百度闖關，照見互聯網巨頭造芯之路_風聞

互聯網巨頭的一點風吹草動，都會成為輿論關注的焦點，如果再與風口浪尖上的“芯片”相結合，那絕對足夠吸睛。即便是過年七天樂期間，百度將成立獨立芯片公司的消息，依然引發了討論。

我們知道，2020年人們最希望看到的，就是互聯網巨頭能夠“別惦記幾捆白菜”的流量經濟，而是迴歸純粹的技術創新，用自身的能量去探索科技的星辰大海。而過去一年不斷升級的半導體風波已經證明，芯片不僅僅是科技領域的明珠，更是國家博弈中不容有失的戰略高地，以及資本市場的“財富密碼”。

而海外谷歌、微軟、Facebook等互聯網巨頭紛紛下場造芯的時候，國人自然也無比希望看到中國互聯網力量能夠給半導體產業帶來變局。百度以及其他中國互聯網企業加入戰局，能給中國芯片帶來哪些影響？為什麼除了谷歌TPU、百度崑崙之外少有互聯網公司成功面向市場推出量產芯片？互聯網公司的造芯之路需要重點打造哪些能力？

要尋找上述問題的答案，我們不妨將互聯網公司造芯想象成一局“闖關遊戲”。

第一關：芯片設計，怎麼就那麼難？

在現有的半導體產業鏈環節中，互聯網公司想要造芯，最直接的方式是成為一個Fabless廠家，像高通、聯發科、華為海思、紫光展鋭等一樣，將生產等外包給代工廠，自己只負責設計開發、銷售芯片。

而我們知道，互聯網企業想要造芯的首要需求是滿足自身業務不斷增長的計算需求。因為傳統通用CPU芯片不能夠滿足互聯網公司發展AI/VR等新業務的計算需求，這也一度使得更適合進行AI訓練等的圖形處理器GPU炙手可熱、價格飆升。出於業務發展及平衡成本的現實需求，谷歌TPU、亞馬遜Inferentia芯片、百度崑崙等互聯網公司的自研芯片，都在強調AI能力並率先在內部服務器及消費電子上部署。

而另一方面，去年伴隨着社會層面的數智化升級，使得傳統硬件從PC、消費電子、汽車等等都面臨高性能芯片緊缺的局面，由此帶來了巨大的市場空間。而原本就在數字網絡、雲計算等領域有一定積累的互聯網企業，藉助芯片全球產業鏈分工，進入Fabless芯片設計的難度也有所下降，造芯可以説是近水樓台。

理想是美好的，但想要設計出合適的芯片，卻面臨着兩個先天難題：

1.技術上限。如前文所説，互聯網公司的自研芯片，首先是內部使用，而互聯網在計算需求上的飛速增長，這就要求必須將定製化芯片的性能做到極致。而芯片設計中涉及複雜的元器件，是一個系統工程，在降低能耗比的前提下實現性能提升，並不容易。

目前順利完成這一挑戰的，海外有谷歌，其推出的TPU芯片與同期的CPU、GPU相比在性能上有15倍的提升。亞馬遜自研的Inferentia芯片也在性能上達到了英偉達T4芯片的水平，但能耗和成本更低。在國內，2018年百度推出的首款自研芯片崑崙，能夠在150W的功耗下提供高達260TOPS的能力，2020年發佈的崑崙2則較第一代性能提升3倍。

2.商業場景。除了蘋果這樣自身業務足以支撐芯片產量的公司，絕大多數互聯網巨頭的造芯計劃都要考慮商業擴展的可能，這就需要對AI應用、規模化量產等有恰當的考量。比如亞馬遜發佈的AWS Inferentia，就以低成本、雲端AI推理等作為擊穿市場的亮點。百度崑崙系列也已經在雲服務器、工業質檢、智慧城市等相關硬件應用中上線。

目前看來，互聯網巨頭所交出的優秀芯片代表作，其共同點顯而易見，那就是克服各種技術難題，實現芯片的高性能突破，支持AI應用級場景，更低的使用成本及能耗。

第二關：底層軟件“卡脖子”的中國式突破

2020年，最令國人敏感的一個詞語就是“卡脖子”。一部分來自於高精製造環節，比如華為海思的麒麟系列首當其衝，外國芯片製造商不得不停止為其進行高製程芯片的代工。而另一種“卡脖子”則來自於底層軟件，比如芯片設計都需要用到的EDA等，大部分都無法在短時間內實現自主知識產權的替代。

對於互聯網公司來説，面對的掣肘之處還要更多一些。舉個例子，作為全球搜索巨頭，谷歌積累了大量的數據和知識，這使得其也成為AI算法領域的領頭者，同時也為AI芯片的基礎研發提供了充足的養分和基礎。

