包含Imagination是家中国公司吗的词条

耗时18个月，首个国产GPU芯片诞生，创始人曾是英伟达全球副总裁

俗话说，万事开头难。只有成功实现从0到1的巨大突破，才能为以后的演进发展奠定基础，尤其是对于技术封锁和难度最高的国内半导体芯片行业而言，要想实现这一步更难。

3月30日，摩尔线程正式发布MUSA统一系统架构及第一代全能GPU芯片“苏提”，并基于该架构和芯片打造出了面向桌面级PC、工作站的MTT S60图形显卡，和面向数据中心级的GPU显卡MTT S200，是真正意义上的首个国产全功能GPU芯片产品，实现了国内显卡领域的首次破冰。

摩尔MTT S60采用12nm工艺制程，包含2048个MUSA核心，内置现代图形渲染引擎、智能多媒体引擎、AI计算加速引擎、以及科学计算与物理仿真引擎，单精度算力可达6TFlops，搭配8GB LPDDR4X内存。

该显卡支持常见的DirectX、Vulkan、OpenGL、OpenGL ES等图像API接口，满足主流 游戏 、原生Andriod、三维渲染等应用图像性能需求，拥有三个DP1.4接口，支持H.264、H.265(HEVC)、AV1等视频编解码，可输出4K和8K画面，可在Windows系统下畅玩《英雄联盟》等。

创始人曾任NVIDIA中国区总经理，刚离职18个月

为什么摩尔线程会“异军突起”，能够实现首个国产全功能GPU的发布落地？这很显然与该公司的创始人团队有着密切关系。据了解，摩尔线程公司于2020年10月在北京创办，幕后掌舵人是张建中，他之前担任NVIDIA全球副总裁兼中国区总经理，离职后的第二个月便创办了摩尔线程，并在18个月后也就是今天发布了首款国产全功能GPU。

NVIDIA既是全球GPU图形处理器的发明者，也是全球人工智能计算的引领者，不论是在各个行业中还是每个普通消费者眼里，想必对它们家的显卡产品都非常熟悉。所以，作为真刀实枪干过GPU研发设计的张建中团队，难怪可以在如此短时间内造出实质性产品。

图形IP源自PowerVR授权，后者曾是苹果A系芯片“御用”

芯片行业中的IP，一般被称为IP核，是指芯片中具有独立功能的电路模块的成熟设计，它可以被应用在包含该电路模块的多个芯片设计项目中，从而减少自主设计工作量，缩短芯片设计周期，提高芯片设计成功率。简单来说，在现代工业化芯片设计体系中，一个复杂芯片是由芯片设计者的自主设计电路和多个外购的IP设计共同组成。

据了解，摩尔全能GPU芯片“苏提”采用的是来自英国Imagination公司的图形IP，即PowerVR渲染方式。不过，该公司在2017年便被中国投资公司以5.5亿英镑全资收购。

PowerVR图形芯片曾被英特尔采用，后来更是成为苹果A系处理器的“御用”GPU架构设计，在经过长达数年的授权合作之后，苹果便一脚踢开IMG，顺利自研GPU，时至今日A系列芯片都拥有移动端最顶级的性能功耗表现。

因此，这也是摩尔“苏提”能够快速设计完成并达到当下市面上主流兼容性能水平的背后原因之一。当然，摩尔线程也只负责GPU的设计和研发，具体产品生产还要交给芯片代工厂来解决，与华为海思相同。

国内半导体芯片行业发展程度远远落后于世界，这几年随着外界封锁和数字革命风暴的加剧，国内正在该领域加大力度努力追赶，也希望可以有更多类似于摩尔线程的公司出现，持续实现芯片行业的突破和创新。

首款国产高端GPU芯片来了！GPU市场迎变数

“近几年大火的概念实现都离不开GPU。”

GPU IP巨头Imagination中国战略市场及生态副总时昕博士在一场演讲中曾说道。

那究竟什么是GPU呢？维基百科定义，GPU中文名为图形处理器，是一种在个人电脑、工作站、 游戏 机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

VR、区块链、3D建模、渲染等一切跟图像有关的处理过程都需要GPU。当下最热门的元宇宙，集以上图像处理需求大成，对GPU的需求也不言而喻。除了图形处理功能，GPU还是目前公认最好的AI加速器，尤其是在云端训练大模型应用场景中。更有意思的是，在自动驾驶的赛道上，GPU也杀了进来：全球GPU龙头英伟达正对接越来越多的车企合作订单。

简而言之， 只要有高清画质需求，只要有AI处理需求，就离不开GPU。 因此，随着这两大需求的持续增长和巨大的市场想象空间，全球GPU龙头英伟达凭借GPU芯片的优势，市值就高达7410亿美元（约合人民币47198亿元，截至2021年12月23日），晋升为当下全球市值最高的半导体企业。

GPU芯片研发有多难？

GPU需求大，价值高，反观国内芯片企业在该领域却进度缓慢。目前中国在桌面和移动端领域的GPU供应基本被英伟达、AMD、ARM垄断，国产GPU是个巨大的蓝海市场且鲜有企业涉足。

近年来，在市场和国家战略替代的需求下，国内掀起一股“GPU投资热潮”，涌现了一批国产GPU初创企业。尽管投资热度高涨，国内初创企业多以技术难度更低的通用计算型GPU（GPGPU）切入赛道，能做高性能商业化的渲染GPU产品的企业依旧凤毛麟角。

