2021-06-28 07:05
来源:
第一财经
百度昆仑AI芯片是百度自主研发的通用AI处理器，其特点在于通用、易编程、高性能、自主可控。 视觉中国图
[ 百度在第一季度财报中披露，芯片业务百度昆仑于今年4月完成第一轮融资，融资后估值为20亿美元。 ]
第一财经记者6月25日获悉，百度旗下昆仑芯片业务成立独立新公司——昆仑芯（北京）科技有限公司，百度芯片首席架构师欧阳剑出任昆仑芯片公司CEO。当日港股收盘，百度股价上涨2.97%至190.5港元/股，市值约694亿美元。
据第一财经记者了解，昆仑芯（北京）科技有限公司原为2011年就成立的星云融创（北京）科技有限公司，该公司在6月24日进行了更名，新增股东包括宁波梅山保税港区奥闻投资管理合伙企业(有限合伙)、苏州元禾璞华智芯股权投资合伙企业(有限合伙)等多家公司，注册资本由约1427万元人民币增至约1661万元人民币，增幅约16%。股东信息显示，百度(中国)有限公司现持股比例约76%，为最大股东。
此前，百度在第一季度财报中披露，芯片业务百度昆仑于今年4月完成第一轮融资，融资后估值为20亿美元。该芯片旨在优化AI工作负荷及完善云成本结构。据了解，领投方包括CPE源峰，投资方包括IDG、君联、元禾璞华等。
百度昆仑AI芯片是百度自主研发的通用AI处理器。接近百度人士告诉第一财经记者，百度早在2010年开始就已使用FPGA做AI架构的研发，2011年开展小规模部署上线。
公开资料显示，百度在2018年发布自主研发的AI芯片——百度昆仑，2019年流片成功，2020年量产。目前，昆仑1已经量产，在百度搜索引擎和百度智能云生态伙伴等场景部署。据了解，目前正在研发中的昆仑2将于2021年下半年实现量产，其性能比昆仑1再提升3倍，并将部署在搜索、工业互联网、智能交通等业务领域。
昆仑芯片的特点在于通用、易编程、高性能、自主可控。具体而言，通用性是指可以支持AI应用和场景；易编程指的是可构建软件生态护城河；高性能指的是可支撑AI应用突破新可能；自主可控，在降低使用成本的同时也让过去被“卡脖子”的技术问题得以缓解，这也是最主要且必要的。
除了昆仑芯片外，百度还研发了鸿鹄语音芯片，该芯片是专门为智能家居语音交互、智能车载语音交互，以及智能物联等场景设计的超低功耗远场语音交互芯片。在百度的AI布局，百度昆仑芯片使得百度大脑具备了更完备的软硬一体化能力，形成了从芯片到深度学习框架、平台、生态的 AI 全栈技术布局。
此前，一位百度高管曾对第一财经记者透露，百度的AI芯片昆仑已经在百度自己的搜索引擎和生态里使用，7纳米的昆仑2芯片预计将在今年下半年实现量产。
在产业化落地方面，记者了解到，今年4月23日，百度在湖北宜昌点军区创建“百度智能云-昆仑芯智能生态中心”，并计划投建由百度昆仑芯片搭建的人工智能算力中心。这也是百度昆仑芯片生态首次产业化落地。
看上去，百度独立芯片公司的路径或与此前拆分成立小度科技类似。去年9月，百度宣布旗下智能生活事业群组业务（小度科技）完成了独立融资协议的签署，百度公司对小度科技仍然拥有绝对控制权，当时IDG资本也参与了跟投。按照计划，小度科技寻求在科创板上市。
汽车行业目前正面临全球芯片短缺的问题，成立独立的AI芯片公司，也有望与无人驾驶汽车软硬件等造车业务捆绑在一起。不过也有业内人士对第一财经记者表示，如果百度要向汽车制造商供应自动驾驶AI芯片，其技术研发难度更大。
根据市场研究机构IHS Markit估计，2020年全球车载半导体的规模约为380亿美元，但在全球超过4000亿美元的半导体总收入占比中不到10%。
从行业来看，国产化芯片的发展正在提速。目前包括阿里巴巴、腾讯和百度在内的互联网巨头都在积极推动自主研发的芯片技术。今年年初，腾讯投资的AI芯片公司燧原科技获18亿元人民币C轮融资，研发高性能AI云端训练和推理芯片；早在2019年，阿里巴巴也推出了其首款支持人工智能的芯片。
