算力芯片，如何突围？

Connor 抹茶MEXC 2024-03-26 55 0

编者按：关于后进赶超先进，网上有太多的文章和视频。作为常年从事计算机算力芯片相关工作的我，今天就从算力芯片这个视角出发，谈谈对国内算力芯片如何实现突围的个人的一些看法。

1 成熟赛道，后进赶超先进，很难

1.1 CPU的江湖恩仇

上世纪70年代，Intel发明了CPU。通过对CPU的持续投入，Intel逐渐获得了市场的优势，并逐渐构建起了自己的x86生态，这包括外围的硬件合作伙伴、BIOS等固件开发、操作系统软件、工具链以及应用软件生态等等。

RISC是一个失败的例子。X86是CISC架构，随着CISC指令的复杂度越来越高，越来越难以控制，RISC架构逐渐兴起。RISC架构处理器提倡简化指令集设计、固定指令长度、统一指令编码格式、加速常用指令。RISC架构成为很多处理器的首选，并且也成为了许多计算机教材的经典CPU设计案例。但即便如此，在市场竞争上，RISC架构仍然输给了CISC。

安腾是Intel自己的一个失败的例子。安腾是Intel于2001年推出的64位架构的CPU处理器。虽然是Intel的亲儿子，虽然是功能强大的64位CPU架构，虽然安腾的架构和微架构设计非常优秀，但因为安腾和x86的不兼容，完全一个新的生态，也不可避免的走向了失败。最后成就了AMD64的成功。

ARM的成功，更多源于商业模式。最开始，ARM自研的处理器性能都非常差，其自研的处理器性能通常是低于一些巨头客户自研的ARM架构CPU。但因为ARM是一个中立的CPU架构和IP供应商，很多巨头愿意扶持着它向前迈进。最后在智能手机时代，ARM大获成功。有了资金实力之后，ARM后续CPU的性能才逐渐赶上并且部分超越了自己的巨头客户。

RISC-v，后起之秀，明日之星，未来可能的成功也是依赖于更优的商业模式。跟ARM当年的处境类似，目前的RISCv性能和生态都要弱于x86和ARM，但因为更优的商业模式（完全开源开放的，并且得到广泛共识的免费的处理器），其发展也是相当迅猛。

1.2 NVIDIA，从十年磨一剑到市值万亿

传统的GPU是图形加速卡，本质上是众多各种领域各种场景加速卡中的一员。除了GPU之外，其他众多的各类加速卡，几乎没有成功的案例。GPU之所以最终成功，来自于00年代NVIDIA的转型：一方面，是GPU从传统的图像加速卡，改造成面向并行计算的GPGPU；此外，为了降低开发的门槛，把更多的资源投向了CUDA，并且对外宣称自己是一家软件公司。

即便策略正确，最终的成功验证也差不多是十年之后。CUDA的最早期版本是在2005年前后发布的，直到2012年深度学习的崛起，GPU才开始真正脱颖而出，也直到2018年大模型兴起，以及2013年ChatGPT的火爆，才把NVIDIA推上了最高的神坛。

1.3 简单总结

经常有企业喊出口号是“要做中国的xxx”，但“学我者生，像我者死”，芯片是一个国际化的市场，全球竞争，这样亦步亦趋的学习巨头企业的做法，无异于“邯郸学步”。

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在成熟的赛道，后进如果靠模仿先进前进，那必然无法成功。后进需要有差异化，有创新，有优势，才有可能成功。并且，后进要想成功，其难度远高于先进者当年的难度。

2 技术的变革，是后进赶超先进的关键时机

国产新能源汽车，是后进赶超先进的经典案例。据中国汽车工业协会整理的海关总署数据显示，2023年上半年，汽车整车出口234.1万辆，同比增长76.9%；1～7月，汽车出口总值3837.3亿元，增长118.5%。中国汽车出口首次超过日本，跃居世界首位。新能源汽车是中国汽车出口的核心增长点。2023年1～6月出口新能源车80万辆，同比增长105%。

在成熟赛道，先进具有技术优势、市场优势、专利优势、品牌优势等等，后进赶超先进很难。但如果是技术的变革期，后进就可以在新的技术领域提前布局，让双方站在同一个起跑线，以此来获得“公平”竞技的机会，从而有可能实现超越。国产汽车，就是抓住了新能源和智能汽车这一波浪潮，迅速地达到了汽车出口量全球第一。