科技創新與人類生活息息相關。站在當下，是“高端封鎖”的現實，面向未來，是“智慧生活”的引領。“黑暗”與“黎明”即將交替，AI進化與芯片中國造面臨的最大挑戰是什么?芯片產業“封鎖”對我們普通人的生活會有哪些影響?我們是否還有彎道超車的機遇?

　　9月28日，由微博、新浪新聞、新智元共同打造的《新智者Talk》欄目推出首期節目，新智元創始人兼CEO楊靜女士作為主持人，與科大訊飛聯合創始人、聆思科技董事長胡郁先生，通過對話形式，為我們逐一分享：當前AI芯片的現實、成熟制程與高端制程對人們生活的影響、AI計算和元宇宙的底座以及中國芯片企業面臨機遇與最大挑戰等問題。

　　從小處著眼，楊靜以華為Mate50和蘋果iPhone14兩款新品對比為例展開對CPU芯片和5G芯片的探討。在胡郁看來，在5G應用還沒有完全爆發前，從需求和體驗出發二者的差異不大。作為樂觀派，胡郁也帶給我們不一樣的視角。他強調人類即將進入智能物聯網時代，這個時代不僅是美國也包括中國，不管是原有的霸主還是新生的企業都有重新洗牌的機會。

　　胡郁表示，從技術的角度來看，芯片制造的高端制程以及芯片設計環節的EDA，技術驅動因素和經驗驅動因素是時間長短的問題，但是投入的大小是由需求驅動決定的。即做芯片、做算法、做元器件的最終目的是為了更好滿足人的需求。

　　隨后，胡郁在對話中談及，不論是TOB場景還是TOC應用，AI芯片發展的機遇和挑戰的本質指向的都是產業鏈背后的蓬勃消費與市場需求。AI在過去的15年發展中，在基礎上取得了突破，但真正落地的場景，更多是圍繞教育、醫療、安防、交通、智慧城市等等。而當人工智能應用落在與每個普通人相關的科技消費產品時，比如穿戴式設備、自動駕駛、智慧座艙、家庭服務機器人等終端，“我們才能看到人工智能產業大規模的爆發，相信將來的5到10年，甚至20年之內是非常有可能出現的”。

　　以下是“新智者Talk”對話實錄，內容經過編輯略有刪減：

　　楊靜：大家好，今天是新智者talk的第一期“AI與芯片巨變前夜的最大挑戰” 我先介紹一下今天的嘉賓，科大訊飛聯合創始人，聆思科技董事長胡郁先生。

　　胡郁：好的，非常感謝楊靜這次邀請我來參加由新浪和新智元共同做的節目。

　　楊靜：謝謝，我是新智元創始人楊靜。

　　楊靜：今天我們聊一個熱門的話題，因為大家知道近期華為兩年磨一劍，推出了最高端的新機型Mate50。蘋果也推出他們的新品iPhone14，那么這里面他們用了什么樣的芯片其實是我們最為關注的焦點。我們第一個問題就來問一下胡總，iPhone14和華為Mate50主要由哪些芯片驅動，它們的性能有哪些差異呢?

　　胡郁：我們現在看手機一般看它的芯片要看三個指標，第一就是它核心的CPU，像這次蘋果發布的iPhone14其實它有兩個版本，它的高端版本用的是自己的A16處理器，它的低端版本用的是A15處理器，都是蘋果用ARM的內核自己生產的CPU。

　　華為這次“兩年磨一劍”，上一個商務的主流機型是Mate40，經過這兩年中間的不停折騰不斷的探索其實他沒有用原來自己麒麟的CPU，這是原來華為非常引以為傲的東西，華為的麒麟CPU相當于蘋果自己的A15和A16。

　　楊靜：性能是相當的是嗎?

　　胡郁：差不多，但是大家一直在跑分上具體性能多少有很多的測試，應該講差不多。但這次華為推出的完全都沒有用他自己的芯片，他們這次用的還是用的高通的芯片。分別是高通的7系列和8系列的芯片，它的高端機用的是8系列的芯片，低端的用的是7系列的芯片，這是他們的CPU也就是中央處理器。

　　楊靜：那這個驍龍8和A16相比這個性能沒有差異嗎?

