杏彩体育app下载:半导体终端厂商：向产业链前端出发

　　芯片产业全球化分工使设计与制造环节分离，存在供应链的地理分割，加剧了受外部因素影响而供需失衡的风险，因此企业向产业链前端渗透、实现自主可控已是大势所趋。

　　半导体产业链有三种权利：设计权决定创新和供给、代工权决定安全和产能、设备权决定产业链安全和工艺底层突破。如今的形势下，终端厂商越来越向产业链前端出发。

　　对于终端厂商来说，芯片领域将成为新的主战场，着力于掌握芯片设计权甚至代工权是终端企业未来发展方向。

　　参考全球智能手机巨头的发展历程，随着产品同质化加剧，芯片区别的重要性日益突显，成功的头部手机厂商均拥有较强的芯片设计研发水平。

　　华为、苹果、三星等智能手机头部纷纷下场开始自研芯片，自研芯片也可以理解为“手机品牌高端化”，华为、三星、苹果的高端化也离不开自研芯片。华为的麒麟系芯片、三星的猎户座芯片、苹果A系列芯片，是经历时间的磨炼才有现在的成绩，而自研SoC芯片更是重中之重。除了巨头之外，手机厂商自研芯片也越来越“普及”。

　　近日有消息称，小米官方招聘网站放出大量芯片相关的职位招聘，其中有不小比例的岗位都与SoC相关。小米CEO雷军这样形容这条自研之路：“我知道，这条路很漫长，我们心怀敬畏，这条路也充满了险阻，但小米从来最不缺的就是耐性和毅力。我们向着更高、更险峻的技术高峰持续地攀登，为用户提供更出色的体验，我们探索的脚步不断，澎湃的涛声永不停息。澎湃是发出过声音的。”

　　2017年，澎湃S1是小米*自主研发的手机芯片，采用了最新的5nm工艺节点，拥有8个高性能核心和3个高效能核心，核心频率最高可达2.84GHz，GPU为Mali-G78，支持5G SA/NSA双模网络和Wi-Fi 6E。作为小米自研芯片的开山之作，它不仅为小米将来的自主芯片研发奠定了基础，同时也代表着小米在技术、工艺上的最新成就，或许就是小米向行业发力的一个*机会。

　　2021年3月30日，小米春季新品发布会第2场上，小米推出新款自研手机芯片澎湃C1。澎湃C1的面世极大地扩展了小米在可穿戴设备领域的优势。

　　2022年7月，是小米为自家游戏手机推出的芯片澎湃G1。它采用了5nm工艺，拥有8个高性能核心和3个高效能核心，GPU为Adreno 660，LPDDR5内存和UFS 3.1闪存，支持全球消息音效技术。它更加注重游戏性能，提供更流畅的游戏体验。

　　小米的自研芯片们满足了公司自身的需求的同时，也保证了芯片的安全性。然而这条路也穿插了很多次失败，比如万众瞩目的澎湃S2五次流片均告失败，小米自研SoC暂时画上了句号。在手机业务中，小米可能战略性放弃了SoC的研发，而是从独立芯片入手，强化个别用户体验；待时机成熟后再次进军SoC。

　　最近在vivo影像盛典活动上，vivo正式发布了最新一代自研芯片V3，这颗芯片采用了6nm制程，在架构层面采用了vivo自研的第二代AI-ISP架构，vivo将其称之为多并发AI感知-ISP架构，同时FIT互连技术也进一步迭代升级，配合6nm工艺制程的升级，能效比提升了30%。至此，vivo也迎来了自研芯片的第四年。

　　在9月21日举行的2023蔚来科技日上，蔚来CEO李斌正式发布蔚来首颗自研芯片量产，型号为NX6031，主要用于控制激光雷达，中文名“杨戬”。这颗芯片8核CPU，拥有8采样通道、9Bit采样深度，采样率达1GHz，将于10月量产。

　　比亚迪早在2011年就开始研发IGBT芯片，并在2017年推出了*自主研发的IGBT芯片。这样的举动既是一次技术创新的尝试，同时也是对国外芯片制造企业的冲击。

　　特斯拉是首家自研芯片的车企。由于芯片技术门槛高、周期性长以及开发难度较大，多数车企智能芯片主要来自英伟达、高通的国际芯片厂商。直到近两年，车企自研芯片的热潮才开始兴起。

