中興風波， 對中國的半導體乃至互聯網科技行業無疑是一次深刻的教育。
昨天， 京東CEO劉強東公開稱， 中興事件重重打了所有中國互聯網企業一個耳光;阿裡巴巴也于近期宣佈全資收購晶片公司天微， 並投資六家晶片公司。 一時間， 要“舉全國之力”， 趕超美國晶片行業的呼聲甚囂塵上。
不過， 有決心固然很好， 我們也應該充分認識到以晶片為代表的半導體行業競爭的激烈性。
一直以來， 很多人心目中的晶片就是電腦和手機的CPU， 但其實， 晶片多種多樣。
去掉蓋子後的晶片內膽。
晶片無處不在， 你家裡上網用的路由器需要晶片， 冰箱、洗衣機、空調、電視等也需要晶片。 你走在大街上， 看到的紅綠燈系統需要晶片。 衛星上天需要防輻射晶片， 鑽頭入地需要抗高溫晶片。 一句話， 晶片無處不在。 可遺憾的是， 這個領域是我們的短板， 中國晶片自給率很低。
CPU我們很熟悉，
最近， 島上拿到了一份由美國總統科學技術諮詢委員會發佈的名為《確保美國半導體的領導地位 》的報告， 文章雖然發表於2017年的1月， 但其對中國的屢次提及， 卻可以讓我們窺見此次美國“切斷”中興後路， 遏制中國半導體行業發展的邏輯。
在近來積極為中國半導體產業未來發展出謀劃策的熱烈討論中， 可以發現的是， 雖然國內半導體產業上下游供應鏈的確存在部分無法掌握在自己手裡的限制。 但相對於其他國家地區， 中國晶片設計開發產業的發展腳步卻從未停歇。
相較於其他地區， 國內晶片產業的發展動能仍然相對活躍， 甚至可以說具有部份得天獨厚的優勢， 一國內市場夠大，
整體來看， 過去幾年可以說是晶片產業發展最快的一段時間， 而 AI 更是這些新創晶片行業中獲得最多關注目光的技術類型，
近來許多人討論中國半導體產業發展所遭遇的困境， 不可否認， 其中有一派論調是較為悲觀負面的， 但值得注意的是， 不論是半導體產業、或是更細化的晶片產業， 都不是今日播種、明日收割的商業模式， 其中牽涉的， 除了核心技術的自主掌握， 更包含了商業模式道路的正確選擇。
而在此其中， 中科院出身的寒武紀無疑是最具有指標性的代表企業。 從 2016 年正式成立， 短短不到 2 年的時間， 寒武紀不但是少數的晶片產業新創獨角獸公司， 在成為獨角獸的速度上， 對比其他以商業模式創新吸引熱錢進駐的新創公司， 靠著扎實核心技術苦幹起家的寒武紀， 也毫不遜色。
值得注意的是，在近來外界一片熱議聲中，向來低調的寒武紀卻在日前宣佈，即將在 5 月 3 號召開新品發佈會，以 “從端入雲”為主軸，推出針對雲計算的新一代方案。
中國 AI 方案多不勝數，但各行其是難形成強大生態
不少 AI 方案廠商，更多只是設計演算法，使其在不同平臺或應用中運行，比如說地平線、深鑒都是以 FPGA 為基礎的 AI 方案廠商，前者是採用英特爾的 FPGA 晶片，後者則是與賽靈思（Xilinx) 合作，而目前包含商湯、曠視、雲從、依圖四大視覺計算方案獨角獸，以及傳統晶片設計公司轉向 AI 晶片設計開發等也都是採用外來方案，在某些層次上，更像是為國外廠商創造更多出海口，對中國晶片產業的發展並沒有太大直接幫助。
圖|各大 AI 方案公司使用晶片架構一覽
當然，對這些廠商而言，使用外來晶片或許是不可避免，畢竟發展初期就要完全設計出自有的晶片架構，不僅增加了成本，也增加了風險，因此選擇外來方案來快速打入市場，就成了相對合理的選擇。
然而，中國就沒有可用的晶片設計方案了嗎？其實像寒武紀所提供的通用型 AI 計算架構，同樣適合新創 AI 產業使用，其規格上也不落後于國際廠商，那麼為何這些創業公司要找外援，而非自家人？若結合這些廠商在不同領域的專長，對整體 AI 生態圈應可帶來正面影響。但政策上沒有鼓勵這樣的合作，使得 AI 方案商們各行其是。雖說，個別廠商單選擇走自己的路有其不同的考量，但就整體產業生態大局來看，國內廠商單打獨鬥式的發展路線，無法進一步產生綜效卻也未免可惜。
可通用 AI 計算是寒武紀最大武器之一
寒武紀可以說是在定位上最為特別的一家，它不只提供針對專門應用的 AI 加速晶片，更推出可運行幾乎所有演算法、模型的通用型 AI 晶片，另外，寒武紀還提供了 IP 授權的模式，其客戶可利用寒武紀的 IP 來打造具備 AI 加速能力的各種應用晶片，比如說華為旗艦手機中所採用的 Kirin 970 中，就使用了寒武紀的 IP，而未來預計也將有更多客戶會採用其 IP 來打造終端。
圖丨Kirin 970
