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    互聯網大廠都在造什么芯片?

    2022年08月31日 09:36:25 來源:遠川研究所

      后疫情時代,不造兩顆芯片似乎都不好意思叫大廠。最近,字節和快手也加入了造芯群聊。

      字節的芯片團隊劃出了服務器芯片、AI芯片、視頻云芯片三大類。快手發布了視頻云服務品牌StreamLake,推出云端智能視頻處理SoC芯片SL200。據其官方介紹,這款芯片視頻壓縮速率是“世界上最快的”。

      鈔能力大廠的加入直接推高了芯片設計人才的薪酬待遇,去年,百度的3個芯片相關人才被截胡,據HR部門透露,原因是“他們給的太多了”。

      千方百計轉行的集成電路專業學生,突然發現自己成為了大廠香餑餑。這讓吃瓜群眾多少有些猝不及防,硬科技的大旗怎么說扛就扛了?

      01

      大廠都在造什么芯?

      關于大廠造芯這件事,首先要明確兩個基本事實:

      1.互聯網公司造芯片是件很正常的事,不僅中國公司造,谷歌和亞馬遜也造。

      2.不過,互聯網公司造的芯片,跟解決“卡脖子”問題沒有太大關系。

      早在2013年,谷歌就開始研發用于AI場景的TPU芯片,解決公司內部日益龐大運算需求與成本問題[1]。

      當時,谷歌旗下已經有圖像搜索、谷歌照片、云視覺API、谷歌翻譯等和AI掛鉤的業務,在這之后又收購了知名AI獨角獸企業DeepMind,要支撐這么多產品和服務,數據中心的算力恐怕得再翻一倍。

      2017年的烏鎮圍棋峰會,強化版AlphaGo2.0以碾壓式優勢三比零全勝,對弈結束后柯潔放聲痛哭,靠的就是TPU芯片。

      亞馬遜也在2013年推出了Nitro1芯片,同樣是服務自身業務。時至今日,亞馬遜已經坐擁網絡芯片、服務器芯片和人工智能機器學習芯片三條產品線,8年倒騰出9顆芯。

      亞馬遜歷年自研芯片

      幾年后,這股造芯熱傳遞到國內,大廠陸續加入群聊。

      2017年,百度和老牌半導體公司賽靈思合作了一款XPU芯片,并在此基礎上自研了云端全功能AI芯片“昆侖”。

      昆侖1經由三星代工成功量產,在百度搜索引擎及云計算上已經部署了兩萬片。2021年,智能芯片及架構部門干脆被拆分出來獨立融資,估值130個億,同時昆侖2進入量產。

      阿里巴巴則全資收購了中天微(擁有大陸唯一自主嵌入式CPU IP Core),把它和達摩院芯片團隊合并,成立全資子公司“平頭哥半導體”。

      目前平頭哥共有玄鐵(處理器IP)、羽陣(RFID芯片)、倚天(ARM服務器芯片)和含光(高性能AI推理芯片)四個產品系列。據稱玄鐵系列處理器出貨量已超20億,超過200家企業在用。

      騰訊去年一口氣發布了AI推理芯片“紫霄”、視頻轉碼芯片“滄海”、智能網卡芯片“玄靈”三款產品。還先后入股了國產DRAM廠商長鑫儲存、DPU獨角獸云豹智能、芯片新秀光舟半導體等,還高薪收編造芯人才。

      拋開大廠在產業鏈上的投資,單純看自研芯片,它們的特點非常相似:大部分都是通用性不高的專項芯片。

      舉例來說,所謂通用芯片,如英偉達的GPU,可以勝任游戲、渲染、AI、挖礦等多個場景;而專項芯片大多僅用于某個非常細分的場景,比如世紀初曾誕生過一類名為PPU(Physics processing Unit)的芯片,獨立于CPU和GPU之外,專門處理3D游戲中對物理效果的模擬。