　　胡郁：如果從跑分上來講他們基本上都在同一個水平上，手機不管是高通的芯片還是蘋果自己的芯片還是我們講的華為原來自己做的麒麟，它有一個最大的特點它不僅有計算這部分的能力，它把它4G、5G這部分，無線連接的模塊也把它的芯片整合在一起。

　　其實麒麟9000，因為華為的5G做的很好，在5G通訊這塊華為的專利在世界上是最多的，它就是因為這個組合的性能非常好，當然它的運算這部分，大家用的都一樣，不管高通還是iPhone、華為，他們都用的是ARM的內核，運算這部分都用的ARM的內核。

　　現在高通供給華為7系和8系還不帶5G的模塊，雖然供給他CPU的算能到了驍龍的7系和8系但沒有帶5G的模塊，這也是為什么這次Mate50只能用4G的連接而不能用5G連接的原因。

　　當然了現在5G的應用還沒有完全的爆發，所以消費者有時候可能感覺不到4G跟5G的差別。比如說你要用微信的時候，你在用短視頻的時候，你在玩游戲的時候，可能還感覺不到這種差異。后面5G的應用或者它的場景越來越多的話，這種差異可能就會凸顯出來。

　　楊靜：那你覺得以寒武紀為代表的這些正在崛起的中國芯片公司，他們什么時候才能夠把我們萬億顆的芯片中國造呢?

　　胡郁：這取決兩個東西，這取決于內因和外因。從內因的角度來講我剛剛講的思路很重要，當你有充足供應時當市場能滿足你需求時，你確實不需要自己去折騰這個事，造不如買、買不如租，但如果你覺得這個東西你自己能做這是第一，第二它又有一定的需求性，它能夠形成我們剛才講的更好的結合，或者這種結合更有效率，我們剛才舉的例子是在終端上，那么在后臺的大數據，人工智能三個方面，算力、算法、它的結合迭代上是不是更有優勢呢?這是一個方面。

　　第一個問題就是外因，有的時候不是你想跟大家融合在一起就能夠融合在一起，因為開放、兼容并包的思路我覺得在這個方面你要看到，西方為什么過去一直比較領先他在這方面做的是比較好的。

　　楊靜：我就問一個實際的問題，不管它是一個服務器的芯片還是一個手機端的芯片，它14納米以下怎么流片呢?

　　胡郁：你講的沒錯，14納米以下主要是因為光刻機的問題，如果在國內中芯國際流片是相當困難的，別說14納米，現在28納米都有一定的難度。而且很多人有一個誤區，這不同的制程對做不同復雜度的芯片還不一樣，有一些簡單的芯片可能14納米可以做，但對于一些復雜的芯片可能14納米還做不了。

　　同一個制程我們講的精細度對不同復雜度的芯片還不一樣，所以這里面你要真正剖析起來還比較復雜，但芯片是這樣的，我給你舉個例子就明白了，現在我們在太空中用的和軍事上用的一些芯片，其實它的精密程度遠遠沒有我們現在這么高。

　　阿波羅當時登月他也有芯片，按那個時候芯片的運算能力如果跟我們現在的計算器來比可能都差不多，但他照樣能夠做一些東西。不是說整個我們剛才講的數字化、信息化、網絡化、智能化不能做，而是說你的效能和從用戶的感覺來講體驗會下降，原來你能看高清的視頻你現在可能只能看標清的，清晰度沒那么高的。原來你能定高品質的音樂，你現在如果用低制程的或者沒那么精密的芯片，你可能就聽的沒那么悅耳，而且從功耗上來講，越是精細化的芯片它的功耗就越低，相反你就要花更多的電。

　　楊靜：我聽起來就是服務器的芯片應該問題不大，怎么著也是能夠用28納米也能流片出來，但手機的芯片，它如果在一定的體積之下，可能會產生能耗的問題，或者是體積的容量問題。

　　胡郁：你可以想象一下，國際上如果在用當前蘋果手機的時候，如果你沒有同樣的芯片，你可能只用5年前蘋果手機的運算速度，所以說你很多的性能，我們講如果是功能性的，比如說我要算一個東西能更快的出來或者說用戶的感受，就我們剛剛講的你的分辨率、你的音質都要做對應的下降，這就會產生差異。

　　有點像我們用光盤和用MP4之間的差距，它們都是數字化的，但是這中間還是有品質上的差別。

　　楊靜：假如未來我們主流芯片有斷供的一些情況，我們會有哪些無可回避的問題，年輕人的網絡生活會停擺嗎?