电子元器件是支撑信息技术产业发展的基石，也是保障产业链供应链安全稳定的关键。百度加速布局芯片的消息正值国家大力推动电子元器件行业自主研发技术发展之际。工信部1月29日发文称，到2023年我国将发展15家收入达到100亿元规模的电子元器件龙头企业，形成一批具有国际竞争优势的企业。 返回搜狐，查看更多
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port的特点20.豪威豪威今年很棒，薪资美丽，40W左右，加班少，第一年还包吃住，产品做的也很好，公司规模较大，很受应届生欢迎21.比特大陆/嘉楠科技做矿机芯片和AI芯片，薪资待遇非常美丽，SP都开到50W+了，但是公司利润波动较大，受比特币影响22.外企NV、AMD、高通、新思、ADI、MPS……NV薪资最高，其它几家薪资差别不大，加班少,能够work life balance，好跳槽其它全志、复旦微、汇顶、晶晨、紫光同芯、乐鑫、格科微、奕斯伟、联芸、翱捷、奥比中光、大华、星宸科技、沐曦、壁仞、摩尔线程、澜起、vivo、长鑫存储、tplink……IC里边大厂各有各的优劣吧，其它独角兽公司也都挺不错的，今年创业公司挺舍得给钱的，整体提高了行业薪酬，反正平台、薪酬、岗位综合考虑吧。能开出50W左右(ssp)的公司有：平头哥、大疆、zeku、壁仞、比特大陆、算能、嘉楠科技、商汤、禾赛（算上期权也差不多）、地平线、中兴蓝剑、华为天才少年~晶晨半导体SV中循环都有哪几种？OOP是什么？AHB协议和APB协议，AHB中Hready是怎么回事儿，APB中psel和penable的作用一个子类可以有多个父类嘛？一个父类可以有多个子类嘛？在C++中呢？Struct的作用，union是什么？struct和类的区别，struct和union的区别知道DPI嘛对UVM的了解，什么是phase机制，你常用的phase机制，都是什么作用？Sequence是在哪个phase跑的Sequence中信号的随机，参数的定义写在哪个函数中？Run_test是启动UVM平台，应该怎么跑testcase，怎么启动C语言中指针是什么意思，怎么写数据ARM中国介绍自己APB和AHB的协议如何完成APB和AHB之间的握手AHB怎么完成burst传输AHB to APB Bridge的测试点MCDF中的仲裁是怎么仲裁的如果优先级一样采用轮询机制的话，你对轮询机制的理解同步FIFO的测试点，FIFO的空满是怎么判断的收集覆盖率了嘛，都有哪些？代码覆盖率都有哪些MCDF的测试点有哪些？断言覆盖率都检查了哪些寄存器和锁存器的区别什么是建立时间和保持时间，如果违例怎么办？跨时钟域应该怎么处理汇顶科技介绍一下自己，讲讲你在做这些验证项目中对verilog、systemverilog以及UVM的了解这两个项目的driver有什么不同，你的数据怎么送进去的AHB的写过程和读过程，简述一下是怎么读的AHB的monitor是怎么写的Interface是怎么传递的，config_db的参数是什么样子的DUT和interface的连接Sequence是怎么启动的，你这有几个sequence，比如说3个通道的sequence怎么处理的，是有3个sequence嘛，有几个sequencer呢，怎么发送数据说一下你对流水线操作的理解，是怎么流水的说一下对burst的理解你的AHB to APB的reference model是怎么写的对TLM通信的了解，你sequencer和driver之间用的是什么端口什么是阻塞和非阻塞端口，那driver用的是阻塞还是非阻塞？对寄存器模型的了解奥比中光介绍一下寄存器怎么集成寄存器怎么运用到环境中还有你这个reg2bus和bus2reg的区别只读寄存器怎么验证Sequence的启动如何关闭约束队列的使用方法，以及push back和pop front的区别Rand 和randc的区别Uvm的phase机制，各个component之间的phase是怎么运行的组件之间的通信机制，analysis port和其它的区别AHB的传输类型，说一下4回环突发的传输应该是怎么样的，这个回环边界怎么确定禾赛科技自我介绍你自己的项目是硬件的嘛，用什么语言写的，有没有设计一个模块学过数电，模电，半导体之类的嘛用过C或者是C++嘛，你以后有什么想法嘛MCDF和AHB都是网上的课程是嘛你AHB是怎么验的，验证环境是怎么搭的描述一下AHB协议给你一个模块应该怎么验证讲一下MCDF项目，你是怎么验证的，怎么打包用MOS管如何搭与非门和或门联芸科技介绍自己，还有自己研究生期间的项目，因为他们也是做雷达的，对我这个项目了解的多一些。