美国芯片内战（美国芯片问题）

尽管现在每个人都可以使用手机，但 PC 处理器仍然是现代生活的计算中心，每天有近 20 亿人打开个人电脑来工作或学习。 这些计算机处理器以及安装在数据中心和超级计算机中的数亿个其他 PC 处理器，用于为从推荐视频到记录股票市场交易到分析战场信息到发现计算世界中的下一步等一切提供动力。看不见的数据。 这是一个轰炸目标。

在过去的二十年里，这一关键基础设施的竞争格局始终没有改变。

上次芯片大战之后，几家大公司已经牢牢控制了这一位置。 在大多数情况下，英特尔控制着三分之二以上的市场，并将决定明年CPU的计算能力是否增加8%或10%。 英伟达是绘制虚拟世界的首选，而高通则决定信号如何在空气中传播。 三年前，苹果M1芯片推出，以曾经难以想象的性能打破了沉默。 但这种成功很大程度上归功于外部资本；事实上，只有资金最雄厚的公司才能制造出好的芯片。

这种情况在过去一周几乎被完全改写。 它向世界重申了一个简单的真理。 在纯粹的商业世界中，技术最终会进步，垄断不可能永远持续下去。 到目前为止，芯片市场一直安静，等待技术积累。

过去7天，个人电脑芯片大战在美国市场慢慢成型。 至少有六家市值数千亿美元的公司参与其中，攻击还针对非竞争公司和合作伙伴。

10月25日，高通发布了Snapdragon笔记本电脑芯片。 它是与苹果竞争的领先解决方案。

当天，苹果准备了新品发布会，发布了全新的M3系列。

与此同时，多家美国媒体报道了NVIDIA和AMD开发和推出高性能、低功耗笔记本电脑芯片解决方案的新计划。 两年内它将能够与苹果和高通竞争。

新的竞争正在扩展到同行市场。 NVIDIA 使用其最新的汽车芯片 DRIVE Thor 来解决从车内娱乐到自动驾驶的所有问题。 与苹果一样，特斯拉用自己的芯片替换了其产品中的每个芯片。

决定计算未来的芯片战争已经打响，战场又回到了硅谷。

共同方向：手机芯片反击电脑、汽车、服务器

无论是苹果的M3系列，还是高通的Snapdragon，都与电脑不同。 该芯片与手机芯片类似，但尺寸更大。

传统计算机使用不同公司生产的 CPU。用过的。 、内存模块和其他部件被送到工厂并焊接到电路板上。 苹果和高通的处理器都是SoC（System On a Chip），即CPU、GPU、内存、控制器等处理器核心全部集成在一个芯片封装中。 大部分生产工作可以在台积电的工厂完成。

同样，Nvidia的下一代汽车芯片Thor也专注于SoC设计。 性能要求更高的服务器芯片是下一个突破目标。

转折点出现在 2020 年底，当时苹果发布了 SoC 设计的 M1 芯片。 最初，苹果只在入门级电脑中使用这款新处理器，但其性能赶上了前一年的高端英特尔处理器电脑，而且电池续航时间也延长了几个小时。

过去 14 年来，Apple 一直在其 Mac 电脑中使用英特尔 CPU。 自 2015 年以来，英特尔处理器的性能提升已降至个位数百分比。 这一度被认为是摩尔定律消亡的必然结果。

“在SoC中，CPU、GPU、内存和其他计算单元之间的距离小于1厘米，它们可以通过晶圆直接相互通信。通过外部PCB板相比传统的配置电路方法，信息传输的效率得到显着提高，同时还可以降低功耗。”《芯片的历史》一书作者王波博士表示：

如果把做饭看成是计算机完成一项任务，那么传统的计算机调度芯片就像是去各个超市或者大排档买食材然后做饭。 SoC就像从冰箱里取出食物并烹饪。 M1芯片含有更丰富的“成分”。 苹果为一系列特定用途定制了专用计算单元，包括人工智能、音频和视频编码以及加密存储，以帮助更快地解决常见问题。 所有这些功能都必须与CPU协同工作，并且需要短距离的信息传输。