　　胡郁：我覺得這里面涉及到一個存量市場和增量市場的問題，存量市場就是我們現在在用的，這個肯定他該怎么用就怎么用，他不會把你的東西收回去，比如把你的芯片收回去。但是增強市場就涉及到你迭代速度的問題，比如說現在我們跟國外基本上同步的，甚至我們在某些運用上還領先于美國，比如說我們現在用的短視頻和直播電商，這背后依賴于大量芯片的運算，不管是在終端上的，就是我們在手機上看的部分還是云后面提供的大數據和云計算的部分。

　　如果一旦我們的芯片被中斷供應，它會保持在現在這個階段一段時間，但是它再往上走的速度會變慢，直到你慢慢的靠自己的產能把它供應上來，這地方有兩個不同的概念，一個是我們能不能買到芯片，這些芯片不一定在中國產，我們可以買來繼續用。

　　楊靜：你的意思是說大眾級的或者說中等水平的是不會受什么影響?

　　胡郁：你講的沒錯，并不是兩邊完全分離了。通俗一點，你自己能產的他都賣給你，你自己不能產的，他會限制你的使用。

　　熟悉過去產業發展的都知道，不僅僅是在芯片有這個情況，在以前都是這樣的情況，以前比如說在汽車的發動機、減速箱，還有我們講的航空發動機領域都有這樣的問題。

　　楊靜：你提到了引擎和發動機，其實我們元宇宙或者說機器學習，大家說的一些預訓練這樣一個大模型，像英偉達的GPU是一個底座，但現在有一個狀況說英偉達最高端的GPU，包括AMD的GPU也可能有一個中斷供應的問題，也就是說最新型號的***，GPU是AI計算和元宇宙的底座，以后AI芯片的自研會成為我們國家戰略嗎，中國怎么樣才能夠另起爐灶，搭建一個新的底座和框架呢?

　　胡郁：其實我覺得這是在兩個層面，從大的邏輯和生態上來講，有一點我要說明一下，技術、產品、專利、知識產權你是要界定清楚的，從一個國家很難流入另一個國家，包括數據，這從國家安全和知識產權來講確實是這樣。

　　但是有一個東西你其實是不能阻止它流通的，這個東西叫思想，比如說開源的思想，比如說先進計算的思想，因為只要人和人之間有交流，他們不屬于我們剛才講的知識產權或者什么東西的范疇。從科學上來講，發現和我們講的一些創新，這些東西你是沒法阻擋的。

　　所以說我認為在思想層面上，比如說開源的精神或者開源的思路這方面大家是可以交流的，還會交流。我們講的技術路線主要落實在具體的專利體系、知識產權保護、數據的分割可能會產生差異，所以說你剛才提到的比如說NVIDIA現在有V100、A100和***，每隔兩年他會更新一代。

　　但中國現在剛剛做出來，相當于V100，但是在今年的下半年或者明年年初我們可能會做出來相當于A100的，***你算一算就差兩年的時間，這就是我剛才講的，它有一個時間差。但并不意味著你現在沒東西可以用，它其實還是有東西可以用的。

　　NVIDIA的芯片我再說一下，他并不是完全不進入到中國，比如他的V100現在對中國的出口是沒有任何問題的，因為那是他兩代以前的產品，所以你要去買V100沒有任何問題，但是你要承擔更多的cost，更多的能耗，你要占更大的地方，你要花更長的的時間，所以說它這中間從來就不是說完全的隔絕，我認為不是這樣子的。

　　楊靜：只不過說我們需要等待。

　　胡郁：對，所以從最終消費者的角度來講，在不同的應用領域他看到的差別是不一樣的，比如說有些非常尖端的東西，它為什么這樣呢，就是因為中國很多的超算原來用的是NVIDIA，比如他如果用***，他的機會就比原來可能少一半的數量，如果你現在還要做你剛剛講的一百億億次的計算機，他就很難做的體積非常小，但是他也可以用自己的系統來搭。并不是說一旦限制了某些東西就完全停擺了，這不可能。

　　楊靜：這個問題其實沒有說特別嚴峻，只不過說發展速度快和慢的問題。

　　胡郁：你說的沒錯。

　　楊靜：但是我要提到一個問題，不管是松耦合還是緊耦合，是不是前提需要一個設計芯片的軟件和算法，就是EDA。

　　胡郁：這當然是非常有必要的。

　　楊靜：這個問題怎么解決呢?

