寻找中国的半导体芯片( 七 )

一颗传统数字芯片仅有30%的时间用于计算，另70%用于内存读取，所以AI芯片的核心作用在于提升内存读取效率。这在摩尔定律逐渐失效的当下，意义重大，因为我们已经无法通过物理办法很快的提升芯片性能。
AI芯片的应用场景很广阔，简单来说，如果某个地方有大量的AI算法计算，同时又可以由芯片来承载，那么这就是AI芯片可以运用的场景。

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首先摄像头（智能安防）就是一个巨大的应用市场，通过AI算法去识别人脸或人流，并且技术导入周期不长。其次是汽车，包括高级辅助驾驶、车载信息娱乐系统等。这两方面是最大的市场。
另外在推荐系统（比如“千人千面”）中，每位用户都会对应一个推荐算法模型，不断根据输入反馈来训练，模型很小但量却很大，这方面也有大量AI芯片需求，但整个市场可能会被巨头瓜分，最终市场空间只能支撑除巨头外的1-2家公司。
但从2018年开始，AI芯片的进步也在趋缓，因为计算潜能已经逐渐被挖掘到极致，核心公司的商业化效果也不及预期。并且AI芯片的技术壁垒不算太高，更多是一个生态的游戏，一端是开源的项目数量，另一端是开发者的数量，当两方面都突破到一定量级，就可以自然地滚动起来，其背后逻辑类似于滴滴的交易平台属性，这主要是巨头的游戏。
一些人开始尝试另辟蹊径，用新方式来做AI计算，比如光芯片、数模混合芯片、忆阻器芯片等等。经纬在这方面投资了光学AI芯片公司Lightelligence，沈亦晨团队希望通过光子技术进行AI计算，有望将现有AI芯片的计算能力提升1000倍，同时将能耗降低至百分之一。

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但这些新概念离量产还比较遥远，目前还没有一种能在产品上赶超传统数字芯片。从投资的角度来说，我们认为需要有前瞻性的眼光和布局，但也不能过度为技术概念买单。
随着消费类电子产品需求饱和，半导体行业的新增长将来源于新兴领域，特别是汽车和人工智能的半导体应用。新领域的突破非常困难，但存在弯道超车的机会，一旦做好，可能就会引领整个行业的发展。
综上，我们认为中国半导体芯片行业正经历一个巨大的势能，在中国和美国“脱钩”的大背景下，未来可能形成以中国为核心的另一个生态圈。
从费城半导体（SOX）指数看，半导体经历了PC（个人电脑）、移动互联网（智能手机）、5G/AIOT（穿戴设备、车物联网），在产业链各个环节诞生了无数伟大的巨头。
中国作为后发国家，“国产替代”的技术路径是确定的，因为前人已经把路走了一遍，从这层意义上说，在这一领域的追赶确定性较高，并且肉眼可见的投资机会正在迅速减少，需要及时布局。
而在AI芯片或是某些领先的细分领域中，我们也能看到越来越多的中国公司站在全球前沿，他们若能成长起来将引领全球的发展方向。

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如今，我们已经站在了全球第三次产业转移的关口，并且中国大陆已经占据了全球半导体消费总量的35% 。若半导体进口全部国产化能令中国GDP直接增加恐怖的3.2% 。
二十年后再回望如今的中国和美国科技战，肯定是无比震撼的，我们将在未来十年“All in”其中，想想，这也是一件令人激动的事情。
References：
1、《半导体：从EDA，半导体设备和日本经验看全球半导体价值链的投资机会》，中金公司