中国芯片行业市场现状、重点企业分析及投资方向研究报告
在当今这个信息爆炸的时代，如何精准把握市场动态，洞悉行业趋势，成为企业和投资者共同关注的焦点。为此，
本报告汇聚了智研咨询研究团队的集体智慧，结合国内外权威数据，深入剖析了芯片 行业的总体概述、发展环境、产业上游市场发展、重点企业、产业下游应用市场发展、投资分析、未来前景展望等。我们秉承专业、严谨的研究态度，通过多维度、全方位的数据分析，力求为读者呈现一个清晰、立体的行业画卷。
在内容方面，报告不仅涵盖了行业的深度解读，还对芯片产业进行了细致入微的探讨。无论是政策环境、市场需求，还是技术创新、资本运作，我们都进行了详尽的阐述和独到的分析。此外，我们还特别关注了行业内的领军企业，深入剖析了它们的成功经验和市场策略。
芯片指内含集成电路的硅片，体积很小，常常是计算机或其他电子设备的一部分。芯片（chip）或称微电路（microcircuit）、微芯片（microchip）、集成电路（英语：integrated circuit, IC），在电子学中是一种把电路（主要包括半导体设备，也包括被动组件等）小型化的方式，并通常制造在半导体晶圆表面上。根据国家统计局数据，2023年，我国芯片产量达到3514.4亿块，同比增长6.9%。随着技术的不断进步和市场的不断扩大，预计未来几年我国芯片产量将继续保持高速增长。
芯片行业产业链上游主要包括硅片、光掩模、光刻胶、靶材、电子特种气体、湿电子化学品、封装材料等原材料以及芯片制造所需设备。下游广泛应用于通讯设备、人工智能、汽车电子、消费电子、物联网、工业、医疗、军工等领域。下游应用领域如消费电子、通讯设备、汽车电子、人工智能、工业自动化等的市场规模和增长速度直接影响到芯片行业的市场需求。随着这些领域的快速发展，对芯片的需求量不断增加，推动了芯片行业的持续增长。
我国芯片行业主要厂商包括中科寒武纪、北京君正、韦尔半导体、日月光、博通、中芯国际、紫光展锐、士兰微、华天科技、景嘉微、海光信息、重庆万国、通富微电子、长电科技、华润微、华虹等厂商。我国芯片行业的重点企业分布相对集中，主要集中在东南沿海地区以及一些科技和产业基础较好的城市。具体来说，江苏、浙江、上海、北京等地是芯片企业的重要聚集地。
作为国内知名的研究机构，我们始终坚持以客户为中心，以市场为导向，致力于提供最具价值的研究成果。我们相信，《2024-2030年中国芯片行业发展模式分析及未来前景规划报告》 将为您的决策提供有力的数据支撑和战略指导，助您在激烈的市场竞争中抢占先机，实现价值的最大化。
数据说明：
1：本报告核心数据更新至2023年12月（报告中非上市企业受企业信批影响，相关财务指标或存在一定的滞后性），报告预测区间为2024-2030年。
2：除一手调研信息和数据外，国家统计局、中国海关、行业协会、上市公司公开报告（招股说明书、转让说明书、年报、问询报告等）等权威数据源亦共同构成本报告的数据来源。一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有企业高管、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商以及上游原料供应商等；二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构及第三方数据库等。
3：报告核心数据基于智研团队严格的数据采集、筛选、加工、分析体系以及自主测算模型，确保统计数据的准确可靠。
4：本报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于智研团队的专业理解，清晰准确地反映了分析师的研究观点。
