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://www.makelele.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雜和艱難，導致計算機結(jié)構(gòu)也越來越復雜，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?！彼卫^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。”

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)在的中國半導體產(chǎn)業(yè)，他表示，“風投曾遠離半導體，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)年均復合增長率為15.8%，遠遠高于全球半導體市場的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?！惫ば挪抠惖涎芯吭嘿惖项檰柛笨偛美铉嬖谶_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)導者。由于擁有自己的數(shù)據(jù)集、算法和應用場景，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。

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。”宋繼強說。