摩尔定律变慢6年，芯片性能提升越来越难

2015年以来，芯片的性能提升越来越难。在摩尔定律慢下来的六年里，先进工艺的重心变成了TSMC和三星，而提出摩尔定律的英特尔，几次将量产时间推迟了10纳米。在CPU市场，AMD也展开了猛烈的攻势。英伟达凭借GPU成为最火的AI公司，市值超过英特尔。

但英伟达和AMD在2020年宣布的合并，在很大程度上证明了英特尔再次领先业界。

在传统芯片巨头相互竞争大数据和AI时代到来的同时，谷歌、亚马逊、阿里巴巴、百度等科技巨头也开始自行开发AI芯片，芯片市场的竞争变得更加复杂。

最后大部分芯片公司最好的结局是被收购？

AMD借TSMC追英特尔

在摩尔定律起作用的那段时间，英特尔不仅引领了先进半导体制造工艺的发展，还使得其x86 CPU在台式机和服务器市场的地位难以撼动。直到2017年，AMD才正式推出搭载微架构zen的新一代锐龙CPU，性能超过英特尔旗舰i7 7700K。消费者对英特尔CPU性能提升缓慢的不满是通过AMD的新产品发布来释放的，乐观AMD的声音不断传来传去。

此后，AMD不断优化Zen架构，并于2020年10月发布了最新的Zen3架构。基于最新架构的TSMC 7nm工艺的锐龙5000系列CPU也同时出现。

经过禅架构三代迭代，AMD的CPU性能迅速逼近并追到长期领先的英特尔。AMD的CPU性能也带来了市场份额的增加。根据Passmark的评测网站，去年9月AMD在台式机市场的市场份额达到48%，暂时超过英特尔。AMD上一次在台式机市场份额上超过英特尔是在2006年。

Passmark评测网站的统计数据代表的是使用中的CPU，而不是购买的CPU。统计以历年为基础，既代表了新CPU的销量，也在一定程度上反映了过去5-10年x86 CPU的装机量。

除了台式机市场，AMD在笔记本电脑市场的份额自2019年以来增长迅速，但在服务器CPU市场的份额并没有显著增加。

“AMD近年来表现如此强劲。吉姆凯勒2012开发的禅宗架构奠定了良好的基础，再加上使用了小芯片技术和TSMC最先进的技术。”一位AMD前高管告诉雷锋。

先进技术进步缓慢，正是英特尔这几年最大的痛点。根据英特尔2013年的技术路线图，10纳米工艺将于2016年大规模生产。直到2019年才量产10纳米的英特尔承认，这个想法过于自信，团队之间没有明确的目标，最终10纳米的量产没有如期进行。在英特尔没有大规模生产10纳米和不断优化14纳米工艺的那些年里，TSMC和三星继续大力发展先进的半导体工艺，抢先大规模生产7纳米工艺。尽管今天的半导体工艺命名比真正的晶体管尺寸有更多的市场属性，但在英特尔大规模生产10纳米之后不久，TSMC将在2020年上半年大规模生产5纳米工艺。

大多数人没有看到这种竞争局面的深层原因。“英特尔早就意识到CPU面临的挑战是‘茶壶里的饺子’。关键不是计算能力的提升，瓶颈在于带宽。”CPU领域的老手告诉雷锋。“CPU有一个基本规则。一个字节的带宽支持浮点运算。现在CPU的计算性能和带宽有点不平衡。这时候单纯提高计算速度意义不大。”

事实上，英特尔在4月份发布至强处理器时，也强调了缓存和内存对CPU的重要性。至强处理器可以直接访问统一缓存，从而实现一致的响应时间和数据访问时间英特尔技术专家表示：“在内存容量方面，第三代至强可以支持两个DIMM以高达3200的频率运行，AMD的第三代EPYC只能以3200的频率在单个通道上运行，这将降低内存吞吐量。”

“英特尔CPU的性能足以满足当前应用的需求，他们没有继续提高的强大动力。在被AMD快速追上之前，他们每一代的性能都只维持了很小的提升。AMD的竞争让英特尔CPU性能提升更多，这对行业来说是好事，但总体来说，CPU性能已经接近天花板。”CPU领域资深人士也说。

