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互联网大厂布局造芯,芯片行业技术迭代进入新阶段

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发表时间:2021-09-02 19:01

自去年下半年开始的全球“芯”塞问题愈演愈烈,关于缺货、涨价、互联网布局芯片制造的消息也越来越多。


据有关公开报道,2022年一季度起,台积电将调涨晶圆代工报价,最高端的7纳米以下(7纳米、5纳米)制程将调涨10%,16纳米以上的成熟制程将调涨10-20%。


据《财经》报道,多位业内人士表示,此次台积电的涨幅是历史新高。而在6月15日,也有媒体报道,在2021年第三季度,台积电、联电等晶圆代工厂将大幅涨价。


涨价的原因是缺芯,“以前都是供货商上门求着我们收货,现在是我们到处求他们给点芯片。”安防监控设备生产厂商负责人王一名很无奈地说, “在生产用料环节,芯片的涨价早就不止30%了,我们找到的现货,价格涨三倍,甚至更高的都有。”“只要能拿到货,涨价也不算什么。没有货,就意味着不得不停产。”





“缺芯”的原因是多方面的,其中之一便是受疫情影响,产能受到了不同程度的冲击。业内人士水木介绍,芯片分普用(通用)和专用两种,“目前缺芯,主要是通用芯片不足,因为其需要全球供应链,目前没有任何一个国家能完全自主生产,比如,芯片的设计必须用美国的工业软件,光刻机要用荷兰的,日本的化学材料和台积电的制程绕不开,中国也有芯片制造必须的材料和技术。”


水木表示,中国被卡脖子的核心技术主要在于通用芯片的生产制造,“目前来看,90纳米以上的芯片,中国可以完全自主制造,其他都需要用到全球供应链。”


在举国上下都渴望突破卡脖子技术的时候,互联网布局芯片的消息也多了起来。比如,最近两起芯片投资,都有美团及其旗下产业基金的身影。8月,爱芯科技完成数亿元A+轮融资,韦豪创芯、美团联合领投,美团龙珠、冯源资本、GGV纪源资本、高德地图创始人成从武等跟投。5月,创业公司荣芯半导体获得战略投资,投资方包括红杉资本、民和资本、冯源资本、元禾璞华、美团战略投资部等。


据了解,荣芯半导体主营芯片分立器件制造、集成电路设计等。爱芯科技则主要研发AI视觉处理芯片,以及推理加速的神经网络处理器芯片。


更早之前,2017年,百度与赛思灵(Xilinx)合作推出基于FPGA的云端加速芯片XPU。2018年,百度推出自研云端全功能AI芯片“昆仑”,随后昆仑芯片业务独立,获得来自IDG、君联资本、元禾璞华等的融资,估值达130亿元。百度投资也在芯片领域涉足广泛,投资了诸如声智科技、行芯科技、禾赛科技、微度芯创等等创业企业。


2018年,阿里巴巴成立平头哥半导体有限公司,一年后,阿里巴巴第一款云端AI推理芯片含光800推出,性能打破当时AI芯片记录,应用于阿里巴巴内部核心业务中,如城市大脑处理实时交通视频,暂不对外发售。此外,阿里巴巴也投资了包括寒武纪、深鉴、耐能(Kneron)、翱捷科技(ASR)等多家芯片初创企业。


今年1月,腾讯参与投资了专注于云端AI训练和推理的燧原科技的C轮融资,在此之前,腾讯已经在2019年、2020年先后参与了燧原科技的A、B轮融资。4月,据业内人士透露,腾讯内部有一个约50人规模的团队在做AI芯片,已流片。


字节跳动也开始加速自研云端AI芯片和ARM服务器芯片。有行业人士认为,字节跳动从数据中心、云计算领域延展到芯片行业顺理成章。2019年、2020年,媒体发现,字节跳动备案、注册云计算相关域名、商标,还在各大招聘网站上公开招聘私有云架构师、资源调度、后端开发、容器内核等云计算相关工程师岗位,外界猜测,字节跳动将入局私有云领域。


一位中科院计算所芯片专家告诉,“大型互联网企业芯片定制化需求是一个大趋势。”


国际上,谷歌、亚马逊也在芯片领域有所布局。比如,谷歌的TPU、亚马逊的Inferentia均属于云端AI推理芯片。


但在水木看来,这些芯片,大多是专用芯片,还是在应用领域上做文章,“随着物联网的发展,未来的设备,都会智能化,专用芯片会有巨大的市场。”不过,大部分专用芯片,90纳米以上就够用了,对于突破卡脖子技术,没有实质性的帮助。


