我們一向擅長集中力量搞基建，很難想象芯片這種核心技術，我們還會再次走偏。
其實，中國芯並不是從一開始就遠遠落後的。1956年，周恩來總理親自主持規劃了四個急需發展的領域——半導體、計算機、自動化和電子學，在集體的力量下，科研成果遍地開花。1959年，世界上出現了第一塊集成電路，此時中國已經弄出了晶體管，並於六年後也成功研製出了第一塊集成電路。
但之後這個差距被迅速拉大，並固化成了難以攻克的壁壘，原因實則很複雜：既有幾段特殊的歷史時期，造成的人才流失和科研阻力；也有企業界選擇市場，棄研發而重進口重銷售；更有學術造假和腐敗問題對產業的致命打擊。
今天的落後，不是歷史的意外，而是多方共同造就的遺憾。
二、芯片製造
在集成電路出現的頭二十年，雖然我們起步落後於美日，但至少是領先韓國和中國台灣地區的。這時的半導體行業，難的是製造，即生產晶體和晶體管，製造加工設備。此時的芯片企業一般是設計、製造、封測都自己做，非常看重資本實力。
首先填坑，把芯片往大裡做不現實，這其實跟芯片的材料有關。芯片的原料是這顆星球上最不值錢的二氧化矽，但需要提純，純度低的可以用來太陽能發電，不值錢但我們產量足以對外出口；電子級的高純矽要求純度極高，不便宜但我們幾乎全仰仗進口。
矽提純的時候，用的是中學生物課常用的提純方法，旋轉。成品自然是圓的，也叫“晶圓”。幾何知識告訴我們，使用圓形的材料時，對材料利用率最高的做法，一定是正方形越小，邊上浪費的材料就越少，這樣就能降低成本。
其次值得說明的是，如今做芯片依然要經歷設計、製造、封裝、測試這一系列流程，其中的主要環節是設計和製造。但通常情況下，這些環節是分離的，由不同企業負責。
我們今天所說的芯片實力，關注的芯片企業，則更多是指芯片設計。
原因很簡單，芯片製造業有了一個遙遙領先的龍頭企業，一己之力佔據世界芯片代工的半壁江山—中國台灣的台積電。即使是來勢洶洶殺入芯片行業的巨頭阿里，也只是設計針對自身業務的定製芯片，然後製造環節找台積電和中芯國際代工。
芯片製造需要重資金投入，還得度過非常長期的技術積累階段。遍觀目前全球五大芯片製造地-美國、歐洲、日本、韓國、中國台灣，無一不是在上世紀全球產業分工調整的時期，靠堆積政策和資金崛起的。
當時半導體行業最好的切入點，就是DRAM，也就是電腦裡的記憶體條。因為其設計簡單，更看重製造工藝，所以無論在哪都是首選的半導體產品。領先地位的美國和日本中，日本崛起打的美國企業無力招架；落後地位的韓國和中國台灣，三星受益於美日之爭，買下了許多破產企業的生產線，台積電則認準芯片行業會產生分工，專心做芯片製造代工廠，也都翻了身。
不高不低的中國，則先是落後於美日，又被韓國和中國台灣趕超。好不容易國家主導了幾次工程，但效果也都不明顯，最終國家領導人出訪韓國參觀了三星，回國後總結出四個字：觸目驚心。
908工程尚未竣工驗收，909立刻上馬，國務院動用財政赤字成立了華虹。但華虹剛出點成績，稍微有了丁點盈利時，就迎來了暴擊。2001年，美國互聯網泡沫破裂，芯片價格受波動暴跌，華虹巨虧。
幸好這一年，張汝京被台積電排擠到大陸，在上海張江辦的中芯國際開始試產，到2003年衝到了全球第四大代工廠。
台積電的分工理念很正確，企業們早就受夠了又要設計又要建廠還要不停更新生產線的高昂成本。台積電開創性的轉型做芯片代工，降低了芯片設計的技術門檻和資金風險，試水芯片設計的企業越來越多，訂單如江河入海般向台積電湧來。
台積電的創立者張忠謀選對了理念，台積電的科學家們則突破了技術。之前說過，過去的芯片進步基本仰仗摩爾定律，通過提升晶體管密度來提高計算能力，而提高密度的關鍵，就是提升芯片生產時的精度。
