有你的市場嗎？2019年中國半導體收入將達1100億美元

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全球對人工智慧(AI)專用晶片的需求不斷增長，使得AI正處於中國經濟未來的中心。

德勤預測，2019年中國製造的半導體產品收入將從2018年的850億美元增長25%至1100億美元，以滿足國內對晶片組不斷增長的需求，部分原因是人工智慧的商業化程度不斷提高。

德勤進一步預測，2019年，中國晶片代工廠將開始生產專門用於支持AI和機器學習(ML)任務的半導體。

隨著中國成為半導體的主要消費國(每年消費半導體總量超過50%，包括國內和最終出口)，其增長推動了整個行業的發展。

然而，中國製造商只能滿足自身需求的30%左右。

在宏觀經濟轉型和人工智慧價值不斷增長的情況下，中國政府和領先的數字企業已經發出信號，表明國內半導體自給自足是未來的重要組成部分。

他們正在大舉投資和招聘，以創建接近全球頂級代工廠的本土製造能力。

許多中國公司正在為人工智慧設計專門的半導體，並在移動智慧型手機行業的最前沿設計晶片架構。

在國家和國內製造商之間的強有力協調下，中國正利用大量資本和龐大的市場推進自己的議程。

儘管中國在過去幾十年未能擴大半導體行業，但這一次很可能會成功。

計算和新興技術之間不斷發展的關係可能進一步支持它的成功。

挖掘比特幣

為了更好地了解中國現代半導體產業，值得關注公共加密貨幣。

2017年12月，一枚比特幣的市場價值達到17,900美元的歷史高位。

這不是一個容易的攀升，比特幣的價值從此急劇下降，但加密貨幣的增長仍然成為頭條新聞，也許令人驚訝的是，啟發中國半導體創新。

這並非易事，此後比特幣的價值急劇下降，但加密貨幣的增長卻占據了媒體的頭條，或許令人意外的是，它還激發了中國的半導體創新。

在這些頭條新聞的背後，是比特礦工軍團運行計算，而這是加密貨幣的經濟基礎。

如果比特幣礦工在每筆交易中第一個解決了數學難題，他或她就有可能獲得(比特幣)獎勵。

那些處理能力最強的更有可能以最快的速度完成解決方案。

在加密貨幣的早期，礦商購買圖形處理單元(GPU)，構建伺服器群，並累消耗了大量的電力，以獲得相對優勢。

他們的狂熱推動了GPU的銷售，消耗的電力比一些小國還多。

但是GPU價格昂貴，耗電量大，而且供應不足。

這樣就有機會引入定製設計的晶片，這種晶片甚至比專門用於挖礦的GPU更好。

競爭的焦點是構建針對比特挖掘進行優化的專用集成電路(ASIC)。

2013年，比特大陸科技有限公司(Bitmain Technologies Ltd.)在北京成立，以滿足年輕比特幣經濟日益增長的計算需求。

當時，中國企業家也加入比特幣的大潮，建立伺服器群以幫助挖掘加密貨幣。

比特大陸是首批採用專用晶片架構滿足這一需求的晶片設計公司之一。

比特大陸開發的一次性ASIC晶片只能做一件事：計算比特幣交易中的工作量證明(proof-of-work)計算，而不是構建通用中央處理器(CPU)或GPU。

其Antminer系列晶片組的普及使得比特大陸每年獲得數十億美元的收入，同時引發了對不平衡加密市場的擔憂。

其他晶片設計人員很快就採用了自己的挖礦解決方案。

比特大陸的晶片設計先進，最近的產品線採用16納米(nm)工藝(衡量電晶體的尺寸)，但它們仍在中國大陸外製造，即台積電為蘋果生產iPhone晶片的同一代工廠。

這強調了中國半導體市場的狀況：本地設計已經變得具有競爭力，但本地製造仍然落後於全球領導者。

從挖礦到AI

隨著中國開始對加密市場進行監管，並且這些市場的價值下降，比特大陸宣布有興趣支持另一種新興技術的計算需求，這種技術隨著時間的推移可能會更大。

就像加密貨幣一樣，AI有其獨特的計算需求，這些需求可以被一般的CPU所滿足，但不同的架構可以使執行速度加快。

例如，谷歌的張量處理單元是用於人工智慧的ASIC，其他公司也正在為人工智慧構建ASIC。

