文/王新喜
過去我們一直以為造芯是硬體公司的事兒， 但目前從穀歌到Facebook， 再到國內的BAT， 互聯網巨頭已經開啟了新一輪的造芯潮。
AI晶片領域 BAT或投資或自研， 動作頻頻
上週四阿裡對外宣佈， 其新近成立的研發機構——探索冒險動量和展望學院——將致力於研發名為Ali-NPU的人工智慧晶片， 該晶片可供任何人通過公共雲服務使用， 該晶片將運用於圖像視頻分析、機器學習等AI推理計算。
阿裡在晶片領域的投資秉持廣撒網的原則， 包括投資了中天微、寒武紀、耐能， 發展方向都是國外廠商未能壟斷的ASIC或NPU。 而中天微是中國國內唯一的自主嵌入式CPU智慧財產權核（IP Core）公司。 資料顯示， 阿裡在2016年投資的中天微， SoC晶片過去2年已經出超過5億片；寒武紀則因為幫華為開發了人工智慧晶片麒麟970而在業內名聲日隆。
百度在圖像、語音、無人駕駛等應用層面的AI研發佈局比較早。 去年2月，
一向在硬體領域動靜不大的騰訊日前在晶片領域也有了動作， 早前騰訊投資了比特大陸， 這家公司基於挖礦設備需要極強的計算能力已經研發出基於ASIC的TPU。 另外騰訊和阿裡一起投了其開創了新型可程式設計PISA架構的Barefootnetworks， 其晶片主要用於通訊設備。 另外據資料顯示， 騰訊其實早幾年前已經投資了Diffbot、iCarbonX、CloudMedx、Skymind、ScaledInference等與機器學習和人工智慧技術相關的公司， 涉及泛文娛、醫療健康、遊戲、汽車交通等領域， 騰訊的打法其實是基於騰訊的核心產品和社交鏈，
從國內來看， 或許是美國商務部對中興的出口禁令徹底打醒了國人， 引發了關於中國晶片行業核心競爭力的集體焦慮。 晶片投資主題也開始熱了起來， 並開始受到資本市場的重大關注。
其實我們一想， 中興的出口禁令， 更有危機感的應該是硬體公司才對， 因為雖然還有許多零部件進口會受到禁令影響， 但是晶片始終是最核心的一個。 但為何互聯網公司也開始趕晶片這趟車？
提升運算效率， 降低成本
這首先可能要要歸因於晶片行業自身的變革， 因為AI晶片正在取代傳統晶片。 互聯網巨頭正在AI領域深度佈局，
而提升運算效率、降低成本可能是BAT都要做晶片的現實層面上的原因。 因為AI晶片雖然可以讓人工應用程式更好運行， 但是其實把這些服務投放在資料中心成百上千台電腦上的費用並不便宜， 但如今的通用晶片已經難以滿足未來AI發展對算力的需求。 其實早在2011年， 穀歌就發現， 每位用戶每天使用3分鐘穀歌提供的基於深度學習語音辨識模型的語音搜索服務， 必須把現有的資料中心擴大兩倍。 這意味著已有的CPU和GPU都不能滿足需求， 這驅動了穀歌自己研發更高效的晶片。
2016年5月的穀歌I/O大會， 穀歌首次公佈了自主設計的TPU， 谷歌資深硬體工程師NormanJouppi刊文指出， 穀歌TPU處理速度要比GPU和CPU快15-30倍(和TPU對比的是英特爾HaswellCPU以及NvidiaTeslaK80GPU)， 能效上， TPU更是提升了30到80倍。 在業內是相對領先的。
對於阿裡來說， 晶片業的佈局與其雲計算業務息息相關。 根據調查公司Synergy Research Group的資料， 去年第四季度， 阿裡巴巴占雲基礎設施服務市場的份額約4%， 相比亞馬遜、微軟、IBM和穀歌差距蠻大。 阿裡想通過AI晶片的佈局為其雲計算帶來新的驅動力。
目前阿裡自主研發的AI晶片， 主要也是是為解決圖像、視頻識別、雲計算等商業場景的AI推理運算問題， 在其官方的表述中， 它是一顆“專用架構晶片”， 其專用程度更高， 優化更徹底， 具備更好的性能、能效比表現， 目的是要實現AI智慧在商業場景中的運用。本質上，也還是要提升運算效率、降低成本。