这么重要的芯片为何鲜有国产企业踏足，GPU难在哪里呢？

芯师爷从不久前举办的“风华1号”发布会上了解到，“风华1号”GPU在多个领域表现上取得了第一，如第一款渲染能力达到5T-10T FLOPS的国产GPU显卡；第一款图形API达到OpenGL4.0以上，并能实际演示4.0 benchmark的GPU；还是第一款支持多路渲染+编解码+AI服务，硬件虚拟化和chiplet可延展的国产GPU等。

芯动 科技 SoC体系架构师何颖提及，单从算力对标的话，采用“风华1号”双芯片的显卡可对标英伟达T4系列产品。换而言之，“风华1号”是一颗“真正”的高端国产GPU芯片，即便是对标全球GPU龙头企业产品也不遑多让。

据芯师爷复盘“风华1号”的研发之路，发现 国内企业做GPU主要有两大难，一是难在专利壁垒；二是难在GPU芯片的体系化创新。

在专利壁垒方面， GPU是先进制程数字芯片，对于GPU企业来说，高技术含量的自有IP的持续演进是技术自主和市场竞争优势的保障。但在该领域起步早的全球GPU巨头们已筑建了层层专利保护墙。以GPU架构IP专利为例，就连全球 科技 领头羊企业苹果，在该领域也绕不开专利授权：苹果从A4到A10X所有处理器芯片都是采用Imagination的IP，到A10之后苹果通过架构授权，有了自己的GPU架构把控，依然是基于Imagination的TBDR架构专利授权，隶属于该架构分支。但一旦架构授权后独立演进了，也就不再被专利卡脖子了。

在GPU芯片设计方面， GPU也绝非简单的芯片设计，其设计较一般芯片更复杂，系统更庞大，涉及面更广。做GPU需要极其专业的团队，团队从前到后要包圆，做到软硬全栈。专业人才要涵盖架构、算法、硬件、软件以及各种验证方式，包括后端、版图、驱动、测试、机械结构、生产、供应链等领域。这意味着，GPU研发团队需要在全链条节点上都配备丰富的量产经验人才，才能完成这样非常商业化的体系。

为何是芯动 科技 突围而出？

芯动 科技 从0-1直接突围高端GPU芯片的研发，这样的成果值得溯源与反思：为什么是芯动 科技 一鸣惊人，突破了国内企业做GPU芯片的困局？

芯师爷了解到，芯动 科技 是中国一站式IP和芯片定制及GPU领军企业，成立至今已15年。15年间芯动 科技 作为幕后英雄，为各国产半导体代工厂和300家全球知名客户提供顶尖IP和芯片定制，协助了包括瑞芯微、君正、微软、AMD、亚马逊等知名公司各种芯片量产，而且所有技术自研可控，能持续迭代，不断超越。逾50亿颗先进SoC芯片成功推向市场的背后，比如大家每天用的轨道交通身份证识别和全球顶级示波器，都有用到芯动 科技 的IP技术 。广泛的合作使得芯动 科技 在To B的圈子非常知名，更值得一提的是，在芯片IP领域，芯动 科技 还是TSMC 2021全球研讨会认可的唯一大陆合作伙伴 ，其技术和量产积累之深厚可见一斑。

正是在为各合作伙伴提供IP和芯片定制期间，芯动 科技 积累了GPU所需要的全套高端IP、图形芯片内核定制技术和先进工艺经验，形成了从工艺到设计，到器件，到量产，到封装，到整机的完整芯片设计验证条流程。这为“风华1号”GPU芯片的研发奠定了稳固的基础。芯动 科技 SoC体系架构师何颖透露，“风华1号”集成了GDDR6/6X、PCIe 4、Chiplet Innolink、HDMI 2.1 、Display port 、VDAC、PLL、TV Sensor、PUF等高端自研IP技术，IP全自主研发，远高于友商。

其中， GDDR6/6X、Chiplet Innolink均为GPU业内顶尖技术。 以GDDR6X技术为例，GDDR6X并非简单的超频技术，为了数据密度更高，它使用了32位并行单端PAM4技术，比业界常见的串口差分PAM4技术，难不止一个数量级，全球除了英伟达，一个公司都做不出来，每个时钟周期可以传输多次数据——数据吞吐量越大，芯片并行计算能力越大，GPU能够同时渲染的像素点越多，画质越清晰。使用GDDR6X技术可满足4K高刷新率画面需求；在提升接口数据传输速率的同时，它实际内核频率甚至可以做到比上一代技术更低一些。

GDDR6X显存技术研发难度极高，目前全球只有英伟达和芯动 科技 两家拥有。 芯动 科技 GDDR6X研发负责人高专表示，GDDR6X的PAM4并行技术是英伟达与美光在一栋楼里共同研发两年才研发出来，而芯动团队是全球唯一一家，仅凭有限的远程技术支持，只用一年时间就做出来了，连AMD目前都还没有做到成功研发该技术。这都是基于芯动 科技 团队十多年的技术基础积累和200次流片打磨的经验。

此外，为了保持技术的领先，芯动 科技 还立足全球和GPU全产业链，持续引入了大量GPU领域顶尖专业人才。

芯动首席算法科学家杨喜乐博士是顶级的架构师，她自从博士毕业之后，曾在英国Imagination公司担任架构师，过去的25年间一直从事GPU核心图形引擎的建模和创新，是全球GPU芯片领域从几何物理渲染到计算引擎领域的知名专家，持有GPU 3D计算机图形学核心领域顶级图形专利共计125项，目前Imagination、苹果等公司最新的核心GPU产品的设计、优化和迭代都离不开她的专利和算法。在芯动 科技 的邀请下，她回国投身国产GPU图形引擎的持续创新。