芯片製程曾在157nm處卡過殼，當時就有摩爾定律失效的說法。全球頭部廠商砸進幾十億美金，技術提升卻微乎其微。
這時一位華人出手拯救了產業界，林本堅幾乎以一己之力，改變了台積電在芯片製造業的地位。
早年，林本堅效力於藍色巨人IBM，當時就曾提出IBM與產業界一直追求的“X光”光刻機不是正確的方向。後來他輾轉來到專注芯片製造的台積電，繼續不走尋常路。
本來光刻機都是乾式的，以空氣為介質，產業界想在光刻機的“光”上做文章；林卻想做浸潤式的光刻機，在介質上下功夫，採用液體的水。芯片行業實行分工理念，有專門生產光刻機的企業，例如當時領先的尼康和佳能，還有落後的ASML。
2002年，風暴降臨，傳統介質的193光刻機走到了末路，幾位繼承者集體發難。光刻機生產商尼康和佳能終於燒出了一點成績，做出了157nm乾式光刻機。林本堅則出席了一場國際研討會，拋出了自己的浸潤式光刻機理論，業界一片嘩然；一種13nm的紫外線光刻機EVU，也被人提出。
這兩個不被看好理論，最後都和落後的ASML捆綁在一起。成品實現後，代表了其兩個時期的最高水準。先做出產品的是林本堅設計出原型概念的193nm浸潤式光刻機，EVU從193nm進步到13nm的步子太大，還要研究。
193nm浸潤式光刻機成品出現後，原先訂購了157nm乾式光刻機的IBM等十多個大廠紛紛退單，改旗易幟。
到2007年，IBM直接放棄了芯片製造業務，專注設計。台積電則靠著芯片代工成為了一家利潤率超過蘋果，本土利潤僅次於ICBC的龐然大物。
到如今，最常用的光刻機依然是193nm浸潤式光刻機，但最先進的則是已經實現的EVU光刻機。
2018年5月21日上午，ASML向華虹六廠交付的一台193nm雙級沉浸式光刻機入駐上海浦東新區，黃色的大吊車和四根纜繩上的大紅花，書寫著“中華芯片製造夢”。
幾乎同時，中芯國際又向荷蘭ASML公司下單了EVU光刻機，預計排隊到2019年初交付。遺憾的是今年初一場大火，燒到了ASML荷蘭供應工廠，我們想要實現7nm芯片的製造，恐怕還得再等等。
光刻機被譽為人類最精密複雜的機器，站在整個半導體行業食物鏈的制高點，ASML的成功不是它一家企業的成功，而是西方世界無數寡頭和財團用經費鼎力支持燒出來的，其中也包括台積電，但不包括華虹和中芯國際。
芯片行業一年進口超2000億美金，超過原油。冰箱、電視；汽車、機器人；伺服器、電腦、手機；智能音箱、智能安防攝影頭。我們都必須取得每個領域芯片設計上進步，但同樣重要的是芯片製造，如今總算真正被國內重視起來的中芯國際等代工企業，還得星夜兼程。
即使EVU光刻機交付後，光刻機這樣的遏住整個芯片行業喉嚨的機器，也值得我們重視。沒有製造生產設備和利用設備製造芯片的能力，除了燒得起錢的特殊領域，我們所探討的一切種類的芯片設計的機會，都是無根之水。
當然，芯片除了設計、製造、還有地位略次的封裝（刻蝕機）和測試兩個環節。封測逐漸專業化，國內芯片企業傾向於選擇大陸封測廠商，是如今的趨勢。這兩個環節大陸做的不錯，在全球第一梯隊，基本與台灣、美國三足鼎立。
三、華為與IBM陷阱
並不是所有半導體企業都屈服於資金投入、時間投入，從而選擇了芯片分工製造。目前依然有實力強勁的巨頭把持著從設計、製造、封裝、測試到銷售的整個鏈條，這種模式叫IDM模式，其中最大的是美國的Intel、其次是韓國的三星和SK海力士。
世界前十的IDM廠商中沒有中國企業，因為我們基本採用著分工合作的Fabless+Foundry（設計+代工）模式。
前文大篇幅介紹了代工過程中生產技術和設備的重要性、大陸目前的現狀及機會，接下來的重心將轉為芯片設計。正如前文所述，現在我們談及的芯片實力多指芯片設計。
所謂的5G芯片、AI芯片，不管是巨頭還是獨角獸，基本也都是著眼於芯片設計。
