最近“芯片”二字一直在挑动国人的神经。

ICInsights报告显示，全球半导体市场规模达到了4385亿美元，前十大半导体厂商占据了整个市场58.5%的份额，这些厂商分别是三星、英特尔、SK海力士、Micron、博通、高通、德州仪器、Toshiba、英伟达和恩智浦，中国芯片厂商的名字并未出现其中，这也导致中国芯片行业极度依赖进口。公开数据显示，2016年中国进口芯片金额高达2300亿美元，花费几乎是排在第二名的原油进口金额的两倍。

“中国芯”自主研发已经是迫在眉睫。近日，根据外媒消息报道，台湾芯片制造大厂台积电目前正在使用16nm制程工艺为小米生产澎湃S2处理器。也就是说，在沉寂一年之后，澎湃S2处理器终于开始量产了。

BAT紧跟风口积极布局AI芯片

国内除华为、小米，在美国“封杀”中兴通讯事件影响下，芯片行业受到了前所未有的关注度。科技巨头如百度、阿里巴巴等也已分别以或投资或自研的方式陆续进军芯片领域，比如百度的XPU、阿里巴巴的Ali-NPU等。

4月19日消息，阿里巴巴达摩院近日正在研发一款卷积神经网络芯片——Ali-NPU，该芯片将用于图像视频分析、机器学习等领域。按照设计，阿里巴巴的 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。紧接着4月20日宣布，全资收购中天微系统有限公司。

对此，阿里巴巴集团技术部门负责人表示，此次收购基于阿里对芯片领域的长期关注和自身业务需求，并且希望借此收购在物联网、人工智能等芯片竞争“新赛道”上，提升中国芯片竞争力。此前，阿里巴巴达摩院已组建了芯片技术团队，进行AI芯片的自主研发。阿里还投资了寒武纪、深鉴、耐能（Kneron）、翱捷科技（ASR）等芯片公司。

百度主要是和其他企业合作发展，开发应用层面的内容。2017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。

2017年3月，百度发布DuerOS智慧芯片。DuerOS智慧芯片将 DuerOS 集成到紫光展锐芯片中，使芯片具有低功耗、低成本的特点，并提供丰富的 IO 接口，支持 Wi-Fi/蓝牙多种连接模式。同时，该芯片采用ARM mbed OS 内核及其安全网络协议栈，实现与云端的安全连接，降低设备商应用开发门槛。物联网方案服务商汉枫科技也基于该芯片推出 WiFi 模组，集成DuerOS 智能语音交互功能。

2017年加州Hot Chips大会上，百度发布XPU，XPU是一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片，合作伙伴是赛思灵（Xilinx）。当时百度研究员欧阳剑称：“在百度，我们使用FPGA已有多年时间。我们的数据中心、云计算平台和自动驾驶项目中有大量FPGA，非常了解FPGA的优缺点以及如何优化。凭借XPU的大型核心，我们专注于多样化的计算任务。如果XPU被证明可以用于AI、数据分析、云计算和无人驾驶，那么百度可能需要用ASIC技术去开发XPU。

海外科技巨头早已开始自研芯片

早在2006年，谷歌就考虑为神经网络构建一个专用集成电路（ASIC）。直至2016年，谷歌推出的机器学习处理器TPU已有领先同行7年的优势，包括宽容度更高，可以使用更复杂和强大的机器学习模型等，以使用户更加迅速地获得更智能结果。

苹果也于10年前就开始计划组建工程师团队为iPhone和iPad自主设计芯片。去年，苹果在秋季发布会上推出的iPhoneX等三款手机都采用了自主研发设计的AI芯片——A11仿生芯片。取代了芯片供应商Imagination Technologies，改用苹果自主设计的芯片，图形处理速度与上一代相比最高提升超30%。

FaceBook的招聘信息显示，该研发团队将“打造”端对端的SoC/ASIC和固件、驱动程序。SoC是指系统级芯片，ASIC则是“专用集成电路”，Facebook这款芯片会更适应特殊的应用场景。自主芯片很有可能会被用在FaceBook服务器上，它将能帮助Facebook降低对英特尔和高通等传统芯片厂商的依赖，并通过量身定制的方式开发差异化产品。