在芯动 科技 GPU专家团队的努力下，“风华1号”GPU架构目前已在Imagination GPU的架构授权下，自主研发了两代，把原生移动端的架构拓展到了高性能计算、云计算的场景，在架构自主可控上不存在被“卡脖子”风险。

芯动 科技 DX团队负责人章涛也是其从海外招揽的技术大咖。据悉，章涛是来自前AMD的图形框架开发的领军人物。他表示，“投身芯动开发GPU软件感觉非常棒！芯动团队从老板到员工，都在专心做事。”章涛透露，明年芯动 科技 就会发布风华显卡Windows操作系统的DX框架。

芯动云计算总裁敖海在“风华1号”发布会上曾这样总结：“‘风华1号’凝聚了芯动 科技 自有的众多技术积累，又有世界著名GPU公司顶尖人才的联合参与的加持，是芯动人努力和成果的结晶，也是芯动 科技 完成‘让风华GPU走进千家万户，让大家习惯用国产的GPU办公和 娱乐 ’使命的开端。风华系列GPU赋能国产生态正加紧奋勇向前，目前芯动 科技 正在加紧与合作伙伴进行‘风华1号’适配调优，在向数据中心和国产桌面GPU 等合作伙伴送样的同时，风华2号和3号已经在路上了。”

写在最后

在半导体供应链面临不确定风险的产业环境下， 芯动 科技 瞄准高速成长的高清画质云渲染和元宇宙需求，推出的“风华1号”正当其时 ，填补了国产4K级桌面显卡和服务器显卡两大空白，为国产新基建5G数据中心、桌面、元宇宙、云 游戏 、云桌面等千亿级产业提供了有力支持，值得国产半导体产业为其喝彩。

同时，我们也该注意到，罗马不是一天建成的，发展中的中国GPU产业和国际巨头之间仍有不小的差距。芯动 科技 选择的是既充满机遇、又充满挑战的GPU市场，未来国产GPU生态的长期发展也需要国产GPU产业链企业的持续支持。

巨大的研发费用和长期资本开支，在已经多年持续盈利的芯动 科技 看来，并非很大挑战。芯动 科技 工程副总毛鸣明认为，硬 科技 要“十年坐得板凳冷”，需要长期打磨，不是像互联网靠砸钱就能成功的，投资人需要非常清楚这一点。 长远来看，国产GPU芯片技术突围最终还是需要靠经年累月的迭代和优化, 通过不断试错，走进应用于千家万户的终端产品供应链中取胜。

芯动 科技 SoC体系架构师何颖也表示：“芯动 科技 是全球6大晶圆代工厂签约支持的技术合作伙伴，有着众多自研IP和强大稳定的团队执行力，在多年的持续奋斗中，芯动 科技 在跨工艺研发和供应链能力上极具优势，令合作客户长期受惠。而国产GPU上下游产业链的长期、持续商用也会成为芯动 科技 GPU芯片发展的强大驱动力。未来，芯动 科技 将根据产业链客户需求，为风华系列GPU产品找到更多可持续落地场景，完成让风华GPU走进大家生活的使命。”

求芯片公司排名，有哪些比较推荐？

芯片公司排名前5位的分别是英特尔、三星、高通、英伟达、AMD，其中比较推荐的是英特尔、三星、高通这三个品牌。

1、英特尔

随着个人电脑普及，英特尔公司成为设计和生产半导体的科技巨擘。为全球日益发展的计算机工业提供建筑模块，这些产品为标准计算机架构的组成部分。英特尔公司在客户机、服务器、网络通讯、互联网解决方案和互联网服务方面为日益兴起的全球互联网经济提供建筑模块。

具体研究领域包括音频、视频信号处理和基于PC的相关应用，以及可以推动未来微结构和下一代处理器设计的高级编译技术和运行时刻系统研究。

2、三星

三星能够从零出发成为量产芯片产业的领导者，绝不仅仅是一蹴而就，而是一个漫长的积累过程。三星研发半导体、量产芯片产品的部门，一季度营业利润就可以达到11万亿韩元，占据三星该季度全部利润的七成。从全球来看，三星电子在全球量产芯片市场的市场占有率已超过50%，并在销售额及营业利润两个指标上双双超过美国英特尔等竞争对手，高居芯片产业的龙头位置。

3、高通

高通芯片（美国），1985年创办，这应该是大伙最为熟悉的芯片品牌之一，作为目前全球知名度最高的芯片品牌，目前市面上的三星、华为、小米、OV等手机厂商均有采用其著名的骁龙系列手机处理器，芯片销量超过75亿颗，成为中国手机厂商的好朋友，是全球最成功的半导体企业之一。

全球估值最高AI芯片独角兽诞生！仍是中企

【文/观察者网 谷智轩】

全球估值最高的人工智能（AI）芯片独角兽诞生，摘取这一头衔的仍是一家中国公司。

2月27日，AI芯片初创企业地平线（Horizon Robotics）对观察者网透露，其获得6亿美元（约合40亿人民币）左右的B轮融资，估值达30亿美元（约合200亿人民币）。