Scoreboard是什么时候比较Reference model是怎么写的如果比较的时候rm有数据，而dut没有数据，那么你应该怎么比较你的reg用的是什么端口Rm用的是什么端口TLM通信有几种方式讲一下你的项目，是怎么回事儿MCDF中scoreboard什么时候比较，如果DUT没有数据，reference model里边有数据，会触发scoreboard嘛如果跑了101个case，都报passed,但是其中有一个case虽然报passed了，没有触发scoreboard比较，应该怎么办event怎么触发？@和wait有什么区别为什么转IC验证，为啥不去做算法商汤科技为什么转验证？你之前保研的时候怎么不选IC。想来北京还是上海，之前保研的时候怎么没来北京SV里边find队列和find index队列应该返回什么?这个没敢懵，是不是返回数和索引啊？有没有用过zadx(好像是这个东西)?怎么验证一个DUT用过断言嘛？写一个断言，a为高的时候，b为高，还有a为高的时候，下一个周期b为高对商汤的了解，对AI的了解项目中遇到什么问题是怎么解决的对SV中约束的理解phase机制的理解rand和randc的理解对进程的理解，我刚开始还以为是mailbox那几个，后来发现是fork join那三个的区别ref的用法寄存器模型的使用，例如前门访问是怎么用的，后门访问呢，adapter是干嘛的sequencer和driver之间的握手机制诺瓦介绍一些自己MCDF项目是路科的吧你在这个项目里做了什么你那个AHB和APB项目是实际项目嘛除此之外还有别的IC相关的项目嘛 诺瓦这个公司没咋问我，10分钟结束，对我的培训班项目丝毫不感兴趣展锐介绍一下自己把写的项目都问了一下，重点问的是MCDF寄存器的复位是怎么测的，寄存器的读写是怎么测的代码覆盖率为什么没达到100%，实际中应该是怎么样的功能覆盖率测了哪些功能点，是怎么写的，为什么没达到100%断言覆盖率写了哪些动态数组和关联数组的区别三个Fork join的区别Task和function的区别Phase机制有哪几个，build phase是自顶向下，对这个自顶向下有什么了解嘛星宸刚开始就是问了一下基本情况拿着线下的笔试题，让我用matlab写那个 maxpiol，简单的写出来了，复杂的不大会然后就闲聊了一下，都是开放性问题，可以自由发挥HR面也很细,HR很好，很认真，问的比较全，但基本上都是常见的几点，接下来还有个技术二面你对UVM有什么了解AHB的driver和monitor是怎么写的，你这个数据是从哪里来到哪里去APB的monitor和AHB的monitor之间的区别SV和verilog的区别Sequence和sequencer之间的通信Sequencer和driver之间的通信还有组件之间的通信寄存器的前门访问和后门访问Opp的三个特性乐鑫举例VCS的基本命令APB的写操作、读操作，什么情况下APB开始写APB的monitor是怎么写的AHB是流水的嘛，是几级流水，如果这一拍是地址，且有数据，那么下一拍的地址能改嘛写一个100MHz的时钟Reg和wire的区别，并写代码让判断值应该是啥Logic和wire的区别，两者可以转换嘛用你擅长的原因找出1:100的质数中科芯58所介绍一下自己，介绍一下项目FIFO的深度是多少？位宽是多少？仲裁的算法是什么？参考模型是自己写的还是提供的，仲裁的话怎么在参考模型实现。参考模型怎么获取寄存器的值？