智研咨询 作为中国产业咨询领域领导品牌，以“用信息驱动产业发展，为企业投资决策赋能”为品牌理念。公司融合定量分析与定性分析方法，用自主研发算法，结合行业交叉大数据，通过多元化分析，挖掘定量数据背后根因，剖析定性内容背后逻辑，客观真实地阐述行业现状，审慎地预测行业未来发展趋势，为客户提供专业的行业分析、市场研究、数据洞察、战略咨询及相关解决方案，助力客户提升认知水平、盈利能力和综合竞争力。主要服务包含精品行研报告、专项定制、月度专题、可研报告、商业计划书、产业规划 等。提供周报/月报/季报/年报 等定期报告和定制数据，内容涵盖政策监测、企业动态、行业数据、产品价格变化、投融资概览、市场机遇及风险分析等。
报告目录：
第一章 芯片行业的总体概述
1.1 基本概念
1.2 制作过程
1.2.1 原料晶圆
1.2.2 晶圆涂膜
1.2.3 光刻显影
1.2.4 掺加杂质
1.2.5 晶圆测试
1.2.6 芯片封装
1.2.7 测试包装
第二章 2019-2023年全球芯片产业发展分析
2.1 2019-2023年世界芯片市场综述
2.1.1 市场特点分析
2.1.2 全球发展形势
2.1.3 全球市场规模
2.1.4 市场竞争格局
2.2 美国
2.2.1 全球市场布局
2.2.2 行业并购热潮
2.2.3 行业从业人数
2.2.4 类脑芯片发展
2.3 日本
2.3.1 产业订单规模
2.3.2 技术研发进展
2.3.3 芯片工厂布局
2.3.4 日本产业模式
2.3.5 产业战略转型
2.4 韩国
2.4.1 产业发展阶段
2.4.2 技术发展历程
2.4.3 外贸市场规模
2.4.4 产业创新模式
2.4.5 市场发展战略
2.5 印度
2.5.1 芯片设计发展形势
2.5.2 政府扶持产业发展
2.5.3 产业发展对策分析
2.5.4 未来发展机遇分析
2.6 其他国家芯片产业发展分析
2.6.1 英国
2.6.2 德国
2.6.3 瑞士
第三章 中国芯片产业发展环境分析
3.1 政策环境
3.1.1 智能制造政策
3.1.2 集成电路政策
3.1.3 半导体产业规划
3.1.4 “互联网+”政策
3.2 经济环境
3.2.1 国民经济运行状况
3.2.2 工业经济增长情况
3.2.3 固定资产投资情况
3.2.4 经济转型升级形势
3.2.5 宏观经济发展趋势
3.3 社会环境
3.3.1 互联网加速发展
3.3.2 智能产品的普及
3.3.3 科技人才队伍壮大
3.4 技术环境
3.4.1 技术研发进展
3.4.2 无线芯片技术
3.4.3 技术发展趋势
第四章 2019-2023年中国芯片产业发展分析
4.1 中国芯片行业发展综述
4.1.1 产业发展历程
4.1.2 全球发展地位
4.1.3 海外投资标的
4.2 2019-2023年中国芯片市场格局分析
4.2.1 市场规模现状
4.2.2 市场竞争格局
4.2.3 行业利润流向
4.2.4 市场发展动态
4.3 2019-2023年中国量子芯片发展进程
4.3.1 产品发展历程
4.3.2 市场发展形势
4.3.3 产品研发动态
4.3.4 未来发展前景
4.4 2019-2023年芯片产业区域发展动态
4.4.1 湖南
4.4.2 贵州
4.4.3 北京
4.4.4 晋江
4.5 中国芯片产业发展问题分析
4.5.1 产业发展困境
4.5.2 开发速度放缓
4.5.3 市场垄断困境
4.6 中国芯片产业应对策略分析
4.6.1 企业发展战略
4.6.2 突破垄断策略
4.6.3 加强技术研发
第五章 2019-2023年中国芯片产业上游市场发展分析
5.1 2019-2023年中国半导体产业发展分析
5.1.1 行业发展意义
5.1.2 产业政策环境
5.1.3 市场规模现状
5.1.4 产业资金投资
5.1.5 市场前景分析
5.1.6 未来发展方向
5.2 2019-2023年中国芯片设计行业发展分析
5.2.1 产业发展历程
5.2.2 市场发展现状
5.2.3 市场竞争格局
5.2.4 企业专利情况
5.2.5 国内外差距分析
5.3 2019-2023年中国晶圆代工产业发展分析
5.3.1 晶圆加工技术
5.3.2 国外发展模式
5.3.3 国内发展模式
5.3.4 企业竞争现状
5.3.5 市场布局分析
