過去的50年，計算機的底層元件都遵從著“摩爾定律”，即在價格不變的情況下，集成在芯片上的晶體管數(shù)量每隔18到24個月將增加一倍，計算成本呈指數(shù)型下降。

但事物發(fā)展終有它的極限。隨著工藝從微米級到納米級，晶體管中原子數(shù)量越來越少，種種物理極限制約著它的進一步發(fā)展，“后摩爾”時代正式來臨。而對于芯片廠商來說，面臨的挑戰(zhàn)也愈發(fā)艱巨。

“現(xiàn)在數(shù)據(jù)已經(jīng)進入了一個無所不在的時代，從1960年代的大型機到后來的客戶端+服務(wù)器、WEB、云、人工智能等，這意味著計算從生產(chǎn)率計算向生活方式計算、場景計算、智能計算等持續(xù)發(fā)展?！?a href="http://m.sdkjxy.cn/tags/英特爾/" target="_blank">英特爾中國研究院院長宋繼強日前在接受采訪時表示，到了人工智能為代表的智能計算時代，很難一款芯片“打天下”。

中國工程院院士許居衍也在一場行業(yè)論壇上表達了類似的觀點，他表示，目前半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)實際存在著無效益的繁榮、產(chǎn)品（硬件）難度增大、產(chǎn)品研發(fā)費用增高盈利空間下降等三大問題，中國廠商想要突圍首先需要反思盈利模式，開啟基于硬件的軟服務(wù)能力，同時提升半定制技術(shù)能力。

芯片多樣化

芯片行業(yè)進入了一個不確定的時代，幾乎沒有什么公司可以底氣十足的說出下一代的“爆款”是什么。和PC以及手機時代相比，物聯(lián)網(wǎng)時代似乎誰都有可能成為“主角”，但也都“姍姍來遲”。

“物聯(lián)網(wǎng)走得慢吞吞?！敝袊こ淘涸菏吭S居衍23日在南京國際集成電路技術(shù)達摩論壇上表示，芯片如今受限于硅技術(shù)難以突破。

業(yè)內(nèi)人士指出，在CPU時代，運行編寫好的程序就像一把普通的錘子，目的就是把釘子敲下去。使用的優(yōu)點在于整個計算系統(tǒng)所有層級都是確定的，它們有限但功能強大。而芯片的原理也很簡單，圍繞開關(guān)、邏輯門、二進制系統(tǒng)等進行。但是現(xiàn)在，計算需求正變得越來越復(fù)雜和艱難，導(dǎo)致計算機結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜，在一塊芯片上集成的電路越來越龐大。

“每個時代都有占據(jù)主流的計算機設(shè)備類別。而到了智能計算時代，可能不再有單一的主流設(shè)備類別。”宋繼強對記者表示，計算的多樣性愈發(fā)明顯，多個不同的生態(tài)圍繞多個不同的計算類別，這種計算的多樣性將無處不在。

特別是在人工智能領(lǐng)域，異構(gòu)計算大有可為，目前以GPU為代表的異構(gòu)計算已成為加速AI創(chuàng)新的新一代計算架構(gòu)。

“AI的進化需要芯片的多樣性，不是一種芯片能夠搞定?！彼卫^強對記者舉例，“現(xiàn)在我手里有一個錘子，到處拿這個錘子砸釘子，未必是最有效的。那么如果說我手里有一堆不同的芯片，就可以靈活做一些組合，衍生出更多的方案?！?/p>

最近幾年，高通32億美元收購了Atheros，25億美元收購了英國芯片廠商CSR公司，還開出高價億來收購MCU龍頭老大恩智浦。而英特爾則在收購Altera后繼續(xù)收購人工智能（AI）創(chuàng)業(yè)公司Nervana Systems，還有做視覺處理器的Movidius。其背后根本的原因就在于，不同的應(yīng)用需要不同的芯片來支持，巨頭們必須為此提前布局。

中國廠商的機會

“久旱甘霖雨潤VC喜聞創(chuàng)芯萬馬奔騰?！痹S居衍在上述論壇用了這么一句話來形容現(xiàn)在的中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)，他表示，“風(fēng)投曾遠離半導(dǎo)體，現(xiàn)在又回來了，歷來觀潮的中國，現(xiàn)在卻成了弄潮人?！?/p>

根據(jù)賽迪顧問提供的數(shù)據(jù)，2007年到2017年，中國集成電路產(chǎn)業(yè)年均復(fù)合增長率為15.8%，遠遠高于全球半導(dǎo)體市場的6.8%的增速。今年前三個月銷售額為1152.9億元，同比增長20.8%。其中，設(shè)計業(yè)同比增長22%，銷售額為394.5億元；制造業(yè)同比增長26.2%，銷售額為355.9億美元；封裝測試業(yè)銷售額為402.5億元，同比增長19.6%。

“而人工智能的發(fā)展將帶來近百億美元芯片市場需求。”工信部賽迪研究院賽迪顧問副總裁李珂在達摩論壇上說。

在政府和市場資本的雙重推動下，目前中國的人工智能芯片企業(yè)呈現(xiàn)百花齊放的態(tài)勢。一方面是新興創(chuàng)業(yè)型公司，如地平線（Horizon）、上海熠知（ThinkForce）、探境科技（IntEngine）等，這批參與者的數(shù)量正在快速成長。

另一方面是以BAT為代表的大型市場領(lǐng)導(dǎo)者。由于擁有自己的數(shù)據(jù)集、算法和應(yīng)用場景，他們計劃開發(fā)更適合的人工智能芯片來優(yōu)化他們的算法和業(yè)務(wù)。

李珂表示，近期人工智能有望在智能手機、安防監(jiān)控、智能金融、智能駕駛、智能醫(yī)療等領(lǐng)域迎來首輪爆發(fā)。全球人工智能芯片市場規(guī)模在2016年約為23.9億美元，到2020年規(guī)模接近150億美元，年均復(fù)合增長率高達44%。

但對于中國芯片企業(yè)在人工智能，以及“混搭”芯片架構(gòu)的發(fā)展，業(yè)內(nèi)不少人持謹慎樂觀的態(tài)度。

深圳市紫光同創(chuàng)電子有限公司常務(wù)副總裁王佩寧認為，國內(nèi)企業(yè)在芯片方面投入不斷加大但是在實際發(fā)展過程中效果不甚明顯，科技研發(fā)回報周期長，投資分散造成的投入產(chǎn)出比被稀釋。

更重要的是，芯片廠商在同樣的投入下，收益變得越來越低?！耙?0nm為例，開發(fā)10nm芯片的成本超過1.7億美元，而7nm則達到了3億美元，5nm更是高達5億美元，3nm直接將超過15億美元。隨著工藝成本日益提升，只有少數(shù)幾個IC巨頭敢于投入跟進這場工藝豪賭?！彪娮觿?chuàng)新網(wǎng)負責(zé)人張國斌說。

對于中國廠商在AI領(lǐng)域的機會，宋繼強表示，雖然AI應(yīng)用面很廣，但對于芯片需要的性能、功耗、價格其實都不太一樣。

“最關(guān)鍵的就是在做芯片之前，包括做AI算法之前，要把場景想好確定下來，要不然就變成小公司在跟平臺公司競爭，這個難度很大。對于現(xiàn)在國內(nèi)這波出來做AI芯片的公司來說，其實大部分都在做ASIC芯片，而且在做視覺算法的加速芯片，這種做法能成功的前提就是對應(yīng)用場景非常清晰并且有確實可以用的系統(tǒng)，這樣就很靠譜?！彼卫^強說。