苹果连续第二年发布了性能提升的 M1 Pro、M1 Max 和 M1 Ultra。 《连线》杂志称这些产品“使摩尔定律变得栩栩如生”。

英特尔也是业界向 SoC 转变的早期采用者我知道这一点。 2012年，该公司推出了Atom，这是一个适用于智能手机和联网计算机的SoC平台。 但依靠英特尔的x86架构和自家芯片代工，无法与苹果、高通等公司支持的Arm架构+台积电竞争。

“x86是一个复杂的指令集。基于它的CPU性能很高，但功耗很大。GPU也是一个高功率处理器。如果将它们组合起来创建一个SoC，那么，发热散热变得很麻烦

而且，Windows笔记本电脑市场品牌众多，个人配置要求也在不断变化，这在一定程度上限制了英特尔

英特尔CEO帕特·基辛格(Pat Gelsinger)也表示。 2021 年初告诉员工：但这并不是苹果在 2020 年凭借 M1 芯片面临的唯一敌人。自从推出 MacBook 以来，苹果在笔记本电脑领域取得了长足进步。其市场份额翻了一番，达到 11%。 M1的成功让高通和其他渴望进入市场的新公司清楚地知道下一步该做什么、该找谁。

降低技术门槛：芯片设计民主化，台积电解决制造

回想起来，各种设备上的芯片进化成SoC似乎是理所当然的事情，但那段时期的过程却非常艰难。复杂的。 复杂的。 苹果从组建芯片设计团队到推出M1，用了12年时间。

在此期间，苹果通过高薪和并购从英特尔、高通、博通、Imagination等芯片公司挖来人才，并在其芯片内部逐渐构建了自己的计算单元。那个。 – 开发产品。 首先，它放弃了Arm公开的CPU核心设计，然后用自己的GPU取代了Imagination的设计，它可以处理图像、编码和解码音频和视频、加速人工智能算法，并且我们开发了自己的专用计算单元用于存储。 iPhone 推动芯片每两年实现一次性能飞跃，M1 可能会超越英特尔芯片。

一个伟大产品的诞生往往需要一个过程很长一段时间。 马拉松。 结束。 苹果第一台Mac电脑和第一台iPhone发布后，许多工程师在短时间内离开了公司。 苹果创始人史蒂夫·乔布斯和微软创始人比尔·盖茨（微软大量参与了最初Mac的软件开发）都在采访中多次提到了这一波辞职潮，并表示团队做了多少工作我会解释一下我付出了多少。 。 他们付出了非凡的努力，最终筋疲力尽。

苹果芯片工程师发现，一场马拉松的结束就是下一场马拉松的开始。

据 The Information 报道，虽然苹果内部的芯片项目数量在过去十年中从个位数增长到了数十个，但员工数量却没有以同样的速度增长。

本周的会议是苹果工程师工作量不断增加的一个例子。 M1系列芯片有四种规格，但苹果工程师只完成了两种设计。 M1 和 M1 Max 的发布时间相隔近一年。 中号1 Pro是M1 Max的缩小版，M1 Ultra是M1 Max的拼凑版。 本周，苹果同时发布了三款截然不同的设计：M3、M3 Pro 和 M3 Max。 这让M3 Pro变得更小、更便宜，让M3 Max追求极致性能。 苹果的芯片在不同价位提供了更精准的产品系列，但也增加了芯片团队的工作量。

M1 Pro/Max 有两种设计。 M3、M3 Pro 和 M3 Max 采用三种设计。 资料来源：时间 — 996 通常只需 72 小时（包括午休时间）即可按时完成任务。

