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Boris628
2021-02-12

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百度闯关，照见互联网巨头造芯之路

互联网巨头的一点风吹草动，都会成为舆论关注的焦点，如果再与风口浪尖上的“芯片”相结合，那绝对足够吸睛。即便是过年七天乐期间，百度将成立独立芯片公司的消息，依然引发了讨论。我们知道，2020年人们最

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referrerpolicy=\"no-referrer\">\n理想是美好的，但想要设计出合适的芯片，却面临着两个先天难题：\n1.技术上限。如前文所说，互联网公司的自研芯片，首先是内部使用，而互联网在计算需求上的飞速增长，这就要求必须将定制化芯片的性能做到极致。而芯片设计中涉及复杂的元器件，是一个系统工程，在降低能耗比的前提下实现性能提升，并不容易。\n目前顺利完成这一挑战的，海外有谷歌，其推出的TPU芯片与同期的CPU、GPU相比在性能上有15倍的提升。亚马逊自研的Inferentia芯片也在性能上达到了<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>T4芯片的水平，但能耗和成本更低。在国内，2018年百度推出的首款自研芯片昆仑，能够在150W的功耗下提供高达260TOPS的能力，2020年发布的昆仑2则较第一代性能提升3倍。\n2.商业场景。除了<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>这样自身业务足以支撑芯片产量的公司，绝大多数互联网巨头的造芯计划都要考虑商业扩展的可能，这就需要对AI应用、规模化量产等有恰当的考量。比如亚马逊发布的AWS Inferentia，就以低成本、云端AI推理等作为击穿市场的亮点。百度昆仑系列也已经在云服务器、工业质检、智慧城市等相关硬件应用中上线。\n目前看来，互联网巨头所交出的优秀芯片代表作，其共同点显而易见，那就是克服各种技术难题，实现芯片的高性能突破，支持AI应用级场景，更低的使用成本及能耗。\n第二关：底层软件\n“卡脖子”的中国式突破\n2020年，最令国人敏感的一个词语就是“卡脖子”。一部分来自于高精制造环节，比如华为海思的麒麟系列首当其冲，外国芯片制造商不得不停止为其进行高制程芯片的代工。而另一种“卡脖子”则来自于底层软件，比如芯片设计都需要用到的EDA等，大部分都无法在短时间内实现自主知识产权的替代。\n对于互联网公司来说，面对的掣肘之处还要更多一些。举个例子，作为全球搜索巨头，谷歌积累了大量的数据和知识，这使得其也成为AI算法领域的领头者，同时也为AI芯片的基础研发提供了充足的养分和基础。\n放眼中国互联网和半导体产业，能够同时满足大数据、人工<a 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