有消息称Facebook下月将发售Oculus Go，它一款搭载了高通处理器的VR一体机。另一方面是Facebook在研发自家的智能音箱，虽然目前用不上自家设计生产的芯片，但是未来若果在硬件设备上使用自家处理器，FaceBook能更好地整合软件与硬件，构建完整的生态。

彭博认为，Facebook自主研发芯片与其他科技巨头一样也与在试图降低对英特尔、高通、英伟达等芯片厂商的依赖。

而微软正在为其HoloLens混合现实耳机研发AI芯片，特斯拉也一直在为其汽车开发AI芯片。去年，Facebook与英特尔开始合作开发一款为人工智能打造的新芯片。此前，市场消息指出亚马逊已经开始设计定制AI芯片，这款芯片可能用于支持未来的Echo设备，并将大幅提高Alexa语音助理的服务质量。　

科技巨头为什么自主研发芯片

BAT也好，小米、华为也好；美国的谷歌、Facebook、苹果等都纷纷投入巨资和人力搞自研芯片，主要是出于以下三点考虑：

第一点是，他们希望突破芯片厂商的技术封锁，提高自己的话语权。芯片厂商对于手机和互联网企业来讲是绝对的且绕不开的上游供应链厂商。如2015年年初，高通发布的骁龙810芯片因为发热严重，将所有国内使用这款芯片的手机厂商拖下水。

另外还牵扯着大量的专利授权费用，让很多厂商苦不堪言。如果专利费用没有谈妥，上游芯片厂商就会断供。如早前魅族就因为跟高通没有谈妥专利费用，导致魅族旗舰手机仅能使用MTK芯片或者是三星猎户座处理器。

第二点是完善产业链节约成本。以手机为例，目前手机的核心元件都是进口产品，只要成本上涨，下游手厂商就要跟着涨价。自研芯片的成功，将会减少对于上游厂商的依赖，提要议价能力。最重要的是，由于是自家开发，这样在后期产品体验优化上又能够做到缩短开发时间。

当互联网企业巨头在笼络了大量的用户、市场和资金之后，想往上游寻找优质、便宜和极具差异化的解决方案。

第三点是“自研芯片”本身就自带光环，会一定程度上提高品牌知名度。推出自研芯片，不仅意味厂商在技术上得到了巨大进步，也将大大提高厂商的品牌价值以及提高消费者的信任度。如华为的海思麒麟处理器，目前已经在市场上成功打开了知名度。

巨头自研芯片趋势对传统厂商影响

科技巨头自研芯片这一趋势，最终可能会对传统的采购方和供应商之间的关系带来影响。此举降低了对芯片供应商的依赖，比如自研AI芯片对英伟达的业务或多或少都会带来影响。

也有分析人士认为，互联网公司收购芯片公司进行自研，也将有利于传统半导体厂商的业务开展。因为他们自己来做芯片了，所以才会对芯片设计懂得越多，而懂得越多，就会使得沟通起来更加的容易，这样才会更加了解传统厂商的价值。

从目前来看，事实上谷歌和英伟达仍然是合作伙伴，因为英伟达在芯片方面的优势依然明显。阿里巴巴和谷歌的芯片项目仍处于相对初期阶段，目前尚难以与英伟达数据中心的GPU业务相比。阿里巴巴也依然通过云计算提供英伟达GPU使用，且在Ali-NPU上市后，仍将继续进行。

“自产芯”的爆发，对英特尔、高通和博通等芯片制造商带来了威胁，同时芯片厂商又面临着增速放缓和成本上涨等压力，重压之下，部分芯片制造商试图通过并购方式加强行业竞争力。国际半导体产业协会预计，未来十年，半导体产业将从横向整合进入到上下游垂直整合阶段，芯片厂商综合实力越来越强，产业集中度越来越高，寡头垄断的格局将得到进一步强化。

同时，在斩获新技术的同时，削减制造和开发成本;另有英伟达和英特尔等公司则将其大部分芯片制造专业技术转移到了AI及新兴领域，准备通过为科技巨头服务来赚钱。