去年6月，另一家中企寒武纪（Cambricon Technologies）完成数亿美元B轮融资，投后整体估值为25亿美元（约合167亿人民币），彼时成为全球AI芯片创业公司的“领头羊”。

如此看来，地平线已超越寒武纪，成为AI芯片领域“最值钱”的独角兽企业。

需要提及的是，本轮融资的领投方中，世界第三大半导体供应商韩国SK海力士（SK Hynix）赫然在列，而该领域的“老大”英特尔（Intel）早在2017年就领投地平线的A+轮融资。这意味着，全球前三的半导体巨头中，有两家已成为地平线的重要股东。

地平线的“征程1.0处理器” 图自地平线网站

成立已三年

地平线方面对观察者网表示，B轮融资由SK中国、SK海力士以及数家中国一线 汽车 集团（与旗下基金）联合领投。

参与的其他机构与战略合作伙伴包括：中国泛海控股集团旗下泛海投资、民银资本、中信里昂旗下CSOBOR基金和海松资本等。同时，本轮融资还获得了包括晨兴资本、高瓴资本、云晖资本和线性资本等现有股东加持。

这也是继2017年下半年获得由英特尔领投的超过1亿美元的A+轮融资之后，成立仅三年多的地平线再次获得重量级投资。

该公司还称，本次国内数家一线 汽车 集团给予地平线的上亿美元投资，也成为中国车企目前在AI领域最大规模的投资。

地平线创始人、CEO余凯对观察者网表示，“本次融资引入的重要战略伙伴和资源将进一步加速地平线的研发和商业化步伐。”

另外，SK中国总裁吴作义指出，“地平线在AI处理器以及自动驾驶领域的产品与方案令人印象深刻。”

此前供职于百度的余凯在2013年发起了百度自动驾驶项目。不过，2015年5月，他从百度离职，并于同年7月创立地平线。

余凯资料图 图自视觉中国

在获得最新一轮融资前，地平线也晒出了一份“成绩单”。

2017年，地平线大规模流片（试生产）并发布了中国首款边缘AI处理器——用于智能驾驶的地平线“征程”系列处理器与用于AIoT（人工智能物联网）边缘计算的地平线“旭日”系列处理器。

2018年，该公司依托其软硬结合AI处理器技术，相继发布了Matrix自动驾驶计算平台与和地平线XForce边缘AI计算平台。

目前，Matrix自动驾驶计算平台已向世界顶级L4自动驾驶厂商大规模供货。2018年底，该公司推出依托Matrix计算平台的Navnet众包高精地图采集与定位方案等软硬一体解决方案，并已开始逐步落地。

在智能驾驶领域，地平线的合作伙伴包括奥迪、博世、长安、比亚迪、上汽、广汽等。

另据路透社报道，地平线和奥迪合作开发的软硬件，帮助后者获得了在中国无锡公路上测试自动驾驶的执照。

地平线智能驾驶演示视频截图

中企尚待追赶行业巨头

观察者网同时注意到，尽管地平线已经获得众多资本的青睐，但在AI芯片领域，中企尚待追赶行业巨头。

市场研究机构Compass Intelligence对全球100多家芯片公司进行了评估，最终的AI芯片公司排名有24家企业入围，前3强为英伟达（Nvidia）、英特尔和IBM。华为是排名最高的中国公司，位列第12名。

地平线也跻身这份榜单，排名第24名，上文提到的寒武纪则领先其1位。

其他入围的中国企业还包括联发科（MediaTek）、Imagination、瑞芯微（Rockchip）、芯原（Verisilcon），分列第14、15、20、21名。

图自Compass Intelligence

本文系观察者网独家稿件，未经授权，不得转载。

钛资本研究院：全球产业链重构下的芯片机遇

近期的中美贸易战，既是挑战也是 历史 性机遇，将促使不少产业的产业链进行格局重组、重构甚至推倒重来。而芯片是本次中美贸易战的重点，由于华为受到的各种影响，全球芯片产业被置于国际聚光灯下。在贸易战背景下，芯片产业链的哪些环节会产生哪些变化？这些变化会对创业投资产生哪些影响？其中蕴含着哪些新的机会？2019年6月6月，中国发放了首批5G牌照，比原定2020年5G商用时间表提前了整整一年，这说明推动 历史 发展势在人为。

在新一代企业级 科技 投资人投研社第21期，钛资本邀请芯片领域专家时昕博士对相关问题进行解答。时昕博士是Imagination公司主管中国区战略市场与生态的高级总监，拥有处理器设计及软件生态的丰富行业经验，加入Imagination之前在华为公司担任智能计算业务部业务发展总监，此前，时博士曾在AMD、ARM、Synopsys、三星半导体韩国总部等国际公司担任不同的技术与商务岗位职责。时昕博士毕业于中科院声学所，研究方向为处理器设计，同时拥有北大MBA学位。

半导体，是元素周期表的某些元素，如硅、锗、碳等等，在一定条件下有导电或绝缘的特性。半导体大致可以分成几个大类：第一类是传感器，包括传统的传感器和MEMS（微机电系统）传感器，传统的传感器包括压力、温度、气体、磁场、惯性、指纹、声音等传感器，MEMS工艺可以做得更小；第二类是光电器件，包括现在常用节能灯上的发光二极管，以及电子面板如手机或电视面板，包括华为折叠屏手机用面板也属于半导体器件；第三类是分立器件，包括晶体管、功率器件、模拟或射频；第四类是集成电路，包括数字集成电路、模拟集成电路、射频集成电路。