      2005年的Ageia PPU

      平頭哥自研的“含光800”就專門服務于淘寶的按圖識別商品的功能“拍立淘”,5分鐘就能完成10億張“拍立淘”商品圖的識別,而傳統的GPU處理需要1小時。

      比如淘寶的按圖識別商品功能“拍立淘”,這是阿里決戰購物節的法寶之一。用上平頭哥的AI推理專項芯片“含光800”后,5分鐘就能完成10億張“拍立淘”商品圖的識別,而傳統的GPU處理卻需要1小時。

      簡單來說,專項芯片犧牲了通用性,強化了某一特定功能。英偉達做芯片的時候,既要服務谷歌、亞馬遜,也要服務特斯拉和蔚來,還要考慮廣大游戲玩家和礦老板,這就是“通用性”。

      而放在專項芯片上,研發AI推理芯片,不會考慮做AI訓練這個場景。阿里給淘寶業務做芯片,也不會考慮拼多多用著順不順手。

      由于極度專精,專項芯片的技術門檻相對有限。在設計這一環上,用在邊緣側、還有終端的很多芯片,干脆采用ARM和RISC-V等精簡架構,指令集都是開源的;而一些專用性比較強的芯片,甚至完全可以采用自研架構。

      所以,互聯網公司自研芯片,最大的目的恰恰是他們目前正在做的事情:降本增效。

      02

      還是為了省錢

      今年4月,谷歌發布了自研視頻處理芯片Argos VCU,替換掉了數千萬個英特爾CPU,一舉為谷歌節省了200億人民幣的資本開支。亞馬遜通過自研芯片處理Alexa語音助手的運算,成功替代了英偉達的芯片,降低了30%的成本。

      自有芯片推出一年時間內,亞馬遜云服務全年降價次數超過9次,成功帶動下游客戶一塊降本增效。

      所以,性價比才是大廠造芯的第一動力。比如,騰訊的“玄靈”就是把虛擬化這種不太重要的功能,讓自研的專項芯片處理,那么成本更高的CPU就可以騰出精力,處理更重要的事情。

      騰訊、字節和快手都在投入音視頻云處理專項芯片,追求在更高壓縮率、更小帶寬下傳輸內容,要知道大廠們的帶寬支出常年占比近10%,快手的帶寬量級已經接近上百TB[3],有了專項芯片幫忙可以省不少錢。

      簡單來說,在流媒體播放、語音識別等特定場景中,可以用CPU/GPU這類通用芯片處理,代價就是效率不高、成本不低。因此,當業務量大到一定程度后,自研的專項芯片就是性價比更好的選擇了。

      在獨立自主語境下,輿論期待大廠們和高通/AMD這類通用芯片設計公司硬碰硬,但這并不符合商業邏輯。

      即便是蘋果這樣的公司,他們研發M1芯片的時候,也是從一些細分場景入手,比如突出剪輯、視頻處理等特定場景上的更強表現,以及和macOS的適配,而不是全方位“吊打英特爾”。

      雖然蘋果聲稱新的M1芯片對比此前的處理器性能有數倍提升,但芯片剛問世時,MacBook Pro只有低配版采用了M1芯片;高配版仍然搭載英特爾i5-1038NG7處理器,并且價格貴得多。在Mac mini上也類似,其高配版仍在使用第八代的英特爾六核i5處理器。

      以蘋果的體量,尚且要避開鋒芒差異化競爭,以卵擊石的后果可想而知。

      小米曾經高調進入SoC的開發,外界盛傳,小米重注押寶的手機SoC澎湃S2在多次流片試產后以失敗告終,保守估計燒掉了三億人民幣的研發費用。

      另一個典型的失敗案例是三星,2015年,三星首次推出貓鼬M1架構,并在部分旗艦手機GalaxyS7和Note7中采用,矛頭直指蘋果的A系列SoC。

      貓鼬架構一路迭代到了M5,但性能一直落后于高通和蘋果,最終在2019年被徹底放棄。

      三星的Exynos芯片

      國內絕大多數的芯片設計公司,發展策略都是瞄準一個細分場景,從通用性不高的芯片開始做,比如壁仞科技、天數智芯、沐曦等國內初創GPU企業,大多都繞道瞄準B端\G端數據中心的GPGPU需求,砍掉了數據中心里并不需要的圖形處理功能,在一些垂直領域足夠和巨頭殺幾個來回了。