我們說國內芯片行業孱弱實際上是有些片面的。經過幾十年的不斷前行，我們終究還是積累出了近兩千家芯片設計公司，位列世界首位。但論及總營收，卻隻佔全球芯片營收的13%左右。
由此可見，國內的芯片企業大多著眼於中低端產品，利潤很低。尤其是近年來芯片產業迎來發展，不到十年間數量翻了三倍，可以想象有多少同質化的產品。就中低端市場而言，國內的芯片設計企業不但不缺，反而泛濫，銷售難度甚於科研。
而據IC insights 2017年報告，全球營收前十的芯片Fabless（設計）公司中，中國佔了三席：聯發科、海思、紫光。其中，華為旗下的海思半導體，可謂風頭最盛。當然，這份名單排除了歐美日韓那些既設計又生產的IDM企業。
來看看芯片設計有多難。首先，企業要確定芯片種類和用途，在此基礎上選用恰當的設計架構。架構這個詞，非常關鍵，之後會大量提及；其次，要付出高昂的成本，來購買設計工具EDA軟體，它可以輔助電路設計提高效率。遺憾的是，美國的三家EDA企業幾乎壟斷了全球EDA市場，據稱華為海思每年為此付費在千萬級別。
海思，原本是一家相當低調的企業，創建之時華為還遠沒有今天財大氣粗。1996年，海思日後的掌門人何庭波才剛念完北郵碩士加入華為。這一年，華為芯片事業起步，為了讓團隊用上國外的EDA軟體，任正非不惜欠下高利貸。
華為的事業成長很快，何庭波也很快被委以重任，開始帶團隊。直到2004年，在國內市場選錯了技術方向的華為，憑借在歐洲市場的優勢成功突圍。任正非緩了一口氣，思考良久後，決定收回“誰再胡說（做手機），誰下崗”的決定。
但任正非也有顧慮，當時的手機芯片基本都是西方的，華為要做手機就得把心髒攥在西方的手上，海思由此誕生。即使是台灣聯發科，直到2006年也都還在做一站式手機解決方案turnkey，跑偏在了中國“山寨機王”的路上。
任正非想起了有3G芯片研發的何庭波，把她找來做手機芯片。
華為手機發展有了起色，雖然國內的3G牌照一直卡著不發，但華為跑到了歐洲給運營商做定製手機，勉強立住了腳跟。2009年，好事兒都趕到了一塊：國內3G牌照發放、華為有了第一款安卓手機、海思發布了首款應用處理器K3V1。
最後一件好事兒，以慘敗收場。K3V1的製程為110nm，遠遠落後於人，能耗和兼容表現都很差，被自家手機放棄，只有山寨機願意用它。
海思剛發出第一聲啼哭，就被市場教育得體無完膚。
又過了三年，海思用盡全力做出了K3V2，成功的安在了華為D1四核手機上。2012年是四核ARM的爆發年，K3V2是中國大陸首個四核心智能CPU，市場期待很高，但K3V2的能耗問題依舊堪憂，被失望的用戶調侃為“暖手寶”。
之後，兩年時間海思沒有再出新芯片。於是後來的D2手機也用了這款芯片，結局亦是慘淡，D3手機更是胎死腹中。
等於說海思的K3V2芯片，成功拖死了華為的D系列手機，海思眾人幾乎心灰意冷，K3系列再無續章。
“做得慢沒關係、做得不好也沒關係,只要有時間,海思總有出頭的一天”，喜歡被稱作工程師的何庭波，帶著海思熬到2014年，八核芯片麒麟系列問世。以麒麟910為始，麒麟系列一掃K3系列的頹勢，掀起了一段波瀾壯闊的逆襲。
一直到今天的麒麟980，海思氣勢如虹，製程達到了全球最領先的7nm，性能與功耗的平衡也堪稱業界絕佳。
華為海思芯片，再也不是華為手機嫌棄的對象，而是它的一張王牌。何庭波和她的海思，不僅是“工程師”，也是“攻城獅”。
手機芯片之難，小米也曾碰過釘子。手機芯片的設計，不同於電腦芯片，要考慮的點甚至更多。因為設計架構歸屬方的不同，手機芯片的市場競爭激烈程度也遠高於電腦芯片。手機芯片，真·不好做。
早年，雷軍也曾有過芯片夢，他的願望是未來能按沙子的價格賣芯片，於是有了“澎湃芯片”系列。
