11月10日，第29屆中國(guó)集成電路設(shè)計(jì)業(yè)2023年會(huì)暨廣州集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展高峰論壇（ICCAD 2023）在廣州保利世貿(mào)博覽館正式拉開帷幕。摩爾精英董事長(zhǎng)兼CEO張競(jìng)揚(yáng)在高峰論壇上發(fā)表《摩爾精英助力客戶實(shí)現(xiàn)芯片高效的研發(fā)到量產(chǎn)》主題演講。他表示：“芯片創(chuàng)業(yè)進(jìn)入效率時(shí)代，從“做大、做快”到“做好、做強(qiáng)”，芯片團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)品效率成為最關(guān)鍵指標(biāo)?！?br style="white-space: normal; color: rgb(102, 102, 102); font-family: 宋體; font-size: 12px;"/>
關(guān)于芯片企業(yè)創(chuàng)業(yè)進(jìn)入到效率時(shí)代，張競(jìng)揚(yáng)在結(jié)合過(guò)去客戶服務(wù)經(jīng)驗(yàn)及合作伙伴情況的分析，提出了自己的思考：“對(duì)于芯片企業(yè)，產(chǎn)品效率已成為最重要指標(biāo)，完成研發(fā)到量產(chǎn)同等性能產(chǎn)品消耗的資金總額就是產(chǎn)品效率，資金消耗量越少，產(chǎn)品效率就越高，企業(yè)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)也就不言而喻?！?/span>

靈活應(yīng)變，底線思維：芯片企業(yè)變局之勢(shì)

過(guò)去幾年里，在資金充裕且便宜的環(huán)境中，大多數(shù)企業(yè)以快速發(fā)展、擴(kuò)大規(guī)模為目標(biāo)。進(jìn)入到2023年，市場(chǎng)需求驟變，全球半導(dǎo)體市場(chǎng)進(jìn)入去庫(kù)存周期，伴隨著經(jīng)濟(jì)低迷、投資下行讓不少芯片企業(yè)夾縫中生存，這也使得芯片產(chǎn)業(yè)逐漸回歸理性，企業(yè)也從“Easy模式”進(jìn)入“Normal甚至是Hard模式”。資金充裕且便宜的時(shí)代結(jié)束了，沒(méi)有效率的增長(zhǎng)和擴(kuò)張是加速自殺，沒(méi)有效率的融資和貸款是高利貸。

在“Normal/Hard模式”下，芯片從業(yè)者更需要重新審視企業(yè)產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力及公司運(yùn)營(yíng)策略。一顆芯片的誕生，無(wú)論是從0到1（需求定義），還是從1到100萬(wàn)（工程到量產(chǎn)），其中每一個(gè)環(huán)節(jié)都是至關(guān)重要的。所以，芯片企業(yè)更應(yīng)把目光放在芯片產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力和效率上。先產(chǎn)品后公司，先研發(fā)后運(yùn)營(yíng)，先核心后全面，先人后事，把錢花到刀刃上，花到核心研發(fā)上，積累核心價(jià)值。底線思維，以終為始，只要效率足夠高，別人做同樣的花錢更多，底線可以被并購(gòu)，讓投資人收回成本和利息。


市場(chǎng)導(dǎo)向，轉(zhuǎn)變思維：產(chǎn)品效率及價(jià)值的認(rèn)知重塑

產(chǎn)品性能、價(jià)格、營(yíng)銷、品牌是考量產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力重要維度。對(duì)于芯片企業(yè)來(lái)講，快速提高產(chǎn)品效率（產(chǎn)品效率=完成研發(fā)到量產(chǎn)同性能產(chǎn)品消耗的資金總額）進(jìn)而提升產(chǎn)品價(jià)格優(yōu)勢(shì)是最快捷的方式。

