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“后摩爾”時(shí)代挑戰(zhàn):一款芯片難打天下

責(zé)任編輯:zsheng

2018-08-24 15:01:23

摘自:第一財(cái)經(jīng)

過(guò)去的50年,計(jì)算機(jī)的底層元件都遵從著“摩爾定律”,即在價(jià)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(gè)月將增加一倍,計(jì)算成本呈指數(shù)型下降。

過(guò)去的50年,計(jì)算機(jī)的底層元件都遵從著“摩爾定律”,即在價(jià)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(gè)月將增加一倍,計(jì)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(jí)到納米級(jí),晶體管中原子數(shù)量越來(lái)越少,種種物理極限制約著它的進(jìn)一步發(fā)展,“后摩爾”時(shí)代正式來(lái)臨。而對(duì)于芯片廠商來(lái)說(shuō),面臨的挑戰(zhàn)也愈發(fā)艱巨。

“現(xiàn)在數(shù)據(jù)已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)無(wú)所不在的時(shí)代,從1960年代的大型機(jī)到后來(lái)的客戶端+服務(wù)器、WEB、云、人工智能等,這意味著計(jì)算從生產(chǎn)率計(jì)算向生活方式計(jì)算、場(chǎng)景計(jì)算、智能計(jì)算等持續(xù)發(fā)展。”英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)日前在接受第一財(cái)經(jīng)記者采訪時(shí)表示,到了人工智能為代表的智能計(jì)算時(shí)代,很難一款芯片“打天下”。

中國(guó)工程院院士許居衍也在一場(chǎng)行業(yè)論壇上表達(dá)了類(lèi)似的觀點(diǎn),他表示,目前半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)實(shí)際存在著無(wú)效益的繁榮、產(chǎn)品(硬件)難度增大、產(chǎn)品研發(fā)費(fèi)用增高盈利空間下降等三大問(wèn)題,中國(guó)廠商想要突圍首先需要反思盈利模式,開(kāi)啟基于硬件的軟服務(wù)能力,同時(shí)提升半定制技術(shù)能力。

芯片多樣化

芯片行業(yè)進(jìn)入了一個(gè)不確定的時(shí)代,幾乎沒(méi)有什么公司可以底氣十足的說(shuō)出下一代的“爆款”是什么。和PC以及手機(jī)時(shí)代相比,物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代似乎誰(shuí)都有可能成為“主角”,但也都“姍姍來(lái)遲”。

“物聯(lián)網(wǎng)走得慢吞吞。”中國(guó)工程院院士許居衍23日在南京國(guó)際集成電路技術(shù)達(dá)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(shí)代,運(yùn)行編寫(xiě)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(diǎn)在于整個(gè)計(jì)算系統(tǒng)所有層級(jí)都是確定的,它們有限但功能強(qiáng)大。而芯片的原理也很簡(jiǎn)單,圍繞開(kāi)關(guān)、邏輯門(mén)、二進(jìn)制系統(tǒng)等進(jìn)行。但是現(xiàn)在,計(jì)算需求正變得越來(lái)越復(fù)雜和艱難,導(dǎo)致計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)也越來(lái)越復(fù)雜,在一塊芯片上集成的電路越來(lái)越龐大。

“每個(gè)時(shí)代都有占據(jù)主流的計(jì)算機(jī)設(shè)備類(lèi)別。而到了智能計(jì)算時(shí)代,可能不再有單一的主流設(shè)備類(lèi)別。”宋繼強(qiáng)對(duì)記者表示,計(jì)算的多樣性愈發(fā)明顯,多個(gè)不同的生態(tài)圍繞多個(gè)不同的計(jì)算類(lèi)別,這種計(jì)算的多樣性將無(wú)處不在。