如果說，要在AI賽道上打一場硬仗，晶片則是關鍵的一環——但AI的發展依賴演算法、資料和算力，而晶片承載的是基礎的算力，相當於是基礎設施，晶片的優劣與運算效率關係到終端側的功耗、性能、穩定性。誰也不想在這一環被卡脖子。
與人工智慧結合解決深度學習難題，獲得軟硬體雙向自主掌控力
從國外來看，值得關注的是微軟與亞馬遜。去年7月，微軟在夏威夷舉辦的CVPR大會上公佈他們正在為HoloLens開發新的AI晶片。AI晶片的加入將提升其3D手勢交互能力與對環境的深度理解能力，為HoloLens提供額外的語音和圖像識別等複雜處理功能力，支持更多手勢交互無法實現的任務。
亞馬遜更不用說了。早在2015 年亞馬遜就以 3.5 億美元的價格，收購了一家名為 Annapurna Labs 的以色列晶片公司。Annapurna Labs的開發一系列名為 Alpine 的晶片，面向記憶體、WIFI 路由器、智慧家居、流媒體等設備類型。據說目前亞馬遜正在為echo開發AI 晶片的就是 Annapurna Labs，這款晶片將使基於Alexa的設備更快地回應，並允許在設備本機存放區更多的資訊，而不必通過雲端。
另外，蘋果在iPhone X系列手機中，為晶片構建了“神經引擎”元素。日前有消息稱，Facebook也在組建AI晶片團隊。
再看國內。2017年3月，百度發佈DuerOS智慧晶片，並與紫光展銳、ARM、上海漢楓電子科技有限公司達成戰略合作。這款晶片搭載了DuerOS對話式人工智慧作業系統，將賦予設備可對話的能力，能廣泛用於智慧玩具、藍牙音箱、智慧家居等多種設備。在百度來看，目前已經有了推出了DuerOS和Apollo兩大人工智慧平臺，加碼晶片也是軟硬體結合戰略下的必然的選擇。
而騰訊所投資的比特大陸發佈了智慧視頻分析伺服器算豐SS1，基於算豐SC1/SC1+深度學習加速卡和對於圖像識別演算法的深度理解而打造的深度學習伺服器，專門為視頻監控、互聯網影像處理等多種應用場景提供深度學習加速能力。
本質上，無論是國外還是國內，這些巨頭都在試圖解決深度學習、理解的難題，讓人工智慧可以撕掉人工智障的標籤，變得名副其實。而對於BAT來說，無論是百度搜索、街景、照片、語音交互、無人駕駛和翻譯還是騰訊社交、遊戲、新零售、智慧硬體等方面佈局，還是阿裡新零售、雲計算，物聯網等領域，會越來越多和人工智慧技術結合，需要用到深度學習框架，對晶片的需求會越來越強烈，自然想到要切入AI晶片環節來獲取軟硬體的雙向自主掌控力。
中美貿易戰的大格局下的焦慮：降低對同行的依賴度
但從現狀來看並不容樂觀，在全球AI領域賽道的主要玩家都集中在中美，如前所述，在產業鏈條上，在高通英特爾等傳統晶片巨頭之外，美國互聯網五巨頭（谷歌+微軟+亞馬遜+蘋果+Facebook）都在晶片領域大幅投入，總體來看，美國在演算法、晶片和資料等各層級企業數量與品質都處於上游。即當前AI 晶片依然避不開需要 CPU、GPU 等基礎 IC以及現有作業系統才能運作，而美國廠商在人工智慧晶片 CPU、GPU、FPGA、ASIC 領域的產業結構非常完整與均衡，在 GPU 和 FPGA 領域則是幾乎壟斷了。
這或許是BAT的焦慮所在。在中美貿易戰的大格局下，美國顯然會鼓勵本土企業全面遏制中國科技企業，而對於美國本土科技企業而言，也是其利益訴求所在。在晶片層面的投入能讓旗下的硬體設備更加自主，擺脫或降低對矽谷巨頭等晶片公司的依賴，從產品上也能跟競品有更好的區分度，但這並不是短期能做到的。
