科技巨頭跨界造芯，已經不是什么新鮮事。

　　芯東西9月2日報道，據日經亞洲援引三位知情人士消息稱，谷歌計劃在2023年左右推出搭載谷歌Chrome操作系統的筆記本和平板電腦CPU。

　　而就在前不久，谷歌公布其首款自研智能手機處理器Tensor?？雌饋?，谷歌正在走一條與蘋果極為相似的路，從自家的手機到平板和筆記本，通通搭載起自主設計的SoC芯片。

　　自2010年以來，“造芯”已經不再是芯片公司的專場。無論是美國的蘋果、谷歌、微軟、特斯拉、Facebook、亞馬遜，還是我國的百度、阿里、小米、vivo，都已經官宣跨界布局芯片設計，騰訊和字節跳動也被發現在招芯片相關崗位。

　　科技巨頭紛紛造芯背后的推力，有這些企業自身的需求，亦有芯片設計悄然的變局。

　　▲自2010年以來跨界造芯的科技巨頭公布的自研芯片

01.科技巨頭自研芯片圖什么？

　　與擁有數十年芯片研發歷程的華為、三星不同，在2010年前，許多科技巨頭都是芯片設計界的門外漢。

　　蘋果雖然在上世紀90年代前后嘗試過一個名為“水瓶座”的芯片項目，但該項目在燒光數千萬美元后黯然落幕，蘋果自研芯片計劃也就此戛然而止，直到2010年A4芯片問世，蘋果才算正式成為一家“芯片公司”。

　　對于頭部科技公司來說，直接采購芯片公司的產品省時省力。手機芯片有高通聯發科，CPU有英特爾AMD，GPU有英偉達AMD，FPGA有賽靈思英特爾，這些公司都是歷經激烈競爭笑到最后的佼佼者，他們的產品代表了業界頂尖水平。

　　在這樣的背景下，科技巨頭何必涉足毫無經驗的芯片設計，給自己“徒增麻煩”呢？

　　這來自應用端的需求之變。當科技巨頭開始追求更卓越的產品表現，標準化的芯片未必能帶來最強大的性能。而自主研發，就能從硬件層面開始，完全按自身需求量身定制芯片功能，實現自家軟硬件緊密結合，從而打造出最好的產品。

　　蘋果前三代iPhone芯片業務都被外包給了三星，但芯片性能一直不達預期，促使蘋果加速組建自己的芯片設計團隊。谷歌開發云端專用AI芯片TPU，也是因為當時CPU很難滿足自家越來越多應用對加速AI神經網絡運算的需求。

　　“對于未來基礎設施的多樣化要求，傳統上那種放之四海而皆準的解決方案已經不再適用?！盇rm基礎設施事業部全球高級總監鄒挺在近日接受媒體采訪時，談到對互聯網大廠自研芯片的看法。

　　自研芯片的另一個好處，就是省錢。

　　雖然短期內組建團隊和投入研發耗資不菲，但從長遠來看，自家跑通的芯片總歸要比市面上的芯片定價便宜。除此之外，這些科技巨頭自主研發的CPU、專用AI芯片等產品，往往擁有比市面通用芯片更小的占用面積、更低的功耗。

　　每顆芯片節省的成本、面積或許不起眼，然而無論是數據中心服務器還是終端產品，當其規模大到足夠數量級，將會帶來可觀的經濟利益。

　　還有一重原因，科技巨頭苦芯片供應商久矣。

　　芯片是電子設備的“大腦”，如果芯片廠商的產品出了問題，或者產能延期，那么購買該芯片的科技公司產品質量及上市進度就會受到影響。自研芯片，則能擺脫這一束縛。

　　當其他手機廠商還在排隊等高通旗艦芯片，當全球缺芯潮影響至移動設備供應，作為臺積電第一大客戶的蘋果，手握著一眾芯片供應商的優先供應權，在遍地唉聲的缺芯潮中顯得游刃有余。

　　在上個月蘋果Q3財報會議上，蘋果CEO庫克還“凡爾賽”一把，說蘋果不缺高性能處理器，缺的是顯示驅動芯片、音頻解碼芯片等執行日常功能的芯片。這句話的潛臺詞就是，蘋果自研芯片不愁先進制程產能，相對擔心從第三方采購成熟制程芯片。

　　類似的，云服務商和大型互聯網公司如果自主研發出滿足需求的服務器CPU、專用AI芯片，則可以實現產品供應鏈更為可控，英特爾、英偉達等公司的芯片也不再是唯一的最佳選擇。

　　總體來說，通過自研芯片，科技巨頭能帶給客戶更好的產品或服務體驗，大幅節約整體成本，并提高了自身抗風險的能力。

　　各家科技巨頭紛紛能研發出芯片，離不開科技巨頭的固有優勢，以及芯片設計產業上游的幾處關鍵變化。

　　02.

