今天的iPhone的处理能力是50年前将人类降落在月球上的阿波罗(Apollo)计算机的十万倍,而其成本仅是美国国家航空航天局(Nasa)机器的一小部分。这归因于摩尔定律,是芯片制造商英特尔的一位创始人的一项观察,即计算能力每两年翻一番。
这种联系已经保持了五十年,这有助于解释中国在众所周知的仓鼠轮上的立场-从未完全赶上半导体技术。作为芯片行业的后起之秀,专家们认为,中国在设计和生产集成电路(IC)的技术前沿方面落后五到十年。
这很重要,因为IC涵盖了从智能手机到航天器的所有领域,尽管投入了大量资金进行研发,但中国仍在努力追赶全球领先者,例如美国的英特尔,韩国的三星电子和台湾半导体制造公司(TSMC),所有这些都投入了数十亿美元的自有资金,以推动物理和材料科学的发展。
但是随着摩尔定律在挑战物理极限的同时放慢脚步,许多中国人将踩踏刹车视为千载难逢的机会,随着计算技术从智能手机转移到了智能手机,中国甚至可以超越这一差距,由人工智能(AI)驱动的日常物品。
该论据认为,在这种新的数据经济中,中国拥有优势,因为人口众多,并且在从执法中使用的面部识别到寻找最佳送餐路线的许多领域都大规模应用了AI。或如风险资本家李开复所说,如果数据是新石油,那么中国就是沙特阿拉伯。
从理论上讲,在设计所谓的AI加速器芯片以适合每个不同的应用程序时转化为优势。而且,由于AI芯片将为特定应用量身定制,因此即使使用在中国广泛使用的较旧(且价格更便宜)的技术和设备制造,它们也可以提供优于传统IC的性能,这有利于该国推动自主研发。
中国信息与通信技术研究院副院长王云涛上个月在北京的一次演讲中提到了这一点,他说“很棒的软件可以达到更快芯片相同的规格”。
他继续说,鉴于中国在从辅助驾驶系统到虚拟现实到无人机的一系列现实世界应用方面的经验,中国有机会“超越弯道上的竞争”人工智能芯片。
对于中国而言,在美国政府将中国国有电信设备公司中兴通讯(ZTE Corp)去年因违反美国条理而濒于崩溃之际,实现对技术的自力更生对中国的军事和经济安全至关重要。
特朗普政府于5月以国家安全为由禁止美国公司向5G网络设备的全球领导者提供华为技术。
武力表现是美国为遏制中国在先进技术上取得进展所做的广泛运动的一部分,这些先进技术有可能改变军事力量与经济力量之间的平衡。自北京对工业政策计划“中国制造2025”提出雄心勃勃的雄心之后,华盛顿就敲响了警钟。
特朗普政府技术政策负责人迈克尔•克拉佐斯(Michael Kratsios)上周呼吁美国政府和美国私营部门都拥有“集体力量”,以使美国在全球AI主导地位日益紧张的竞争中领先于中国。
正是在这种背景下,一些业内人士将人工智能芯片和摩尔定律的放慢视为中国发展的机会之窗。
“随着摩尔定律的放慢,这意味着像台积电这样的公司将无法再如此迅速地前进,”半导体代工厂联合微电子公司(UMC)的前首席执行官杰克逊·胡(Jackson Hu)说。“如果中国努力工作,进行足够的投资,他们可以逐步前进并缩小差距,而整个行业可能会放缓或陷入困境。”
已经有一些中国顶尖的技术公司建立了自己的芯片子公司,主要专注于设计适用于从物联网(IoT)到自动驾驶等应用的AI芯片。
中国电子商务巨头和云计算市场领导者阿里巴巴集团控股(Alibaba GroupHolding)去年成立了一家名为T-head的芯片子公司。
7月,它推出了其首款处理器– Xuantie 910,该处理器可用于5G,AI和自动驾驶等领域。
一个月后,华为发布了Ascend 910,称其为“世界上最强大的AI处理器”,可以帮助训练AI模型,与Nvidia和Google等全球领先企业抗衡。Horizon Robotics和Cambricon等中国初创企业也筹集了数亿美元的风险投资来开发AI芯片。
8月,来自北京清华大学的一组研究人员创建了Tianjic芯片,这是一种混合处理器,具有大脑灵感的神经形态芯片的架构,但可以同时运行用于深度学习的算法。这些芯片比普通的IC具有更高的能源效率,因为它们仅在需要时才“发射”,就像大脑中的神经元会“尖峰”一样。
结果显示在配备有Tianjic芯片的自动驾驶,自平衡自行车上,该自行车为两轮车,能够导航障碍物,加快速度并遵循语音指令。