　　胡郁：EDA的問題我覺得是兩個方面，一個是技術上的驅動，因為EDA從早期簡單的布線，簡單的去做我們講的仿真，就是我不需要實際的去做就可以在虛擬的里面做仿真，到現在你需要用人工智能的方法，用大數據學習的方法來做，這叫技術驅動，技術驅動是需要積累的，包括你技術的水平和你的經驗，但是另外一個方面我們知道叫需求驅動。

　　如果原來大家都可以隨便的使用，在需求上就不存在在某一個地區再重做一套的驅動力，但是如果一旦有人為的因素介入以后，這種需求驅動可能讓它發展的很快，有很多東西并不是說想不到，做不出來，而是說有沒有這個必要。

　　從技術的角度來看，我們講技術驅動因素和經驗驅動因素就是時間長短的問題，但是投入的大小是由需求驅動決定的，這也是為什么現在先進技術方不敢完全切斷和落后技術方連接的原因，因為有很多東西大家也都知道，因為我剛剛講的有一個前提，就是說思想、發現是全人類共享的東西，你是永遠封鎖不了的。無非是你有沒有足夠的人才、資源和時間去把它做出來，我覺得是考驗人類的時候了。

　　楊靜：也許這種剛需，或者說不必要的剛需可能恰恰創造了一種機遇，這種機遇有可能讓我們中國的初創芯片公司有一種彎道超車的機會，你認為彎道超車是不是可能，如果中國的芯片企業可以彎道超車的話，需要多少年呢?

　　胡郁：我覺得這要看一個最原始的驅動力，而且是在一定的范圍之內。我們做芯片的最終目的是什么?我們做芯片、做算法、做元器件的最終目的是為了滿足人的需求。

　　但是你說彎道超車，就要看我剛剛講的機遇有沒有發生。

　　現在我們看到移動互聯網時代已經過去了，在移動互聯網時代我們把它叫做智能物聯網時代，所以說在這個時代不僅是美國，在中國不管是原有的霸主還是新生的企業都有重新洗牌的機會，我更愿意這么說，至于是不是彎道超車是你看的，如果你原來落后你就是超越別人，如果你原來是領先你可能被別人超越。

　　楊靜：那您可以預測一下我們中國的芯片公司什么時候能彎道超車嗎?

　　胡郁：所以說我剛才為什么講以終為始呢，你要看以中國的消費者為代表的發展中國家，他們的需求量有沒有到達一個程度。首先第一，他們有這樣的需求，第二他們有這樣的錢去，有這樣的需求。

　　比如說你華為做的手機，你現在在中國賣的比較好，如果中國的人有這個消費能力能買大量的華為手機，或者是中國的其他手機，那么它會帶動整個后面的產業鏈，我們的芯片和算法其實是在用戶2C需求的后面。

　　楊靜：其實從你剛才的論述里面，我們知道大眾性的芯片或者消費類的產品應該是不會受到太大的影響?

　　胡郁：我認為這不是特別關鍵的一點。

　　楊靜：對于我們這些主流的企業來說也沒有明顯的生存問題?

　　胡郁：相反就像有很多需求是被制造出來的，如果要重復造輪子的話，至少造輪子的廠商是高興的。

　　楊靜：其實是產生了一些新的增量。

　　胡郁：沒錯。

　　楊靜：在這方面來講我覺得你是一個大大的樂觀派。看起來AI場景也好或是元宇宙也好，也能為我們未來10年這些初創企業或者說AI的公司提供大量的機遇對嗎?

　　胡郁：這個講到我們剛才沒聊完的問題，就是AI落地到底怎么做。AI在過去的15年里面在基礎上取得了突破，第三次世界人工智能浪潮，但是他們真正落地的場景，現在更多的是落在城市，就是我們講的教育、醫療。

　　楊靜：你說是2B的是嗎?

