美国封锁芯片市场，对中国有影响吗

虽然还有许多零部件进口会受到禁令影响，但是芯片始终是最核心的一个。目前，国产芯片占有率极低，国内的高级芯片90%以上依赖进口，每年要花2000多亿美元。一旦国外真的全面封锁芯片贸易，那么国内的科技产业就有崩溃之虞。
 　　不过，面对凶猛袭来的芯片危机，国内悲观的声音并不多。相反，有许多人认为，此次“中兴事件”或许会倒逼中国国内相关产业的变革，这或许是创业者和投资者们的机会。
 　　之所以能有这种自信，第一，是因为国内的半导体产业有了长足的发展。目前国内厂家已经可以量产28nm制程的，虽然相较于高通、台积电开始投产7nm制程还有几年甚至是十几年的差距，但是相较晚起步的4、50年而言，已经拉近了许多。
 　　另一点则要归因于芯片行业自身的变革，AI芯片正在取代传统芯片。只要有留心国外新闻，你就能发现，现在芯片领域报道最多的，是亚马逊、苹果、谷歌这样的科技巨头。亚马逊正在为其Echo音箱设计AI芯片，而苹果与谷歌已经研发并应用了自己的AI芯片，甚至连Facebook也高调发布了招聘芯片工程师的公告。
 　　相反，传统芯片厂商ARM、英特尔现在的日子是一日不如一日……
 　　这些都说明，未来主导芯片行业的或许并非芯片公司，而是苹果、谷歌、亚马逊这样带有浓厚互联网色彩的科技巨头。那么，国内的BAT三巨头，相较于国外同行并没有落下风，他们是否有机会在未来的AI芯片潮流中分一杯羹呢?如果中国真的诞生了自己的“高通”，那么如今困扰整个产业的芯片难题自然迎刃而解
 　　
 　　从BAT三大厂商来看，百度对AI的布局最早，但是其主攻方向却并不是AI芯片，主要投入倾向于图像、语音、无人驾驶等应用层面。去年2月，百度才通过全资收购渡鸦科技，成立了专门的硬件部门。在芯片方面，百度主要是和其他企业合作发展，开发应用层面的内容。今年2月，百度收购光学AI芯片初创公司Lightelligence，才算是正式迈入AI芯片领域。
 　　腾讯和百度类似，在它的AI战略中，底层的芯片比重并不大。目前，腾讯在芯片领域的投资包括早前和阿里一起投的Barefoot networks，其特色在于开创了新型可编程PISA架构，不过，其芯片主要用于通讯设备而非终端设备。
 　　此外，腾讯还投资了比特大陆。由于挖矿设备需要极强的计算能力，比特大陆在开发过程中获得研发芯片的大量经验，目前该公司已经研发出基于ASIC的TPU，是国内最炙手可热的AI芯片公司之一。
 　　与前2家相比，阿里系酷爱投资芯片，而且其投资的中天微、寒武纪、耐能，发展方向都是国外厂商未能垄断的ASIC或NPU。其2016年投资的中天微， SoC芯片过去2年已经出超过5亿片;寒武纪更是因为帮华为开发了人工智能芯片麒麟970而声名鹊起。
 　　值得注意的是，阿里的投资和研发并不是广撒网赌运气，而是有着明确战略的——入股中天微和投资寒武纪可以打通“处理器++终端”的整条产业链。配合上阿里已有的，最终可以打通“操作系统+处理器芯片或应用芯片+算法+终端+应用+云” 这样一条通道，并保证其畅通无阻。
 　　在长期的投资过程中，作为统筹的阿里自身也获得了大量技术积累，因此，阿里科研机构——阿里巴巴达摩院在刚成立半年后，就有进军芯片行业的底气。就在中兴被封杀2天后，达摩院便宣布，正研发一款神经网络芯片——Ali-NPU。
 　　据介绍，按照设计， Ali-NPU性能将是目前市面上主流CPU、GPU架构AI芯片的10倍，而制造成本和功耗仅为一半，性价比超过40倍。稍微遗憾的是，这是一款专为AI设计的芯片，在通用计算上无法与CPU、GPU媲美，虽然符合时代方向，但短期内仍无法解决国内的芯片困局。
 　　总体而言，在芯片发展上，中国一直在热身，现在是时候该上场了。此次危机或许会倒逼中国国内相关产业的变革。这或许是创业者和投资者们的机会。
事实上，BAT早已在AI芯片领域进行了布局。为了方便读者了解三家的布局，这里先简单介绍一下AI芯片发展的趋势和方向。
 　　目前AI芯片领域主要有4大流派，分别是GPU、FPGA、ASIC和偏门的类脑芯片。
 　　自从英伟达把GPU从图形计算带到通用计算领域后，GPU就凭借天生的并行计算架构优势，成了高性能计算的代名词，一度成为AI行业的希望。不过现在，在AI芯片领域，GPU正在被边缘化。一方面，英伟达和AMD垄断了GPU市场;另一方面，GPU太贵，又很耗电。
 　　FPGA是由赛灵思开创的一种架构，全称“现场可编程门阵列”，用户只要通过更新FPGA配置文件，就能实现其功能的转变，非常灵活。加上价格便宜功耗又很低，FPGA近年来有取代GPU之势。不过FPGA的缺点是峰值性能差，以及需要用户同时懂硬件和软件编程语言，要求较高。
 　　因此，之后出现了为大众消费领域开发的ASIC架构，全称是专用集成电路专门为AI设计的ASIC虽然时间和技术要求高，但是性能出色;而采用SoC+IP模块方案的话，既不失灵活，使用专业化厂商设计的IP模块后，性能也不会差太多，综合优势最大，现在许多互联网巨头争相开发的，很多是此类芯片。
 　　类脑芯片则是通过还原大脑的计算功能，从而制造出一种能够模拟人类的感觉，理解，行动与交流的能力的系统。不过，这种芯片的开发受制于对大脑的研究，因此比较偏门。
 　　了解了AI芯片的发展芯片，我们再回过头看看国内厂家的布局。
 　　首先，正如上文所说，GPU被美国2家垄断，因此，除非在技术上由重大突破，国内厂商想从这两方面突破几无可能。而FPGA则由赛灵思、Altera占据90%份额，Microsemi和Lattice瓜分剩下的10%，虽然4家共同构筑了由9000项专利构成的专利墙，但其他企业可以用于编译。而ASIC和类脑芯片同样是可选项。
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