英特尔引领组合拳击竞技场

“长期以来，英特尔在先进半导体工艺方面的领导地位过于强大，因此一旦其在先进工艺方面的领导地位减弱，许多人就会认为英特尔‘失败’了。抛开半导体工艺不谈，英特尔的芯片实力还是很强的。”一个有20多年芯片设计经验的老手，曾经告诉雷锋。

事实上，尽管遭遇了一些挫折，英特尔的并购和转型再次在整个行业处于领先地位。2012年新的AI热潮让英特尔CPU受益，英伟达GPU受益更多。英特尔迅速意识到大数据和AI时代计算需求的变化。2016年，首席执行官布莱恩科兹安尼克提议，英特尔应该从一家个人电脑公司转型，以推动云计算和数亿台智能互联计算设备。该公司开启了以数据为中心的转型，并伴随着一系列

并购。

2015 年到 2020 年年间，英特尔连续达成了 6 笔与 AI 芯片相关的重要收购交易。2015 年，英特尔宣布以总价约为 167 亿美元的价格收购 Altera。Altera 是当时全球第二大 FPGA 公司，其产品主要用于电信和无线通信设备。

2016 年 8 月，英特尔 3.5 亿美元收购了主攻深度学习方向 Nervana Systems。一个月后，英特尔又收购了 AI 视觉芯片公司 Movidius。

2017 年，英特尔又以 153 亿美元收购 Mobileye，这家以色列的公司是全球领先的计算及视觉、机器学习、自动驾驶系统服务提供商。时隔两年，2020 年英特尔再次出手，以 20 亿美元收购 Habana Labs，被收购时这家总部位于以色列的 AI 芯片初创公司的 Goya 云端 AI 推理处理器已实现商用。

收购让英特尔迅速获得了 FPGA、ASIC 这两类 AI 芯片，加上其已有的 CPU 和 GPU，英特尔率先拥有了标量、矢量、矩阵、空间芯片架构组合。

2020 年之前，英特尔的这一系列并购很容易被解读为是为应对竞争不得已的做法。然而，2020 年 9 月英伟达宣布以 400 亿美元收购 ARM。10 月份，AMD 又宣布以 350 亿美元收购 FPGA 供应商 Xilinx(赛灵思)。接连的大规模并购，不仅证明了英特尔的前瞻性，也表明了芯片行业已经进入新的赛场。

英特尔公司副总裁兼中国区总经理王锐本月对雷 锋网表示：“当竞争对手也在走我们走出来的这条路的时候，让我们更加坚信这条路的方向是对的。业界有一个共识，任何一项单独的能力都不足以应对大数据时代全场景综合负载的挑战。这也是大家都在不断扩展的原因。”

芯片巨头们也用最新的产品路线图证明了芯片竞争开启了新赛场。ARM 在四月初发布最新一代架构 ARMV9 时就强调全面计算的理念，也就是通过 CPU、GPU、NPU 的组合，满足汽车、基础设施、物联网等应用的需求。

英伟达在四月中旬的 GTC 21 上，CEO 黄仁勋不仅发布了基于 ARM 的专用 CPU GRACE，还更新了英伟达最新的数据中心芯片路线图，GPU、CPU 和 DPU 三类芯片逐年更新。

AMD 收购赛灵思的意图也非常清楚，在其拥有的 CPU 和 GPU 的基础上，加上 FPGA 能够更好地满足包括数据中心在内的众多应用的需求。

显然，英特尔、英伟达、AMD 三大高性能计算巨头又都进入了新的赛场，新的竞赛意味着单靠某一类计算芯片将很难参与新的竞争，体量较小的芯片公司在新的竞争时代面临着更大压力。

门槛降低，大部分芯片公司被收购是最好的结局

“在产业链里，绝大多数做芯片企业是会死掉，被并购是最好的命运。”CPU 行业的资深人士认为。

这种判断并非危言耸听，苹果最新发布的 M1 芯片就是一个很好的警示。在苹果自研芯片的早期，其芯片性能与传统的芯片厂商的 SoC 性能有不小差距，但通过系统级的优化，最终的体验差距并不明显。经过多年经验积累以及芯片的迭代，苹果自研的芯片已经强大到能够替换英特尔的 CPU。