當前BAT的戰略都是偏向於廣撒網投資，其目的或許是一旦在未來某些重點產品中關鍵晶片過度依賴進口，那現在是時候去找國內替代品做驗證了，因為說不定什麼時候人家就會以國家級別限購，到時候手裡握著其他供應商，就不會像中興這樣從上到下都抓瞎了。
畢竟，在互聯網下半場或者說未來全球化的競爭中，亞馬遜對標的是阿裡，Facebook的競爭對手是騰訊，百度要面對的是穀歌。雖然硬體供應鏈與軟體公司可以達成互補的業務關係鏈，而且不會對彼此的核心業務構成核心威脅，但如果國外互聯網巨頭在大幅投入，BAT肯定不希望在晶片業務上要受制於在業務上有強相關的互聯網同行。畢竟，在AI賽道，誰也不願意成為下一個中興。那麼在核心的晶片業務上，即便可能做不到對手那麼強，但至少手裡有備選方案可以頂上，這一點尤為關鍵。
智慧手機人口紅利正在消失 非手機類智慧設備領域有機會打造新的軟硬體平臺
從另一方面來看，儘管軟體業務一旦成型往往坐地生金，比硬體更賺錢，但它都有自身的瓶頸，並且受制於手機、PC硬體業務本身的飽和與人口紅利的消失。它們都需要尋找新的增長點，而新的增長點可能在於智慧手機之外的硬體領域與物聯網領域。
出門問問創始人李志曾經給出了一組數據：目前95%的智慧設備都是智慧手機，所以語音交互沒有成為主流的對話模式。但在目前，非手機類智慧設備的增長遠超智慧手機，並在未來3-5年佔據30%以上的智慧設備份額。
而非手機類智慧設備的潛在增長領域在哪裡呢，一個可以看得到的品類是智慧音箱。因為目前美國已有大約近4000萬美國人是智慧音箱的用戶，相當於20%的美國總人口，而與2017年1月相比，同比增幅達到了128%。而在智慧音箱的用戶群體中，亞馬遜echo占了將近70%。
根據孫正義的時間機器理論，先進國家的科技潮流與趨勢會晚幾年普及到欠先進國家。因此，我們看到，如今BAT都做了智慧音箱。今年3月初，BAT不約而同都拿出了自身的智慧音箱並且正式開賣，騰訊 Qrobot 在京東售價2799；百度渡鴉Raven H音箱也已可以現貨銷售，售價1699；而天貓精靈的迷你版M1也已經發售。AI晶片與智慧音箱有什麼關係？
這或許可以看看亞馬遜，我們知道，AI晶片佈局的成熟，是可以應用到物聯網或智慧家居的語音交互領域，智慧音箱本身也是AI語音交互技術落地的需要驗證的場景與產品的重要產品，目前，包括三星、GE、惠而浦、聯想等家電巨頭，產品類別覆蓋了的家用電器（包括電視機、掃地機器人、智慧音響）都推出跟 亞馬遜Alexa 相關的產品。早前全球電子消費展（CES）展會主辦方消費技術協會（CTA）首席經濟學家 Shawn DuBravac 曾表示：“配備了亞馬遜的 Alexa 語音助手的產品.......現在大約有 1500 種。”在相關的開發者越來越多的情況下，筆者之前就指出Alexa未來會慢慢形成一個協力廠商開放服務平臺，就像蘋果App Store。
因此這解釋了BAT為何為在做AI晶片之外，同時也在做相對應的硬體。因為晶片可以為硬體提供運算算力，而硬體為其AI能力提供了可以落地與掌控的場景，並且通過不斷的試錯來驗證其資料與演算法的缺陷並不斷提升其AI智慧化能力，而單純的資料與演算法如果不能結合硬體落地帶動市場爆款的產生，其AI能力很難構成絕對的壁壘與生態，也很難獲得市場認可。反之則可以拉動龐大的協力廠商廠商進入其AI生態平臺。
通過AI晶片與物聯網設備融合打通，脫離Android、iOS生態體系而構建出新的軟硬體生態平臺，或許是諸多軟體巨頭潛藏的野心所在，畢竟，海外亞馬遜echo的案例就在那擺著——echo作為一款為其AI語音交互能力落地的硬體爆款，不能帶動了其硬體產品的大規模銷量，也引入了海量的協力廠商廠商的進入，構建了一個以Alexa為基礎的龐大的軟硬體生態平臺。
總體而言，AI和IoT開始發生碰撞和融合。IOT是未來趨勢，物聯網時代會有新的流量入口甚至新的平臺級入口，那麼AI晶片的重要性就不言而喻了。