GPU製造商英偉達的崛起部分是由於對晶片進行ML培訓和推理的需求，而這是當今AI技術的關鍵基礎任務。

與CPU的串行設計相比，GPU的大規模並行處理架構更適合於常見的AI任務。

最初，遊戲GPU被用來驅動ML任務，但在過去幾年的AI全球上升中， 但在AI全球崛起的過去幾年，英偉達推出了直接支持ML的新硬體產品線。

比特大陸希望對AI的需求可以比GPU更好地服務其ASIC。

北京的Horizon Robotics由百度深度學習研究所的前負責人創立，為機器視覺提供嵌入式晶片。

這些晶片包括預先訓練的數據集，可以使邊緣處理器運行推理任務(預測圖像與其訓練集匹配的可能性)。

在英特爾的支持下，Horizon正在與主要汽車品牌合作，為車輛提供邊緣處理和機器視覺。

雖然其晶片基於具有10年歷史的40納米工藝，但該公司的軟體使其能夠成為嵌入式推理市場上規模大得多的競爭者。

在這種情況下，Horizon的算法具有超出硬體的能力。

另一家著名的中國晶片廠商寒武紀(寒武紀)也擁有一系列專門用於支持ML任務的晶片。

此前，寒武紀在華為的麒麟智慧型手機晶片組中為AI設計提供了支持，然後為數據中心MLU100系列提供了自己的ML解決方案。

該架構利用台積電的14納米工藝節點進行製造。

當然，許多非中國供應商也在嘗試向中國市場銷售AI晶片，隨著國家滿足更多自身需求，外國競爭可能會更加激烈。

中國最大的公司可能會從能提供最佳晶片的國外或國內供應商購買。

值得考慮的是，與許多頂級數字平台業務一樣，中國最大的數字公司也在尋求自己的定製晶片架構，以滿足其超大規模數字平台的需求。

然而，中國製造商通常仍然在製造最先進(即最小)的工藝方面處於落後局面。

代工廠需要大量的資金投入，因為他們需要建立令人難以置信的大型工業流程，才能夠製造極其小的電路。

中芯國際(SMIC)等中國頂級晶圓代工廠正在努力擴大14納米的產量，而AMD、台積電和其他晶圓廠則達到7納米的規模化生產。

按照這一標準，中國的代工企業落後於全球領先企業兩到三代。

儘管存在這種滯後，但中國的工業仍在繼續發展。

近年來，中國製造的半導體收入穩步增長，2017年達到約780億美元，比2016年增長約19%。

在過去15年中，這一收入曲線顯示出超過線性的增長，表明中國半導體的質量在滿足需求方面越來越好。

中國迎接未來

隨著人工智慧和專用晶片的發展，中國晶片製造商或許能夠抓住更多這方面的需求。

儘管中國過去未能發展自己的晶片產業，但多年來中國製造商已經穩步發展了更強大的能力。

如今，它們受到資金雄厚的政府議程、強勁的國內市場以及它們自己的超大型平台公司的推動。

因此，中國現在可能比以往任何時候都更有能力成為半導體和人工智慧領域具有全球競爭力的參與者。

這可能會產生非常大的影響。

為什麼中國的地位比以往更好?目前的五個條件使中國在半導體領域的崛起更有可能：

國內需求。

中國現在是全球最大的半導體消費國，每年進口價值約2000億美元。

其龐大的人口包括8億網際網路用戶。

中國人口規模和經濟增長支持強勁的國內需求，這推動了大多數外國供應商的利潤。

雖然許多已開發國家的PC和移動設備已接近飽和，但中國對晶片的需求持續增長。

事實上，世界經濟越來越依賴中國的需求，更多的全球投資者正在為其未來買單。

這種轉變有助於中國更好地控制外國製造商如何進入其國內市場。

國家支持。

儘管中國經濟有所降溫，但規模仍然很大，這使得國家及其產業能夠積累大量資金。

雖然中國政府因其與最大產業的緊密關係而受到批評，但國家控制使市場協調更緊密。

2014年，中國國務院宣布了《集成電路產業發展和促進國家指導方針》。

該計劃解決了中國製造商與全球領導者之間的技術差距，並得到由政府支持企業牽頭的218億美元基金的資助。

2015年，中國宣布了「中國製造2025計劃」，該計劃旨在將包括半導體在內的國內核心技術部件的產量到2020年提高到40%，到2025年提高到70%。