澎湃S1，由小米5C搭載，出道即絕唱。發布會上，雷軍哽咽的看向身後的黑色螢幕，“大規模量產的中高端芯片”，幾個月後匆忙下架了這款手機。澎湃S1也再沒能出現在其他小米手機上。
澎湃S2，雷軍不敢再冒進，扎扎實實的燒進去了不少經費。芯片終於設計妥了，拿去讓台積電小規模試產了一批流片，發現問題很大需要大改；第二第三次試產流片，無法亮機；第四次試產後推到重來；第五次試產後，“仍在研發，請給小米一點時間”。
此後近一年，澎湃一直杳無音信，直至最近傳來團隊分拆重組的消息。無數經費也沒能換回“量產”這兩個字，芯片設計真不是門容易活。
再說點時髦的，最近AI熱潮帶火了AI芯片，也帶火了幾個比較相似的詞。AI最重要的是算力，也就是處理數據的能力，早先用於AI運算的芯片一般為CPU（中央處理器）。後來人們發現GPU（圖像處理器）適合並行計算，可以用來訓練深度學習；再後來谷歌打造出了TPU，是一種專為機器學習量身定做的處理器；現在，又有了NPU（嵌入式神經網絡處理器）這種加速AI落地的特殊芯片。
其中CPU和NPU都比較有聊頭。CPU是所有人都很熟悉的，電腦和手機的大腦。誰都想要一顆更聰明的大腦，同樣也想要性能更好的CPU，因此芯片上的電子元器件越多越好，也因此必須要按合理的設計架構來設計電路。
Intel佔據先機，提出了x86架構，從此幾乎壟斷了整個電腦芯片市場。裝在電腦裡的Intel芯片雖然體積稍大一點，用電多了點，但性能極佳。同期一家叫ARM的企業，提出了一種體積小巧又省電的芯片架構，在PC電腦時代芯片這完全是雞肋，反倒是性能不足的缺點顯得致命。
直至移動互聯網時代逼近，商務機和智能機橫空出世，體積小巧又耗能低的ARM架構成為首選，幾乎壟斷了手機芯片。ARM公司並沒有像Intel一樣，借助架構成為壟斷地位的行業霸主是因為，在上世紀末，ARM還沒等到真正的春天時，為了繼續活下去，決定不再自己做芯片，而是授權給其他公司，賺取授權費。
終端的電腦和手機芯片，就這樣對應著X86和ARM兩種架構，分別誕生出Intel和高通兩大芯片霸主。因為ARM的存在，高通在手機芯片領域達不到Intel在電腦芯片領域的成就，至少華為海思和台灣聯發科，也都在手機芯片領域走出了自己的路。
但華為並不僅僅有終端，事實上，作為全球五大通信設備商之首，華為最值得驕傲的產品是自家的基地台。想要用上5G，既要看用戶的手機能否接入5G網絡，還得看運營商的基地台能否提供5G網絡。
華為作為全球最大的通信設備供應商，又獨攬著5G標準的1600多項核心專利，早在今年1月24日就發布了首款5G基地台芯片—天罡，同時宣布截至當時已獲得30份5G商用合約，其中18份來自歐洲。
而手機芯片，大體分為三塊：射頻芯片、基帶芯片、應用處理器。其中基帶芯片才是我們常說的5G芯片的真正作用點，其是把信號編譯成即將發射的基帶碼，或把接受到的基帶碼譯為信號。
目前來看，5G芯片TOP 2的玩家，大概率就是高通和華為。
現在即使高通的手機SoC芯片（系統級芯片），也都還沒有辦法將5G基帶芯片集成進去。業界普遍採用的辦法是，在原本集成了4G基帶的SoC芯片上，外掛5G基帶（如麒麟985）。據報導，高通本季度將“流片”首款集成5G基帶的SoC芯片，華為可能會遲些。
前段時間，蘋果和高通鬧別扭，就曾放出風聲有意購買華為的5G基帶，外掛到蘋果自身的A系列芯片上（三星以產能不足為名已經拒絕了蘋果）。雖然華為積極回應，對銷售5G芯片保持開放態度，但有常識的人都知道這事兒大概率沒戲。
緊接著，蘋果就服軟與高通達成了和解，雙方繼續合作。蘋果隨後也重組了自己的5G基帶研發團隊，據外媒稱等蘋果亮劍可能要到2025年了。值得注意的是，目前華為著重發力的5G芯片，可能面臨著和IBM當年賣伺服器是一樣的困境。