我们今天讨论的主要是第四类——集成电路，特别是数字集成电路（集成电路还包含模拟集成电路和射频集成电路等，这些今天不做详细讨论）。比如一些高速AD，即模数转换、数模转换特定电路，也包括一些射频集成电路，如天线等。目前常用的芯片较多基于硅，所以芯片从业者经常自嘲是“硅农”。还有其它的元素，如基于钾的砷化镓、氮化钾在功率器件和微波器件方面很有优势，而碳作为替代硅的下一代半导体材料，在学术界已经火了很久。

全球芯片发展比较领先的国家和地区：美国是半导体的发源地，芯片就是在美国实验室里发明的，硅谷的名字由来也与之关；日本有一段时间芯片发展得比较好，但因为受到打压，最后一蹶不振；台湾地区发展比较好的是TSMC这种代工厂，TSMC的崛起离不开张忠谋教父级人物的个人能力，以及当时中国台湾在电子方面的进步；韩国能够发展起来，实际上是用类似于财阀的机制，集中资源办大事，三星是从存储器起家，目前发展到不仅包含存储器，也有逻辑芯片和面板。韩国和台湾地区的存储器和面板产业对比是很明显的例子，存储器和面板等产业都需要巨额资金的支持，台湾地区也有政策资金的支持但比较分散，韩国相对来说比较集中投给了三星，所以最终在面板和存储方面，台湾地区完全被韩国抛下了。从这个角度来说，像存储、代工、面板等需要巨量资金的这种行业，不要分散力量，集中力量才能把事办好。

2018年全球芯片公司Top15榜单，可惜其中没有一家中国公司。据海关总署的统计数据，2017年中国芯片进口总额大概为26万亿元，在2018年还继续同比增长13%。中国集成电路的自给率大概是1%~10%，每年的进口额高居不下，所以很多场合都说中国每年用于进口芯片的资金已经超过进口原油，一定要尽快发展自己的芯片产业。

投资人可能比较关心的是，怎样投出下一个NVIDIA，也就是随着人工智能大火的GPU公司。打 游戏 的人可能知道NVIDIA是做显卡的，GPU是显卡上用的主要芯片，在芯片行业里没有特别专门区分GPU和显卡。

想要投出下一个NVIDIA，要看在哪些赛道上出现巨型新兴公司的可能性比较高：在2018年全球芯片公司Top15排行榜中，内存公司最多，有三星、海力士、镁光；第二多的是处理器公司，NVIDIA的GPU就是一种处理器；另一个比较容易出巨头的赛道是做通信相关的芯片，像高通、博通。榜单里有很多家是IDM模式，也就是既有芯片设计，也有自己的生产线，像Intel、三星、TI、ST、NXP等公司；高通、博通、NVIDIA都是Fabless模式，也就是只做芯片设计。

在上个世纪，很多芯片公司都要自己做设计和生产，随着台积电代工模式的出现产生了一种模式叫Fabless，或者说叫IC design house，这些公司只做芯片的设计，而把生产交给第三方公司做代工。

2017年Fabless公司Top10榜单，十家公司中六家来自美国，一家来自新加坡，一家来自台湾地区，两家来自祖国大陆（华为的海思和清华下的嘉瑞集团），而欧洲和日本在榜单上都出局了。再考虑到博通把总部迁移到美国，那就意味着美国占了七家，比例非常惊人。其中比较看好的是海思，海思在2018年的营收将近74亿美金，之前有看法说如果海思的营收在2019年能保持20%的增幅，有可能超过图一中的NXP，不过在现在的形势下这个挑战的难度大大增加了。

从2000年左右到现在，国内的芯片虽然是高 科技 行业，却是以中低端产品为主。国内芯片公司被戏称为“一代拳王”，就是说凭借某一款产品盛极一时，却缺乏持续引领市场的能力。比如，2000年左右全世界MP3里的芯片基本都来自中国南方的一家公司，但当MP3市场萎缩后，该公司就很难找到下一类别的市场。

另一方面，国内芯片公司的技术进步主要依靠摩尔定律，也就是说更多是依靠代工厂、EDA工具和IP公司的技术进步。同时，国内芯片公司严重依赖第三方IP导致产品的同质化非常严重。IP公司和EDA公司里，经常听到客户抱怨公司像跑步机，必须不停地跟着跑，这也从另一方面说明，芯片公司没有能够从技术方面引领EDA和IP，而是跟在后面跑。

好的消息是，国家对芯片产业很重视。不仅给予国家级科研支持，像“863计划”和2001、2002每年几十亿的专项投资，还从产业基金方面给与了很多支持。2014年，国务院发布了《国家集成电路产业发展纲要》，奠定了未来集成电路的战略发展方向；同年9月，在工信部和财政部的指导下，设立了国家集成电路投资基金股份有限公司，被称做“大基金”。大基金参与方都是国内比较有实力的企业，一期的募资总规模1300多亿元，超募了原定目标的15%。基金所有权为基金电路产业投资股份有限公司，采取了市场化机制的管理模式和公司制的经营模式，跟以往的政府项目补贴模式有本质不同。大基金的一期从2014年到现在将近五年的时间，拉动作用显著，现在已经开始启动大基金二期，募资规模将要超过一期且投资方向也要围绕国家战略和新兴行业进行规划，比如智能 汽车 、智能电网、物联网等等，尽量向装备材料业给予支持。

