为什么都要自己造芯？自己造芯好做吗？

“有人投资500亿元做芯片，如果真做晶圆，500亿元不够。家电企业跳到陌生领域风险高，国内外芯片差距大，落后海外20至30年。”近日，TCL集团董事长李东生在接受媒体采访时，对格力做芯片做出了“点评”。他认为，国内外芯片差距大，中国落后几十年，做芯片风险太高，从商业的角度不值得去做。只不过，他看到的商业利益，并不是董明珠最为看重的。

自格力宣布要自己“造芯”以来，这已经不是格力“芯片梦”第一次遭到质疑，此前，格力创始人朱江洪对外表示：“格力做高端芯片，我没有太大信心”。他称，空调主芯片是非常高级的芯片，一般都是依赖进口。现在（企业）要做芯片，需要积累，这不是一天两天或者一年两年的事。

但是不管外界如何评价，“董小姐”似乎很坚定的要在造芯的这条路上走下去，董明珠说：“我们有梦想就有理想，有理想就要有实践，有实践就要去挑战。只有不忘初心，才有信心让中国制造走向世界。”

诚然，格力的“造芯梦”多多少收道出了目前我国严重依赖国外芯片巨头的隐患，我国企业要掌握自己的话语权，就必须要啃下芯片困境。所幸在国内造芯的不只是格力一家，从科技巨头来看，百度近日也重磅发布了自家的昆仑AI芯片；从手机厂商来看，华为、小米、美图也都在造芯上加大布局；从AI企业来看，寒武纪已经成功发布了AI芯片，语音识别厂商出门问问、思必驰、云知声、若琪等也都开始往上游芯片延伸。

为什么都要自己造芯？

7月4日，百度创始人兼董事长李彦宏在Baidu Crea-te2018百度AI开发者大会上正式发布百度自研的中国第一款云端全功能AI芯片“昆仑”，其中包含训练芯片昆仑818-300，推理芯片昆仑818-100。

“百度大约从2011年起开始大规模地对AI技术进行投入，不断遇到各种各样的问题，也需要用创新的方法来解决，其中一个重要的问题，就是对算力的需求一直在提升。我们早期用的是CPU，后来开始用GPU，再往后用FPGA，端到端去做各种各样的优化，到2017年的时候，我们还是觉得这些市场上现有的解决方案和现有的技术不能够满足我们对AI算力的要求。”李彦宏如是表示。

无独有偶，在记者采访中，许多做芯片的厂商都表示主要是“（市场上）没有合适的芯片”。出门问问与若琪都选择与杭州国芯合作开发芯片。

此前云知声CEO黄伟说过“语音识别公司不自己做芯片死路一条”。而若琪CEO祝铭明也对这个观点表示赞同。“如果有别人做我们就用别人的了。”祝铭明说，大家都知道芯片利润率很低，做这个事情不赚钱。“有时候计算力不是越高越好，而是需要针对特定场景做特定优化，寻找性价比最高的方案。”

而百度的“昆仑”则强调使用云端计算力。“这是中国第一款全功能的云端AI芯片，可适用于语音、图像、自动驾驶等很多方面，它的算力也非常强大，而且它是可编程的，也非常灵活。”李彦宏还透露“昆仑芯片”的优势就在于“灵活可编程”：“这些芯片，和芯片之上的软件、开发框架、各种各样的应用一起构成了一个庞大的平台和生态系统”。

那么，自己造芯好做吗？

从云知声、出门问问发布的时间表看，芯片从设计到量产都只有3年多时间，这与“一个芯片产业需要几十年技术沉淀”的普遍印象相差甚远。但实际上，芯片有很多种，生产方式与定义也都有所不同。

在去年9月发布首款人工智能手机芯片麒麟970后，高通相关人士曾告诉记者，AI的单元模块内置到芯片上并不是难事，高通之前就可以做。“所谓的AI芯片并不是独立的一块芯片，而是针对一些AI功能进行加速优化。”

“并不是需要专门做一块AI芯片，关键是释放更多计算资源跟其他模块去处理复杂场景。”今年初商汤与高通在创新视觉和基于摄像头图形处理等领域合作芯片优化，商汤CEO徐立告诉记者，软硬一体化开发是AI手机的趋势，关键是打破从芯片低端到终端应用之间的中间开发层（SDK）隔阂：“以前芯片层主要优化操作系统，但现在AI则要求芯片直接优化应用。”

这催生了两种AI芯片。一种就是类似于美图MT-AI图像处理芯片、出门问问“国芯”这一类前端处理芯片，用更小模块，更便宜、更低功耗的方案处理特定问题，一种即是在通用芯片上集成对一些具体功能加速的架构处理，比如百度这次发布的“昆仑芯片”。

“今天的芯片跟过去理解的芯片不大一样，”祝铭明说，今天做芯片并不需要花精力去做各类IP（知识产权）内核“现在讲SoC （集成电路芯片）新品，更多的是架构层面的优化，根据需求业务对IP进行组合优化。”

对于科技企业蜂拥做AI芯片的现象，驭势科技创始人兼CEO吴甘沙向记者表示，“一方面说明AI芯片的门槛比通用芯片门槛低，另一方面目前大多数都说可以做出来AI芯片，但能否用得好能不能大批量卖出去还有待时间验证。”

结语

国内智能手机和移动网络， 为人工智能提供了优质的数据资源和多样的应用场景，是发展AI芯片温润的土壤，但是，中国的AI芯片还有很长一段路要走。在制造环节上，主要是由台积电代工。

另外，芯片研发是需要长期投入的行业，人才和研发费用还存在巨大缺口，都是未来所需面对的问题。