芯片產(chǎn)品的誕生周期是以年為計(jì)算單位的，一個(gè)芯片從需求定義到量產(chǎn)的周期短則1—2年，在產(chǎn)品研發(fā)期間，企業(yè)需要投入大量的研發(fā)、人力以及資金等資源，同時(shí)從芯片設(shè)計(jì)到量產(chǎn)這中間的環(huán)節(jié)對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)容錯(cuò)率非常低，一旦出現(xiàn)重要環(huán)節(jié)的失誤，對(duì)于企業(yè)就是致命一擊。張競(jìng)揚(yáng)認(rèn)為：“快速提高產(chǎn)品效率將成為芯片企業(yè)最為重要的目標(biāo)?！?/span>


國(guó)內(nèi)外 AI 芯片差距較大，科技巨頭展開布局

決定計(jì)算能力的關(guān)鍵是芯片。中美兩國(guó)人工智能領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)，算法主要看設(shè) 計(jì)團(tuán)隊(duì)的智慧和靈感，雙方?jīng)]什么差距；大數(shù)據(jù)資源中國(guó)占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)；大數(shù)據(jù) 分析技術(shù)雙方相近；但決定人工智能產(chǎn)品表現(xiàn)的關(guān)鍵要素還包括“算力”，通俗 描述就是“運(yùn)算能力、計(jì)算能力”。計(jì)算能力是計(jì)算機(jī)的核心能力，這也是中美 兩國(guó)在超級(jí)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)多年的原因之一。

在 AI 芯片領(lǐng)域，國(guó)外芯片巨頭占據(jù)了大部分市場(chǎng)份額。全球范圍內(nèi)主要布 局人工智能芯片的廠商有 Intel、NVIDIA、Qualcomm、Google 等。無(wú)論是在人才 聚集、公司合并等方面，都具有領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。特別是美國(guó)的巨頭企業(yè)，憑借著多年 在芯片領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，迅速切入 AI 領(lǐng)域并積極布局，目前已經(jīng)成為該產(chǎn)業(yè)的 引領(lǐng)者。此外，在 GPU 和 FPGA 方面，它們更是處于完全壟斷地位。

我國(guó) AI 芯片產(chǎn)業(yè)起步較晚，技術(shù)上與世界先進(jìn)水平也還存在著較大的差距。 國(guó)內(nèi) AI 芯片市場(chǎng)也較為分散，集中度低。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的興起，人工智能已經(jīng) 深入滲透到各個(gè)行業(yè)，特別是在互聯(lián)網(wǎng)等科技公司中更為普及。這些公司對(duì)于計(jì) 算機(jī)軟件技術(shù)和存儲(chǔ)設(shè)備的要求極高，因此對(duì)于底層技術(shù)的布局和提升更為重視， 尤其是在人工智能芯片領(lǐng)域。 國(guó)內(nèi)各科技巨頭都在這個(gè)領(lǐng)域展開布局。例如，百度于 2011 年成立了昆侖 芯，開始探索芯片領(lǐng)域；阿里巴巴在 2018 年成立了平頭哥，專注于 AI 芯片市場(chǎng)。 華為一直在人工智能芯片領(lǐng)域進(jìn)行布局，早在 2017 年就推出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處 理器的 Ascend 芯片，主要面向人工智能推理場(chǎng)景。2019 年，華為又推出了面向 全場(chǎng)景的 Ascend AI 處理器，具有更高的性能和更廣泛的適用性，可應(yīng)用于智能 手機(jī)、云計(jì)算、自動(dòng)駕駛等多個(gè)領(lǐng)域。此外，華為還推出了 Atlas AI 計(jì)算平臺(tái)， 提供完整的 AI 計(jì)算框架，以支持用戶進(jìn)行高效的 AI 開發(fā)。華為在人工智能芯片 領(lǐng)域的不斷投入和創(chuàng)新，使其成為全球領(lǐng)先的人工智能技術(shù)供應(yīng)商之一。國(guó)內(nèi) AI 芯片廠商以中小公司為主，多集中于設(shè)備端 AI ASIC 的開發(fā)，并已有所建樹。其 中寒武紀(jì)成為全球 AI 芯片領(lǐng)域第一個(gè)獨(dú)角獸初創(chuàng)公司，其 NPU IP 已被應(yīng)用于全 球首款手機(jī) AI 芯片——麒麟 970。