怎么配置RTL寄存器，通过平台的寄存器模型配置寄存器，寄存器模型里边的方法，写一个寄存器或读一个寄存器怎么实现寄存器怎么实现前门访问和后门访问，怎么后门访问的路径怎么配置寄存器的总线协议是什么，说一下APB都有哪些信号，怎么实现读操作参考模型的monitor是怎么实现的，是人家提供的嘛，你做了哪些部分断言覆盖率是怎么写的，断言的分类，断言的实现是在哪一个模块实现的代码覆盖率和功能覆盖率，说一下对他们的理解，分析代码覆盖率用什么工具分析功能覆盖率是怎么分析的，怎么收集的，怎么调用covergroup说一下component和object的区别，item是component还是objectVirtual sequencer 和sequencer区别平台往里边输入数据的话怎么输入sequence， sequence，sequencer，driver之间的通信做软件为什么想转验证飞腾看你参加了很多比赛，介绍一下你的IEEE全球极限编程介绍一下MCDF，你的DUT的功能，搭建的验证平台以及怎么测的说一下你的reference model和scoreboard是怎么实现的，referenceUVM从哪里启动，接口怎么传递到环境中UVM的优势，为什么要用UVM说一下ref类型，你用到过嘛还有代码覆盖率和功能覆盖率90%多，为什么没有100%，你是怎么实现的请说一下APB的读写操作以及AHB的Hburst合肥宏晶微电子你为什么转验证三个线程应该怎么办？fork join有哪三种？如果加上wait fork 之后运行情况有啥变化？简述UVM的工厂机制你的功能覆盖率为啥只有95%,功能点是自己写的嘛，都验了哪些功能？状态寄存器，如果状态是2，你采样的是1，怎么判断这个值是否正确？你这个soreboard怎么检查数据，如果出来一个包，怎么检查。。。问了一堆，你的scoreboard写了多久，考虑了什么问题没优先级的检查，如果三个上行的优先级是123,1为高优先级，2为低优先级，从formater中出来应该是什么样子的，如果连续发送又是什么样子的如果你的上行数据比较快，下行数据慢，会怎么样，应该怎么办？我：用FIFO吧，那你的FIFO的空满状态怎么呈现到接口上？看你这个断言覆盖率100%，描述一下你写的比较复杂的断言SV中的interface的clock blocking的功能，如果clock blocking定义在下沿，最后的结果应该是什么样？动态数组和联合数组的区别？深圳中微电介绍一下项目，以及项目的验证框架-你的Sequence是怎么处理的，和generator和driver 之间的通信Generator继承于谁?寄存器复位值是怎么检查的? reg to bus和bus to reg寄存器读写是怎么检查的?前门访问,你怎么知道你验的对不对?代码覆盖率为什么没满足100%，没满足的话应该怎么办?功能覆盖点是怎么找的，这个具有很大的主观性，你怎么确定自己找的就是自己验证的点?这能够覆盖完全嘛，应该怎么找功能覆盖点?断言覆盖率是怎么写的，验了哪些?你的数据包是怎么验的?你怎么知道对不对?验证的时候为什么用SV而不用UVM?讲一下 callback机制并不是想单纯做个代码猿，还是有情怀的哈~码码字也可以嘛，偶然间看到篇不错的文章，特整理分享出来给大家希望对大家有帮助~内容来自公众号《酒酒聊IC编程》，如有雷同请联系我删除~若有不足也欢迎大家补充}

互联网企业造芯已经不是新鲜事了，不过把芯片部门拆分独立融资的，百度算第一个。今年6月，百度智能芯片及架构部门完成独立融资，成立昆仑芯（北京）科技有限公司，首轮估值约130亿元，百度芯片首席架构师欧阳剑出任昆仑芯公司CEO。其实在年初，就有爆料称百度在为成立独立的AI芯片企业筹集资金。当时，百度股价持续走高，市值突破千亿美元。有行业人士评价，“这是百度作为一家人工智能平台型公司，技术长期主义的价值显现。未来百度大概率会像微软、特斯拉看齐，成为介入万亿产业的生态创新巨头公司，千亿美金市值只是开始。”在中国半导体极力摆脱“卡脖子”危机的当下，芯片赛道涌入越来越多的独立玩家有一定的合理性。但是对百度来说，在这个时刻选择拆分芯片部门，更深层的原因是什么？对于高举高打自研芯片的互联网企业、以及整个中国半导体产业，又留下什么新的注脚或伏笔？看准的方向：自研与生态对于为昆仑芯片业务进行独立融资这一举措，李彦宏在致投资人的信中表示，尽管AI芯片是高技术门槛和高风险的投资，但是百度希望在AI芯片领域有所突破，因此选择组建自己的AI芯片公司，因为它与平台能力密切相关，能充分利用百度在深度学习框架领域的优势。图源
