扎堆造芯，巨頭拼什么？
近期字節(jié)跳動上一則關于招聘芯片人才的新聞，再次引發(fā)了外界對于互聯(lián)網大廠“造芯”的猜測。事實上，在“缺芯”潮持續(xù)發(fā)酵之下，“跨界造芯”早已經成為了近年來科技界的一個常用熱詞。無論是車企、手機廠商還是互聯(lián)網大廠，都先后接二連三地扎進了“造芯”賽道，甚至于連地產、零售百貨、家電等領域的企業(yè)也都紛紛參與其中，不由得給人一種“不造芯就落伍”的錯覺。
不可否認，當下來看“造芯”似乎是擋不住的一場大潮流。不過，參與者雖眾但真正了解自身“造芯”需求的企業(yè)其實并不多。那么，那些真正有志于“造芯”的企業(yè)，其真實動機究竟何在呢？
配圖來自Canva可畫
巨頭“造芯”動機何在
在一眾“造芯”的企業(yè)中，要論起真正需求明確的還要算是科技互聯(lián)網公司了。
實際上，包括蘋果、華為、OPPO等手機品牌在內的技術公司，在很早之前就已經率先在AI芯片領域“卷”了起來。2017年，蘋果A11 Bonic 問世，首次采用自研GPU，首次搭載神經網絡引擎，從此開啟了智能手機AI時代；隨后，華為“昇騰”系列芯片的出爐，則標志著華為正式進軍AI處理器行業(yè)；而后OPPO也宣布進軍半導體，打造自研芯片。
除了手機廠商之外，互聯(lián)網公司如谷歌、亞馬遜、BAT等，也都聞風而動。國外如谷歌，2014年就開始為數據中心設計服務器芯片了，2019年更是在印度組建了芯片團隊；亞馬遜AWS也在2018年底，披露了首款自研云服務器CPU Graviton。
國內如百度，2010年就開始采用FPGA自研AI芯片，2021年百度昆侖芯2更是實現(xiàn)了發(fā)布即量產；阿里也成立了“平頭哥半導體有限公司”入局AI芯片，并在隨后的2019年推出首款AI芯片含光800，騰訊也從前期的入股燧源科技，到親自入局造AI芯片。再到最近的字節(jié)跳動，也被曝將自研云端AI芯片和ARM服務器芯片……不難發(fā)現(xiàn)，近乎大半個互聯(lián)網圈有頭有臉的公司，都已經參與了這場“造芯”盛宴。
而在一片“熱鬧”的背后，“造芯”的難度是顯而易見的。那么，各路大廠為何還要來做這樣一個長周期、慢回報、資金密集的高投入行業(yè)呢？答案是戰(zhàn)略需要。
從內部來說，隨著行業(yè)競爭加劇，企業(yè)迫切需要推出更加原創(chuàng)的硬件芯片，來支持自身的產品和服務戰(zhàn)略落地。就研發(fā)芯片的動機來講，無論是選擇自研的華為、蘋果，還是廣有布局的BAT，其推動自研的核心動機，都與提升其產品體驗和服務差異化這一核心需求分不開。
從外部而言，高通、AMD以及英特爾等芯片大廠提供的產品，越來越難以滿足互聯(lián)網科技廠商們的現(xiàn)實需求了。與其他領域一樣，AMD、英特爾、高通等芯片廠對芯片的壟斷，直接導致了很多科技公司采購芯片的成本在不斷上升（比如持續(xù)漲價），過去由于話語權的羸弱使其只能聽之任之；但如今隨著各家自研芯片的出爐，其對大廠的“蠻橫”也有了一些底氣；另外，各家大廠的云服務所構建的生態(tài)并不完全相同，其對服務器芯片的需求自然也會有所差異，但通用型的芯片并不足以滿足這一需求，這種情況下自研就成了其必選的一個選項了。
更深層的內在動因
如前文所述，無論是從戰(zhàn)略層面還是現(xiàn)實層面來看，“造芯”對于技術驅動的大廠而言都值得嘗試。但如果只是滿足這些因素，這個選項至多也只能被大廠歸入“應該做”的行列，尚不至于讓大廠產生“親自下場”的沖動，而能讓大廠敢于參與其中的因素，必然與其內部條件允許脫不開關系。
