10月17日夜間，美國又開始收緊制裁了，引發(fā)行業(yè)眾怒。一方面，在AI芯片禁令中加入了三條新規(guī)：

把性能密度作為出口管制標準，即單芯片超過300teraflops算力/性能密度超過每平方毫米370 gigaflops芯片都會禁止，同時，英偉達A100/A800/H800/H800/L40/L40S/RTX4090、英特爾Gaudi 2、AMD計劃的中國版GPU等特供版AI芯片的供應(yīng)；

先進芯片出口許可范圍擴大到40多個國家；

對21個國家提出芯片制造設(shè)備許可要求，全面限制中國的14nm以下先進芯片制造能力。

另一方面，將壁仞、摩爾線程等國產(chǎn)AI芯片公司列入實體清單。美國的瘋狂程度令人咋舌，連比H100效率低十倍的RTX4090都不放過。故技重施，不斷用小手段干擾國產(chǎn)發(fā)展，這從側(cè)面說明，國產(chǎn)AI芯片發(fā)展迅速，現(xiàn)在開始，再也不能小看國產(chǎn)的力量了。付斌丨作者電子工程世界（ID：EEworldbbs）丨出品

?不是每種芯片都叫AI芯片?

雖然我們每天都在茶余飯后攀談AI芯片，但實際上，大部分人對于AI芯片并沒有什么實際的概念，加之廠商直接以“AI芯片”命名，所以很難與器件關(guān)聯(lián)掛鉤。所謂AI芯片，顧名思義，就是計算AI算法的芯片。AI算力需求究竟有多夸張？據(jù)OpenAI測算，2012年開始，全球AI訓練所用計算量呈現(xiàn)指數(shù)增長,平均每3.43個月便會翻一倍，目前計算量已擴大30萬倍，遠超算力增長速度。計算任何算法的芯片，都歸屬于AI芯片，這既包括最具代表性的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network，簡稱DNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，簡稱RNN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN），也包括與人腦更為類似的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Spiking Neural Network，簡稱SNN)。理論來說，任何數(shù)字芯片都能算AI，畢竟數(shù)字芯片，就是算數(shù)的芯片，但如果效率巨低、能耗巨大，就沒有意義了。就比如說，CPU作為中央處理器，什么類型計算都能勝任，但計算AI的效率明顯沒有GPU高，所以服務(wù)器中都是使用CPU+GPGPU的形式，讓GPGPU作為AI計算的主力。此外，很多MCU中也會搭載DSP或者NPU來增強AI計算能力，但這種芯片一般不會單獨叫做AI芯片，畢竟它們針對的場景并非大規(guī)模AI算法，也并非堆砌AI算力的主力，而是靠近邊緣的AI算力。因此，按照上述分類方法，AI芯片主要分為GPGPU（通用圖形處理器）、FPGA（可編程邏輯器件）、ASIC（專用集成電路）、存算一體和類腦芯片幾種。根據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的位置，又可以分為云端AI芯片 、邊緣和終端AI芯片。

GPGPU：與GPU不同，GPGPU就是將GPU圖形顯示部分“摘掉”，全力走通用計算，特別適合用在深度學習訓練方面；

FPGA：可編程的靈活性是任何其它計算芯片無法替代的，同時它在AI領(lǐng)域也具備一定計算能力，但相對來說，F(xiàn)PGA的成本就相對高一些了，而且FPGA開發(fā)也很難，軟件生態(tài)沒有GPGPU的CUDA那么方便；

ASIC：性能強、功耗低，Gaudi 2就是一種ASIC，NPU也是加入神經(jīng)單元的一種ASIC，不過針對特定算法計算，算法是無法修改的，想要做另一種算法就要再造一種ASIC芯片，前期開發(fā)需要FPGA輔助進行；

存算一體：能耗比極佳，能夠突破存儲墻和功耗墻，但目前只在自動駕駛領(lǐng)域有商業(yè)化；

類腦計算：性能更強、功耗更低，算法也變成了SNN，但全世界都在研究之中，還未商業(yè)化。

適用于AI計算芯片主要類型，制表丨電子工程世界

類腦芯片主要類型和研發(fā)進度，制表丨電子工程世界

?每種AI芯片國產(chǎn)發(fā)展如何了？?

首先，是GPU方面，天下苦英偉達已久。多家媒體報道顯示，英偉達的數(shù)據(jù)中心GPU價格貴得驚人，國產(chǎn)還難以替代，此外今年6月起，英偉達就曾多次漲價。國內(nèi)GPU融資高峰期主要在2020年，到現(xiàn)在GPU相關(guān)融資總額已超過200億元。僅2020年~2021年，GPGPU領(lǐng)域就有近20起融資事件發(fā)生。目前來看，初創(chuàng)公司如芯瞳半導體、芯動科技、摩爾線程、天數(shù)智芯、壁仞科技均產(chǎn)品陸續(xù)推出產(chǎn)品，并獲好評，龍芯中科、海光信息、寒武紀、芯原股份幾家上市公司也持續(xù)耕耘GPU業(yè)務(wù)。不止如此，也均在替代CUDA上做了一些工作。

國產(chǎn)GPU廠商不完全統(tǒng)計，制表丨電子工程世界其次，在ASIC方面，分為多種玩家。一種是專門設(shè)計制造ASIC的公司，包括寒武紀、地平線、耐能科技等廠商，分別專注AI芯片的細分領(lǐng)域，采用“大客戶捆綁”模式進入大客戶供應(yīng)鏈。另一種，是各種跨界選手：vivo先于2021年9月發(fā)布ISPV1，再于2022年4月發(fā)布升級產(chǎn)品V1＋，并在2022年11月發(fā)布V2；OPPO在2021年12月發(fā)表能強化手機圖像處理性能的NPU MariSilicon X，之后在2022年12月揭露采用臺積電6nm RF制程的藍牙音訊SoC MariSilicon Y；阿里巴巴在2019年9月發(fā)布AI芯片含光800。