且不只是在智慧終端機提供標準化的 AI 加速晶片方案，寒武紀與中科曙光的合作，也為伺服器廠商提供了更多樣化的算力來源，可以扭轉過去必須完全依靠 GPU 或者 FPGA 的情況，完全使用自有的架構同樣能打造具備優秀性能價格比與能耗比的產品。也因為雲計算以及資料中心對算力的要求越來越高，寒武紀也即將推出最新一代針對伺服器的 AI 算力核心，預計性能可大幅超越現有的計算平臺。
主流 AI 加速晶片其實就是針對大批量計算的龐大乘加器結構，配合運存管理以及演算法邏輯核心等基礎 IC 單元的設計，在同樣單位時間內能處理更多的計算就代表性能更好，若僅針對單一應用優化，其實設計上的難度要遠低於 CPU 和 GPU，二者都需要極為複雜的邏輯處理能力，以及配合不同應用的功能重新定義，不僅需要比較複雜的晶片單元設計，能耗也會因此增加，所以一般專用 AI 晶片架構在能耗上可以做到非常低的程度。
寒武紀講究通用，這代表其核心必須具備可針對不同計算情境、模型、演算法來動態調整自身計算方式的指令集，可具備一定的自主邏輯計算能力。雖然還不到 CPU 或 GPU、FPGA 的複雜程度，但要比一般單一用途的 AI 晶片複雜，成本也要稍微高一點，但這也是通用型 AI 計算晶片的技術優勢所在。
也毫不遜色。
值得注意的是，在近來外界一片熱議聲中，向來低調的寒武紀卻在日前宣佈，即將在 5 月 3 號召開新品發佈會，以 “從端入雲”為主軸，推出針對雲計算的新一代方案。
中國 AI 方案多不勝數，但各行其是難形成強大生態
不少 AI 方案廠商，更多只是設計演算法，使其在不同平臺或應用中運行，比如說地平線、深鑒都是以 FPGA 為基礎的 AI 方案廠商，前者是採用英特爾的 FPGA 晶片，後者則是與賽靈思（Xilinx) 合作，而目前包含商湯、曠視、雲從、依圖四大視覺計算方案獨角獸，以及傳統晶片設計公司轉向 AI 晶片設計開發等也都是採用外來方案，在某些層次上，更像是為國外廠商創造更多出海口，對中國晶片產業的發展並沒有太大直接幫助。
圖|各大 AI 方案公司使用晶片架構一覽
當然，對這些廠商而言，使用外來晶片或許是不可避免，畢竟發展初期就要完全設計出自有的晶片架構，不僅增加了成本，也增加了風險，因此選擇外來方案來快速打入市場，就成了相對合理的選擇。
然而，中國就沒有可用的晶片設計方案了嗎？其實像寒武紀所提供的通用型 AI 計算架構，同樣適合新創 AI 產業使用，其規格上也不落後于國際廠商，那麼為何這些創業公司要找外援，而非自家人？若結合這些廠商在不同領域的專長，對整體 AI 生態圈應可帶來正面影響。但政策上沒有鼓勵這樣的合作，使得 AI 方案商們各行其是。雖說，個別廠商單選擇走自己的路有其不同的考量，但就整體產業生態大局來看，國內廠商單打獨鬥式的發展路線，無法進一步產生綜效卻也未免可惜。
可通用 AI 計算是寒武紀最大武器之一
寒武紀可以說是在定位上最為特別的一家，它不只提供針對專門應用的 AI 加速晶片，更推出可運行幾乎所有演算法、模型的通用型 AI 晶片，另外，寒武紀還提供了 IP 授權的模式，其客戶可利用寒武紀的 IP 來打造具備 AI 加速能力的各種應用晶片，比如說華為旗艦手機中所採用的 Kirin 970 中，就使用了寒武紀的 IP，而未來預計也將有更多客戶會採用其 IP 來打造終端。
圖丨Kirin 970
且不只是在智慧終端機提供標準化的 AI 加速晶片方案，寒武紀與中科曙光的合作，也為伺服器廠商提供了更多樣化的算力來源，可以扭轉過去必須完全依靠 GPU 或者 FPGA 的情況，完全使用自有的架構同樣能打造具備優秀性能價格比與能耗比的產品。也因為雲計算以及資料中心對算力的要求越來越高，寒武紀也即將推出最新一代針對伺服器的 AI 算力核心，預計性能可大幅超越現有的計算平臺。
主流 AI 加速晶片其實就是針對大批量計算的龐大乘加器結構，配合運存管理以及演算法邏輯核心等基礎 IC 單元的設計，在同樣單位時間內能處理更多的計算就代表性能更好，若僅針對單一應用優化，其實設計上的難度要遠低於 CPU 和 GPU，二者都需要極為複雜的邏輯處理能力，以及配合不同應用的功能重新定義，不僅需要比較複雜的晶片單元設計，能耗也會因此增加，所以一般專用 AI 晶片架構在能耗上可以做到非常低的程度。
寒武紀講究通用，這代表其核心必須具備可針對不同計算情境、模型、演算法來動態調整自身計算方式的指令集，可具備一定的自主邏輯計算能力。雖然還不到 CPU 或 GPU、FPGA 的複雜程度，但要比一般單一用途的 AI 晶片複雜，成本也要稍微高一點，但這也是通用型 AI 計算晶片的技術優勢所在。