　　芯片人才從哪里來？

　　芯片是一件燒錢快、周期長、風險高的行業。而科技巨頭們最不缺的，就是錢、產品和耐心。

　　財力雄厚的科技巨頭們，使出了各種廣納芯片人才的招數，包括并購芯片公司、從芯片公司挖人以及掛出極具吸引力的招聘崗位待遇。

　　以蘋果為例，從2008年到2013年，蘋果先后收購高性能低功耗芯片設計公司P.A.Semi、Arm芯片設計廠商Intrinsity、以色列閃存控制器設計公司Anobit、擅長低功耗無線通訊芯片的加州Passif半導體公司。2019年，它又以10億美元將英特爾基帶芯片業務收入麾下。

　　此外，亞馬遜在2015年以3.5億美元收購芯片設計商Annapurna Labs，阿里巴巴在2018年宣布收購我國自主嵌入式CPU IP核公司中天微，谷歌今年收購了一家開發用于機器學習的片上網絡（NoC）系統的創企Provino Technologies。

　　這些被收購公司的技術，已經或即將融入到科技巨頭們最新研發的芯片中。

　　▲科技巨頭的部分自研芯片類型

　　與此同時，科技巨頭們也在大肆挖人和招聘。

　　就拿最近造芯勢頭正猛的谷歌來說，2017年，谷歌曾從蘋果挖角多位芯片業大佬，比如前蘋果SoC芯片架構師Manu Gulati、蘋果芯片專家John Bruno、Wonjae Choi和Tayo Fadelu，谷歌還挖來了高通芯片工程師Mainak Biswas、Vinod Chamarty和Shamik Ganguly等人。

　　2019年，路透社爆料谷歌在印度班加羅爾至少招募了16名技術老兵，致力于自研智能手機和數據中心芯片，還有4名招聘人員專門從英特爾、高通、博通和英偉達等傳統芯片公司挖人才。今年3月，谷歌宣布已聘請英特爾長期高管烏里·弗蘭克為副總裁來運營其定制芯片部門。

　　此前特斯拉、騰訊、字節跳動被推測有新的造芯動向，也源自這些公司在其招聘官網上發布多個與芯片相關的工程師崗位信息。

　　今年特斯拉的自研云端AI訓練芯片已正式發布。對于自研芯片傳聞，字節跳動回應稱在組建相關團隊、在AI芯片領域做一些探索；騰訊回應稱招聘相關人才主要是為了在某個特定領域研發芯片，而不是為了突破通用芯片的壁壘。

　　03.

　　科技巨頭的造芯底氣：站在指令集架構與EDA工具的肩膀上

       在科技巨頭紛紛涌向芯片設計領域的背后，芯片產業上游的技術迭代正扮演著關鍵推手。

　　一顆SoC芯片的布局有點像拼圖，由很多不同功能不同類型的模塊拼貼組合。比如蘋果M1芯片中，CPU核、GPU核、電源管理芯片、圖形處理器、顯示引擎、AI加速器等等集成在一起。

　　芯片IP供應商們將積累的芯片設計經驗固化，形成可復制的標準化模塊，即IP核。

　　科技巨頭也許只想對其中某些特定模塊進行優化，那么其他模塊的IP核可以直接從第三方采購，就能做出復雜的SoC芯片。

　　當IP供應商研發的IP產品性能愈發爐火純青，設計一顆芯片的難度已經遠小于以往。

　　尤其在CPU領域，近年來，Arm和RISC-V兩大指令集架構不再滿足于在手機和物聯網終端賦能，而開始向電腦CPU和服務器CPU發起進攻。

　　即便是芯片設計實力已經錘煉到世界頂尖的蘋果，亦在其各種自研SoC的CPU核中采用Arm的指令集架構。亞馬遜則在其自研服務器CPU中采用Arm提供的公版架構Arm Neoverse N1。國內云服務廠商也在同Arm展開基于Neoverse平臺的合作。尚未得到官方證實的微軟自研服務器CPU、谷歌自研電腦CPU預計也將采用Arm架構。

　　阿里平頭哥則是國內RISC-V領域的代表玩家，不僅基于RISC-V研發了高性能處理器IP核玄鐵系列，還推出擁有MCU、AI等多類加速IP的一站式芯片設計平臺無劍。這些使得芯片設計變得更容易，研發周期和開發成本也進一步降低，許多國內芯片公司已推出基于玄鐵IP的芯片產品。