不過對於BAT而言，如果僅僅將AI晶片業務作為一種試錯類的投資專案，並沒有提到戰略產品的高度來給予足夠的重視，這樣平臺投資+硬體廠商生產的模式出來的產品很難出現爆款。
相對硬體廠商造芯，BAT或許在對人才的爭奪上更有機會，AI 晶片的創新涉及到人工智慧演算法、程式設計語言、電腦體系結構、積體電路技術、半導體工藝等方面。做晶片關鍵在於人才，畢竟互聯網巨頭的穩定利潤與良好的現金流以及日益凸顯的品牌影響力在晶片人才的爭奪上具備極大的優勢。
集體去做不代表就能做成，畢竟晶片尤其是完全自主的AI晶片高度依賴尖端人才、投入大、技術研發週期長，也並非砸錢就能做出來，雖然晶片自主可控是確定性的中長期趨勢，從高端晶片自主可控層面來看，目前在國內還難覓能擔此大任的上市公司與高品質的產業鏈集群。
結語
電腦科學家蘭德艾倫K曾經說過：“真正認真對軟體的人應該做自己的硬體”，這句話很少有人在意，但卻在蘋果公司與亞馬遜身上得到了驗證。對於互聯網巨頭而言，若真正將軟硬體完整結合打造出來的平臺往往具有更強的黏性，而且短板更少，業務發散的空間更廣闊，切入的是未來的增長點，也能更好的避免受制於人。當然，軟體巨頭紛紛造芯對傳統晶片大廠可能會帶來直接的衝擊。CNBC指出，你有晶片，我有晶片，每個人都有晶片，這種趨勢最終可能威脅到大買家和大供應商之間的傳統關係，尤其對高通與英特爾造成巨大衝擊。但這並不影響到互聯網巨頭對晶片的熱情與執著，當然我們也樂見其成。
儘管在經濟全球化的大背景下，沒有任何一個企業可以完全依賴自身上下游通吃，但至少應該需要保證在最壞的情況下，得有自己的底牌與替換方案。這或許是BAT要做AI晶片的關鍵原因所在。
作者：王新喜 TMT資深評論人 本文未經許可謝絕轉載 我的微信公眾號：redianweiping
目的是要實現AI智慧在商業場景中的運用。本質上，也還是要提升運算效率、降低成本。如果說，要在AI賽道上打一場硬仗，晶片則是關鍵的一環——但AI的發展依賴演算法、資料和算力，而晶片承載的是基礎的算力，相當於是基礎設施，晶片的優劣與運算效率關係到終端側的功耗、性能、穩定性。誰也不想在這一環被卡脖子。
與人工智慧結合解決深度學習難題，獲得軟硬體雙向自主掌控力
從國外來看，值得關注的是微軟與亞馬遜。去年7月，微軟在夏威夷舉辦的CVPR大會上公佈他們正在為HoloLens開發新的AI晶片。AI晶片的加入將提升其3D手勢交互能力與對環境的深度理解能力，為HoloLens提供額外的語音和圖像識別等複雜處理功能力，支持更多手勢交互無法實現的任務。
亞馬遜更不用說了。早在2015 年亞馬遜就以 3.5 億美元的價格，收購了一家名為 Annapurna Labs 的以色列晶片公司。Annapurna Labs的開發一系列名為 Alpine 的晶片，面向記憶體、WIFI 路由器、智慧家居、流媒體等設備類型。據說目前亞馬遜正在為echo開發AI 晶片的就是 Annapurna Labs，這款晶片將使基於Alexa的設備更快地回應，並允許在設備本機存放區更多的資訊，而不必通過雲端。
另外，蘋果在iPhone X系列手機中，為晶片構建了“神經引擎”元素。日前有消息稱，Facebook也在組建AI晶片團隊。
再看國內。2017年3月，百度發佈DuerOS智慧晶片，並與紫光展銳、ARM、上海漢楓電子科技有限公司達成戰略合作。這款晶片搭載了DuerOS對話式人工智慧作業系統，將賦予設備可對話的能力，能廣泛用於智慧玩具、藍牙音箱、智慧家居等多種設備。在百度來看，目前已經有了推出了DuerOS和Apollo兩大人工智慧平臺，加碼晶片也是軟硬體結合戰略下的必然的選擇。