5.3.6 产业面临挑战
第六章 芯片设计行业重点企业经营分析
6.1 高通公司
6.1.1 企业发展概况
6.1.2 经营效益分析
6.1.3 新品研发进展
6.1.4 产品应用情况
6.1.5 未来发展前景
6.2 博通有限公司（原安华高科技）
6.2.1 企业发展概况
6.2.2 经营效益分析
6.2.3 新品研发进展
6.2.4 产品应用情况
6.2.5 未来发展前景
6.3 英伟达
6.3.1 企业发展概况
6.3.2 经营效益分析
6.3.3 新品研发进展
6.3.4 产品应用情况
6.3.5 未来发展前景
6.4 AMD
6.4.1 企业发展概况
6.4.2 经营效益分析
6.4.3 新品研发进展
6.4.4 产品应用情况
6.4.5 未来发展前景
6.5 Marvell
6.5.1 企业发展概况
6.5.2 经营效益分析
6.5.3 新品研发进展
6.5.4 产品应用情况
6.5.5 未来发展前景
6.6 赛灵思
6.6.1 企业发展概况
6.6.2 经营效益分析
6.6.3 新品研发进展
6.6.4 产品应用情况
6.6.5 未来发展前景
6.7 Altera
6.7.1 企业发展概况
6.7.2 经营效益分析
6.7.3 新品研发进展
6.7.4 产品应用情况
6.7.5 未来发展前景
6.8 Cirrus logic
6.8.1 企业发展概况
6.8.2 经营效益分析
6.8.3 新品研发进展
6.8.4 产品应用情况
6.8.5 未来发展前景
6.9 联发科
6.9.1 企业发展概况
6.9.2 经营效益分析
6.9.3 新品研发进展
6.9.4 产品应用情况
6.9.5 未来发展前景
6.10 展讯
6.10.1 企业发展概况
6.10.2 经营效益分析
6.10.3 新品研发进展
6.10.4 产品应用情况
6.10.5 未来发展前景
6.11 其他企业
6.11.1 海思
6.11.2 瑞星
6.11.3 Dialog
第七章 晶圆代工行业重点企业经营分析
7.1 格罗方德
7.1.1 企业发展概况
7.1.2 经营效益分析
7.1.3 企业发展形势
7.1.4 产品发展方向
7.1.5 未来发展前景
7.2 三星
7.2.1 企业发展概况
7.2.2 经营效益分析
7.2.3 企业发展形势
7.2.4 产品发展方向
7.2.5 未来发展前景
7.3 Tower jazz
7.3.1 企业发展概况
7.3.2 经营效益分析
7.3.3 企业发展形势
7.3.4 产品发展方向
7.3.5 未来发展前景
7.4 富士通
7.4.1 企业发展概况
7.4.2 经营效益分析
7.4.3 企业发展形势
7.4.4 产品发展方向
7.4.5 未来发展前景
7.5 台积电
7.5.1 企业发展概况
7.5.2 经营效益分析
7.5.3 企业发展形势
7.5.4 产品发展方向
7.5.5 未来发展前景
7.6 联电
7.6.1 企业发展概况
7.6.2 经营效益分析
7.6.3 企业发展形势
7.6.4 产品发展方向
7.6.5 未来发展前景
7.7 力晶
7.7.1 企业发展概况
7.7.2 经营效益分析
7.7.3 企业发展形势
7.7.4 产品发展方向
7.7.5 未来发展前景
7.8 中芯
7.8.1 企业发展概况
7.8.2 经营效益分析
7.8.3 企业发展形势
7.8.4 产品发展方向
7.8.5 未来发展前景
7.9 华虹
7.9.1 企业发展概况
7.9.2 经营效益分析
7.9.3 企业发展形势
7.9.4 产品发展方向
7.9.5 未来发展前景
第八章 2019-2023年中国芯片产业中游市场发展分析
8.1 2019-2023年中国芯片封装行业发展分析
8.1.1 封装技术介绍
8.1.2 市场发展现状
8.1.3 国内竞争格局
8.1.4 技术发展趋势
8.2 2019-2023年中国芯片测试行业发展分析
8.2.1 IC测试原理
8.2.2 测试准备规划
8.2.3 主要测试分类