SOHU“百度昆仑1芯片已替代相当一部分百度搜索引擎的推理能力，即将量产的昆仑2将在昆仑1基础上大幅度提升效率，降低成本，并应用到更多的人工智能训练和推理场景中”，李彦宏指出，“从长远看，AI芯片将为云计算平台和智能驾驶系统创造出额外的能力和效率提升。”百度昆仑芯商业分析师宋春晓近日也分享了对于未来的预判，一个核心的逻辑在于：如同电力的普及奠定了工业社会发展的基石一样，算力将成为智能社会的基石，是未来社会发展的生产力，而芯片则是算力的来源。百度希望进一步发挥自身的AI能力，助力更多传统行业降本增效、提升生产力，创造新的经济价值。在AI芯片的商业化场景中，互联网行业客户是当前最大的算力需求方之一，他们业务发展快、研发节奏快，对产品的通用性和易用性要求较高，此外，也非常苛求性价比。从这一方面来看，昆仑芯片落地就已经接受了互联网大规模核心算法的淬炼，已在百度搜索引擎、小度等业务中部署超过2万片。基于这一基础，应该也使百度更有信心去打造一个独立的芯片公司。图源
ifc-org.medium.com推测百度拆分昆仑芯片部门背后的两个主要因素：首先是看到了未来整个社会对于算力的广阔需求，只有在更广阔场景中接受落地考验，芯片才会更快实现迭代优化，进入更多产业应用，也能有力地支撑百度的业务布局。更重要的是，这有利于百度进一步壮大生态，“无生态，不AI”，这是百度通向人工智能更广阔应用前景的重要一步。互联网巨头向芯片领域的进军，其实也是互联网企业生态化进程的必然：互联网公司之前一直在搭建生态争夺流量入口，让用户可以更方便地使用自己的服务。这个入口过去是PC、手机，而在万物互联的未来，碎片化的应用成为常态，通用的、支持大规模数据处理的硬件平台就成为必需，也是生态壮大的必由之路。追“芯”十年，抓住了哪些“命门”？根据百度官方介绍，昆仑芯团队是国内较早布局AI加速领域的团队，从FPGA到ASIC芯片投入已经10多年，在体系结构、芯片实现、软件系统和场景应用都有较为深厚的积累。不过，尽管宣称布局芯片已有十年之久，但百度高调宣传芯片是在2017年左右，这也几乎是国内互联网企业造芯热潮的开始。对于造芯的契机，欧阳剑表示，计算和半导体技术出现了前所未有的变革机会，数据中心、智能汽车、手机乃至PC等领域，对智能计算的需求空前旺盛，新的场景层出不穷，新的计算架构蓬勃创新。随着“AI+产业化”以及人工智能、物联网等新兴领域发展不断壮大，智能化应用场景赛道不拓宽和细化。面对AI算法对算力、任务处理性能的特殊需求，传统芯片逐渐无法满足企业快速迭代需求。在AI的冲击之下，传统芯片缺口被暴露，AI算法定义芯片也将迎来新的破局点。软件行业的飞速发展，也给硬件带来新的发展机会，软硬一体的方式成为主流。在发展AI技术的同时自研AI芯片，未来在产业发展中可形成战略性竞争优势，争取占据的更大市场份额。在百度云边端一体的芯片布局中，目前，昆仑芯片已经迭代两代，基于其自主研发的XPU架构，可用做推理和常规训练，支持通用人工智能算法，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和推荐算法上的性能指标高效且稳定。昆仑1于2018年正式推出，在今年8月的百度世界大会上，李彦宏正式发布了昆仑2，它搭载第二代XPU架构，相比1代性能提升2-3倍，整数精度（INT8）算力256 TeraOPS，半精度（FP16）为128 TeraFLOPS，而最大功耗仅为120W。据称，昆仑2也是国内首款采用GDDR6显存的通用AI芯片，集成了ARM CPU算力，并支持高速互联、安全和虚拟化。软件架构方面，昆仑芯2迭代了编译引擎和开发套件，支持C和C++编程，可编程性甚至可对标全球最先进水平。