      對這些公司來說,從專項芯片做起是一條更實際的路徑,一上來就高舉高打,在通用場景里和巨頭硬碰硬并不明智。事實上,英偉達的GPU一開始也是游戲場景里的專項芯片,然后擴展到了AI、虛擬貨幣等場景。

      互聯網公司的確很有錢,但造芯片的花銷更大,先進制程芯片尤甚。

      7nm工藝芯片流片一次需要3000萬美元,5nm的流片成本更是達到4725萬美元,就這還沒有計入前期購買芯片IP的成本、購買芯片設計軟件EDA的成本、動輒百萬年薪的芯片設計人才的工資成本等等一系列投入。

      對造芯來說,一年花一個億,只夠在新手村練級。

      通常情況下,只有蘋果、華為這樣的公司,能依靠產品的龐大出貨量覆蓋研發CPU等通用芯片的成本。而對缺乏終端產品的互聯網公司來說,再財大氣粗,恐怕也算不清通用芯片這筆越滾越大的賬。

      03

      沒那么厲害

      研發一款芯片并不難,難的是研發一款面向消費市場的高利潤芯片,這不僅需要技術的突破,還需要終端產品的配合,對應的軟件生態,長期的資本投入。

      最近幾年,芯片自主的熱情空前高漲。平心而論,過去十多年里國內半導體產業有不小的進步,但貢獻并不來自互聯網新貴,而是那些積累已久的產業老兵。

      最典型的是海思,它的成立甚至早于華為的智能機業務。Ascend D系列首次搭載海思的四核手機處理器芯片K3V2,因體驗太差網友罵成一片,據說震怒的任正非曾當著眾多高管的面,把這款手機砸在余承東臉上。

      海思造芯的前提則是,華為擁有支撐高額研發費用和試錯成本的運營商業務,它在華為的收入結構中常年占比超過40%。

      DRAM領域,合肥長鑫在2019年量產國產DDR4內存芯片,在應對“卡脖子”這件事上意義重大。兆易創新則是全球前三、中國第一的NOR FLASH企業,紫光展銳也成為了高通、聯發科之后全球第三大主流手機SoC解決方案商。

      而在芯片封測環節,長電科技在2016年收購了新加坡的星科金朋,一舉成為全球第三的封測廠,拿下了高通、聯發科、英特爾、博通等等國際大廠的訂單。另一家公司富瀚微實現了對AMD封測廠的收購,幫助國產企業實現了在7nm CPU以及GPU高端芯片封測的突破。

      高風險、高投入、長周期是半導體行業的鐵律,每個環節都壁壘極深,這顯然不是習慣了高舉高打、快速擴張的互聯網公司能夠適應的。

      然而,當芯片設計套上了獨立自主的語境,互聯網大廠反而成為了聲浪最大的,儼然硬科技的帶頭大哥。

      所以,針對大廠造芯這件事,還是得從兩方面看待:

      一方面,絕大多數公司的自研芯片,本質上是基于新場景的創新。比如大規模的虛擬化需求、AI需求,視頻圖片編解碼需求。這種創新雖然離“吊打英特爾”差了十萬八千里,但為行業積累人才儲備,再不濟讓苦了十幾年的芯片工程師拿拿大廠期權,也是好事。

      同時,半導體是個高度分工與高度全球化的行業,要求互聯網公司去和全世界頂級的芯片設計公司硬碰硬,讓他們去實現CPU等通用芯片的自主可控,顯然也不是現實的。

      無論是字節、阿里、還是快手,都沒有自己的終端產品,他們靠什么覆蓋芯片的研發的成本呢?這不符合商業邏輯。

      但另一方面,做了幾個相對邊緣的芯片就大吹特吹,也實在是沒必要。

      如果真想在硬科技上有所建樹,是不是應該先想想,高薪招進來的芯片工程師,是匯報給技術部門,還是匯報給公關部門?

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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