雖然還有許多零部件進口會受到禁令影響，但是芯片始終是最核心的一個。目前，國產芯片占有率極低，國內的高級芯片90%以上依賴進口，每年要花2000多億美元。一旦國外真的全面封鎖芯片貿易，那么國內的科技產業(yè)就有崩潰之虞。
 　　不過，面對兇猛襲來的芯片危機，國內悲觀的聲音并不多。相反，有許多人認為，此次“中興事件”或許會倒逼中國國內相關產業(yè)的變革，這或許是創(chuàng)業(yè)者和投資者們的機會。
 　　之所以能有這種自信，第一，是因為國內的半導體產業(yè)有了長足的發(fā)展。目前國內廠家已經可以量產28nm制程的，雖然相較于高通、臺積電開始投產7nm制程還有幾年甚至是十幾年的差距，但是相較晚起步的4、50年而言，已經拉近了許多。
 　　另一點則要歸因于芯片行業(yè)自身的變革，AI芯片正在取代傳統(tǒng)芯片。只要有留心國外新聞，你就能發(fā)現，現在芯片領域報道最多的，是亞馬遜、蘋果、谷歌這樣的科技巨頭。亞馬遜正在為其Echo音箱設計AI芯片，而蘋果與谷歌已經研發(fā)并應用了自己的AI芯片，甚至連Facebook也高調發(fā)布了招聘芯片工程師的公告。
 　　相反，傳統(tǒng)芯片廠商ARM、英特爾現在的日子是一日不如一日……
 　　這些都說明，未來主導芯片行業(yè)的或許并非芯片公司，而是蘋果、谷歌、亞馬遜這樣帶有濃厚互聯(lián)網色彩的科技巨頭。那么，國內的BAT三巨頭，相較于國外同行并沒有落下風，他們是否有機會在未來的AI芯片潮流中分一杯羹呢?如果中國真的誕生了自己的“高通”，那么如今困擾整個產業(yè)的芯片難題自然迎刃而解
 　　
 　　從BAT三大廠商來看，百度對AI的布局最早，但是其主攻方向卻并不是AI芯片，主要投入傾向于圖像、語音、無人駕駛等應用層面。去年2月，百度才通過全資收購渡鴉科技，成立了專門的硬件部門。在芯片方面，百度主要是和其他企業(yè)合作發(fā)展，開發(fā)應用層面的內容。今年2月，百度收購光學AI芯片初創(chuàng)公司Lightelligence，才算是正式邁入AI芯片領域。
 　　騰訊和百度類似，在它的AI戰(zhàn)略中，底層的芯片比重并不大。目前，騰訊在芯片領域的投資包括早前和阿里一起投的Barefoot networks，其特色在于開創(chuàng)了新型可編程PISA架構，不過，其芯片主要用于通訊設備而非終端設備。
 　　此外，騰訊還投資了比特大陸。由于挖礦設備需要極強的計算能力，比特大陸在開發(fā)過程中獲得研發(fā)芯片的大量經驗，目前該公司已經研發(fā)出基于ASIC的TPU，是國內最炙手可熱的AI芯片公司之一。
 　　與前2家相比，阿里系酷愛投資芯片，而且其投資的中天微、寒武紀、耐能，發(fā)展方向都是國外廠商未能壟斷的ASIC或NPU。其2016年投資的中天微， SoC芯片過去2年已經出超過5億片;寒武紀更是因為幫華為開發(fā)了人工智能芯片麒麟970而聲名鵲起。
 　　值得注意的是，阿里的投資和研發(fā)并不是廣撒網賭運氣，而是有著明確戰(zhàn)略的——入股中天微和投資寒武紀可以打通“處理器++終端”的整條產業(yè)鏈。配合上阿里已有的，最終可以打通“操作系統(tǒng)+處理器芯片或應用芯片+算法+終端+應用+云” 這樣一條通道，并保證其暢通無阻。
 　　在長期的投資過程中，作為統(tǒng)籌的阿里自身也獲得了大量技術積累，因此，阿里科研機構——阿里巴巴達摩院在剛成立半年后，就有進軍芯片行業(yè)的底氣。就在中興被封殺2天后，達摩院便宣布，正研發(fā)一款神經網絡芯片——Ali-NPU。
 　　據介紹，按照設計， Ali-NPU性能將是目前市面上主流CPU、GPU架構AI芯片的10倍，而制造成本和功耗僅為一半，性價比超過40倍。稍微遺憾的是，這是一款專為AI設計的芯片，在通用計算上無法與CPU、GPU媲美，雖然符合時代方向，但短期內仍無法解決國內的芯片困局。
 　　總體而言，在芯片發(fā)展上，中國一直在熱身，現在是時候該上場了。此次危機或許會倒逼中國國內相關產業(yè)的變革。這或許是創(chuàng)業(yè)者和投資者們的機會。
事實上，BAT早已在AI芯片領域進行了布局。為了方便讀者了解三家的布局，這里先簡單介紹一下AI芯片發(fā)展的趨勢和方向。
 　　目前AI芯片領域主要有4大流派，分別是GPU、FPGA、ASIC和偏門的類腦芯片。
 　　自從英偉達把GPU從圖形計算帶到通用計算領域后，GPU就憑借天生的并行計算架構優(yōu)勢，成了高性能計算的代名詞，一度成為AI行業(yè)的希望。不過現在，在AI芯片領域，GPU正在被邊緣化。一方面，英偉達和AMD壟斷了GPU市場;另一方面，GPU太貴，又很耗電。
 　　FPGA是由賽靈思開創(chuàng)的一種架構，全稱“現場可編程門陣列”，用戶只要通過更新FPGA配置文件，就能實現其功能的轉變，非常靈活。加上價格便宜功耗又很低，FPGA近年來有取代GPU之勢。不過FPGA的缺點是峰值性能差，以及需要用戶同時懂硬件和軟件編程語言，要求較高。
 　　因此，之后出現了為大眾消費領域開發(fā)的ASIC架構，全稱是專用集成電路專門為AI設計的ASIC雖然時間和技術要求高，但是性能出色;而采用SoC+IP模塊方案的話，既不失靈活，使用專業(yè)化廠商設計的IP模塊后，性能也不會差太多，綜合優(yōu)勢最大，現在許多互聯(lián)網巨頭爭相開發(fā)的，很多是此類芯片。
 　　類腦芯片則是通過還原大腦的計算功能，從而制造出一種能夠模擬人類的感覺，理解，行動與交流的能力的系統(tǒng)。不過，這種芯片的開發(fā)受制于對大腦的研究，因此比較偏門。
 　　了解了AI芯片的發(fā)展芯片，我們再回過頭看看國內廠家的布局。
 　　首先，正如上文所說，GPU被美國2家壟斷，因此，除非在技術上由重大突破，國內廠商想從這兩方面突破幾無可能。而FPGA則由賽靈思、Altera占據90%份額，Microsemi和Lattice瓜分剩下的10%，雖然4家共同構筑了由9000項專利構成的專利墻，但其他企業(yè)可以用于編譯。而ASIC和類腦芯片同樣是可選項。
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