而騰訊所投資的比特大陸發佈了智慧視頻分析伺服器算豐SS1，基於算豐SC1/SC1+深度學習加速卡和對於圖像識別演算法的深度理解而打造的深度學習伺服器，專門為視頻監控、互聯網影像處理等多種應用場景提供深度學習加速能力。
本質上，無論是國外還是國內，這些巨頭都在試圖解決深度學習、理解的難題，讓人工智慧可以撕掉人工智障的標籤，變得名副其實。而對於BAT來說，無論是百度搜索、街景、照片、語音交互、無人駕駛和翻譯還是騰訊社交、遊戲、新零售、智慧硬體等方面佈局，還是阿裡新零售、雲計算，物聯網等領域，會越來越多和人工智慧技術結合，需要用到深度學習框架，對晶片的需求會越來越強烈，自然想到要切入AI晶片環節來獲取軟硬體的雙向自主掌控力。
中美貿易戰的大格局下的焦慮：降低對同行的依賴度
但從現狀來看並不容樂觀，在全球AI領域賽道的主要玩家都集中在中美，如前所述，在產業鏈條上，在高通英特爾等傳統晶片巨頭之外，美國互聯網五巨頭（谷歌+微軟+亞馬遜+蘋果+Facebook）都在晶片領域大幅投入，總體來看，美國在演算法、晶片和資料等各層級企業數量與品質都處於上游。即當前AI 晶片依然避不開需要 CPU、GPU 等基礎 IC以及現有作業系統才能運作，而美國廠商在人工智慧晶片 CPU、GPU、FPGA、ASIC 領域的產業結構非常完整與均衡，在 GPU 和 FPGA 領域則是幾乎壟斷了。
這或許是BAT的焦慮所在。在中美貿易戰的大格局下，美國顯然會鼓勵本土企業全面遏制中國科技企業，而對於美國本土科技企業而言，也是其利益訴求所在。在晶片層面的投入能讓旗下的硬體設備更加自主，擺脫或降低對矽谷巨頭等晶片公司的依賴，從產品上也能跟競品有更好的區分度，但這並不是短期能做到的。
當前BAT的戰略都是偏向於廣撒網投資，其目的或許是一旦在未來某些重點產品中關鍵晶片過度依賴進口，那現在是時候去找國內替代品做驗證了，因為說不定什麼時候人家就會以國家級別限購，到時候手裡握著其他供應商，就不會像中興這樣從上到下都抓瞎了。
畢竟，在互聯網下半場或者說未來全球化的競爭中，亞馬遜對標的是阿裡，Facebook的競爭對手是騰訊，百度要面對的是穀歌。雖然硬體供應鏈與軟體公司可以達成互補的業務關係鏈，而且不會對彼此的核心業務構成核心威脅，但如果國外互聯網巨頭在大幅投入，BAT肯定不希望在晶片業務上要受制於在業務上有強相關的互聯網同行。畢竟，在AI賽道，誰也不願意成為下一個中興。那麼在核心的晶片業務上，即便可能做不到對手那麼強，但至少手裡有備選方案可以頂上，這一點尤為關鍵。
智慧手機人口紅利正在消失 非手機類智慧設備領域有機會打造新的軟硬體平臺
從另一方面來看，儘管軟體業務一旦成型往往坐地生金，比硬體更賺錢，但它都有自身的瓶頸，並且受制於手機、PC硬體業務本身的飽和與人口紅利的消失。它們都需要尋找新的增長點，而新的增長點可能在於智慧手機之外的硬體領域與物聯網領域。
出門問問創始人李志曾經給出了一組數據：目前95%的智慧設備都是智慧手機，所以語音交互沒有成為主流的對話模式。但在目前，非手機類智慧設備的增長遠超智慧手機，並在未來3-5年佔據30%以上的智慧設備份額。
而非手機類智慧設備的潛在增長領域在哪裡呢，一個可以看得到的品類是智慧音箱。因為目前美國已有大約近4000萬美國人是智慧音箱的用戶，相當於20%的美國總人口，而與2017年1月相比，同比增幅達到了128%。而在智慧音箱的用戶群體中，亞馬遜echo占了將近70%。
根據孫正義的時間機器理論，先進國家的科技潮流與趨勢會晚幾年普及到欠先進國家。因此，我們看到，如今BAT都做了智慧音箱。今年3月初，BAT不約而同都拿出了自身的智慧音箱並且正式開賣，騰訊 Qrobot 在京東售價2799；百度渡鴉Raven H音箱也已可以現貨銷售，售價1699；而天貓精靈的迷你版M1也已經發售。AI晶片與智慧音箱有什麼關係？