去IOE行動曾是阿里雲發展的強助推力之一，棱鏡事件爆發，使國內互聯網不再信任以IBM小型機為首的IT基礎設施，國內企業普遍具有對自研芯片和自研伺服器的渴望。
其實小型機更“高大上”，成本昂貴，只是在金融電信行業較為常見。反而是隨著互聯網不斷推進，因為X86架構在PC端的優勢，所以伺服器端也幾乎是X86架構的天下。X86伺服器開源，能生產X86伺服器的廠商眾多，IBM就曾是其中佼佼者。
但IBM顯然有更大的野心，乾脆在2014年把自己的X86伺服器業務賣給了聯想，繼而專心開發自家的Power架構。誠然，IBM的Power架構優點很多，性能也很好，但IBM注定無法用它撼動IntelX86伺服器的地位。
我把它形容為“IBM陷阱”：IBM野心太大滿盤通吃，無論是芯片、系統還是產品都親自上陣。但有一個問題，IBM既生產伺服器芯片，又生產搭載這種芯片的伺服器。試問，哪家伺服器生產商願意用Power架構芯片呢？
有道是“無欲則剛”，Intel的X86伺服器架構成功壟斷市場，恰恰是因為它隻鑽研伺服器芯片，卻堅決不生產伺服器，留出一部分利潤給下遊。華為，如果既想賣5G基帶芯片，又想賣5G手機，需要警惕IBM陷阱。當然，行業也有全產業鏈成功的案例——三星。
另外，如今的伺服器市場可能還會有新變故。X86架構的電腦大量普及，幫X86架構伺服器鋪好了生態，身在2019年的我們不應該忘記，智能機的普及也幫ARM架構鋪好了生態，做ARM伺服器是有希望的。
身為ARM架構手機芯片陣營裡的話事人，高通早就意識到了這一點並曾大膽嘗試，但很遺憾以失敗放棄告終。《經濟觀察報》指出，由高通和貴州省管企業華芯合作建立的華芯通，經歷高調成立、瘋狂挖人後，首款產品量產不足半年便迅速倒下，近日進入破產清算流程。
但這並不意味著ARM陣營的全面潰敗，畢竟ARM早已被大範圍授權，手機芯片不是高通一家的生意。華為，在2016年研發出了首款ARM伺服器芯片；軟銀斥巨資收購ARM後，也表現出對中國市場和中國企業的期待，國內的芯片熱潮未必不會波及伺服器領域。
能把握5G時代芯片機會的畢竟還是少數，對多數企業而言，機會在於即將到來的AI時代。當然，手機上也需要搭載一些人工智能方案，比如華為海思的麒麟970、麒麟980都集成了寒武紀的人工智能模塊。
但華為只是買了寒武紀的人工智能模塊集成進自己芯片而已。余承東在國外的發布會上，將AI能力作為麒麟970芯片的核心賣點重點介紹，且在演示時並未點明這一項，只是將其描述為麒麟的NPU（嵌入式神經網絡處理器）。
四、AI芯片新機遇
中國最有機會以弱勝強的領域，還在於AI芯片。寒武紀，背景是中科院孵化，目前估值位列全球AI芯片獨角獸之首。
在AI芯片這條賽道上狂奔的企業，主要分三類：針對自身業務開發AI芯片的巨頭，比如阿里、華為、特斯拉；針對自身業務開發芯片的AI創業企業，比如這兩天靠著發布芯片登上新聞聯播的依圖；還有一類就是寒武紀之類的AI芯片創業公司。
這條賽道能這麽火熱，既得益於中興事件引發的對中國“缺芯少魂”的民族情緒，更得益於AI的特殊性。AI至今經歷了三次浪潮，之前已經有了兩輪鋪墊，這一次又爆發於互聯網浪潮興起後，在此基礎上引發了激烈的商業和技術革命，因此顯得格外劇烈。
AI目前的現狀是，落地場景複雜，細分領域繁多，業務差異明顯，除了有我們熟知的幾家獨角獸外，還有許多長尾集中。但偏偏，隨著這些企業的算法不斷優化，普通芯片已經難以提供滿足他們利用的計算力。只有設計針對算法的強耦合的專用芯片，才能充分出芯片的潛力。