场景方面，昆仑芯2可以适用云、边、端等多场景应用中，可应用于互联网核心算法、智慧城市、智慧工业等领域，还将进入高性能计算机集群、生物计算、智能交通、无人驾驶等更广泛应用中。值得关注的是，百度昆仑芯团队于2016年首次提出自研架构XPU，面向的是通用人工智能计算，目标是提升通用性和效率。关于XPU架构，目前尚未了解到更多细节，有迹可循的是，百度曾在2019年的Hot Chips大会上，发布了基于赛灵思FPGA的256核AI云计算加速芯片XPU，这是百度第一次公开展示XPU。根据当时的介绍，FPGA中XPU的DSP单元提供了并行处理能力，片外DDR4和HBM接口优化了数据传输，而片上SRAM则提供了必要的存储特性。对于数据同步的计算任务，XPU的可扩展性应当可以进一步优化。再通过编译器方面的配备和优化，这些有可能是昆仑2在面向计算密集型、多样化计算任务芯片架构的核心基础。除了自研的XPU架构，百度目前也已与飞腾等多款国产通用处理器、麒麟等多款国产操作系统以及百度自研的飞桨深度学习框架完成了端到端的适配，拥有软硬一体的全栈国产AI能力。在刚刚闭幕的”服贸会”上，昆仑芯还与北京市海淀区政府签订了合作协议。根据百度官方的产品路线图，未来还将推出昆仑3、昆仑4以及用于无人驾驶的昆仑芯片。互联网造芯，因为缺还是野心？国际上Google、亚马逊等，国内BAT等互联网巨头，都已悉数站上了芯片赛道。一个最基本的问题：这些大厂造芯，根本目的是什么？是为了和自身业务深度耦合，进一步优化性能、成本吗？还是有着更为长远和宏大的布局？在与一些业界人士的交流中，他们多数都从两方面来看待这些厂商的AI芯片布局。首先对于互联网企业来说，他们有财力搭建优秀的芯片团队、推动更优化的设计，更重要的是，他们可以在内部业务场景中率先进行芯片的验证和迭代，这是拥有庞大生态的互联网企业研发AI芯片的先发优势，例如百度的百度云、搜索引擎以及自动驾驶等业务就与AI芯片息息相关。相形之下，对于一家初创的芯片公司，即使有实力做出一款高端AI芯片，很可能面临的第一大挑战就是为落地场景发愁。这也契合了一个逻辑，AI芯片的核心竞争点绝不仅仅是技术，生态往往同样重要、甚至更受重视，它一方面决定了芯片落地的范围，其次也是芯片进一步迭代和优化的根基。图源
pocketnow.com目前看来，互联网巨头所交出的芯片代表作，共同点多为克服了多种技术难题，实现了芯片的高性能突破，支持AI应用场景，具备更低的成本及能耗。此外，对于百度来说，在人工智能领域以及通过飞桨等建立起了自主的深度学习框架等一系列软件优势，伴随着芯片硬件的叠加和加强，以软硬件一体化的方式更有利于进行AI算力的业务赋能，这也是他们独有的软硬协同的护城河。另一方面，对于造芯的互联网企业来说，目前多数还是从自己的业务出发做优化、降本增效。而对于百度这种公司化的运作方式来说，指向的则是更宏大的产业生态和应用。对此，存疑的声音认为，昆仑芯虽然已从百度剥离，但毕竟是百度孵化的企业，这会不会限制它作为芯片供应商的独立性？友商会不会质疑其中立性？这都是有待继续观察和求证的因素。但也有产业人士认为，掣肘远远小于优势。对于有一定设计能力的、独立的集成商来说，他们在芯片平台方面有很大的可选余地。但是，对于一些需要全栈平台和服务的行业用户来说，很需要昆仑芯所能提供的软硬件平台，甚至是借力于百度生态的增值服务。也就是说，昆仑芯除了芯片本身，更大的一个卖点是其所能提供的配套技术和服务。并且，AI框架、算法等所提供的价值，并不仅仅是将软硬一体平台的性能最大化，更重要的是，在产业链布局上起到了关键的卡位能力。从我国发展半导体产业的趋势来看，互联网企业造芯虽然加剧了芯片领域的竞争，但是也从一定程度上拉高了产业技术水准，注入了更为活跃的生态力量。从整体行业发展来看，这些都是有利于产业的积极因素。但不管怎样，芯片是一个重投入、长周期的投入，掌握了海量数据、先进算法的互联网巨头，在这个硬科技赛道上，还要有长足的投入和坚定的方向。查看完整报告，请戳：https://www.eefocus.com/column/%E5%BC%A0%E6%85%A7%E5%A8%9F/?wxautologin=}