这种芯片在业界引起了轰动,被誉为中国在先进芯片设计和人工智能方面的突破,机器可以像人类一样理解和学习。
清华大学大脑启发计算研究中心教授史露平在八月份的一次采访中说:“通用人工智能芯片有可能在许多行业中得到应用。”
“自动驾驶,机器人技术和自动化将是该芯片能够发挥作用的领域。”
总部位于华盛顿的智囊团数据创新中心秒杀了一个观点,即中国已经开始显示出它有能力弥合与美国之间某些鸿沟的迹象,至少在人工智能芯片方面。
根据上个月发表的研究,智囊团发现,中国只有一家公司在2019年全球半导体销售量排名前15位中,而欧盟有两家,美国有六家。
但是以2019年设计AI芯片的公司数量为例,差距缩小了—美国有55家,其次是中国,有26家,而欧盟排在第三位,有12家公司。
该报告的合著者,数据创新中心研究分析师迈克尔·麦克劳克林(Michael McLaughlin)在接受采访时说:“与传统芯片相比,中国在开发AI芯片方面肯定更有竞争优势。”
“对于用于人工智能目的的半导体,无论是用于自动驾驶汽车还是用于面部识别,最佳性能来自芯片的重新设计。因此,某些芯片根本不同。”
尽管如此,即使有中国公司的大量投资,也不能保证中国会在甚至与美国之间缩小与人工智能芯片的差距。“这么说还为时过早,”麦克劳克林说。“毕竟,中国的进步是相对较新的,并未转化为AI芯片的稳定市场份额。”
还需要在AI芯片的成本和性能之间进行权衡,发现杀手级应用很重要,因为围绕它们的使用构建生态系统也很重要。
香港应用科学技术研究院集成电路与系统高级主管史丹尼尔(Daniel Shi)表示:“说AI芯片可以替代传统芯片实在太简单了。
“ 对于AI芯片……如果使用28nm技术而不是10或14nm技术,制造成本将大大降低……您需要从头开始花费很多工作–数学模型,物理层,计算语言,所有这些都需要投资。”
在半导体工业中,nm表示纳米,十亿分之一米,而芯片的nm较小意味着每个给定的空间单位更大的计算能力。
科学家们还致力于通过对碳纳米管和3D封装等新材料的研究来扩展计算能力的指数级增长,这些材料试图垂直堆叠小芯片。计算机科学的另一个分支是研究量子计算,量子计算一旦商业化就可以使当今的计算机和密码学过时。
前UMC负责人胡说:“半导体行业将竭尽所能地扩大自己。” “他们将提出不同的架构来解决(摩尔定律变慢)的问题,例如神经形态芯片以及使用3D封装来增加晶体管数量和计算能力。”
目前,在没有规模经济的情况下,开发定制AI芯片的成本仍然高得令人望而却步。
他预计,随着超快5G电信网络的推出,对具有简单对话或交互功能的低端AI芯片的需求将会增加。
这些IC也可以采用28nm或40nm工艺制造,该技术可在上海的芯片代工厂SemiconductorManufacturing International Corp．获得。
拥有20多年半导体研发经验的Wang表示:“好的是,国内对芯片投资的态度非常火热,甚至比美国还要火热,因此将会出现很多创新。”
中国的优势在于巨大的市场,领先的应用开发,而深圳是硬件基地。这几点将加快中国的发展。”
在2018年由TUSFinancial Group资助成立的AI and Sensing Technology Corp中,执行董事王旭光押注着即将到来的物联网时代,其中将计算机嵌入从婴儿尿布到摩天大楼的所有内容,将掀起对传感器的需求。
该公司总部位于苏州,致力于传感器芯片和低功耗AI芯片的研发,这些芯片可用于生物识别,游戏,医疗保健,城市制图和自动驾驶等生物识别,增强和虚拟现实等应用。
他说,尽管人工智能芯片为中国提供了一个追赶机会的机会,但该国几乎没有时间浪费,需要专注于“深度技术”。
Wang说:“就中国而言,创新主要是规模创新,除了华为外,很少有核心技术……这是所有移动互联网电子商务模式,并带来了人口红利。”
“这场中美贸易战迫使我们致力于核心技术。过去我们一直说狼来了,现在我们真的被狼咬了,我们终于开始重视它了。”
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