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

“AI的進(jìn)化需要芯片的多樣性,不是一種芯片能夠搞定。”宋繼強(qiáng)對(duì)記者舉例,“現(xiàn)在我手里有一個(gè)錘子,到處拿這個(gè)錘子砸釘子,未必是最有效的。那么如果說(shuō)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(gòu)了Atheros,25億美元收購(gòu)了英國(guó)芯片廠商CSR公司,還開(kāi)出高價(jià)億來(lái)收購(gòu)MCU龍頭老大恩智浦。而英特爾則在收購(gòu)Altera后繼續(xù)收購(gòu)人工智能(AI)創(chuàng)業(yè)公司Nervana Systems,還有做視覺(jué)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(lái)支持,巨頭們必須為此提前布局。

中國(guó)廠商的機(jī)會(huì)

“久旱甘霖雨潤(rùn)VC喜聞創(chuàng)芯萬(wàn)馬奔騰。”許居衍在上述論壇用了這么一句話來(lái)形容現(xiàn)在的中國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè),他表示,“風(fēng)投曾遠(yuǎn)離半導(dǎo)體,現(xiàn)在又回來(lái)了,歷來(lái)觀潮的中國(guó),現(xiàn)在卻成了弄潮人。”

根據(jù)賽迪顧問(wèn)提供的數(shù)據(jù),2007年到2017年,中國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)年均復(fù)合增長(zhǎng)率為15.8%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于全球半導(dǎo)體市場(chǎng)的6.8%的增速。今年前三個(gè)月銷(xiāo)售額為1152.9億元,同比增長(zhǎng)20.8%。其中,設(shè)計(jì)業(yè)同比增長(zhǎng)22%,銷(xiāo)售額為394.5億元;制造業(yè)同比增長(zhǎng)26.2%,銷(xiāo)售額為355.9億美元;封裝測(cè)試業(yè)銷(xiāo)售額為402.5億元,同比增長(zhǎng)19.6%。

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

在政府和市場(chǎng)資本的雙重推動(dòng)下,目前中國(guó)的人工智能芯片企業(yè)呈現(xiàn)百花齊放的態(tài)勢(shì)。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(zhǎng)。另一方面是以BAT為代表的大型市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者。由于擁有自己的數(shù)據(jù)集、算法和應(yīng)用場(chǎng)景,他們計(jì)劃開(kāi)發(fā)更適合的人工智能芯片來(lái)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(jī)、安防監(jiān)控、智能金融、智能駕駛、智能醫(yī)療等領(lǐng)域迎來(lái)首輪爆發(fā)。全球人工智能芯片市場(chǎng)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(zhǎng)率高達(dá)44%。

但對(duì)于中國(guó)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(jǐn)慎樂(lè)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(rèn)為,國(guó)內(nèi)企業(yè)在芯片方面投入不斷加大但是在實(shí)際發(fā)展過(guò)程中效果不甚明顯,科技研發(fā)回報(bào)周期長(zhǎng),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(lái)越低。“以10nm為例,開(kāi)發(fā)10nm芯片的成本超過(guò)1.7億美元,而7nm則達(dá)到了3億美元,5nm更是高達(dá)5億美元,3nm直接將超過(guò)15億美元。隨著工藝成本日益提升,只有少數(shù)幾個(gè)IC巨頭敢于投入跟進(jìn)這場(chǎng)工藝豪賭。”電子創(chuàng)新網(wǎng)負(fù)責(zé)人張國(guó)斌說(shuō)。

對(duì)于中國(guó)廠商在AI領(lǐng)域的機(jī)會(huì),宋繼強(qiáng)表示,雖然AI應(yīng)用面很廣,但對(duì)于芯片需要的性能、功耗、價(jià)格其實(shí)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(chǎng)景想好確定下來(lái),要不然就變成小公司在跟平臺(tái)公司競(jìng)爭(zhēng),這個(gè)難度很大。對(duì)于現(xiàn)在國(guó)內(nèi)這波出來(lái)做AI芯片的公司來(lái)說(shuō),其實(shí)大部分都在做ASIC芯片,而且在做視覺(jué)算法的加速芯片,這種做法能成功的前提就是對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景非常清晰并且有確實(shí)可以用的系統(tǒng),這樣就很靠譜。”宋繼強(qiáng)說(shuō)。

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