首先，相比通用芯片的高門檻而言，專用芯片設計的研發(fā)對大廠而言相對容易許多。通常來說，芯片可以分為兩大類：一類是通用性芯片，通常是我們聽到的CPU、GPU和DSP等；第二類是專用芯片，包括FPGA、ASIC等等。而“通用”與“專用”的區(qū)別，通常在于其是否為執(zhí)行某一特定運算而設計，如果用銀行來做比喻的話，通用芯片相當于柜員，它需要處理復雜場景應對各種復雜狀況，優(yōu)點在于靈活、通用；而專用芯片則相當于“ATM機”，優(yōu)點在于簡單、高效。
目前大廠們所研究的芯片類型大多屬于后者，高效是其核心訴求。比如，騰訊推出的三款自研芯片紫霄、滄海、玄靈，都在相應領域有突出表現(xiàn)，其中主打AI的紫霄相比業(yè)界的同等水平提升了100%，主打視頻處理的滄海壓縮率相比業(yè)界提升了30%以上，主打高性能網絡的玄靈性能，相比業(yè)界提升了4倍。無獨有偶，阿里平頭哥研發(fā)的服務器芯片倚天710、含光800等均有遠超業(yè)界預期的表現(xiàn)，百度的昆侖芯片2號不僅強于業(yè)界，而且較上一代性能提升了2-3倍。凡此種種，都能說明互聯(lián)網公司的核心訴求正在于提升效率這一點。
當下，人工智能運算常常具有大運算量、高并發(fā)度、仿存頻繁等特點，這使得傳統(tǒng)的CPU、GPU等芯片已經難以滿足當下市場的現(xiàn)實需要了，企業(yè)迫切需要更高性能的通用型智能芯片，在硬件層面給予人工智能算法以支持。但通用型智能芯片及其基礎系統(tǒng)軟件的研發(fā)，需要全面掌握核心芯片與系統(tǒng)軟件的大量關鍵技術，技術難度高、涉及方向廣，是一個極端復雜的系統(tǒng)工程，對于新入局的一眾巨頭而言仍有一定難度，相比之下自研專用的人工智能芯片則容易許多。
其次，大廠自身技術應用場景比較多，并且云基礎設施雄厚、用戶群體廣眾，其超大體量的規(guī)模足以幫助其將巨額的芯片研發(fā)成本攤薄，大大減小其推進風險。
對于“造芯”這樣重研發(fā)重投入的行業(yè)來說，除了有錢之外還必須有量，甚至有“量”是比有錢更重要的事情。比如，蘋果敢于入局SOC芯片，核心在于其每年穩(wěn)定出貨幾千萬的蘋果手機，也唯有如此巨量的應用才能幫助其分攤由于芯片研發(fā)而投入的巨大成本。同樣的道路，近期字節(jié)跳動入局“造芯”，理由也是其在國內外擁有海量的云基礎設施（數據中心、服務器等資源），以及多達20億月活用戶的支持，這些因素都使其“造芯”的成本壓力大大下降了。
另外，自主研發(fā)可以使其在成本與流程上做到最優(yōu)，提高安全性和靈活性，在長中短各個階段不同層次上進行更快的創(chuàng)新，使其在芯片的立項、進度和交付上掌握主動性。
從云中來到云中去
總的來看，巨頭參與“造芯”有動機也有可行性，基本可算是萬事皆備，但回到具體的落地實踐上來說，方法同樣很重要。目前來看巨頭造芯所堅持的動作，無外乎是“從云中來到云中去”。
一方面，云巨頭們以其在推動云服務發(fā)展中形成的清晰需求，指導其芯片制造的設計與發(fā)展。實際上，做芯片除了要考慮技術和工藝，最大的難點在于對芯片的“定義”。過去傳統(tǒng)芯片的優(yōu)勢在于前者，但弊端是通常需要芯片做出來再去匹配需求，這會使其在很多場景下?lián)p失其真實性能。而包括谷歌、百度、騰訊等大的互聯(lián)網企業(yè)，它們本身就是需求方，它們對自身的需求最清晰、也最明確，因此“造芯”出來的結果，跟其業(yè)務本身會形成比較好的一個協(xié)同和適配。