芯片产业链中主要的环节如上图所示，最上方是用户，既可以是ToB用户也可以是ToC用户。比如既可以是运营商使用的5G设备，也可以是一般消费者使用智能手表或智能家电等等。在用户下面有系统解决方案的提供商，像做智能手机的企业会有两方面的需求：一是硬件供应商，主要指芯片的供应商；二是软件供应商，比如智能手机需要AP和基带的供应商。封装测试很重要，像安卓从芯片系统商拿到是封装和测试后的。封装和测试在整个产业链里门槛不是最高的，中国有很多工厂做得不错，像长电在全球排名不错，它的芯片主要是做封装测试，芯片本身由代工厂制造，包括TSMC、三星、中芯国际等公司。

芯片代工厂的需求包括：第一，根据芯片设计公司的设计文件，生产制造芯片；第二，无论是芯片设计还是芯片生产都需要技术支撑，像EDA工具和IP模块，不仅存在于芯片设计公司的上游，还会与芯片代工厂有技术沟通和合作。比如代工厂需要做7nm工艺的研发，就要跟EDA工具提供商如Synopsys沟通确认，其工具能否支撑7nm的设计，甚至需要共同开发。开发IP模块，也要确定其是否能够在7nm上正确实现功能和性能，这可能要几方合作。甚至对于CPU，芯片代工厂提供给客户的不仅仅是CPU的设计，还要跟代工厂共同开发针对此CPU可能会用到的特殊基础库，没有基础物理库，CPU、IP也无法在客户最终系统级芯片里正确使用。

芯片代工厂的上游是TSMC以及国内的中芯国际。它们也有上游，比如光刻机90%以上由荷兰ASML提供。整个芯片生产线牵扯到的设备非常多，其中技术门槛最高的是光刻机，还有其他设备比如离子注入、蚀刻等等。除了设备之外，芯片代工还需要准备芯片生产过程中的耗材或原材料，比如所有的芯片最终都要做到晶圆上，包括每个工艺节点上要做光刻还需要有光刻胶等等原材料，都需要供应商。所以，芯片产业链条中的环节非常多，欠缺了任何一个环节，链条就会被打断，无法实现。

结合中国目前的现状，上图中用白色标出来的是不需要担心的。中国是全球最大的市场之一，最不缺的就是用户了。封装测试在中国也有不错的基础，芯片设计虽然在排行榜中排前十的不多，但至少有一两家公司。

其它的方面可能比较让人担心。软件算法方面，像操作系统OS、专用软件、底层数学库等大部分都受制于美国。EDA工具和IP模块几乎完全受制于美国。前两天对华为的制裁开始后，几家EDA公司比如Cadence、Synopsys、Mentor Graphics三巨头，都已经切断向华为的供应，不仅不再给华为提供技术支持，也不做软件更新。IP模块中，排名靠前的IP公司也以很快的速度说停止对华为的支持。

上图是IP公司的榜单。这些IP公司几乎全部来源于美国或受制于美国。排名第一的是ARM公司，原来是一家英国公司，后来被日本的软银集团收购了，但它也要受制与美国，所以所谓禁令出来后，很快就停止了与华为的合作。排名第二、第三的两家公司是EDA三巨头中的Synopsys、Cadence，都是美国公司。Ceva是一家以色列公司，虽然不是美国公司，但是美国的盟友。Imagination公司原来跟ARM一样是一家英国公司，在2017年被中国的资金完全收购了，所以目前在所有权上完全属于中国资金所有。同时技术也不来源于美国，因为在被中国国资收购前，把所有的美国技术全部剥离出去了，所以目前不用担心这家公司。

IP公司主要分成两类：第一类主要是处理器IP，像CPU、GPU、MPU、DSP等等，比如ARM是移动端的CPU，包括手机、 汽车 电子等等；另一类是接口IP，比方设备都会用DDR的memory接口，像PCIE接口、USB接口等等。

上边说的是芯片设计的上游，芯片设计的下游对于解决方案来说非常关键的是软件公司，特别是对于处理器来说。有些刚开始做芯片相关投资的投资人，可能经常会忽略掉这一点，芯片公司的软件实力经常是决定一家芯片公司能否成功的关键。很多号称做AI处理器、硬件芯片流程的公司，前端、后端、市场、融资都有大咖压阵，但是团队里居然没有一个软件大咖。如果这个芯片公司是与软件公司一起合作或由软件公司投资定制的一款芯片，那可能还好，但如果这家芯片公司独立地往市场上推，可能经常用户都找不到它。

大家都喜欢类比NVIDIA，但很多人都不知道，卖GPU芯片盈利的NVIDIA公司，软件工程师的人数远远多于芯片设计工程师的人数。NVIDIA的GPU和AMD的GPU比较起来可能各有千秋，为什么市场上用NVIDIA的GPU的比例要远大于AMD的GPU，主要就在于软件生态做得好。整个CUDA软件生态，不仅有对AI各种框架的支持，也包括在各行各业，像天文、科学计算、气象等基础运算库。在专用处理器方面，这是一个非常复杂的工程，不能完全由硬件出身的专家负责，因为不了解应用软件，另外也经常会忽视软件工具链的开发。设计一个专用处理器需要经历很多步骤，比如需求分析、架构设计、硬件实现等等，而软件工具链的开发非常重要，比如处理器上的软件编程环境如何、用什么样的编译器、提供什么SDK和函数库，是否能够支持AI所需的所有卷积运算、矩阵运算、FFT运算等等。芯片本身软件工具链之外，还有更多的软件生态。以智能手机为例，手机芯片上如果不能跑安卓系统就比较麻烦，安卓上还跑微信、支付宝、抖音等等应用。因此，把芯片做出来后，只是万里长征刚刚开始，后面还有更多数量级上的工作。