放眼中國互聯網和半導體產業，能夠同時滿足大數據、人工智能與芯片交集點的企業，只有BAT。

比如百度崑崙系列，就被應用於國內首箇中文開源深度學習框架飛槳（PaddlePaddle）、百度機器學習平台（BML），支撐百度的搜索引擎、智能駕駛等業務，同時也以開源的方式，支持國產化CPU和操作系統。

值得一提的是，軟件和算法的價值並不僅僅是將硬件性能最大化，更在產業鏈自主上起到了關鍵的卡位能力。畢竟與硬件芯片斷供相比，來自底層軟件如x86架構的封鎖可能是更大的危險。而回溯英特爾x86生態的崛起，不難發現正是Wintel聯盟在軟硬件上的強強聯手，奠定了PC時代美國產業的統治權。幸好，現在以百度為代表的中國互聯網，已經早早通過飛槳等建立起了獨立自主的深度學習框架等一系列軟件平台，伴隨着芯片硬件的疊加，以軟硬件一體化的方式實現AI算力的業務賦能，等於極早建立起了軟硬件協同的中國半導體技術護城河，從根源上規避“卡脖子”的難題。

第三關：拿什麼凝聚生態突圍的千鈞之力？

前面提到英特爾在PC時代的輝煌，一個耐人尋味的故事是，AMD這個“千年老二”在IBM的推動下選擇了兼容英特爾的x86架構，直接推動x86變成了CPU領域的行業標準，吸引了越來越多的軟硬件廠商加入，最終奠定了x86作為傳統計算基層架構的核心地位，這就是生態的力量。

相比傳統的芯片廠商，互聯網企業“造芯”顯然更擅長在生態上拉拔出自家的獨特優勢。比如谷歌就積極推動AI民主化，鼓勵開發者將自己的AI應用放在谷歌雲上訓練；亞馬遜也以智能音箱Echo帶動其AI芯片在智能家居生態中的應用部署。

百度則兼而有之，一方面積極以崑崙系列開源推動外部合作方加入，根據自己的應用場景進行二次開發，讓崑崙可以在工業製造、科研、智慧城市、智能交通等領域加速落地。

與此同時，針對語音場景打造的芯片“鴻鵠”，也通過出貨量全球第三的百度智能音箱，以及藉助DuerOS生態的力量，在車載語音、智能家居等廣泛場景中部署。百度自動駕駛Apollo生態，也成為芯片賦能的重要場景之一。

有了這樣軟硬一體化的AI芯片生態，百度“造芯”等於從終端到應用到雲端形成了完整的價值鏈條，相比單一的芯片銷售能夠提供更大的商業和社會價值。

百度，互聯網造芯一個可參考的樣本

當其他互聯網巨頭還在通過資本動作如入股、併購等形式積累造芯能量的時候，百度已經打通了芯片Fabless產業鏈上的一些重要關卡，率先開啓了最新劇情，也讓中國半導體突圍中互聯網陣營的動作，有了一些基本參照與經驗。

比如耐心的技術投入。芯片是一個重投入、長週期的產業鏈，這句話説起來容易但做起來很難，像谷歌、亞馬遜、百度這種成功案例，基本都是十年磨一劍。百度早在2010年開始就已使用FPGA進行AI架構的研發，直到2018年才推出了AI芯片崑崙，2019年流片成功，2020年量產超過2萬片，崑崙2也將在今年量產，這是一個厚積薄發的過程。除此之外，飛槳、百度大腦等AI軟件算法框架、平台所展現出來的人工智能軟件技術積累，也是經年之功。這兩個軟與硬的“重型武器”，才成就了百度AI芯片的自主研發之路。

此外可以注意到的是，百度“造芯”並不是一上來就奔着門檻最高、最硝煙瀰漫的高端移動芯片戰場而去。那裏對於互聯網公司來説，沒有來自產業鏈、終端市場、技術體系等的充分支持，貿然進入只能是一場無疾而終的“消耗戰”。百度崑崙、鴻鵠系列都瞄準了雲計算、AIoT等這些方興未艾的領域，有着不斷擴張的市場規模，也帶來了產業變革的紅利期，站穩腳跟能夠快速進入正向的技術投資回報週期。

2020年的芯片領域，彙集了令人百感交集的戰火，以及各式各樣的突圍動作。而互聯網巨頭們的相繼加入關，則讓我們看到了風雲變幻中的不變：縱然山長水遠，只要科技創新的“闖關”腳步永不停止，那麼勝利就已寫好了結局。