也就是说,互联网造芯,既不救穷也不救急。水木表示,目前,中国芯片“穷”在没有好的工业设计软件,没有好的光刻机,没有好的化学材料和制程,等等,以致于做不出来高端芯片,这个问题,互联网公司也解决不了。而“急”在缺货,这是一个全球供应链的问题,互联网公司也无能为力。


正如马化腾所言,没有基础研究的应用创新,就像沙滩上建高楼,越高越危险。在水木看来,中国芯片的问题,还需要科技公司,扎扎实实地做好基础研究,才能得到有效的解决。


01


人才抢夺战


“基本上,行业内所有的知名互联网大厂都下海造芯片了。”位于上海某芯片研究机构的工作人员李晓敏告诉,随着更多大厂涌入芯片赛道,在具备工作经验的芯片人才方面的争夺或更加激烈。


“现在芯片行业整体都缺人,什么样的人才都缺。几年前,芯片行业不火,产业待遇不高,而互联网行业热,很多芯片相关专业的人都转去做互联网了。现在反过来了,芯片相关岗位比较火爆,就业情况比之前好很多。”


某国内创业公司芯片从业人员张全豪也表达了同样的观点,芯片行业在制造行业,薪资待遇算比较高的,目前国内人才缺口很大,企业工程师需求也大。自己周围工作五年的同事基本上都被挖走,工资翻倍,自家公司还从台湾挖相关芯片人才。





“这个产业链实在太长了,涉及的专业也很多。芯片设计、制造这块用的微电子相关专业、物理类专业比较多。计算机、材料、化学、软件等等专业的学生也能在相关环节中就业。”李晓敏说。


在福建某大学毕业的计算机科学与技术专业刘晶晶,就是在行业风向腾挪下,顺利拿到大厂Offer的毕业生。去年刘晶晶博士毕业,在国内疫情反反复复,各种线下招聘取消时,刘晶晶和同学们找工作却没有受到任何影响。在拿到毕业证之前,刘晶晶手头就有了两份录用通知,一份来自某国企,负责IT相关技术研发,薪资20万元/年,一份来自某手机大厂芯片算法部门,薪资40-60万元/年。


刘晶晶毫不犹豫选择了后者。在前几年,刘晶晶和同学们的第一选择意向可能是互联网或者国企,但在随着国内芯片人才高度紧缺情况下,刘晶晶和同学们有了更多的选择。“芯片行业发展行情这么好,薪资待遇给力,肯定是找工作的首选。”


新京报曾报道,国内芯片行业人才总缺口达到60万,国内芯片专业相关人才学历本科占比最大43.2%,硕士31.7%,博士及以上占比最小4.6%。国内人才总供给缺失,人才培养速度缓慢,结构性失衡。


据2021科锐国际国际人才市场薪酬洞察数据披露,芯片设计师年薪60-120万元,跳槽或加薪10-30%;验证工程师年薪60-150万元,跳槽加薪10-15%;CPU、GPU领军人才年薪150-600万元,跳槽加薪30-50%。


不过在李晓敏看来,有工作经验的人才可能更受企业欢迎,“刚毕业的学生当然可以用,但芯片行业更强调经验积累,工作几年可能都不算经验丰富,十几年、二十几年才算。”


工作八年的叶沫沫最近在某招聘APP上收到了来自猎头的私信,字节跳动上海正在急招芯片设计工程师,要求微电子、计算机相关专业本科学位以上,超过两年芯片项目工作经验。中高级岗位一般要求3-5年工作经验,月薪在25-50K之间,资深岗月薪40-60K,Leader岗位年薪达150-400万元。入职后,将参与字节跳动芯片从流片、量产、封装、质量管控等多个环节的工作。


猎头告诉叶沫沫,字节跳动一般年包涨幅达到30%,每年3月、9月都有机会调整薪资,只要经过3-5轮技术面试,基本都能满足被面试人期望的合理薪资。猎头称字节跳动餐补、房补、假期、年终奖等各种隐性福利很多,综合来看字节跳动确实是一个非常不错的选择。猎头的介绍让叶沫沫有点心动了。


02


布局专用芯片


不过,仔细观察会发现大厂们芯片类型虽然不同,但都不是CPU、GPU在内的通用芯片领域。


一般而言,芯片可以大致分为两类。CPU、GPU被称之为通用型计算芯片,CPU、GPU之外的其他类型芯片统称为专用型芯片。


展开来讲,芯片按照架构类型可以分为CPU、GPU、ASIC、FPGA等,像CPU、GPU领域均有各自的“垄断”类厂商,如英特尔、高通、英伟达、AMD等。而ASIC、FPGA类型的专用芯片,给予互联网大厂、芯片初创企业以很多机会。