据多家媒体统计，近两年已有数百名苹果芯片工程师离开公司。 他们还传播了制造高性能处理器的经验。

2019年，苹果芯片部门平台架构高级总监Gerald Williams III主导创建了芯片公司NUVIA。 在 Arm 工作 12 年后，他于 2010 年加入苹果。 在 Apple 的 9 年里，他领导了为所有 Apple SoC 开发 CPU 的团队，并且是 Apple M1 Pro 和 M1 Max 的首席架构师。

与他共同创立NUVIA的另外两位芯片专家是John Bruno和Manu Gulati，两人都拥有丰富的芯片经验。

据 NUVIA 官网介绍，该小组由苹果芯片资深人士组成，其目标是满足指数级增长的数据和日益增长的需求。开发更强大的CPU。 他们的技术方向与苹果的一致，从头开始设计与 Arm 生态系统兼容的 CPU 内核。

M1系列取得成功后，NUVIA收到了多家大型科技公司的收购要约。 2021年，高通斥资14亿美元进行收购，击败了微软、英特尔和Meta等公司的竞争。 NUVIA的三位创始人将从这笔交易中获利数亿美元，这比苹果首席执行官蒂姆·库克的年收入还多。

NUVIA团队为高通带来了数百名员工，其创始团队全部是高通的高管。 在不到两年的时间里，高通的新处理器已经超越了苹果的M2系列。

制造业曾经一度是公司仅限于制造高性能芯片的时期。 在芯片60年历史的大部分时间里，控制芯片制造工厂本质上就等于控制芯片本身。 英特尔曾凭借其先进的晶圆厂统治了芯片市场。 即使我们的竞争对手可以设计出更好的芯片，我们也做不到。 它无法使用先进技术制造。

到了2017年，英特尔建立的垂直集成芯片体系开始出现裂痕。 依靠庞大的iPhone订单以及苹果每两年大幅迭代芯片性能的要求，台积电的芯片制造工艺很快超越了英特尔。 今年，当台积电生产10nm工艺的芯片时，英特尔仍在使用14nm工艺。 接下来的几年里，台积电继续保持领先地位，稳步交付 7 纳米和 5 纳米芯片。

相同工艺下，Intel x86架构芯片表现优秀。 SoC芯片Arm架构普遍应用于手机中，但两者之间的工艺差距弥补了Arm解决方案的性能缺陷。 苹果2020年发布的M1芯片采用5纳米工艺，英国芯片也在同年发布。英特尔的笔记本电脑芯片仍然停留在10nm（晶体管密度与台积电的7nm工艺相当）。

台积电的开放代工性质意味着想要制造芯片的公司无需大量投资即可获得一流的制造工艺。 高通的 X Elite 跟随苹果的脚步，采用了 4nm 工艺。 虽然与最新采用3nm工艺的M3相比略有差异，但已经优于其他M系列产品。

为了开发芯片，你不仅需要有钱，还需要能够持续通过芯片赚钱。

芯片研发需要大量持续投资。 引起竞争的总是巨头。 巨头不仅需要高级芯片经理，还需要数百或数千人的工程团队。 因此，研发人员和工程师的薪资福利占研发投入的很大一部分。

自2019年以来，高通每年增加约10亿美元的研发支出，尽管高通最初愿意每年投入超过50亿美元的研发资金。 截至今年第三季度的 12 个月内，累计研发支出达到近 90 亿美元。

支持它的理由有很多。 但本质上，每家公司都有非常稳定的“税收”收入，因此有机会通过芯片技术带来的性能提升带来更多收入，形成良性循环。

Apple 每年销售超过 2 亿台 iPhone。 每一颗自主研发的芯片不仅提高了产品的竞争力，也夺走了原本属于芯片供应商的利润。 同时，其芯片还应用于电脑、手表、耳机、Vision Pro等领域。

高通公司利用其众多专利和在移动通信领域的领先地位对几乎所有智能手机（包括苹果公司的智能手机）征税。 分析师计算出，每售出一个 iPhone，苹果就需要向高通支付 13 美元的无线专利许可费和 25 美元的基带芯片费用。 高通每年向苹果收取的“税款”几乎可以覆盖其每年的全部研发费用。 高通计划利用这些成本来开发更先进、功能更多的 Snapdragon 芯片。设备制造商离不开它。