此外，為支持這些目標，已籌集更多資金。

全球第五大合約晶片製造商中芯國際預計2018年的國家補貼將接近1億美元。

中芯國際已向荷蘭ASML訂購了極紫外光刻(EUV)設備，該設備是最先進的晶片生產工具之一。

估計費用為1.2億美元。

這家上海製造商希望在2019年底之前擴大其14納米工藝的生產規模，儘管建造具有競爭力的代工廠需要花費數十億美元。

但並不只有它。

行業組織SEMI估計，到2018年，中國將在製造設備上花費130億美元，成為世界第二大買家。

截至2017年底，中國計劃新建至少14家晶片代工廠。

人工智慧需求不斷增長。

2019年，全球半導體行業可能會更多地關注人工智慧的需求。

人工智慧的進步是該行業的推動力之一，預計未來二十年的增長率將達到5-6%。

計算本身正在經歷更多的專業化以滿足人工智慧的需求。

這些趨勢與中國為發展半導體獨立並將人工智慧納入其經濟未來中心的戰略努力相結合。

到2018年，中國在深度學習專利方面處於世界領先地位，但這些專利的總體價值尚不清楚。

中國已大聲宣稱其未來將受到先進技術的驅動，人工智慧是其關鍵成分。

許多中國大型公司都希望在人工智慧市場上贏得優勢。

百度、阿里巴巴和騰訊(統稱為BAT)的總市值超過1萬億美元，在全球多個行業開展業務。

他們已經在國內和海外的其他公司投入了數十億美元。

事實上，在中國124家獨角獸創業公司中，這三家公司投資了一半以上，其中包括世界上最有價值的純粹人工智慧公司商湯科技。

在某些方面，BAT的存在應足以證明中國可以擴大其技術公司的全球競爭力。

也許不足為奇的是，每個BAT公司都將AI功能引入他們自己的產品和服務線。

越來越多的人正在制定或計劃為AI製作自己的定製晶片。

阿里巴巴宣布了一項計劃，旨在建立定製的AI晶片，用於邊緣推理，支持其在自動駕駛，智能城市和物流領域的物聯網業務線。

這是以收購中國晶片製造商C-SKY Microsystems為基礎的。

就其本身而言，百度崑崙多核晶片解決方案是一款現場可編程門陣列晶片組，專為支持其不斷擴展的雲計算平台而設計。

該晶片組可能會進入百度雄心勃勃的自動駕駛平台Apollo。

值得注意的是，百度沒有使用中國的晶片，至少目前還沒有;它使用是三星14納米工藝。

2017年6月，中國國務院發布了「下一代人工智慧發展計劃」，該計劃規定中國的目標是到2030年成為人工智慧的世界領先者。

此外，該路線圖的目標是到2020年實現與西方能力的相當，並在2025年尋求實現AI重大突破。

該計劃似乎與中國頂級公司的議程，一些最大的投資工具以及許多市政項目的目標完全一致。

外國經營和外國人才。

自動駕駛汽車位於機器人、人工智慧和半導體的交叉點。

它們面臨著非常困難的設計挑戰，中國初創公司和國內頂級超大規模平台公司仍然希望從矽谷獲得無人駕駛技術的專業知識。

然而，雖然自動駕駛汽車的專業知識可能仍然是外國的，但中國汽車行業正通過投資外國製造商、積極招聘和將市場領導者轉移到國內來尋求製造自主駕駛汽車所需的硬體和軟體。

2018年6月，日本軟銀集團宣布，將向一家中國投資基金出售Arm Limited在華業務的多數股權。

Arm是一家領先的半導體設計供應商(包括iPhone的Cortex系列晶片)。

以厚朴投資管理公司為首，並得到中國主權財富基金和北京絲路基金的支持，該集團以7.75億美元收購了Arm有限公司在華業務51%的股份。

此舉將使中國更多地接觸Arm的設計。

值得注意的是，Arm 2017年盈利的約五分之一來自中國需求。

為了繼續發展國內晶片供應，中國企業也應該吸引更多的人才到大陸。

在這方面，長江存儲科技(Yangtze Memory Technologies)已投資240億美元建設中國第一個先進的存儲晶片工廠，並從外國晶片製造商那裡吸引了數千名工程師。

