北汽产业投资旗下能源产业基金完成注册，规模6亿
06-18
芯片产业全球分工，设计与制造环节分离，供应链地域分割加剧供需失衡风险受外界因素影响。
因此，企业已向产业链前端渗透。
，实现自主可控是大势所趋。
半导体产业链存在三权：设计权决定创新和供应，代工权决定安全和产能，设备权决定产业链安全和工艺突破。
当今形势下，终端厂商越来越多地走向产业链前端。
01 芯片领域将成为新的主战场 对于终端厂商来说，芯片领域将成为新的主战场。
重点掌握芯片设计权甚至代工权是终端企业未来的发展方向。
手机厂商参考全球智能手机巨头的发展历史。
随着产品同质化加剧，芯片差异化的重要性日益凸显。
成功的领先手机厂商都拥有强大的芯片设计和研发能力。
华为、苹果、三星等智能手机领军企业都开始研发自研芯片。
自研芯片也可以理解为“高端手机品牌”。
华为、三星、苹果的高端发展也离不开自研芯片。
华为的麒麟系列芯片、三星的Orion芯片、苹果的A系列芯片都是历经时间才取得现在的成绩，而自研的SoC芯片是重中之重。
除了巨头之外，手机厂商自研芯片也越来越“吃香”。
近日，有消息称，小米官方招聘网站发布了大量芯片相关职位招聘信息，其中很大一部分职位与SoC相关。
小米CEO雷军这样形容这条自研之路：“我知道这条路很漫长，我们心存敬畏，这条路也充满了危险，但小米从来最不缺乏的就是耐心和毅力。
我们力争更高，不断攀登更陡峭的技术高峰，为用户提供更好的体验，我们不断探索，浪潮的声音永不停歇，“2016年，澎湃已发声”。
手机芯片由小米自主研发，采用最新5nm工艺节点，拥有8个高性能核心和3个高效核心，核心频率最高可达2.84GHz，GPU为Mali-G78，支持5G SA /NSA双模网络和Wi-Fi 6E作为小米自研芯片的首部作品，不仅为小米未来的自主芯片研发奠定了基础，也代表了小米在技术和工艺上的最新成果。
或许是小米在行业发力的最好机会。
2020年3月30日，在小米第二届春季新品发布会上，小米推出了全新自研手机芯片Paper C1。
ThePaper C1的推出，极大扩大了小米在可穿戴设备领域的优势。
今年7月，小米推出了自家游戏手机的澎湃G1芯片。
它采用5nm工艺，拥有8个高性能核心和3个高效核心。
GPU为Adreno、LPDDR5内存和UFS 3.1闪存，支持全局消息声音技术。
它更注重游戏性能，提供更流畅的游戏体验。
小米自研芯片不仅满足了公司自身的需求，也保证了芯片的安全性。
然而这条路也穿插了很多失败。
比如万众期待的ThePaper S2五次流片失败，小米自研SoC也暂时告一段落。
在手机业务上，小米可能会战略性放弃SoC的研发，而是从自主芯片入手，提升个人用户体验；时机成熟时，它会再次进入SoC。
近日，在vivo影像盛典活动上，vivo正式发布了最新一代自研芯片V3。
该芯片采用6nm工艺，在架构层面采用了vivo自研的第二代AI-ISP架构。
vivo将其称为多并发AI感知-ISP架构，同时FIT互联技术也进一步迭代升级。
随着6nm工艺的升级，能效比提升了30%。
至此，vivo已经成功迎来了自研芯片的第四个年头。
汽车厂商在9月21日举行的蔚来科技日上，蔚来CEO李斌正式宣布蔚来首款自研芯片量产。
型号为NX，主要用于控制激光雷达。
中文名字是“杨戬”。
该芯片具有8核CPU，具有8个采样通道，9位采样深度，采样率为1GHz。
将于10月量产。
比亚迪早在2010年就开始研发IGBT芯片，并于2018年推出了首款自主研发的IGBT芯片。
这样的举动既是技术创新的尝试，也是对国外芯片制造企业的冲击。
特斯拉是第一家自主研发芯片的汽车公司。
由于芯片技术门槛高、周期长、开发难度大，大多数车企的智能芯片主要来自英伟达、高通等国际芯片厂商。
直到近两年，车企自研芯片的热潮才开始兴起。
特斯拉自己研发芯片，是因为当时芯片行业没有满足特斯拉需求的芯片产品，也找不到供应链的支持。