芯片面临的另个问题就是人才和资金的缺口十分巨大，虽然中国在这方面持续投入了很多年，但是目前来看可能还是不够。2018年，中国电子信息产业发展研究院（CCID）和工业和信息化部软件与集成电路促进中心（CSIP）联合发布了《中国集成电路产业人才白皮书（2017—2018）》，提到了中国集成电路人才缺口大概30多万，这个数字值得玩味。

十几年前就开始说，中国集成电路每年的人才缺口大概有几十万，很多专家、学者、大咖一直在呼吁，很多高校也都开设了芯片设计相关的专业，每年培养出了很多的人，为什么人才缺口持续一直是这样的状态？白皮书中也有分析，每年培养出来的人才，八成左右在毕业后转行做互联网或金融，因为从事芯片设计行业赚不到钱。芯片设计打工者赚不到钱倒不是因为芯片设计的老板比较抠门，而是芯片设计公司的老板自己也没赚到钱。

为什么？因为芯片设计行业的特点就是投入非常高，一次流片可能就是几百万，如果比较新的工艺10nm、7nm，投入的量级可能不变，但单位变成美元，而且一次流片还不一定成功，甚至两次流片都不一定成功。除了流片费用，还有EDA费用、IP的费用、员工养家糊口的工资，这些投入非常高昂，而且一个芯片项目基本周期是一年半左右。因为周期比较长，投入比较大，同时还有非常高的风险，一年半前定好的产品需求，即使流片一次成功，到上市时能否满足市场需求，就要在一年半后上市时才可能确切的知道。也由于这方面的原因，民间资本非常不愿意进入芯片行业，其财务回报率IRR等指标，相对于大规模的创新互联网公司也不好看。

所以如果考虑向芯片业进行投资，可能要做好与团队进行长跑的心理准备，很难像互联网那样一两年就获得比较理想的或至少是比较明确的回报。还有在开始时，公司很难从技术上就能做出一个判断，很多情况下要看选择的团队和团队的技术积累和技术能力如何、团队的市场潜力、团队之间是否能长期合作共事等更加重要的指标。

在芯片产业中，除了IP、EDA和代工厂等实体组织外，还有一些环节非常关键，比如标准。像WIFI联盟、蓝牙联盟等等行业组织，先是取消华为的成员资格，几天后又恢复了华为的成员资格，虽然这是一场闹剧，但还是让人揪了一把汗。还有IEEE学术组织，也在美国政府禁令的影响下，对华为进行了一些限制，后来又放开了。对于标准，可能有人认为标准制定后就是公开的，照做就行了，不是标准制定委员会的成员也没什么关系，这就想简单了。需要参与标准的制定有两点因素：第一，每家公司技术的积累和布局是不完全一样的，参与标准的制定有利于让标准向自己更擅长技术方向上去倾斜，这非常重要——有句话是“三流公司做产品，二流公司做专利，一流公司做标准”；第二，如果不能在早期参与标准的制定过程，可能就很难在早期深入了解、获得标准的发展方向，从而很难制定一个三年或更久的产品规划图。作为一个芯片公司在与客户沟通时，没有一个清晰的产品规划路线图，客户的信任可能就打折扣，对企业未来打一个问号。而且各家公司的技术积累的方向也可能不完全一样，如果能够使标准更加倾向自己积累的方向，那么技术公司就能够获得更好的领跑优势。

前面进行的很多分析可能有些偏悲观了，但是其实我们也不必过分悲观。之前的一段时间可以看到一个趋势，芯片产业在国内的发展非常明显，特别在2014年国家的“大基金”推出后，芯片设计公司的数量几乎翻了一番还多，大幅增长。

在中国，政府的指引非常重要，一定要关注。在第一期大基金的工作中有一个饼图可以看到投资的重点，65%投资了制造方面，因此像中芯国际这些年的进步非常明显，虽然距离台积电或三星还有代差，但是对于大部分芯片公司所针对的中端用户差不多可以了。

大基金已经开始了第二期，募资规模将会超过一期，而且将围绕国家的战略和新兴行业进行投资，并且尽量对装备材料给予支持。在第一期中，设计方面的投资大概17%，在二期应该会明显对设计公司加大比例，同时设计公司相对来说在芯片产业里，与制造相比算是花费少的，所以应该会有更加明显的拉动。大基金二期目标是募集1500亿元人民币，这方面在未来可以期待很大的支持力度。

国家花大力气支持芯片产业有一个根本原因，中美博奕不是针对一家公司，中美两国博奕也不能再用过去的眼光考察了，根本是谁能够占领 科技 发展的制高点。所以针对国内的企业，从去年的中兴、福建的晋华，到目前的华为，接下来大疆、海康等AI四小龙等等，可以看到打击的目标都是高 科技 企业，所以这战争是不是场持久战？像华为可以通过囤半年或一年的货，用自有备胎从容应对就可以吗？

