诞生|5只百亿巨兽诞生，半导体产业彻底变天( 二 ) 诞生|巨兽|2020年|变天|半导体

两国之间在半导体市场的博弈，拉扯着这条链条上的所有公司，没有一家可以置身事外。因此，为了度过这段极为不稳定，但又不知何时才能终结的暴雨夜，“抱团取暖”实为上策。
都想成为“下一个英特尔”
如果你只看到了以上的浅层次原因，那么你会错过半导体产业接下来10年剧本中最精彩的一章。
1个月前，在英伟达收购ARM的消息刚被曝光时，一位英伟达工程师向虎嗅传达了4个字，来概括这笔收购的技术层缘由：
“架构创新”。
在半导体产业超过半个世纪的发展中，我们每次想让处理器拥有更强的计算能力，基本就一个答案：那添加更多的“硅”就好了。
但运算的复杂性，芯片那块板子上晶体管排列结构的局限性以及成本早已开始侵蚀这一准则，而这也是摩尔定律消亡的关键原因之一。
一位曾在阿斯麦和半导体材料企业供职的资深专家告诉虎嗅，2010年，英特尔将芯片线宽缩到20纳米，就已到达当时光刻设备所能承受的极致。据其透露，英特尔尝试了包括阿斯麦、尼康等多家顶级企业的光刻机，但仍然无法解决问题。
“现在，你所听到的14纳米，7纳米，已经不再是严格按照摩尔定律计算的尺寸。为了延续摩尔定律，包括英特尔，所有企业就必须对芯片做架构上的创新。”
换言之，决定半导体产品创新周期的黄金定律——摩尔定律早已名存实亡。芯片绝对尺寸不断缩小的速度趋缓，正逼近“芯片制造设备的极限”；而隐隐有燎原之势的IOT（物联网）、人工智能、自动驾驶应用领域，却急需对症下药的新弹药。
英特尔早已意识到这一点，因此多年前就对自己的芯片架构发起了挑战。
已经离职的芯片设计天才、英特尔硅工程部门前负责人兼高级副总裁吉姆·凯勒（Jim Keller）参与设计了英特尔的3D堆叠芯片产品 Lakefield，他极为推崇利用垂直构建的方式来重新设计芯片。
简单来说，这种方法能够将不同功能的芯片叠加在一起，通过最底部的那块垂直向上传输数据，让芯片与芯片之间实现高速互联。

文章插图
图片来自Hot chips
当然，英特尔在PC市场最强劲的对手AMD也在尝试同样的事情——他们试图将一组不同功能、不同工艺，甚至是不同品牌的小芯片（Chiplet）进行“混搭”，糅合为一个系统。
譬如，AMD第二代企业级“霄龙”处理器只有核心使用了台积电的7纳米先进工艺，而其他部分则使用了低成本的旧工艺，譬如14纳米或20纳米。因为有些功能，旧工艺足以胜任。
换句话说，一枚芯片全生命周期（材料生产、设计、制造、封装测试）中的材料和封装，将在改变芯片结构上起到愈加关键的作用。因此，赛灵思闻名圈内的2.5D封装技术，一定会给AMD设计更复杂的片上系统（Soc）带来帮助。

文章插图
Xilinx 在2018年10月推出数据中心产品Versal ACAP，一个完全软件可编程的异构计算平台
那么从商业角度来看，一个更现实的问题是，究竟有什么有利可图的机会在驱使着巨头们争先恐后地搞芯片架构创新？
我们不妨来先回答这个问题——为何谷歌、微软、亚马逊以及阿里也陆续自己参与和设计芯片，并使用最为先进的制造和封装工艺？
两个问题的答案都指向一个市场：数据中心。
虽然我们对人工智能商业化的可行性不置可否，但短短3年时间，人工智能在各个行业的应用渗透率，已经远超过大众的想象——
小到今日头条和淘宝的个性化推荐，大到特斯拉的辅助驾驶功能和工厂产线的预测性维护……在金融（银行）、零售以及工业等所有产业的数字化转型过程中，都有人工智能算法深藏其中。
因此，从整个应用体量来看，未来5年由人工智能算法驱动的半导体购买量将不可小觑。而算法模型量级和复杂性都在呈爆炸性增长的当下，芯片的架构创新变得势在必行。
与此同时，伴随着个人娱乐与办公、消费级硬件和企业的上云化浪潮，运营着超级数据中心的云计算巨头与拥有数据中心的大大小小企业，都将成为新型高性能处理器的买家。
那么接下来很多事情就都在意料之中了——英特尔，这个占据数据中心70%市场份额的最大赢家一定会遭遇更猛烈的围攻。
虽然PC市场让大众知道了英特尔，但“数据中心”是其仅次于PC市场的收入来源，占据总营收超过三分之一。仅2019年Q4这部分收入就高达72亿美元，而AMD2019全年的收入才只有67亿美元。