特斯拉自研芯片已经获得认可，因此汽车行业也开始向这个方向倾斜。
黑芝麻智能首席营销官杨宇鑫告诉记者，随着行业逐渐成熟，将会吸引越来越多的资源往这个方向发展。
这个时候，车企选择自研芯片将面临更大的挑战。
1 一方面要在开发速度、产品定义能力、人力资源和管理能力等方面与专业芯片设计公司竞争；另一方面，单个整车厂很难采购数千万台。
能否继续投资将取决于整车厂。
这是一个巨大的挑战。
9月下旬，互联网巨头AWS举办“制造业转型战略峰会”。
AWS香港及台湾地区总经理王定凯表示，除了采购NVIDIA等通用芯片外，AWS还在投资开发自研芯片，主要用于AI推理。
和培训。
亚马逊AWS推出了云AI推理芯片Inferentia，支持TensorFlow、Apache MXNet和PyTorch深度学习框架，以及使用ONNX格式的模型。
每个 Inferentia 芯片可提供高达数百 TOPS 的计算能力，使复杂模型能够快速做出预测。
多个AWS Inferentia芯片可以一起使用来驱动数千TOPS的计算能力。
开发人员可以将 GPU 驱动的推理加速附加到 Amazon EC2 和 Amazon SageMaker 实例，以将推理成本降低高达 75%。
国内大厂阿里巴巴，早就有一个平头哥了。
5月，阿里巴巴推出了一款名为“含光”的芯片。
含光芯片采用7纳米制造工艺，在控制效率和能耗方面取得了良好的平衡。
此外，该技术还具备TeraFlops级浮点计算能力和超高速存储带宽，为云计算、人工智能等领域的应用提供强有力的支持。
早在今年，阿里巴巴就正式宣布合并中天微达摩院团队，成立平头哥半导体芯片公司。
平头哥拥有全栈端云一体化产品系列，涵盖数据中心人工智能芯片、处理器IP授权等，实现了芯片端到端设计环节的全覆盖。
公司旗下拥有玄铁、倚天、含光、御震四大产品系列，其中玄铁为处理器IP，倚天、含光为处理器芯片，御震为RFID芯片。
百度CEO李彦宏也表示，虽然AI芯片是高科技、高风险的投资，但百度希望在AI芯片领域取得突破，因此选择组建自己的AI芯片公司，因为它与平台密切相关。
能力，可以充分发挥百度在深度学习框架领域的优势。
随后，百度在AI开发者大会上宣布推出云端全功能AI芯片“百度昆仑”。
首批产品包括训练芯片“昆仑”和推理芯片“昆仑”；字节跳动投资半导体公司云麦芯联；谷歌、亚马逊等已经进入半导体芯片市场并广泛布局。
02 前进的理由 终端厂商发展自研芯片主要是出于外部核心短缺压力和内部发展需要。
一是抢占未来产能主动权。
全球芯片短缺导致部分下游企业产能释放不力。
布局芯片领域，将保证供应链的稳定。
二是满足应用领域的功能需求。
随着智能化的发展，高通、英特尔等芯片公司提供的通用芯片已经无法满足终端日益增长的性能需求。
自主研发的定制芯片将形成软硬件一体化开发，构建芯片、系统软件、终端产品的生态闭环，抢占智能设备市场份额。
网络制高点。
最后是增强话语权和竞争力：提高核心技术的掌控能力，从而掌握产品创新的步伐。
03 IC设计公司：追求一体化 对于IC设计公司来说，自建晶圆工厂，在成熟工艺节点获得独立代工权，整合芯片设计和制造环节将成为趋势。
目前，代工权的缺乏已成为制约中国半导体设计企业发展的关键因素。
一方面，产能不足。
设计公司晶圆制造是芯片产业链的重要环节。
在当前全球晶圆产能紧缺、终端消费需求复苏的背景下，中国大陆芯片供需缺口依然较大，晶圆代工厂产能无法与设计公司匹敌。
技术水平不断提高。
另一方面，利润面临压力。
晶圆短缺导致代工厂涨价，增加了IC设计公司的成本。
晶圆厂的控制经历了几个周期。
自IBM、AMD剥离晶圆厂成立GlobalFoundries以来，以台积电为首的独立代工厂成为时代主流。
然而，代工权的丧失将大大削弱自身的控制力。
对供应链和部分流程的控制，已经成为悬在芯片设计厂商头上的一把利剑。
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