8.2.4 发展面临问题
8.3 中国芯片封测行业发展方向分析
8.3.1 承接产业链转移
8.3.2 集中度持续提升
8.3.3 国产化进程加快
8.3.4 产业短板补齐升级
8.3.5 加速淘汰落后产能
第九章 芯片封装测试行业重点企业经营分析
9.1 Amkor
9.1.1 企业发展概况
9.1.2 经营效益分析
9.1.3 业务经营分析
9.1.4 财务状况分析
9.1.5 未来前景展望
9.2 日月光
9.2.1 企业发展概况
9.2.2 经营效益分析
9.2.3 业务经营分析
9.2.4 财务状况分析
9.2.5 未来前景展望
9.3 矽品
9.3.1 企业发展概况
9.3.2 经营效益分析
9.3.3 业务经营分析
9.3.4 财务状况分析
9.3.5 未来前景展望
9.4 南茂
9.4.1 企业发展概况
9.4.2 经营效益分析
9.4.3 业务经营分析
9.4.4 财务状况分析
9.4.5 未来前景展望
9.5 颀邦
9.5.1 企业发展概况
9.5.2 经营效益分析
9.5.3 业务经营分析
9.5.4 财务状况分析
9.5.5 未来前景展望
9.6 长电科技
9.6.1 企业发展概况
9.6.2 经营效益分析
9.6.3 业务经营分析
9.6.4 财务状况分析
9.6.5 未来前景展望
9.7 天水华天
9.7.1 企业发展概况
9.7.2 经营效益分析
9.7.3 业务经营分析
9.7.4 财务状况分析
9.7.5 未来前景展望
9.8 通富微电
9.8.1 企业发展概况
9.8.2 经营效益分析
9.8.3 业务经营分析
9.8.4 财务状况分析
9.8.5 未来前景展望
9.9 士兰微
9.9.1 企业发展概况
9.9.2 经营效益分析
9.9.3 业务经营分析
9.9.4 财务状况分析
9.9.5 未来前景展望
9.10 其他企业
9.10.1 UTAC
9.10.2 J-Device
第十章 2019-2023年中国芯片产业下游应用市场发展分析
10.1 LED
10.1.1 全球市场规模
10.1.2 LED芯片厂商
10.1.3 主要企业布局
10.1.4 封装技术难点
10.1.5 LED产业趋势
10.2 物联网
10.2.1 产业链的地位
10.2.2 市场发展现状
10.2.3 物联网wifi芯片
10.2.4 国产化的困境
10.2.5 产业发展困境
10.3 无人机
10.3.1 全球市场规模
10.3.2 市场竞争格局
10.3.3 主流主控芯片
10.3.4 芯片重点应用领域
10.3.5 市场前景分析
10.4 北斗系统
10.4.1 北斗芯片概述
10.4.2 产业发展形势
10.4.3 芯片生产现状
10.4.4 芯片研发进展
10.4.5 资本助力发展
10.4.6 产业发展前景
10.5 智能穿戴
10.6 智能手机
10.7 汽车电子
10.8 生物医药
第十一章 中国芯片行业投资分析
12.1 行业投资现状
12.1.1 全球产业并购
12.1.2 国内并购现状
12.1.3 重点投资领域
12.2 产业并购动态
12.2.1 ARM
12.2.2 Intel
12.2.3 NXP
12.2.4 Dialog
12.2.5 Avago
12.2.6 长电科技
12.2.7 紫光股份
12.2.8 Microsemi
12.2.9 Western Digital
12.2.10 ON Semiconductor
12.3 投资风险分析
12.3.1 宏观经济风险
12.3.2 环保相关风险
12.3.3 产业结构性风险
12.4 融资策略分析
12.4.1 项目包装融资
12.4.2 高新技术融资
12.4.3 BOT项目融资
12.4.4 IFC国际融资
12.4.5 专项资金融资
第十二章 中国芯片产业未来前景展望
13.1 中国芯片市场发展机遇分析
13.1.1 市场机遇分析
13.1.2 国内市场前景
13.1.3 产业发展趋势
13.2 中国芯片产业细分领域前景展望