“英特尔、英伟达这样的公司能够继续以芯片公司的方式生存下去，他们有足够的技术门槛，更重要的是他们的产品组合能够构成护城河。”CPU 行业的资深人士表示，“大部分人看到的是英特尔 inside，没有看到英特尔 outside 的实力。”

王锐说，“竞争对手可以在某一参数或者是在制程上缩短与我们的差距。但要打造整个架构，在计算和 AI 的各个方面都要能够赶超英特尔，不是那么容易的事情。”

一个简单的例子是，要发挥 CPU 的性能优势，需要系统级优化，如果内存收发器能够配合 CPU 的工作特性，可以实现数量级的性能提升。

GPU 也同样如此，可以看到英伟达基于最新的 GPU，搭配其互联技术以及软件栈，面向不同的场景推出工作站，实现更高性价比。

高通 5G 时代也有类似的策略，高通的每一代 5G 调制解调器都有对应的射频系统，高通的说法是 5G 射频的复杂性大增，产品组合可以带来最佳的性能。

传统芯片巨头们通过更丰富的产品组合满足不同应用需求，一方面说明了最终应用驱动芯片的发展越来越明显，纯芯片公司的话语权在减弱。另一方面说明了在先进半导体制程提升难度越来越大，成本越来越高的时候，异构计算是更好的选择。

“芯片公司话语权的降低，不同的行业有不同的原因，但这是可以看到的事实。”芯片行业的资深人士表示。

比如，科技巨头在 AI 时代开始自研芯片。虽然科技巨头们的目标不是取代芯片公司，但这在某些领域必然会与芯片巨头产生竞争。王锐说：“当产业界在快速转型的时候，我们多年的合作伙伴会在某一方面找到一个点，跟随应用场景以非常快的速度进行创新。对我们来说，这是一个激励，我们需要提供非常有竞争力的产品。”

出现这种局面很重要的原因是芯片行业的门槛有所降低，科技巨头们可以使用成熟的 IP、EDA 工具根据其业务特点设计芯片，然后交由晶圆代工厂代工，降低成本的同时芯片也更符合自身需求。

同时也要看到，7nm 之后的工艺将会成为小众工艺。早在 2018 年，全球第三大晶圆代工厂格罗方德就宣布了一项重要的战略转变，决定停止 7nm 工艺的所有工作及后续制程的研发，将专注于更加成熟的工艺，为新兴高增长市场的客户提供专业的制造工艺。

原因除了 7nm 的技术难度更大，也和成本密切相关。市场研究机构 International Business Strategies (IBS) 给出的数据显示，28nm 之后芯片的成本迅速上升。28nm 工艺的成本为 0.629 亿美元，到了 7nm 和 5nm，芯片的成本迅速暴增，5nm 将增至 4.76 亿美元。三星称其 3nm GAA 的成本可能会超过 5 亿美元。

CPU 领域资深人士也指出：“过去工艺的进步晶体管也变小，所以相同的硅面积可以集成更多晶体管，在相同硅面积成本不增加的前提下，先进半导体制程拥有优势。但现在相同硅面积的成本增加了，并且晶体管从 28nm 到 14nm，硅面积只缩小了 1/3，先进制程的优势越来越小。”

高企的先进制程成本让业界开始更加关注异构集成，小芯片(Chiplet)以及与之相关的先进封装技术也成了各大巨头竞争的焦点。

OMDIA 半导体首席分析师何晖此前对雷 锋网表示，“异构架构的竞争格局一旦形成，对于包括中国在内的新兴市场，想要突围就会更加困难。”

那时，仅提供芯片的公司竞争力会越来越弱，被收购就会成为许多芯片公司最好的选择。

半导体行业这部并购史接下来会如何书写?芯片巨头们以及拥有先进制程和封装技术的代工厂之间的竞争格局会发生怎样的变化?