目前，我國90%（約2000億美元）的芯片仍然依賴進口。在當前的商用芯片領域，如內存芯片和移動處理器，美國和韓國幾乎控制了整個生產鏈。
文︱Joy Dantong Ma
圖︱網絡
長期以來，我國一直努力嘗試，但在芯片領域還是未能實現領先地位。從1986年啟動的“531發展計劃”到2014年成立的500億美元集成電路基金，為了促成半導體行業的發展，我國投入了大量的國家資源。
然而情況依舊不盡如人意。目前，我國90%（約2000億美元）的芯片仍然依賴進口。在當前的商用芯片領域，如內存芯片和移動處理器，美國和韓國幾乎控制了整個生產鏈。
然而，“在傳統芯片領域，遊戲已經結束。”
由人工智能技術推動的第四次工業革命給我國新興的半導體行業帶來了希望。未來如果人工智能滲透到各個行業，那麼人工智能芯片的需求將會非常可觀。我國將賭注壓在人工智能芯片領域，企圖“彎道超車“。從智能手機、筆記本電腦到電視機，傳統芯片為各種產品提供動力，但隨著消費電子市場趨於飽和，傳統芯片的增長變得十分有限。目前，雖然人工智能芯片只佔全球半導體營收的1%，但未來十年它將面臨爆發式增長。
人工智能芯片主要為處理複雜的機器學習（ML）算法而設計，尤其是用於神經網絡。就像人類的大腦一樣，神經網絡有橫跨多個層的無數的節點（神經元），用以處理大量的數據，其本質是模式識別。然而“機器學習”所需要的計算能力超出了當前中央處理器（CPU）的能力範圍。2010年，谷歌訓練人工智能系統識別貓的照片。然而，即使是這樣簡單的任務也需要運行16000個CPU，但是實際部署這些CPU是不太現實的。
因此，AI加速器，一種專門處理機器學習任務的芯片誕生了。AI加速器可以分解處理過程，同時實現並行運算，比普通的CPU更快、更高效。隨後，AI芯片和CPU被集成在一個芯片上，形成我們所說的“系統芯片”（system-on-a-chip，SoC）。iPhone最新款A13中的仿生系統便是SoC的一個應用案例，該系統擁有一個人工智能“神經引擎”，用以進行面部識別。
押注ASIC
人工智能芯片形式多樣，包括圖形處理單元（GPU）、現場可編程門陣列（FPGA）和特殊應用集成電路（ASIC）等。ASIC為中國提供了機會。
1999年，英偉達推出了第一個GPU芯片GeForce 256，用於處理越來越複雜的電腦遊戲圖形。然而，2010年，僅僅48個GPU便能獲得與16000個CPU大致相當的性能。
如今，全球GPU市場主要由英偉達（Nvidia）、英特爾（Intel）和AMD等美國公司所壟斷。在最初用於衛星的FPGA芯片方面，美國Xilinx和英特爾擁有1萬多項專利，佔據了中國70%的FPGA市場。
由於GPU和FPGA有著很高的進入壁壘，ASIC為中國提供了一個相對“空白”的地帶。中國希望在其中展開競爭，有以下幾點原因：
1、效率高
ASIC芯片通常是為處理特定的功能而定製和優化的，因此就效率而言，它們往往明顯優於通用芯片。據估計，ASIC芯片的效率大概是GPU的10倍。麥肯錫的資料顯示，ASIC芯片是未來發展的趨勢，預計市場需求將達70%。
2、生產成本低
定製設計需要大量的前期成本，設計本身也經常會調整和改動。但是由於ASIC芯片是為有限的功能制定的，所以一旦敲定了設計方案，每個芯片的生產製造成本可能僅需幾美分，遠低於生產FPGA或GPU。
此外，由於所有的ASIC芯片都是定製產品，因此一家公司生產ASIC芯片不會影響其他公司的生產。這也意味著可能會有更多的垂直整合，軟件和硬件製造商因此能夠為他們特定的功能或設備製造專屬芯片。
事實上，谷歌和十多家中國初創企業已經開始設計自己的ASIC芯片，用以提高數據中心和產品的性能。隨著產量的增加，ASIC芯片可以利用中國市場規模經濟的優勢。
3、市場潛力
支持人工智能的芯片可能會出現在許多邊緣設備中，比如智能手機、筆記本電腦、條形碼掃描儀、相機和傳感器。這意味著ASIC芯片可獲取的市場規模十分廣闊。目前，儘管GPU仍佔據大部分人工智能市場，但到2025年，預計其中一半以上將被ASIC取代。
預計到2030年，人工智能技術有望為全球經濟帶來約13萬億美元的額外產出。為了趕上第四次工業革命的浪潮，中國相信ASIC芯片為其提供了一個獨特的機會。
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