　　特斯拉自研芯片是因为彼时芯片行业没有符合特斯拉需求的芯片产品，找不到供应链的支持。特斯拉自研芯片获得了认可，所以汽车行业开始往这个方向倾斜。”黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣对记者表示，当产业逐渐走向成熟后，会吸引越来越多资源朝这一方向倾斜。这个时候，车企再选择自研芯片的挑战性较大。一方面，要与专业的芯片设计公司比拼开发速度、产品定义能力、人力资源和管理能力等；另一方面，单一主机厂很难达到动辄几千万颗的采购量，能否持续投入对于主机厂来说是一个巨大的挑战。

　　9月下旬，亚马逊AWS 举行“制造转型战略峰会”， AWS 港台区总经理王定恺表示， AWS 除了采购英伟达等泛用型芯片外，也在投入自研芯片开发，主要用于 AI 推理与训练中。

　　亚马逊AWS推出了Inferentia，它是一款云端AI推理芯片，支持TensorFlow、Apache MXNet和PyTorch深度学习框架，以及使用ONNX格式的模型。每个Inferentia芯片提供高达几百TOPS的算力，使复杂的模型能够做出快速的预测。多个AWS Inferentia芯片可以一起使用来驱动，形成成千上万的TOPS算力。开发人员可以将GPU支持的推理加速附加到Amazon EC2和Amazon SageMaker实例中，从而将推理成本降低75%。

　　国内大厂阿里巴巴早就有平头哥。5月份阿里公司推出了一款名为含光800的芯片，含光800芯片采用了7纳米的制造工艺，在控制效率和能耗方面取得了良好的平衡。此外，该技术还具备了TeraFlops级别的浮点计算能力和超高速的存储带宽，为云计算、人工智能等领域的应用提供了强有力的支持。

　　早在2018年，阿里巴巴正式宣布合并中天微达摩院团队，成立平头哥半导体芯片公司。平头哥拥有端云一体全栈产品系列，涵盖数据中心人工智能芯片、处理器IP授权等，实现芯片端到端设计链路全覆盖。公司拥有的玄铁、倚天、寒光、羽阵四个产品系列中，玄铁是处理器IP，倚天和寒光是处理器芯片，羽阵为RFID芯片。

　　百度CEO李彦宏也表示，尽管AI芯片是高技术门槛和高风险的投资，但是百度希望在AI芯片领域有所突破，因此选择组建自己的AI芯片公司，因为它与平台能力密切相关，能充分利用百度在深度学习框架领域的优势。之后百度在AI开发者大会上宣布推出云端全功能AI芯片“百度昆仑”， 首批产品包含训练芯片“昆仑818-300”、推理芯片“昆仑818-100”；字节跳动入股半导体公司云脉芯联；谷歌、亚马逊等都已经进入半导体芯片市场并广泛布局。

　　终端厂商自研芯片主要由于外部缺芯压力和内部自身发展需要。首先是未来把握产能主动权，全球芯片短缺使部分下游企业产能无法释放，布局芯片领域将保障供应链稳定性。其次是满足应用领域功能需求。随智能化发展，高通、英特尔等芯片企业供应的通用芯片难以满足终端日益提升的性能需求，自研定制芯片将形成软硬一体化发展，构建芯片、系统软件、终端产品的生态闭环，抢占智能网联高地。

　　对于IC设计公司来说，自建晶圆厂、在成熟工艺节点掌握独立代工权、将芯片设计和生产制造环节集于一体，将成为趋势。

　　当前，缺乏代工权已经成为制约中国半导体设计公司发展的关键因素。一方面，产能不足。设计公司晶圆制造是芯片产业链的重要环节，在当前全球晶圆产能紧缺、终端消费需求复苏的大背景之下，中国芯片仍有较大供需缺口，晶圆代工厂产能无法匹配设计公司不断提升的技术水平。另一方面，利润承压。晶圆短缺导致代工厂涨价，增加IC设计公司成本。

　　对于晶圆厂的把控经历过几轮周期，自IBM和AMD剥离晶圆厂组建格芯以来，台积电主导的独立代工厂成为时代主流，但是，代工权的旁落将极大的削弱自身对供应链和部分工艺的把持力度，成为悬在芯片设计厂商头上的利剑。