如果真的是两国博奕，要占领未来 科技 发展的制高点。若仅有设计公司，芯片设计的部分是完全不足以支撑的，像芯片的上游EDA、IP，还有芯片的代工、代工厂的上游，完全都在别人手里，想要把产业链重新连起来，里面相当多的环节都要重新开始自己建设，国内虽然也有EDA公司，就算不是重新开始也是从一个非常低的起点开始。

上图分析在几个方面中国与世界水平还差多少：封装测试方面不用特别担心；在设计方面，基本上具备了终端方面设计的能力；在代工方面，由于投入巨大，需要一定的时间。这些方面目前有差距，但是差距既是挑战，对从业者来说也意味着机遇。在迎接这些挑战中，需要远离浮躁，要能够坚持下去。一个芯片项目做一年半，甚至可能一次流片不够，还要经过更长时间的忍耐，这对从业者也是非常大的考验。

中国的芯片如果想要在某些方面有所突破，在哪些方向或赛道上有可能会出未来黑马？

首先，芯片相关的内存、代工、封测等等领域，基本上投入都非常巨大，以数十亿计的资金才有可能参与，这些领域可能更多需要依靠国家战略进行追赶甚至赶超；

其次，IDM厂商。世界上TOP 15里有很多IDM厂商，像Intel、三星，中国还是有机会出现年轻的公司，比如华为海思。因为有持续的资源保证，海思有华为十几年持续的帮助和投入，获得了现在中国芯片领域排名第一的位置。中国还有其它的IDM，比如像无人机，还有很多比较成功的互联网公司，也都在尝试进行芯片的研发。在手机厂商和家电厂商中，除华为外，没听说哪个品牌或资源声势特别大，更多的手机厂商应该做尝试；

再次，很多人说国内要做自己的EDA公司，而EDA公司数十年的 历史 已经证明了，初创EDA公司最终最好的结局就是被三巨头收购，除非国内的EDA公司将来跟美国是一个世界两套体系，那就几乎要从头开始发展EDA产业，不然这方向不太可能有较大型的公司出现；

第四就是IP公司。在IP公司榜单前十名没有一家国内公司，直到2017年年底时，收购了Imagination。在榜单上可以看到IP公司最近几年的营收，IP公司活得很艰难，市场份额都不大。如果只是做单一IP公司，没有机会做CPU或GPU这种比较大空间的IP，那单一或少数几个IP的公司是很难生存的。如果将来迫不得已发展自己的IP，那唯一的方式就是某个具有号召力的组织机构振臂一呼，大家一起做聚合平台，把很多单一的IP聚合到一起，才有可能被芯片公司所采用。

最后，在芯片设计行业里有更多的机会，芯片设计方向也很多，主要考虑这么几点：首先，开源处理器也有隐患，将来需要完全源自于中国自主的处理器架构，不管是MCU微控制器、手机AP（Application Processor，即应用芯片）的MPU，还是一些在特定场合下的对特定指标有要求的数模、模数转换器件和射频器件。

希望投资机构能做好陪伴团队长跑的心理准备。中国的优势在于巨大的市场，可以立足于本地市场做持续引领，不要又成为“一代拳王”。像安防、AI行业，中国不仅仅有巨大的市场，而且也有很多AI的初创公司，在算法和软件方面也非常有技术领导力，还有像能源、 汽车 等等行业，一定会有国内供应商的重要一席之地。

除此之外，类似中国基金全资收购英国IP公司Imagination，也是一条可行的道路。除了美国外，在其它的一些地方，特别是欧洲还有些小而美的公司可以进行国际并购，从财务上面取得控制权，然后再慢慢消化吸收、引进人才等等。

此前，钛资本曾在2018年12月邀请了湖杉资本创始人苏仁宏在“新一代企业级 科技 投资人投研社”在线研讨会第九期上分享了中国半导体领域的投资挑战和机会（在钛资本微信公号中查看）。当时认为未来十年，中国芯片产业链将重构，这是最大的整合机会。传统的模式已经越来越没有效率了，今后的世界会越来越扁平，信息流会越来越短，数据的传输效率会提升，也会带来新的应用模式，整个产业链条会发生重构，而产业价值重点是芯片、云、数据。

而到了2019年6月，随着中美贸易战的升级和持久化，打开了中国芯片产业的 历史 性机遇窗口期。在美国禁令发出后，不少国际芯片产业链上的公司切断了对华为的技术供应，这将在很大程度上警醒和影响中国的 科技 投资流向。相对来说，半导体行业新的技术并不多，推动力大多数情况下并不是新技术。而 科技 投资的流动，将影响全球半导体产业格局的发展。过去，没有中美贸易战， 科技 投资更关注应用创新以及产业链的整合；而在中美贸易战的影响下， 科技 投资将有可能关注在全球不同的区域重建半导体生态，以保证国际竞争中的可持续性发展。

中国提前一年发放5G商用牌照，这在很大程度上拉升了中国在全球半导体产业链中的市场地位，也为国内半导体产业发展和创业创新提供了广阔的实验场和产业空间。现在需要的是更大胆更具创意的想像和想像空间——如果要在亚太和欧洲市场重建整个半导体产业及生态，是否能够做的不一样，例如还需要专业人士完成芯片设计么，还是人工智能就可以完成？好的消息是，已经有了到目前为止的整个半导体产业发展 历史 可以借鉴和对标，需要思考如果推倒重来的话是否有更好的方式、方法和路径？不是每个产业都有推倒重来的机会，在大挑战面前也是大机遇。