如何看待继苹果、亚马逊后，微软开始自研芯片，英特尔市值一夜蒸发850亿？自研芯片是否将成新常态「英特尔跌落神坛」

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如何看待继苹果、亚马逊后，微软开始自研芯片，英特尔市值一夜蒸发850亿？自研芯片是否将成新常态

是很简单的数学题，7纳米流片大概要三千万美元，Fabless设计芯片只需顶多五十人，薪水顶多一千至一千五百万美元，如果你能付三千万流片费，一千五百万算什么？而且设计公司也不敢冒险投三千万美元去流片...

另一方面、设计公司为了分散风险，会把多个客户的要求放进去，做成臃肿不堪的设计。自硏芯片可用独家要求优化。

供货方面，如单一供应商会受制于人，也不保密。芯片设计公司会把客户的点子变相地提供给全世界。自硏可保密，保持性能的独特性。

文/小伊评科技

X86时代终将成为过去式，RISC正在走入历史舞台的中央。

三国演义中有一句名言：“话说天下大势,分久必合,合久必分”，这句话说出了一个国家的历史进程，而这句话同样也很适用于芯片行业，目前芯片行业已经走入了另外一个全新的时代。

在半导体行业刚刚出现的那几年，由于技术以及专利壁垒的存在，当时的半导体行业其实是一个非常封闭的产业，一个芯片公司要完成诸如电路设计，晶原加工，芯片生产，流片测试以及封装等所有的流程。譬如英特尔和早期的AMD就是这样一家全能型的企业。

而英特尔和AMD之所以能够统治芯片行业几十载其主要的原因就是他们手握了X86复杂指令集（AMD的X86专利是英特尔迫于当时美国ZF的压力而主动转让的）的知识产权并且还和最大的系统服务提供商微软进行了深度的合作，让X86指令集成为电脑行业的标准，从而也实现了一个从硬件到系统再到生态体系的绝对>把持/span>，其他同类型企业很难在这种情况下和英特尔以及AMD做对抗，世界范围内的电脑芯片也基本上就是这俩在窝里斗，赚的是盆满钵满。

然而随着时间的推移，智能手机突然横空出世，以一种不可思议的速度迅速普及，目前已经超越了个人电脑成为了普及率最高的电子设备，而伴随智能手机而来的是一种全新的指令集——RISC精简指令集。

相比于X86指令集，RISC精简指令集的指令

更精简，执行效率更高而且对于硬件性能的要求很低，更适合于手机这个无源的设备，也正是因为如此，RISC精简指令集就成为了智能手机芯片的不二选择，而经过长时间的衍变和行业洗牌以后，ARM公司所主导的ARM指令集成为了智能手机行业的标准，目前几乎所有的手机芯片都是基于ARM指令集下的产物。

相比于封闭的不对外授权的X86指令集来说，ARM指令集是完全开放的，是可以对所有客户出售的，而且任何版本都可以一次性的买断，这对于芯片公司来说免去了很多的后顾之忧。

另外一方面，以台积电和三星为首的芯片代工企业也在悄然的崛起，这些代工企业的崛起也为半导体行业的后来者们降低了行业得入门门槛，一个半导体公司只需要负责设计芯片的电路图就可以了，其他诸如晶圆的提纯，芯片生产，封装等等都可以交给代工厂了，所投入的成本大大降低。在这种情况下，芯片IC设计公司大量出现，譬如高通，苹果，华为海思，联发科等都是这类型的代表。

那么在这种情况下，手机行业，芯片行业，精简指令集行业就形成了一条非常良心的动态循环，ARM指令集也在这个过程中不断的完善，发展至今ARM的精简指令集已经拥有与X86复杂指令集一较高下的实力。

在这种情况下，ARM精简指令集入侵英特尔所主导的PC领域是迟早的事，而苹果依靠其强大的生态体系率先打仗了第一枪——研发了一款基于ARM架构的M1芯片并且顺利的搭载到了全新的MacBook上。

在这个期间，X86的主导者英特尔和AMD则显得有些无能为力，对于他们而言，放弃X86指令集无异于***，而想要在短期内打造出一个可以媲美ARM指令集的精简指令集根本不现实。

自己设计芯片有什么好处？

自己设计芯片的好处是很多的，首先是后期成本低廉，不需要考虑芯片的盈利问题其次就是和自家产品的适配问题了，自己设计芯片就可以根据自家设备所需要的功能以及面相的人群加以定制开发，譬如华为的RYYB感光阵列就需要处理器在底层做支持。

在这种情况下，巨头们开始在芯片行业扎根也是一个正常的事情。

而且还有一个最重要的因素，那就是完全免费开源的RISC-v指令集正在逐步的发扬光大，相比于ARM指令集还需要收费授权的方式来说，RISC-V指令集不仅成本低而且还没有被卡脖子的风险。在未来，RISC-V很有可能就会成为芯片行业的主导者。