13.2.1 芯片材料
13.2.2 芯片设计
13.2.3 芯片制造
13.2.4 芯片封测
附录：
附录一：国家集成电路产业发展推进纲要
图表目录：
图表1 2019-2023年全球半导体市场销售规模
图表2 2019-2023年全球芯片销售规模
图表3 2023年全球IC公司市场占有率
图表4 2023年欧洲IC设计公司销售规模
图表5 2019-2023年美国半导体行业从业人员规模变动情况
图表6 2019-2023年人类每秒每$1000成本所得到的计算能力增长曲线
图表7 28nm单个晶体管历史成本
图表8 日本综合电机企业的半导体业务重组
图表9 东芝公司半导体事业改革框架
图表10 智能制造系统架构
图表11 智能制造系统层级
图表12 MES制造执行与反馈流程
图表13 云平台体系架构
图表14 2019-2023年国内生产总值及其增长速度
图表15 2023年末人口数及其构成
图表16 2019-2023年城镇新增就业人数
图表17 2019-2023年全员劳动生产率
图表18 2023年居民消费价格月度涨跌幅度
图表19 2023年居民消费价格比2021年涨跌幅度
图表20 2023年新建商品住宅月同比价格上涨、持平、下降城市个数变化情况
图表21 2019-2023年全国一般公共预算收入
图表22 2019-2023年末国家外汇储备
图表23 2019-2023年粮食产量
图表24 2019-2023年社会消费品零售总额
图表25 2019-2023年货物进出口总额
图表26 2023年货物进出口总额及其增长速度
图表27 2023年主要商品出口数量、金额及其增长速度
图表28 2023年主要商品进口数量、金额及其增长速度
图表29 2023年对主要国家和地区货物进出口额及其增长速度
图表30 2023年外商直接投资（不含银行、证券、保险）及其增长速度
更多图表见正文……
从四大趋势看芯片产业的发展
What's Next
这是《麻省理工科技评论》的“未来趋势”系列，横跨各个行业、趋势和技术，带你一起先睹未来。
芯片制造的未来在哪？在科技巨擘、初创势力、AI 技术及全球贸易纷争等因素交汇下，这一问题显得尤为重要。科技巨头亲自下场造芯，初创公司则以创新技术谋求破局，力图在智能时代芯片战中占得先机。而边缘运算的崛起，正推动 AI 更贴近生活，对芯片的小型化、高效能提出更高要求。国际间对芯片供应链的竞争，更是重塑生产制造格局，力求技术自主与安全。芯片领域，正步入一个多方博弈、创新迭出的新纪元。
得益于人工智能领域的蓬勃发展，芯片界正处于一场巨大浪潮的转折点。市场对能更快速训练 AI 模型并使其能够在智能手机、卫星等设备间快速响应的芯片需求激增，从而使用户能在不泄露私人数据的情况下运用这些模型。政府、科技巨头及初创企业纷纷竞逐日益壮大的半导体市场蛋糕。
以下是未来一年内定义下一代芯片形态、生产者以及新技术的几大趋势。
（来源：MIT Technology Review）
各国相继推出《芯片法案》（CHIPS Acts）
在凤凰城郊外，全球两大芯片制造商台积电（TSMC）与英特尔（Intel）正竞相在沙漠中建设园区，期冀将其打造为美国芯片制造实力的新中心。这两项努力的共同点在于资金来源：2022 年 3 月，美国总统拜登宣布为英特尔在美国各地的扩张项目提供 85 亿美元的直接联邦资金及 110 亿美元的贷款。几周后，又宣布为台积电提供 66 亿美元资金。这些奖励仅是通过 2022 年签署的 2800 亿美元《芯片与科学法案》（CHIPS and Science Act）涌入芯片行业的美国补贴的一部分。这笔资金意味着任何涉足半导体生态系统的公司都在分析如何重组供应链以从中获益。尽管大部分资金旨在提升美国芯片制造业，但包括设备制造商和专业材料初创企业在内的其他参与者也有申请的空间。