比如，百度2019年推出的由三星代工的昆侖一代芯片，就主要應用于百度熟悉的業(yè)務如搜索排名、語音識別、圖像處理以及自然語言處理等應用領域；2021年8月，百度推出的二代昆侖芯片，則將其主要應用于互聯(lián)網、智慧城市、智慧工業(yè)等領域，同時還可以賦能高性能計算集群、生物計算、智能交通以及無人駕駛等行業(yè)，應用領域顯然比之前更廣一些，但領域依舊是百度正在推進的AI應用場景。
同樣的道理，阿里平頭哥的芯片很大程度也直接服務于阿里云的生態(tài)建設。比如，阿里先后推出了ARM服務器芯片“倚天”，AI芯片“含光”，RISC-V架構CPU核“玄鐵”，射頻識別芯片“羽陣”，基本布局覆蓋云端到終端全流程。另外，其還基于神龍架構，推出了自己的云服務器神龍服務器，并設計了自己的智能網卡芯片X-Dragon?？傊ㄟ^不斷豐富生態(tài)增強其軟硬一體的協(xié)作能力，阿里云在云服務市場的地位得到不斷鞏固和增強，其“一云多芯”戰(zhàn)略也得到了切實落實。
另一方面，巨頭“造芯”的目標，仍然服務于巨頭的云戰(zhàn)略規(guī)劃。從云服務行業(yè)的現(xiàn)實情況來看，客戶對于云上性價比的追求是永無止境的，未來云上工作負載對于計算創(chuàng)新的要求也是無止境的，這就決定了追求更高效能的全新技術，將會是芯片研發(fā)服務于云戰(zhàn)略的戰(zhàn)略核心。
比如，巨頭通過自主設計芯片以及服務器等硬件，使其在云服務基礎設施市場具有更強的定價能力和差異化，從而可以幫助其挽回在IAAS市場因為同質化競爭，而導致的低毛利困境。站在當下來看，自研芯片雖然不是云廠商開展業(yè)務的必需，但卻決定了云廠商的天花板，并象征著云巨頭的身份。
難以避免的持久戰(zhàn)
從入局的目的來看，現(xiàn)階段互聯(lián)網大廠造芯的“出口”，最終大多精準地瞄向了自身的業(yè)務。而從“造芯”這件事本身來看，“造芯”的高門檻決定了入局“造芯”的大廠，很難避免后續(xù)過程的持久戰(zhàn)。
首先，AI芯片相比傳統(tǒng)芯片的復雜度變高了，后續(xù)的投入周期也隨之變長，這意味造芯公司想要在短期之內取得進展是不切實際的。
據業(yè)內人士分析，隨著集成電路進入后摩爾時代，互聯(lián)網巨頭們在芯片設計中面臨的挑戰(zhàn)逐漸增多。一則隨著AI芯片性能需求加重，需要不斷投入至先進工藝中，其帶來的技術好處也不像之前那樣的線性與直接；二則，隨著功能的增加和對效能要求的提升，其在流片費用、設計復雜度以及開發(fā)周期等方面也面臨越來越嚴峻的挑戰(zhàn)。
對于參與其中的企業(yè)而言，其不僅要在系統(tǒng)應用方面加強頂層設計，增強算法到設計，以及算法、軟件、架構、軟硬件協(xié)同等各方面的優(yōu)化和戰(zhàn)略協(xié)同，而且還必須要從數字設計到物理實現(xiàn)，以及工藝封裝等各個層面進行綜合思考，統(tǒng)籌各種因素以求取最優(yōu)解。而要達成這樣的過程，必然需要花費很多的時間和資金投入，短期之內很難見效。
其次，從整個芯片行業(yè)本身的發(fā)展規(guī)律來說，其重資產、重研發(fā)的特性，決定了任何參與者都不可能在短期內取得巨大成功。
過去蘋果連續(xù)押注芯片設計十幾年，才逐漸取得了A系列芯片的突破，對于剛剛進場的互聯(lián)網巨頭而言這個過程自然也是必不可少的。目前為止，各路互聯(lián)網巨頭仍處在量變到質變的前期階段，遠沒進入到一個大規(guī)模爆發(fā)、質變型產品大規(guī)模量產的階段，因此其接下來還有很長的路要走。
另外，芯片對巨頭戰(zhàn)略上的極端重要性，決定了大廠在這個領域絕不會輕易放棄，這就意味著巨頭未來在芯片領域的投入將會是長期的。
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