該公司最近宣布其32層NAND存儲晶片取得進展 - 這是一個好兆頭，雖然仍落後於其他內存製造商正在實現的最先進的64層晶片。

同樣，為了推進其14納米的努力，中芯國際從台積電請來一位高級管理人員，台積電是世界上最大的合同代工廠，其生產能力被認為比中芯國際領先兩到三代。

同時，台積電已開始在南京建造代工廠，在中國大陸市場站穩腳跟。

晶片設計和智慧財產權(IP)。

雖然中國公司製造最先進半導體的能力仍在發展，但中國的晶片架構設計和IP現在具有全球競爭力。

華為設計了7納米的新移動晶片組，聲稱其性能比其最大競爭對手更好、能耗更低。

華為片上系統還擁有AI內核，並聲稱是世界上最快的數據機——部署早期5G。

雖然華為依賴台灣的台積電進行製造，與中國其他頂級科技品牌類似，即宣揚本土設計但在其他地方製造產品，但這標誌著中國企業可以達到技術最前沿的生產規格。

結論

中國正在積極努力確定下一階段的數字經濟，政府、製造業和超大規模數字企業都在一起努力。

如果到2020年，中國實現將國內晶片產量占晶片消費總量的比例提高到40%的目標，將對全球晶片市場產生重大影響。

回想一下，中國在2018年的需求占到全球半導體需求的一半以上。

如果中國晶片製造商和政府能夠在滿足人工智慧需求的同時，繼續投資、雇用人才和開發足夠的先進位造能力，這些活動不僅可以激發更多的國內創新，而且中國可能會對下一代認知技術產生更大的影響。

中國以外的領先晶圓代工廠和晶片設計師應加快其保持中國需求競爭力的能力。

專用於通用和離散機器學習(ML)工作流程的新架構的開發可能會變得更加重要，邊緣對輕量級推理的需求日益增加，並且核心部署了高性能的培訓和建模。

領先的人工智慧提供商可能會面臨越來越大的壓力，需要以更低的價格提供更強大的功能，這可能會促進人工智慧商品化。

AI雲服務的當前領導者應繼續投資於研究和開發，以尋找更新的學習系統方法。

BAT公司正在迅速發展，他們著眼於在全球市場中占據更大的市場份額。

在服務層面，他們可能會對數字平台領導者和雲提供商施加更大的壓力，還可能會在物流、工業物聯網和汽車行業找到更強大的立足點。

對於尋求獲得競爭優勢的現有領導者而言，創新、效率和定價可能會變得更加重要。

然而，半導體現有企業的最大優勢可能是與客戶保持密切聯繫，並不斷推進自己的數字化轉型。

這需要敏感、快速創新以及快速學習和適應的能力。

如果中國在推進其半導體議程方面取得了一定的成功，那麼它可以更好地控制對不斷增長的消費市場的訪問。

如果人工智慧的進步在國家和商業中不斷發展，那麼數據、分析和見解的程度可以推動優化、增強和創新的反饋循環，並進一步加強命令和控制中國經濟的本質。

然而，要在這樣廣泛的變革中成功實施，中國政府和企業可能會需要發達經濟體和現有行業領導者提供更多的諮詢服務和知識轉移。

從宏觀上看，這可能是中國數字轉型變得更加強大的一個跡象。

最終，對中國來說，技術獨立就是自強。

僅僅幾十年前，中國被認為只是世界上廉價的製造和裝配中心，被認為在全球市場上無足輕重。

從那時起，它一直穩步提升製造業的價值鏈。

通過數十年的製造業學習並支持其最強大的數字業務，中國已經開始生產一些世界上最大的公司和最先進的產品。

由於宏觀經濟學的轉變以及摩爾定律邊緣的真正挑戰，它仍然面臨著相當大的不確定性。

然而，現在比以往任何時候都更不要懷疑中國的潛力。

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