波音737max連續墜機悲劇的根源，足以告訴我們，硬體有問題的時候，只想從軟體著手修正是多麽愚蠢。不管在什麽系統裡，硬體軟體的兼容和諧，都至關重要。如果是用來運算的芯片不給力，優化AI算法，只是空談而已。
傳統的芯片企業們，強在這麽多年積累下來的技術經驗，強在他們設計出的芯片可以更好地找到性能、成本、功耗之間的平衡點。但這一切都基於我們前文強調的一個詞，架構。
伺服器、PC、手機等等都有各自合適的架構，在此基礎上設計電路的技術壁壘，在需要構建新的體系架構的AI領域，幾乎蕩然無存。
AI企業在中國遍地開花。如果說AI領域要打仗，AI芯片就是軍火。無數人盯上了這門生意，依圖這樣的AI獨角獸打起了自建“軍工廠”的念頭，更有無數資本聞風而動想分一杯羹。值得反思的是，我們所熟悉的那套融資燒錢打消耗的互聯網打法，是正確的嗎，適用於芯片行業嗎？
從使用設備來看，AI芯片分為終端和雲端兩種。
終端很好理解，比如手機裡除了5G基帶芯片，當然也需要一些跑AI算法的芯片當然也會需要一些：華為的AI芯片更多的是服務攝影頭拍出更好的照片，蘋果的AI是為了更好的圖像處理效果。雲端芯片也有依圖、寒武紀、阿里、百度等等選手參與，一種商業模式是先找好架構，針對自身擅長的業務設計出契合的芯片，再自己使用加強自己的算法，然後對外直接輸出服務而不是買芯片。
從算法步驟來看，AI芯片分為訓練和推斷兩類。
機器學習一般就分為這兩步：先輸入大量數據，訓練出網絡模型；再利用此模型，推斷新數據的結果（比如語音識別說了什麽，面部識別此人是誰）。其中訓練過程設計海量數據和深度神經網絡結構，目前主流選擇是適合並行運算的NVIDIAGPU，但這並不是最優解，谷歌為此設計出了自己的TPU芯片，阿里也有此意向；而推斷環節的可用芯片更是五花八門。
從CPU到GPU，再到偏通用的FPGA芯片和針對功能定製的ASIC芯片，其針對特定AI功能的傾向逐漸加深。這意味著從通用芯片年代積累下來的技術少，壁壘低，未來可探索空間高，機會更多。
更何況，這些都只是基於馮·諾依曼架構的芯片，運算器和記憶體分離，只能單純的提升運算速度，卻很難壓縮數據訪問消耗的時間。因此，類腦芯片的構想也逐漸出現在了學術界和產業界。
因此可以說，AI芯片幾乎是一個另類的領域。不說是一片空白，但它至少很新，給了AI芯片從業者們“回到過去”重新競爭的機會。其中更有國家隊的身影和為科技創新注入新活力的科創板問世，互聯網已經誕生了無數的巨頭獨角獸，下一顆未來之星難保不會是芯片企業。
當然，賽道熱領域多並不意味著誰都可以隨意蹭熱度。國內四大AI獨角獸之一依圖內部人士的看法是：算法即芯片的時代，相近的算法和應用的需求同樣會導致產生相近的芯片設計。由此，也會產生競爭。
比如以人臉識別技術領先著稱的依圖，和以自動駕駛技術領先的特斯拉，本質上都是要有視覺識別能力，這就導致算法對AI芯片提出了相似的設計需求。“不該說今年是AI芯片爆發的一年，而是AI芯片交卷的一年，AI芯片良莠不齊的亂象即將面臨考核。”上述依圖內部人士表示。
五、結語
細數半導體行業，PC時代誕生了英特爾，移動互聯網造就了高通和蘋果，5G和人工智能時代這個全新的機會，誰又能成為霸主呢？
不管是追精度、還是設計新架構、亦或是給晶體管裹鐵皮，甚至是直接追求化學物半導體（泛指各種不以矽為基礎的半導體材料），芯片到底該怎麽追，很難講，但可以肯定的是，能不能成為AI時代裡的Intel，跟能不能打敗現在的Intel基本沒有關係。
這已經是一種幸運了，中興事件給我們敲響的警鍾，余音繞梁， 5G時代AI時代我們沒有理由不奮起直追。
想要中國芯，這是最好的年代。
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