　　胡郁：我講的安防、交通、智慧城市。

　　人工智能現在最大的問題是它沒有進入到我們個人的生活，有一些小小的應用，比如翻譯，比如我們現在做了節目以后，它自動把你變成文字，它能自動的幫你做一些記錄。你看現在所有的停車場全部都換成了車牌和人臉的自動識別，但是它并沒有真正進入到我們每個人的身邊的終端性產品，有三個的趨勢，一個就是下一代我們講的叫計算和通訊終端，它一定是從原來的便攜式筆記本電腦到我們講的手持式，就是手機到最后的穿戴式設備，而且在穿戴式里面一定用到的人工智能技術會比前兩種要多得多的多。第二個就是我們講的智慧新能源車里面包括自動駕駛、智慧座艙，特別是到現在大家都大炒特炒的家庭服務機器人，這里面一定會有大量的人工智能落地，而只有落在了跟每個人相關的終端性產品上，我們把它叫做科技新消費品上才能看到人工智能大規模產業的爆發。

　　楊靜：雖然我們在芯片這個領域或者說整個的產業創新生態方面還有一定的差距，但是強大的需求或者是巨大規模這樣的市場也給我們提供了機遇。就請您預測一下到未來的10年我們中國AI企業或者芯片創業公司最大的挑戰是什么?

　　胡郁：我覺得現在影響我們最大挑戰的是，我們是不是走的方向是正確的，比如說前段時間我舉個例子，大家講了很多智能化的概念，不管是90年代開始興起的叫smart叫智能的或者現在叫intelligence，叫智慧的，這些智能和智慧是不是真的是消費者需要。這個其實很重要。

　　比如說我們在過去幾年讓家電想了很多的怪招，比如說在冰箱上也裝個屏幕，這種東西是不是真正消費者需要的東西。消費者真正的需求和痛點在什么地方?有些消費者自己可能都不一定知道。

　　喬布斯當時做的iPhone、iPad其實是挖掘了大家真正的需求，并且把它實現了。我們現在也處在關鍵的時點上。喬布斯2011年去世了，到現在蘋果我坦白的說，在他走了以后，這11年并沒有給我們太多的驚喜，只是把手機做的更大了，這也有用，事實證明喬布斯也不完全是對的，喬布斯非常固執的認為手機就應該單手操作。

　　楊靜：其實最大的挑戰是真正的去捕捉市場的需求和滿足消費者的痛點。

　　胡郁：你講的沒錯，但是這種滿足一定是靠技術的進步，另外你要去挖掘出來消費者真正需要什么東西，把這兩個東西結合在一起。

　　現在包括馬斯克為什么能把新能源車做成?我覺得他很好的找到了結合點，但是在新能源車以后還有下一代的手機，就是下一代穿戴式移動和通訊和計算終端，包括現在大家對于家庭服務機器人的探索，我認為在將來的5到10年，甚至20年之內是非常有可能出現的。

　　楊靜：最后我想請胡郁給我們參與這個話題AI芯片的未來，大家關注的這個議題的消費者以及我們微博的用戶提出你的建議，或者說提出大家能夠思考的一個方向。

　　胡郁：當我們用芯片時，不要給它打上國別的標簽，我覺得這既是人類智慧的體現，同時也是從需求和供給的角度來考慮整個生態鏈。

　　第二，我們要接受現實，你要改變你能改變的，你要接受你不能改變的，有時候你會說到一些現實，有好多東西你不能用那你就在這種情況下做到你的最好，抱有一個很好的心態。

　　第三，我還是呼吁大家能夠從更廣泛的角度出發來考慮這件事情，是不是我們可以去想著從我們個人的角度出發，當我們在選擇用哪些技術、用哪些產品的時候是真正對最后的人類是有幫助的。

　　楊靜：我覺得胡郁今天開啟了一個新的話題，也就是說我們今天新智者talk的第一期胡郁給我們一些新的啟發以及他的觀點是說讓我們都為全人類的未來，為AI和元宇宙的飛速發展，我們每一個人都是源頭也是創造者，其實未來的世界是由我們來塑造的，我們的心態和我們的創新決定了這個世界的未來。

　　胡郁：好的，也非常感謝楊靜的溝通和探討，我也希望后面我們能夠繼續深入的對更多的不同內容，在新浪跟新智元平臺上做更多的溝通和探討。