國內(nèi)ASIC芯片玩家不完全統(tǒng)計，圖源丨偲睿洞察FPGA方面，電子工程世界歷史文章《英特爾分拆FPGA業(yè)務(wù)，國產(chǎn)發(fā)展幾何？》中介紹，目前國內(nèi)與FPGA相關(guān)研發(fā)企業(yè)數(shù)量超過28家，其中已在A股上市的企業(yè)包括復旦微電子、安路科技、航錦科技，成都華微電子上市“已問詢”。此外，紫光同創(chuàng)、高云半導體、京微齊力、中科億海微、智多晶、遨格芯微、易靈思的表現(xiàn)值得關(guān)注。具體來說，復旦微電在國內(nèi)較早推出億門級FPGA，新一代十億門級產(chǎn)品正在研發(fā)中，并且有可編程片上系統(tǒng)的技術(shù)儲備；紫光同創(chuàng)覆蓋高、中、低端等多層次FPGA市場；安路科技在FPGA/集成CPU、FPGA、數(shù)據(jù)處理專用引擎等單芯片產(chǎn)品方面都有儲備，量產(chǎn)供貨產(chǎn)品已覆蓋100K以內(nèi)的邏輯單元規(guī)模，并且PHOENIX1 系列中邏輯單元為 400K 的新產(chǎn)品已成功流片；京微齊力基于22nm工藝制程的FPGA已成功量產(chǎn)；易靈思基于RISC-V軟核的FPGA已商用，并在16nm、40nm有長期的產(chǎn)品規(guī)劃。通過對比國際尖端產(chǎn)品，核心參數(shù)差距依然較大。雖然大器晚成，不過，國內(nèi)也非常注重軟件生態(tài)的建設(shè)。除此之外，百度也曾經(jīng)使用FPGA做AI加速，此后又推出專用于AI計算的昆侖芯（開始是FPGA，后來是基于FPGA的XPU）。

國內(nèi)FPGA企業(yè)不完全統(tǒng)計，制表丨電子工程世界存算一體芯片方面，電子工程世界在歷史文章《清華研發(fā)出“全球首顆”，這種芯片要火了？》中介紹，前幾年，國內(nèi)涌現(xiàn)了大量存算一體公司，這批公司在兩年前大多還處在A輪以前，彼時多家公司獲億元融資，短短兩年時間許多明星公司又獲2~3輪新融資，賽道熱度依舊，資本依然看好這項新技術(shù)。并且，有很多產(chǎn)品也逐漸浮現(xiàn)：

今年5月，后摩智能正式發(fā)布首款存算一體智駕芯片——鴻途H30。12nm工藝制程下，該芯片物理算力達256TOPS，在Int8全精度的計算提供下，計算延時只有1.5ns，能效比為30~150TOPS/W，比業(yè)界同等精度計算條件下的水平提高了3倍以上，而且它是車規(guī)量產(chǎn)支持L4，而這也存算一體在大算力這一領(lǐng)域走在了前列；

蘋芯科技已開發(fā)實現(xiàn)多款基于SRAM的存內(nèi)計算加速單元，致力于為人工智能行業(yè)提供了低成本、高效率、低能耗、高性能的芯片解決方案；

九天睿芯擁有自有專利的模擬預(yù)處理與6T SRAM存算一體技術(shù)，解決了傳統(tǒng)計算架構(gòu)的瓶頸和耗電散熱難題，做到更低的延遲和更快的處理速度；

達摩院研發(fā)的存算一體芯片是全球首次采用混合鍵合(Hybrid Bonding)的3D堆疊技術(shù)，將計算芯片和存儲芯片 face-to-face 地用特定金屬材質(zhì)和工藝進行互聯(lián)。

國內(nèi)存算一體芯片企業(yè)不完全統(tǒng)計，制表丨電子工程世界類腦芯片方面，全球范圍內(nèi)，參與神經(jīng)形態(tài)計算芯片開發(fā)的機構(gòu)主要包括三類：英特爾、IBM、高通等為代表的科技巨頭企業(yè)，斯坦福、清華為代表的高校/研究機構(gòu)以及初創(chuàng)企業(yè)。國內(nèi)研究則包括清華大學、浙江大學、復旦大學、中科院等頂級學府和機構(gòu)，同時近兩年不斷涌現(xiàn)初創(chuàng)公司，如靈汐科技、時識科技、中科神經(jīng)形態(tài)等。其中以清華大學的天機芯和浙江大學的達爾文芯片最具代表性。

國內(nèi)類腦芯片企業(yè)不完全統(tǒng)計，制表丨電子工程世界可以說，國內(nèi)已經(jīng)在各種形態(tài)的AI芯片上都有所布局，而國產(chǎn)的芯片算力也越來越強大，美國已經(jīng)開始忌憚。當另一方面，國內(nèi)也在加強制造能力建設(shè)。ASML的2023Q3最新財報顯示，Q3'23相比Q2'22中國凈銷售額占比從24%增長至46%。

要知道，半導體產(chǎn)業(yè)高度全球化，美國這樣一定會自食其果。而我國商務(wù)部也表示，美方不當管制嚴重阻礙各國芯片及芯片設(shè)備、材料、零部件企業(yè)正常經(jīng)貿(mào)往來，嚴重破壞市場規(guī)則和國際經(jīng)貿(mào)秩序，嚴重威脅全球產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈穩(wěn)定。美國半導體企業(yè)損失巨大，其他國家半導體企業(yè)也受到影響。

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審核編輯 黃宇