全球 GPU 領(lǐng)域處于寡頭壟斷的局面。近年來(lái) GPU 市場(chǎng)由英特爾、英偉達(dá)和 AMD 三分天下，其中英特爾的市場(chǎng)占比份額在 60%以上，其次是英偉達(dá)和 AMD。英 特爾的身位領(lǐng)先主要得益于在家用機(jī)的集成 GPU 芯片市場(chǎng)的絕對(duì)主導(dǎo)地位，而在 AI 及高性能計(jì)算方面，則英偉達(dá)憑借其自身 CUDA 生態(tài)占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位。從細(xì) 分市場(chǎng)來(lái)看，英偉達(dá)和 AMD 在獨(dú)立 GPU 芯片市場(chǎng)基本包攬全場(chǎng)，英特爾占比極 小。

國(guó)產(chǎn) GPU 在性能方面與國(guó)際領(lǐng)先水平的差距在加速縮小。在圖形渲染 GPU 方 面，景嘉微的 JM9 系列圖形處理芯片將支持 OpenGL 4.0、HDMI 2.0 等接口，以及 H.265/4K 60-fps 視頻解碼。其核心頻率至少為 1.5GHz，配備 8GB 顯存，浮點(diǎn) 性能約 1.5 TFlops，與英偉達(dá) GeForce GTX 1050 相近。雖然景嘉微的產(chǎn)品與國(guó) 際尖端 GPU 存在著極大的差距，但作為一顆由中國(guó)企業(yè)完全獨(dú)立研發(fā)、采用正向 設(shè)計(jì)、具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的 GPU，已經(jīng)有長(zhǎng)足的進(jìn)步。

GPGPU 方面，國(guó)內(nèi)外廠商仍存在較大差距。制程方面，目前 Nvidia 已率 先到達(dá) 4nm，國(guó)內(nèi)廠商多集中在 7nm；算力方面，國(guó)內(nèi)廠商大多不支持雙精度（FP64） 計(jì)算，在單精度（FP32）及定點(diǎn)計(jì)算（INT8）方面與國(guó)外中端產(chǎn)品持平；生態(tài)方 面，與 Nvidia CUDA 的成熟生態(tài)相比，差距較為明顯。海光 DCU 系列產(chǎn)品以 GPGPU 架構(gòu)為基礎(chǔ)，兼容通用的“類 CUDA”環(huán)境以及國(guó)際主流商業(yè)計(jì)算軟件和人工智能軟 件，對(duì)標(biāo)目前國(guó)際主流 NVIDIA A100 產(chǎn)品，海光 DCU 單芯片產(chǎn)品基本能達(dá)到其 70%的性能水平，但是公司 DCU 產(chǎn)品的片間互聯(lián)性能還有較大的提升空間。

FPGA 發(fā)展機(jī)遇大。與其他 AI 芯片相比，F(xiàn)PGA 芯片開發(fā)門檻較高，前期需要 投入大量資源，存在壁壘。全球 FPGA 芯片市場(chǎng)主要由賽靈思和 Altera 針鋒相 對(duì)，共占據(jù) 77%的份額，其中賽靈思以 52%的份額領(lǐng)先。剩下的約 10%的市占率則 由 Lattice 和 Microsemi 瓜分，呈現(xiàn)“兩大兩小”的格局。中國(guó) FPGA 廠商仍處 于起步階段，但是隨著 5G、AI 產(chǎn)業(yè)化帶來(lái)的巨大需求，國(guó)內(nèi) FPGA 企業(yè)技術(shù)有望 不斷實(shí)現(xiàn)突破，迎來(lái)快速成長(zhǎng)。

ASIC 國(guó)產(chǎn)替代正當(dāng)時(shí)。ASIC 市場(chǎng)未形成壟斷，國(guó)產(chǎn)廠商仍存在可觀的機(jī)會(huì)搶占市場(chǎng)。