天鹰资本合伙人告诉,“互联网大厂们造芯片,仅限于部分ASIC和TPU等加速芯片,并不涉及CPU和GPU等芯片。”像谷歌TPU、亚马逊Inferentia、阿里巴巴含光800、华为Ascend910等等其实都属于ASIC类型专用芯片。


芯谋研究总监徐可告诉,“专用芯片不只是包括互联网大厂做的云端AI推理、加速芯片,还包括智能家居、IoT物联网之类的芯片,比如,AI语音识别芯片。CPU、GPU对工艺制程要求比较高,IoT端很多芯片一般是40-65nm的,尽管云端数据处理量大,云端AI芯片未来要进阶至5nm,但AI推理芯片对制程的要求不是很高。”





整个芯片产业,分为设计、制造、封测环节。其中,芯片设计EDA软件、芯片制造设备基本上被美国、日本企业掌控,而芯片代工制造、封测环节主要以中国台湾地区企业为主。通用型芯片往往对芯片工艺制程要求较高,工艺制程越先进,代表芯片性能越高。同时,也造成具备通用芯片设计能力的厂商,过度依赖于以台积电为代表的晶圆代工企业,如华为受到美国技术封锁,在芯片代工环节受困,导致不能生产先进工艺制程的麒麟手机芯片。


换言之,互联网大厂涉足的云端AI芯片,还是IoT物联网、智能家具类芯片都属于易入局,且对芯片制程工艺要求不高的芯片,受晶圆代工企业影响较小,国内完全有可能自主设计、代工。


“专用芯片不需要花费大量成本去做繁琐的配套软件生态的开发,芯片的软件配套开发工具是很多高端芯片的核心门槛之一,因此,很多非常不错的初创公司都曾冲击英特尔和英伟达的市场,但以失败告终。另外,专用芯片在架构设计上一般不用特别复杂,应用特性也很明确,开发相对快速,因而对于很多互联网公司来说,他们开发专用芯片就在于有明确场景,不需要花太多财力和时间去搞定软件生态,工艺IP也成熟,所以,小公司和创业公司容易杀出来。”天鹰资本合伙人表示。


硬件厂商更是如此,除谷歌、华为、三星具备实力设计SoC芯片,包括小米、OPPO、vivo等大部分厂商目前仅涉及一些较边缘化的芯片,如ISP、电源管理、NPU芯片等等。


“ISP芯片主要针对图像优化,自己造ISP芯片,优化空间比较大,手机厂商都喜欢独立的ISP芯片,当然,ISP芯片肯定比主芯片简单很多。”芯片行业人士李兆强说。


徐可进一步表示,“毕竟,互联网大厂再做通用的CPU、GPU没有意义了,英特尔、英伟达做得太好了,做不过已存在的厂商。互联网大厂大部分做的是专有芯片,对业务有帮助,加速数据处理。”


更重要的一个原因是,互联网大厂做专用芯片最有成功的可能性。


“互联网厂商的特长在于帮助芯片找到应用场景,在应用中不断迭代。这个方向,成功可能性比较大。”徐可说。


“字节跳动、腾讯、阿里巴巴三家商业模式不太一样,字节跳动主要是短视频,腾讯聚焦游戏,阿里巴巴偏向支付交易、物流等,所需要的软件或者部分硬件处理可能也都不太一样。”当然,在台湾芯片从业者唐浩然看来,这些国内的互联网大厂目的其实都一样,以自主资源芯片的方式,去强化自身的一些业务,在业务上与竞争对手形成差异化竞争力。


举个例子,打开短视频平台,涉及广告位展示以及各种视频推荐算法,如果切入直播页面,可能涉及智能语音、智能推荐引擎系统、虚拟主播等等,这些技术运行背后一般通过GPU加速驱动、数据处理。互联网大厂自研AI芯片后,可以根据实际业务需要,定制化出一些专门针对驱动视频,或者智能算法的推理或者训练芯片,取代部分GPU芯片。


一位腾讯算法工程师告诉,用专用芯片替代通用CPU、GPU能帮助腾讯、阿里巴巴、字节跳动在内的互联网大厂节省一笔相当可观的费用,比如腾讯云支持微信、QQ、王者荣耀游戏,对外支持数万家中小企业,有很多场景,目前采用FPGA芯片进行数据并发处理,但能耗、售价不合算。