然而，美国并非唯一一个试图将部分芯片制造供应链本地化的国家。日本正在其本国版《芯片法案》上投入 130 亿美元，欧洲计划投入超过 470 亿美元，而印度今年早些时候宣布了一项 150 亿美元的本土芯片厂建设计划。这一趋势的根源可以追溯到 2014 年，据塔夫茨大学教授、《芯片战争：争夺世界最关键技术》一书作者克里斯·米勒介绍，当时中国开始支持本土芯片制造商。
“各国国家政府担心除了提供激励措施外别无选择，否则企业就会将制造转移到中国。”他说。这一威胁加上 AI 的兴起，促使西方政府资助替代方案。在未来一年里，这可能会产生滚雪球效应，更多国家因担心落后而启动自己的项目。
米勒指出，这些资金不太可能导致全新的芯片竞争对手出现或从根本上重塑最大芯片玩家的格局。相反，它主要激励像台积电这样的主导企业在全球多个国家建立根基。但仅凭资金不足以迅速实现这一目标——台积电在亚利桑那州建厂的努力已因错过截止日期和劳资纠纷而受阻，英特尔也同样未能按承诺期限完成建设计划。而且，即便这些工厂最终上线，其设备和劳动力是否能具备与海外同等水平的先进芯片制造能力尚不确定。
“供应链的重塑和转移将缓慢进行，需要数年乃至数十年，”米勒说，“但它确实在发生转变。”
边缘运算（Edge computing）中的 AI 新进展
目前，我们与 ChatGPT 这类 AI 模型的大多数交互都是通过云端进行的。这意味着当你请求 GPT 挑选服装（或是扮演你的男友）时，你的请求会先到达 OpenAI 的服务器，促使驻留在那里的模型处理该请求并得出结论（称为“推理”），然后再将响应返回给你。依赖云端存在一些缺点：它需要互联网连接，并且意味着你的一些数据会与模型厂商共享。
这就是为什么人们对人工智能的边缘运算产生了浓厚的兴趣和投资，在边缘运算中，AI 模型调用的过程直接在你的设备（如笔记本电脑或智能手机）上进行。随着行业不断朝着 AI 模型深入了解我们的方向发展（Sam Altman 向我描述了他的杀手级人工智能应用程序，它“完全了解我的一生、每封电子邮件、我曾经进行过的每一次对话”），对于能够运行模型而不分享私人数据的更快“边缘”芯片的需求日益增长。这些芯片面临的限制与数据中心中的芯片不同：它们通常需要更小、更便宜且更节能。
美国国防部正在资助许多针对快速、私有边缘运算的研究。2022 年 3 月，其研究部门国防高级研究计划局（DARPA）宣布与芯片制造商 EnCharge AI 合作，创建用于 AI 推理的超强大边缘计算芯片。EnCharge AI 致力于开发一种既能增强隐私又能低功耗运行的芯片。这将使其适用于军事领域，如卫星和离网监控设备。该公司预计将于 2025 年出货这些芯片。
AI 模型在某些应用场景中将继续依赖云端，但对边缘运算改进的新投资和兴趣可能会为我们的日常设备带来更快的芯片，从而实现更多的 AI 应用。如果边缘芯片变得足够小且便宜，我们很可能会在家和工作场所看到更多 AI 驱动的“智能设备”。如今，AI 模型大多局限于数据中心内。
EnCharge AI 的联合创始人 Naveen Verma 表示：“我们在数据中心看到的许多挑战将会被克服。我预期边缘运算将成为关注的重点，我认为这对于规模化部署 AI 至关重要。”
大型科技企业进入芯片制造竞争
从快时尚到草坪护理，各行各业的公司为了创建和训练适用于其业务的 AI 模型，正在支付高昂的计算成本。例如，员工可以用来扫描和总结文档的模型，以及面向外部的技术，如虚拟助手，可以帮助你修理损坏的冰箱。这意味着训练这些模型所需的云计算需求空前高涨。
提供大部分这种计算能力的公司是亚马逊、微软和谷歌。多年来，这些科技巨头一直梦想着通过自主生产数据中心的芯片而非从英伟达等公司购买，来提高利润率。英伟达近乎垄断了最先进的 AI 训练芯片市场，其市值超过了 183 个国家的 GDP。
亚马逊于 2015 年开始这方面的尝试，关键动作则是收购了初创公司 Annapurna Labs。谷歌在 2018 年跟进，推出了自己的 TPU 芯片。微软于去年 11 月推出了首款 AI 芯片，而 Meta 则在今年 4 月展示了其最新版本的 AI 训练芯片。
