从麒麟到凌霄:华为自研芯片持续加码

前两天有个非通信行业的朋友问我，华为手机现在为什么这么强大？我说其中很重要的一个原因就是他们的手机拥有自研芯片，这是其他国产手机厂商所不具备的独特优势。

而事实上，作为目前全球体量最大的通信设备商、全球坐三望二的智能手机厂商，华为自研芯片不止于此。

麒麟成华为手机快跑差异化“加速度”

说到华为自研芯片，很多人都会不假思索地说，不就是华为海思麒麟芯片吗？

而事实上，麒麟并非华为最早的自研终端芯片，在麒麟之前还有基带芯片老大哥Balong（巴龙）。据说巴龙是一座雪山的名字，在珠穆朗玛峰旁边，海拔7013米，寓意攻克世界最难题，攀登科技最高峰，华为当初以这种寓意开始做自研芯片产品。

其实，华为早在九十年代初就已经踏上了自研芯片之路。1991年华为成立ASIC设计中心，2004年海思半导体有限公司成立；2006年开始正式启动智能手机芯片开发。

2009年华为发布首款手机芯片K3V1；2012年推出体积最小的四核处理器K3V2并实现千万级商用；2014年初明确SoC架构，推出支持LTE Cat4的麒麟910四核处理器并在多款旗舰智能手机上规模商用；2014年6月推出全球率先支持LTE Cat6标准的芯片麒麟920；2015年推出麒麟930/935芯片并在旗舰机型上成功规模应用，2015年底发布业界首款商用TSMC 16nm FinFET plus技术的SoC芯片麒麟950。

2016年华为推出以打造更加快速、流畅、安全的安卓体验为目标，全球率先集成内置安全引擎inSE、达到金融级安全的手机SoC芯片麒麟960；2017年华为首个人工智能移动计算平台麒麟970发布；2018年，华为面向全球发布华为新一代顶级人工智能手机芯片麒麟980，创造包括第一个7nm工艺SoC等多个世界第一。

华为在手机自研芯片这条“不归路”上的多年坚持，也迎来了收获期。市场研究机构IDC发布的2018年全球智能手机市场出货量报告数据显示，华为手机2018年出货量2.06亿台，市场份额14.7%，同比大幅增长33.6%，距离第二位的苹果只有半步之遥。

华为消费者业务CEO余承东近日还透露，华为手机出货量今年年底有望达到2.5-2.6亿台，华为中高端手机出货有望达到或接近全球第一。

5G自研芯片实现真正端到端

自研芯片带给华为终端的差异化竞争优势，着实让华为尝到了甜头，目前自研芯片正在渗透到华为几乎每一条产品线。要知道，除了普通消费者所熟知的华为手机等消费者业务，华为还有运营商业务、企业业务和云BU。

在2018年华为全联接大会上，华为首次宣布了AI战略以及全栈解决方案，并且发布了自研云端AI芯片“昇腾（Ascend ）”系列，基于达芬奇架构，首批推出7nm的昇腾910以及12nm的昇腾310。

2019年1月，华为正式发布了基于ARM异构计算的服务器CPU鲲鹏920芯片，以及基于该芯片的3款泰山服务器。鲲鹏920基于7nm工艺打造，可以支持64个内核，主频可达2.6GHz，集成8通道DDR4，集成100G RoCE以太网卡；支持PCIe4.0及CCIX接口，可提供640Gbps总带宽。鲲鹏920主要面向数据中心，主打低功耗、强性能。

而让笔者最为印象深刻的是，2019年1月24日，正处于风口浪尖和舆论漩涡的华为重磅发布了全球首款5G基站核心芯片天罡（TIANGANG），天罡芯片实现了多领域突破；与此同时，华为还发布了5G多模终端芯片Balong 5000（巴龙5000），以及基于该芯片的首款5G商用终端华为5G CPE Pro。

至此，华为已经推出端到端5G自研芯片，包括云数据中心、网络、终端方面的芯片。而华为的端到端是真正的端到端，从终端到网络到云全覆盖。

今年将发布凌霄IoT Wi-Fi芯片系列

而华为自研芯片的野心还不止于此，在近日于上海举行的2019年中国家电及消费电子博览会（AWE2019）期间，华为宣布，华为还将推出凌霄IoT Wi-Fi芯片系列，该芯片将于今年上市，这是专为IoT研发的商用芯片。

据了解，凌霄系列主要用于家庭接入类的产品。今年华为自研的凌霄系列芯片将全面在HiLink生态中部署，凌霄CPU、凌霄Wi-Fi、凌霄电力猫芯片已经全面应用于其连接产品，比如华为路由Q2 Pro、WS5200增强版，以及后续所有路由产品。

“下一步，华为还将推出凌霄IoT Wi-Fi芯片系列，全面向所有华为智选智能家居生态合作伙伴开放。采用凌霄IoT Wi-Fi芯片的家电设备，配合华为凌霄芯片的路由器，连接将更加稳定、体验更好、覆盖更远、功耗更低，可支持各种带电池的家电产品长期工作。”华为相关负责人表示。

至此，华为端到端的自研芯片再次加码。而自研芯片所带来的差异化优势，也将继续反哺华为各个产品线的高速发展。

面向未来，用很多华为高管的话说：行业里做芯片最好的也就是那几家，大家都在用通用化的解决方案，能力也就那样。如果我们要更好的，那就没办法了，只有自己做