“至于通用CPU和GPU,相信互联网大厂不会直接涉足,因为并不擅长,且已有方案更加经济。”该腾讯算法工程师强调。


值得注意的是,无论是是字节跳动、阿里巴巴、腾讯等互联网大厂,还是小米、OV等硬件大企业,造芯只是现阶段业务生态的补充,并不能真正触动行业格局与CPU、GPU乃至X86在内的行业生态。


03


互联网造芯背后


互联网大厂布局芯片,意味着芯片行业技术发展、迭代进入了一个新的阶段。


“基于摩尔定律,传统通过通用工艺和架构稳定迭代发展,来带动芯片性能持续快速升级的阶段已经过去。当前通用芯片性能的提升速度,已经无法再满足下游应用场景的发展需求。下游应用客户需要通过其他方式来获得更高性能的芯片,如使用更定制化的芯片,更特殊的架构设计等。”李兆强说。


天鹰资本合伙人认为,互联网云计算厂商、手机厂商之间的竞争愈发激烈,大家都想突破市场,自研芯片无疑成为可能的突破口。比如,阿里云基于公有云和混合云业务需求,需要结合自己云计算虚拟机来灵活分配海量数据下,整体数据传输性能优化;字节跳动需要对视频数据优化;互联网企业基于自身业务特性,形成差异化服务。手机厂商希望基于软件算法和操作系统、ISP芯片,比竞对展现更明显的优势。


所以,互联网大厂造芯片,归根结底在于行业激烈的同质化竞争。


自研AI加速卡定制芯片,的确可以帮助互联网企业降低成本。“目前,据我们了解,可以降低成本50%左右,对企业具有一些切实意义。”天鹰资本合伙人说。


不过,从必要性来看,有实力、没有实力的企业都激进地涌向自研芯片赛道,本身具有一定风险性。天鹰资本合伙人进一步表示,从整个大产业链来看,自身业务体量、实际需求没有足够大的企业,完全没必要自研芯片,如果自身需求量无法摊薄巨量研发成本,那么,从商业上考虑就是不合适的。


唐浩然也对互联网企业,乃至整个行业造芯热表达了一些疑惑,“芯片开发成本非常高,没有一定资金,很难造出来。企业必须达到一定规模,如谷歌、Facebook、亚马逊都是全球数一数二的互联网企业,如果今天企业规模没有达到一定程度,其实根本没有必要自己做芯片。”





从成本和实际运行效率上来看,自研芯片效果可能也处于现实很“骨感”的境况。


“自研芯片是节约运营成本的一部分。实际上,互联网大厂还应该关注电费成本,越强的计算、运算力效能意味着耗电越多,如何用更少的电费或相同的电费创造出更多的设备,反而是互联网大厂最值得投资的方向之一。”唐浩然更从自研芯片最终效果,戳破了互联网大厂造芯面临的一些困境,遗憾的是,能够造出芯片的互联网大厂,对业务实际加速并不会太多。互联网企业在做界面开发部分环节也比较欠缺。


实际上,互联网大厂以及硬件厂商更新芯片的速度远不及行业通用芯片厂商,很多企业推出一款自研芯片后,经历了很长一段时间的“空窗期”。2018年,阿里巴巴发布云端AI推理芯片含光800、百度发布云端全功能AI芯片昆仑,2019年,华为发布Ascend 910之后,这些大厂再无新款芯片推出。其中,只有百度在三年后更新昆仑芯片至第2代昆仑芯2。


相比之下,同样专注于AI加速计算芯片的英伟达每年都有新款芯片推出,芯片架构基本上一至三年一迭代,从Kepler、Maxwell、Pascal、Volta到如今的Ampere架构。每一次升级都能挣脱摩尔定律,将训练、推理性能、算力翻番。


“英伟达、英特尔毕竟有巨大的市场规模支撑着,互联网大厂只供应自己,肯定各方面比较滞后。”李兆强说。


“市场企业不应该都去做一些对企业本身没有太多意义的事情,国内半导体产业也不能直接按照缺什么做什么的发展思路发展,而应该遵循市场自身客观发展规律。台积电等上游顶级企业能发展,也在于有下游全球顶级设计公司的支持,没有下游设计公司支持,上游技术很难取得工业和商业层面的持续突破。当前国内核心缺失的上游设备和材料环节,应该鼓励和敦促下游企业尽力配合去测试和使用,核心战略环节还是需要更高的层面去推动。”天鹰资本合伙人说。


参考资料:


1、《中国芯片人才缺口约30万》,来源,新京报


2、《英伟达安培新架构,牛在哪里?》,来源,智东西


*文中王一名、水木、李晓敏、刘晶晶、张涛、叶沫沫、李兆强、唐浩然为化名


来源: 燃次元

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