（来源：AP PHOTO/ERIC RISBERG）
这一趋势可能会削弱英伟达的地位。但在大型科技企业眼中，英伟达不仅是竞争对手：无论他们内部努力如何，云巨头仍然需要英伟达的芯片来满足其数据中心的需求。这部分是因为他们自己的芯片制造努力无法满足所有需求，同时也是因为他们的客户期望能够使用顶级的英伟达芯片。
微软 Azure 硬件负责人 Rani Borkar 表示：“这实际上是关于给客户选择权。” 她表示，她无法想象微软会为其云服务提供所有芯片的未来：“我们将继续加强合作关系，并部署来自所有芯片合作伙伴的芯片。”
随着云计算巨头试图从芯片制造商那里争夺市场份额，英伟达也在尝试反其道而行之。去年，该公司启动了自己的云服务，使客户可以直接跳过亚马逊、谷歌或微软，直接在英伟达芯片上获得计算时间。随着这场围绕市场份额的激烈竞争展开，未来一年将是检验客户是否将大型科技企业的芯片视为与英伟达最先进芯片相当，还是更像其较小版本的关键时期。
英伟达与初创企业的较量
尽管英伟达占据着支配地位，但一股投资浪潮正涌向那些初创公司，它们旨在芯片市场的未来某些细分领域中超越英伟达。这些初创企业全都承诺能提供更快的人工智能训练速度，但对于采用哪种炫目的计算技术来达成这一目标，它们各有主张，从量子计算到光子学到可逆计算不一而足。
然而，Eva 这家芯片初创公司的 28 岁创始人 Murat Onen，他从麻省理工学院的博士研究中转化出了这家公司，对于当下创办芯片企业的感受直言不讳。
“在这个领域，英伟达就是那个山顶之王，这就是我们所处的现实。”他如是说。
许多像 SambaNova、Cerebras 和 Graphcore 这样的公司正试图改变芯片的基本架构。想象一下，一个 AI 加速芯片需要不断地在不同区域间来回传输数据：信息存储在内存区，然后必须移动到处理区进行计算，之后再存储回内存区以保存。这一切都需要耗费时间和能源。
优化这一流程将为客户带来更快且成本更低的 AI 训练，但这只有在芯片制造商拥有足够优秀的软件，能让 AI 训练公司无缝过渡到新芯片上的前提下才能实现。如果软件迁移过程过于笨拙，像 OpenAI、Anthropic 和 Mistral 这样的模型厂商很可能会继续依赖大型芯片制造商。这意味着采取这种策略的公司，比如 SambaNova，不仅要花大量时间在芯片设计上，还要投入大量精力在软件设计上。
Onen 提出的是一种更深层次的变革。他没有使用传统晶体管（通过数十年的小型化实现了更高的效率），而是采用了一种名为质子门控晶体管的新组件，据称 Eva 专门为此设计，以满足 AI 训练的数学需求。这使得数据可以在同一位置存储和处理，节省了时间和计算能源。将此类组件用于 AI 推理的想法可以追溯到 20 世纪 60 年代，但由于材料障碍等原因，研究人员始终未能解决如何将其应用于 AI 训练的问题，其中一个关键要求是在室温下精确控制导电性的材料。
在实验室的某一天，“通过优化这些参数，加上运气不错，我们得到了想要的材料，”Onen 说。“突然间，这个设备不再像是科学展览项目了。”这提高了大规模使用此类组件的可能性。经过数月的工作以确认数据正确后，他创立了 Eva，相关工作发表在 Science 上。
（来源：Science）
但在这个行业中，许多创始人都曾承诺——但都未能——推翻领先芯片制造商的主导地位，Onen 坦率地承认，要判断设计是否按预期工作，以及制造商是否会同意生产，还需要数年时间。他说，带领公司在这样的不确定性中前行，需要灵活性，并且要乐于接受他人的质疑。
“有时候，我觉得人们对自己的想法太过执着，担心一旦这个想法失败就没有下一步了，”他说，“我不这么认为。我仍然希望有人挑战我们，告诉我们这是错的。”
原文链接：
https://www.technologyreview.com/2024/05/13/1092319/whats-next-in-chips/
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