“美國芯片業敲響警鐘”，英國《金融時報》29日發表如題文章，指出作為美國科技領先的關鍵支柱之一，這個行業卻顯露出自信心崩潰的跡象。

一方面，摩爾定律風光不再，芯片性能改善持續減弱，芯片公司艱難應對研發回報下降的局面;另一方面，美國政府則擔心中國企業依托政府支持，帶來“重塑市場的威脅”。

“受命于危難之間”，美國國防高級研究計劃局(DARPA)上周宣布要砸15億美元，重振美國芯片產業，這也是該機構四十年來首次大規模介入芯片領域。

文章指出，經常有人預言摩爾定律(Moore‘s Law)即將失效，DARPA首席微電子專家比爾·查普爾(Bill Chappell)更指出，摩爾定律“早在十年前就死了”。

“統治”了晶體管發展50多年的摩爾定律，由英特爾聯合創始人戈登·摩爾(Gordon Moore)在1965年提出，預言大約每兩年芯片上的晶體管數量會翻倍。

摩爾定律創始者戈登·摩爾

在隨后30年中，通過縮小芯片上元件的尺寸，芯片發展一直遵循著摩爾定律。然而進入21世紀，單純依靠縮小尺寸的做法已經明顯走到尾聲。

圖表均來自英國《金融時報》，觀察者網漢化

谷歌母公司Alphabet董事會主席約翰·亨尼斯(John Hennessy)表示，過去十年芯片性能提高軌跡落在摩爾定律的指數級增長曲線之下，如今芯片上的晶體管密度只是“應有密度”的十分之一。

文章指出，如今美國芯片業正開始直面一個令人不安的現實。長期以來，芯片性能穩定的提升支撐著行業發展，并提供了計算能力開辟新的技術市場。但一段時間以來，這種性能改善在持續減弱。

卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)工程和公共政策教授埃麗卡·富克斯(Erica Fuchs)指出，這一現象從2004年起就很明顯了。

在舊金山上周舉行的DARPA會議上，?？怂怪赋?，芯片公司也一直艱難地應對研發回報下降的局面：

“投入越來越大，然而收入卻沒有跟上投資的步伐。”

擁有60年歷史的美國芯片業，好像眼睛都沒眨一下，就已經度過了這段不詳的時期。周期性的繁榮和硅的新市場——從無人駕駛汽車到機器學習，提升了行業銷量。

自2016年初以來，費城半導體指數翻了一番，標普500指數也漲了38%。

然而，報道稱，作為美國科技領先的關鍵支柱之一，這個行業卻顯露出自信心崩潰的跡象。

去年初發布的一份總統顧問小組的報告，“明確”了危險所在。

除了“基本技術限制”導致創新放緩，撰寫該報告的行業帶頭人還警告稱，中國正依托大規模政府資金支持的產業政策，“有序不紊地重塑市場”，“威脅到美國工業的競爭力”。

在這種背景之下，DARPA上周宣布支持一系列研究項目，以幫助指導該芯片行業的長期發展方向。一直以來，DARPA以其研究成果為互聯網和自動駕駛汽車等領域帶來突破而聞名。

在DAPRA這項耗資15億美元的計劃中，一部分是撥款給學術界和企業界的相關研究人員，這也是該機構四十年來首次大規模介入芯片領域。

查普爾指出，這種干預是必要的，因為該行業正處在一個“拐點”，需要將目光轉向更長期的影響因素。

《金融時報》評論稱，其實早該轉移注意力了。

富克斯教授指出，美國芯片行業一個主要組織十多年前就提議撥款6億美元作為長期研究預算，而最終承諾投入的經費僅為2000萬美元。

DARPA的研究項目涵蓋芯片架構、新材料和設計，這些項目讓人得以一瞥可能在今后十年推動發展的技術。

這些研究項目也預示著，芯片行業面貌可能發生重大轉變，因為在摩爾定律下運行的舊的確定性已然消失。

例如，在芯片架構方面，該行業正面臨著通用芯片收益遞減的問題，而通用芯片一直是數字時代的主力，比如英特爾的CPU。雖然以計算能力來說，通用芯片有著無與倫比的性價比，但它們卻不能針對特定任務進行優化。

英特爾的研發負責人邁克爾·梅伯里(Mike Mayberry)認為，異構性將在未來更加突出。

DARPA研究的一個重點是兼顧計算能力和靈活性的新芯片架構。這包括“軟件定義的硬件”(SDH)，或可以動態重新編程的芯片——如今的“現場可編程門陣列”(FPGA)的延伸，后者是制成后可調整并具有一定靈活性的集成電路。

查普爾表示，機器學習的興起讓人得以一瞥這個新世界的可能面貌。由于人工智能的深度學習系統在訓練時需要用到海量數據，市場對能處理海量數據的專用芯片的需求，為英偉達(Nvidia)帶來了新活力。

此外，英偉達的圖形處理單元最初是為了處理視頻而設計的。這種需求也為谷歌打開了一扇門，谷歌推出了一種名為TPU的大數據芯片設計。

與此同時，英特爾正利用FPGA來提高其用于機器學習的CPU的性能——這是微軟在“腦波計劃(Project Brainwave)”采用的方法，“腦波計劃”旨在為其數據中心帶來更深層次的人工智能能力。

亨尼斯認為，此類“特定領域的架構”的崛起代表著影響芯片業發展的最重要因素。

報道稱，這可能在其他新興的計算市場樹立一種模式。梅伯里表示，例如我們可以設想一種經過新型處理器，專門應用于需要在現實世界中與人在一起時運行的個人機器人。

對英特爾、英偉達和高通等公司來說，這一趨勢可能是個好兆頭。

查普爾表示，該趨勢讓人看到了一個潛在的未來，大型的“水平”芯片公司，其產品可應用于多個領域，將繼續在更專業化的計算領域處于主導地位。

然而，技術領域的其他長期趨勢可能為新進入者提供機遇，并帶來更具顛覆性的變革。

在材料方面，DARPA支持探索集成專業元件的方法。這主要是為了克服一個根本性的瓶頸，即信息需要在芯片的記憶元件和邏輯處理器之間來回傳輸——這降低了性能，特別是在涉及大量數據的應用上。

根據DARPA的說法，一種結果可能是研究出新的硬件設計，徹底顛覆舊的方法，將處理能力轉移到存儲數據的地方——這清楚表明了現在計算領域越來越以數據為中心的本質。

與此同時，在芯片設計領域，DARPA正在支持新技術，旨在通過提高自動化程度來降低成本，同時將設計任務分解成更小的單位。

總之，這樣的趨勢預示著未來新進入者有可能影響專業芯片設計。查普爾稱，這可能會讓臉書和亞馬遜這樣的公司在提供服務方面擁有更好的控制——從擁有數據到設計專用硅。

將設計和制造分解到更小的組件上，也使得小規模公司可以參與進來獲得經濟效益，扭轉行業整合直至集中到少數幾家全球巨頭手中的趨勢。

查普爾將之比作精釀產業，認為初創企業和對“垂直”市場(如醫療影像)感興趣的公司將設計并生產較小批量的芯片。

這樣的前景會吸引國防部研究人員，并不奇怪。梅伯里表示，美國軍方已開始依賴于其委托制造數量相對較少的高度優化芯片的能力。