“不惜一切代价发展芯片产业”是危险的！目前，在传统高端芯片领域，美欧日韩等国家的垄断局面一时难以改变。中兴芯片事件后，如何解决国内“缺芯”问题，成为国民关注的话题。伴随着人工智能（AI）行业的兴起，区别与传统通用芯片的AI芯片正在成为芯片行业的新赛道，而我国正与传统芯片大国站在这一赛道的同一起跑线上。

据市场调研公司ReportLinker数据，到2023年，全球AI芯片市场规模将达108亿美元，复合年均增长率达53.6%。

AI芯片良好的市场前景得到了不少投资人的认可。金沙江创投董事总经理朱啸虎表示中国在AI芯片上有机会，并已经投资了一、两家；火山石资本管理合伙人张苏阳表示“真正的AI芯片能够产生中短期的高额利润”。

三种路径

目前国内AI芯片市场上已出现三种不同的发展路径。

一种是以寒武纪、地平线、深鉴、比特大陆为代表的创业类公司，一种是以华为、大疆、海康威视为代表的终端厂商，另一种是阿里、百度、腾讯为代表的互联网巨头。

路径一

目前寒武纪被公认为国内AI芯片的头部公司，代表了以满足AI芯片市场需求为导向的发展路径。该公司2016年由中科院计算所陈云霁、陈天石创立，并在2017年8月完成阿里领投的1亿美元融资。

寒武纪的人工智能芯片型号为“DianNao”，目前已衍生出1A，1H等多个型号，大家熟知的华为海思麒麟970芯片就采用寒武纪1A处理器作为其核心人工智能处理单元。

DianNao不仅是寒武纪的自主架构，而且是自主开发的指令集“DianNaoYu”，寒武纪在国际上首次提出此指令集。“只要国产AI指令集立住了，中国主导世界AI产业的机会可能就到来了”，陈天石曾说到。

路径二

第二种发展路径以前文所提及的华为海思为代表，其生产AI芯片以满足自身硬件产品所需为主要目的。

华为海思的成立时间要追溯到19991年的华为集成电路设计中心，经过多年的技术积累，海思的自由芯片目前已广泛应用在华为手机及其网络终端及基站产品中。2017年，华为海思已经成为全球排名第 7 的 IC 设计厂商。

2017年华为发布人工智能芯片麒麟970，是全球首款内置独立NPU（神经网络单元）的智能手机AI计算平台，并将其应用在Mate 10手机中。

以华为为代表的终端厂商在设计芯片时可以在自有产品上实验并不断优化迭代，相较于其它芯片类公司，这一优势可谓不小。

路径三

第三种发展路径则是以百度、阿里为代表的根据自身业务发展而进行相关布局的互联网巨头发展模式。

百度“ALL IN AI”的口号已广为人知，其自研的AI芯片包括DuerOS智慧芯片及XPU。DuerOS智慧芯片搭载了百度自家的DuerOS对话式人工智能操作系统，可以赋予设备可对话的能力, 比如可以用在智能玩具、蓝牙音箱、智能家居等产品上。

2017年8月，百度发布了被称作XPU的新处理器，XPU的目标是在性能和效率之间实现平衡，并处理多样化的计算任务。

除了自研外，百度还与华为、ARM、紫光展锐、赛灵思等企业建立了联盟，并投资了上海汉枫、Lightelligence等公司。

与百度对AI芯片布局更加系统化的路径不同，阿里更倾向于投资多家初创型公司，并开展自研业务。

日前，阿里达摩院公布其正在研发一款神经网络芯片——Ali-NPU，该芯片将运用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。根据规划，未来该芯片将会更好实现AI智能在商业场景中的运用。此外阿里在这之前还投资了寒武纪、BarefootNetworks、深鉴、耐能（Kneron）、翱捷科技（ASR）、中天微等芯片公司。

阿里目前掌握的海量商业数据，将成为未来AI芯片训练的重要数据来源，同时阿里的商业应用场景也为AI芯片的迭代提供难得的市场环境。

与百度、阿里比较起来，腾讯对AI芯片领域的涉足相对较少，仅投资了比特大陆、Barefoot Networks两家公司。其中，发家于比特币挖矿机芯片业务的比特大陆，去年底公布了人工智能品牌SOPHON，并推出了加速计算芯片BM1680。

值得一提的是，今年4月14日，马化腾曾到访紫光集团控股的新华三集团杭州总部，并了解了紫光集团在芯片发展方面的情况。也许，未来腾讯在芯片方面的布局或有所加力。

挑战重重

虽然AI芯片的竞争刚刚开始，已有业内人士称目前国内的AI芯片市场已越来越呈现一片红海趋势，在红海趋势下，如何打造并维护好国内AI芯片生态也面临着重重挑战。

挑战一，如何避免内耗

有媒体报道，上文提及华为麒麟970芯片采用寒武纪公司技术，是权宜之计，当华为自主掌握核心技术后，寒武纪很可能被踢出局。

目前，国内芯片产业的分布呈现碎片化趋势，前十大半导体设计公司年收入占全行业比例为45.9%，这与美国90%，中国台湾地区80%相比，差距巨大。除此之外，近两年中国集成电路涉及企业已从2016年的736家，暴增至2017年的1380家。

在AI芯片赛道有限的比赛时间内，如何避免同质化竞争，保持错位发展，如何避免一窝蜂的状况，是拿下AI芯片之役重要一面。

挑战二，如何发挥国家力量

芯片行业对一个国家的重要性毫无疑问，尤其在中兴芯片事件后，国家在芯片行业发展中到底应该扮演一个什么样的角色也是需要研究的一个方面。

对此，着名经济学家吴敬琏在4月22日清华大学CIDEG主办的2018学术年会上表示，“不惜一切代价发展芯片产业”是危险的：“这种危险就是由于这个争论使得这种国家主义更加取得了优势，就是用更大的行政力量去支持我们的有关产业”。

对此，吴敬琏进一步解释：“芯片问题其实政府是非常重视的，问题似乎并不在于给钱没有给钱，三年前建立的半导体芯片基金规模是4000亿，像清华大学紫光一个收购动作也是想在芯片发展上建立丰功伟绩的，但是效果并不好，有许多深层问题需要进行讨论。”

挑战三，如何打造比较优势

如今，芯片巨头英伟达、英特尔已将其大部分芯片制造专业技术转移到了AI等新兴领域，谷歌、苹果、亚马逊、Facebook也都在基于各自业务发展的需要，发展自主AI芯片。

虽然目前国内国外处在AI芯片发展的同一起跑线上，但是在全球化分工体系下，未来每一个单一国家或企业不可能完全掌控AI芯片发展的全部技术，如何找到符合我国AI芯片产业发展的比较优势，并深度参与到全球芯片产业链的分工合作中，将是摆在AI芯片从业者面前的问题。

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