這或許可以看看亞馬遜，我們知道，AI晶片佈局的成熟，是可以應用到物聯網或智慧家居的語音交互領域，智慧音箱本身也是AI語音交互技術落地的需要驗證的場景與產品的重要產品，目前，包括三星、GE、惠而浦、聯想等家電巨頭，產品類別覆蓋了的家用電器（包括電視機、掃地機器人、智慧音響）都推出跟 亞馬遜Alexa 相關的產品。早前全球電子消費展（CES）展會主辦方消費技術協會（CTA）首席經濟學家 Shawn DuBravac 曾表示：“配備了亞馬遜的 Alexa 語音助手的產品.......現在大約有 1500 種。”在相關的開發者越來越多的情況下，筆者之前就指出Alexa未來會慢慢形成一個協力廠商開放服務平臺，就像蘋果App Store。
因此這解釋了BAT為何為在做AI晶片之外，同時也在做相對應的硬體。因為晶片可以為硬體提供運算算力，而硬體為其AI能力提供了可以落地與掌控的場景，並且通過不斷的試錯來驗證其資料與演算法的缺陷並不斷提升其AI智慧化能力，而單純的資料與演算法如果不能結合硬體落地帶動市場爆款的產生，其AI能力很難構成絕對的壁壘與生態，也很難獲得市場認可。反之則可以拉動龐大的協力廠商廠商進入其AI生態平臺。
通過AI晶片與物聯網設備融合打通，脫離Android、iOS生態體系而構建出新的軟硬體生態平臺，或許是諸多軟體巨頭潛藏的野心所在，畢竟，海外亞馬遜echo的案例就在那擺著——echo作為一款為其AI語音交互能力落地的硬體爆款，不能帶動了其硬體產品的大規模銷量，也引入了海量的協力廠商廠商的進入，構建了一個以Alexa為基礎的龐大的軟硬體生態平臺。
總體而言，AI和IoT開始發生碰撞和融合。IOT是未來趨勢，物聯網時代會有新的流量入口甚至新的平臺級入口，那麼AI晶片的重要性就不言而喻了。
不過對於BAT而言，如果僅僅將AI晶片業務作為一種試錯類的投資專案，並沒有提到戰略產品的高度來給予足夠的重視，這樣平臺投資+硬體廠商生產的模式出來的產品很難出現爆款。
相對硬體廠商造芯，BAT或許在對人才的爭奪上更有機會，AI 晶片的創新涉及到人工智慧演算法、程式設計語言、電腦體系結構、積體電路技術、半導體工藝等方面。做晶片關鍵在於人才，畢竟互聯網巨頭的穩定利潤與良好的現金流以及日益凸顯的品牌影響力在晶片人才的爭奪上具備極大的優勢。
集體去做不代表就能做成，畢竟晶片尤其是完全自主的AI晶片高度依賴尖端人才、投入大、技術研發週期長，也並非砸錢就能做出來，雖然晶片自主可控是確定性的中長期趨勢，從高端晶片自主可控層面來看，目前在國內還難覓能擔此大任的上市公司與高品質的產業鏈集群。
結語
電腦科學家蘭德艾倫K曾經說過：“真正認真對軟體的人應該做自己的硬體”，這句話很少有人在意，但卻在蘋果公司與亞馬遜身上得到了驗證。對於互聯網巨頭而言，若真正將軟硬體完整結合打造出來的平臺往往具有更強的黏性，而且短板更少，業務發散的空間更廣闊，切入的是未來的增長點，也能更好的避免受制於人。當然，軟體巨頭紛紛造芯對傳統晶片大廠可能會帶來直接的衝擊。CNBC指出，你有晶片，我有晶片，每個人都有晶片，這種趨勢最終可能威脅到大買家和大供應商之間的傳統關係，尤其對高通與英特爾造成巨大衝擊。但這並不影響到互聯網巨頭對晶片的熱情與執著，當然我們也樂見其成。
儘管在經濟全球化的大背景下，沒有任何一個企業可以完全依賴自身上下游通吃，但至少應該需要保證在最壞的情況下，得有自己的底牌與替換方案。這或許是BAT要做AI晶片的關鍵原因所在。
作者：王新喜 TMT資深評論人 本文未經許可謝絕轉載 我的微信公眾號：redianweiping