　　據Semiwiki報道，2020年半導體芯片設計IP銷售額同比增長16.7%，是自2000年以來最好的增長年份，其中Arm穩坐龍頭，市場份額占逾40%，第二、三名分別是新思科技（Synopsys）和楷登電子（Cadence），這兩家分別是全球EDA領域的老大和老二。

      被譽為“芯片之母”的EDA，是設計芯片所需的軟件工具，亦是提升芯片設計效率的主心骨。

　　近幾年來，EDA領域逐漸呈現EDA上云、智能化等趨勢。例如去年Synopsys推出業界首個用于芯片設計的自主AI應用程序DSO.ai，能迅速找到芯片設計流程中的最優解，把原本需多位設計專家耗時1個多月才能完成的設計時長縮短至3天。

　　不久之前，Cadence推出了一款完全基于機器學習的智能芯片設計工具，實現了10倍生產效率提升和20%的PPA（功耗、性能、面積）提升，并且減少了設計所需工程量。

　　谷歌用AI取代人類芯片專家、6小時完成快速芯片布圖布局的研究，在今年6月登上了國際學術頂刊Nature，該方法已經被用在設計第五代谷歌專用AI芯片TPU中，玩起“用AI設計AI芯片加速AI計算設計AI芯片……”的循環。

　　越來越豐富的IP核和更加好用的EDA工具，不僅降低了芯片設計的準入門檻，也為研發團隊節約了更多時間和人力成本。

　　芯片開發正變得愈發容易，但挑戰依然存在。

　　04.

　　挑戰：與芯片巨頭競爭有限產能

　　科技巨頭所謂的“造芯”，僅局限于芯片設計環節，實力強如蘋果，也要仰仗全球最大芯片代工商臺積電來為它生產芯片。

　　要沖向更高的性能，不僅需要出色的設計，也離不開能在同等面積塞進更多晶體管的先進制程工藝技術。由于全球先進制程賽道的玩家僅剩臺積電、三星、英特爾幾家，英特爾的對外代工業務才剛剛開張，先進制程工藝技術的產能資源相當有限。

　　選擇自研芯片的科技公司，必然要與英特爾、英偉達、高通等現有頂尖芯片公司爭奪產能。

　　根據International Business Strategies（IBS）、貝恩咨詢公司（Bain & Co.）等市場研究機構的數據，一款5nm芯片的設計成本約為5億美元，3nm芯片的設計費用約達5-15億美元，而采用28nm等更成熟生產技術設計芯片的成本約為5000萬美元。

　　當然，相比許多小型芯片企業，科技巨頭顯然“不差錢”，考慮走這條充滿風險的道路，往往是看到更長遠的投資價值。正如前文所言，幾家超大型云服務商都坐擁大量的數據中心服務器集群，研發手機芯片的廠商的出貨量在業界都是翹楚，當芯片大規模應用，將有望為他們更大的經濟回報。

　　但難點在于，科技巨頭如何說服芯片代工商，在大量的需求面前將其訂單擺在更靠前的位置。

　　當然啦，蘋果是不必為此擔心的，產能再緊缺，臺積電也會優先供給其第一大客戶蘋果。其他科技巨頭則需展示出足夠大的規模和可持續發展的潛力，來說服代工廠商們為它早點排期。

　　05.

　　結語：科技巨頭不斷擴張造芯疆域

　　這些年，科技巨頭對于定制化芯片這條路，走得更加堅定。

　　站到移動處理器金字塔頂端的蘋果，已經將自研芯片搭載到每條產品線，今年第二代電腦芯片的爆料層出不窮，其收購的英特爾基帶芯片業務也蓄勢待發。根據天風國際分析師郭明錤發布的研究報告，蘋果最早預計從2023年發布的iPhone開始搭載自研5G基帶芯片。

　　谷歌亦從起初專注于研發云端AI芯片，擴展至智能手機芯片，以及最新傳聞所提及的電腦CPU。根據今年韓媒的爆料，三星電子拿到了谷歌母公司Alphabet自動駕駛部門Waymo的一個項目，該項目將為下一代自動駕駛汽車研發計算芯片，不過三星電子未回應此事。

　　在國內，百度自研7nm昆侖芯片已經量產，小米自研ISP芯片落地其折疊屏手機，vivo首款自研獨立ISP芯片即將在9月6日發布。

　　總體來看，各家科技巨頭的自研芯片布局主要從公司自身利益出發，暫時沒有跟專業芯片公司們搶飯碗的打算。不過隨著這些科技巨頭的芯片團隊實力越來越強大，以后的事情還不好下定論。