总的来说吧，芯片行业已经处于一个历史的变革期了，任何情况都很有可能发生，这对于我们中国半导体行业是一个更好的事情。

End 希望可以帮到你

“拳打英特尔、脚踢英伟达”的大戏才刚刚开始，“软件和专用芯片定义数据中心”时代开启，软件市场早已呈现出百花齐放的状态，而芯片市场也将由统一标准芯片进入到专用芯片时代。苹果、华为、三星等芯片自研自用；亚马逊推出自研AI芯片Inferentia，来挑战英伟达，推出自研CPU芯片Graviton，目标直指英特尔；谷歌也早早推出自家AI芯片TPU；特别提到华为，华为也自研了CPU芯片鲲鹏和AI芯片昇腾，一家单挑英特尔和英伟达；百度明年即将发布的昆仑2芯片，采用7nm工艺，性能超强；此前阿里平头哥也推出含光800芯片。

自研专用芯片成为AI人工智能时代网络巨头的标配

趋势总是在不经意间因为人们的行动的相对一致性而产生，而科技所引领的趋势，在巨头时代变得异常确定，当巨头们都不约而同地一致性地做类似或相同的事情的时候，这个趋势便形成了，甚至是不可逆转的。Ai人工智能虽然还存在着诸多争议，但显然这已经完全是技术应用层面的事情了，没有人再怀疑AI人智能时代的大趋势，几乎所有巨头尤其是互联网巨头都在为AI人工智能可能随时爆发出来的惊人商业潜力而做着蓄积和努力。

当人们进入到万物互联网和AI人工智能时代之后，再用软件定义数据中心已经不再现实，计算和深度学习已经成为需求的核心，于是自然而然地便过度到“软件+专用芯片”定义数据中心，无论巨头们做的事情是什么，都需要拥有自己的专用芯片，比如做电商的亚马逊和阿里巴巴，再比如做人工智能和无人驾驶的谷歌和百度，再比如做云计算的亚马逊、微软、阿里、华为、百度等，不同的专用芯片加上软件，共同定义了不同专业的数据计算和深度学习中心，服务于不同的互联网场景和需求。

这是物联网和人工智能时代区别于此前的传统互联网时代，现在这个时代是专业化的互联网数据中心，过去的时代是标准化的互联网数据中心。

百度智能芯片总经理欧阳剑此前也从技术架构角度分析：IT的每个发展阶段都有独特的芯片处理架构，例如大型机和小型机时代，芯片是定制架构；PC+互联网时代，是X86架构占主流；移动+云的时代，主流架构变成Arm和X86共存，其中Arm占领移动端，X86占领服务器端；AI+智能云的时代，则出现了全新的芯片架构，即AI芯片。

因此，我们大概总结一下，促使互联网科技巨头们自研芯片的原因有如下几点：

1、通用CPU通常不适用于处理机器学习算法和处理图像等任务。

2、专业的任务和需求需要专用的芯片来完成计算和处理。

3、这种“私人订制”的芯片，更能满足巨头们在各自专业领域的优势和竞争力的形成。

4、专用芯片需求的增加，使它可以有效降低成本，甚至通过技术的加持可以降低未来的商业运营成本。

5、各家只需要设计符合自身专业需求的芯片，然后交给台积电、三星、中芯国际这样的芯片制造商来完成，实现起来的难度大大降低。

举例来说，以阿里平头哥含光800芯片为例，传统GPU处理每天新增的10张商品图片，需要60分钟，而含光则只需要5分钟的时间。这就是自研芯片能够做到的独特专属计算和处理能力的体现。

当然，对于百度这样的全球顶级AI人工智能公司来说，其AI芯片的重要性就不言而喻了，比如百度的昆仑芯片，可以应用于AI人工智能的各个领域，尤其是令人兴奋的应用点便是智能制造，即所谓的工业互联网。此前，3月15日，百度昆仑芯片正式在微亿智造的工业智能质检设备上部署上线。而百度昆仑还将在更多场景中部署应用，百度的AI能力将成为“新基建”的重要基础，推动工业制造业的产业智能化升级。

如何就此次英特尔对浪潮停止供货至现股价即将跌停，对浪潮今后发展有何>见解/h2>

英特尔公司是美国一家主要以研制CPU处理器的公司，是全球最大的个人计算机零件和CPU制造商。

天下熙熙，皆为利来；天下攘攘，皆为利往。

企业更是重利。英特尔此举，无非也是为了一个“利”字。

这个利，有讨好美国争取政治生存空间的利，也有留住客户争取商业利益的利。

短期来看，英特尔选择了讨好美国的利，牺牲了它全球最大的客户的利。

但长期来看，制裁别人自己也没有钱可赚。如果出现了可替代竞品，还会搬起石头砸自己的脚，得不偿失。

对于浪潮的后面如何，四叶君有三点看法。

其一，尽快寻找可替代竞品，哪怕价格高一点、质量差一点，先保证公司的正常运营。

其二，尽快协调与英特尔公司的关系，该认怂的时候就认怂，谁让你没有掌握核心科技呢。

其三，尽快搞研发，加大投入，快马加鞭，哪怕远水救不了近火。

截至发稿前，浪潮信息发布消息，英特尔已经恢复了对浪潮的供货。

不管前期是基于什么原因，停止了对浪潮的供货，这已经足够给浪潮提醒了，千万不要把自己的命名掌握在别人手里。只有像华为一样，自成体系方可占山为王。

到此，大家对英特尔暴跌逾26%的解答时否满意，希望英特尔暴跌逾26%的2解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。