同样，对 AIGC 和更大模型的需求正在爆炸式增长，这意味着计算制造商和 AI 初创公司将需要在未来几年内购买大量 NVIDIA GPU。 可靠的现金流使得英伟达能够支持其自主研发的CPU，并在汽车和计算机市场上进一步迈出步伐。

一旦离开了如此高度相关的核心业务的支撑，即使是最富有的大公司也不得不认真算账。 谷歌希望在 2016 年为 Pixel 手机开发自己的 SoC。 之后，它聘请了高通SoC工程师Steve Molloy担任其芯片总监，并在印度聘请了大量芯片工程师。

然而，Pixel系列手机发布已经过去七年了，全球总出货量为3790万台，跟不上iPhone在2019年的销量。四分之一。 谷歌的创始人已经将权力下放给首席财务官，并且不愿意给他无限的资源，除非他看到回报。 谷歌自行生产 Pixel 芯片的量产计划已推迟至 2025 年。

Meta 也面临着问题。 Meta于2018年组建了一个名为Facebook Agile Silicon Team的芯片团队，设计从简单到困难的芯片，并希望最终将其芯片用在Masu系列虚拟现实设备中。 然而Quest持续亏损，因此Meta将定制芯片设计外包给三星和联发科，最终放弃定制芯片，直接购买高通XR芯片。

Meta Quest 2 已经是有史以来最畅销的 XR 设备，但每年仅售出约 1000 万台。 虽然苹果下一代 Vision Pro 的初始销量不会超过这个数字，但所需的芯片开发成本已经被 2 亿台 iPhone 和 2600 万台 Mac 的年销量摊薄了。

人工智能、汽车、XR、新需求、新税收机会

大约60年前，加州南部旧金山湾区的一系列小城市被称为“硅谷”。 ” 被称为。 这里的一批企业推动了晶体管和集成电路的应用，开创了芯片产业。 他们的第一个客户是政府和军队。

自 20 世纪 80 年代以来，随着计算机的普及和互联网的诞生，消费者和企业取代政府机构成为硅谷最大的客户。 苹果、英伟达、谷歌和 Meta 等科技公司诞生于此。 科技巨头们坚守一个领域，大部分利润都在各自的行业中获取，离“硅”越来越远。 曾几何时，美国最重要的科技公司都专注于软件或互联网。

如果芯片的需求仍然仅限于现有的视频、桌面和游戏，无论是苹果、高通、英伟达还是AMD，都可能无法包揽全部。 但人工智能、汽车和XR正在创造新的计算需求，低迷的消费电子市场增加了竞争的紧迫性，迫使每个公司从中榨取更多利润。

目前，人工智能已经投入到一些实际应用中。 微软希望将名为“Copilot”的人工智能助手嵌入到几乎所有生产力工具中，包括 Office 365、Bing 搜索和 Outlook 电子邮件。 苹果正在使用 Transformer 模型来改进输入法（尚未提供中文版本）。 Adobe的AI工具Firefly也将集成到Photoshop、Illustrator和Premiere等设计软件中。

然而，训练和推断大型模型的计算资源消耗和成本被大大夸大了。 无论是购买自己的GPU还是从云计算提供商租用服务器，提供AI服务的公司都面临着严重的计算能力短缺和高昂的运营成本。 通过大型模型普及它的唯一方法是在每台计算机和每部手机中使用处理器。

这就是为什么高通在苹果发布会上强调新芯片可以更好地支持移动设备并在本地运行大型模型。 苹果声称 M3 Max 可以支持运行具有数十亿参数的 Transformer 模型。 高通宣布首批搭载 Snapdragon X Elite 的 PC 将支持 130 亿个参数模型的本地推理。

个人电脑在未来一段时间内仍将是最重要的生产力工具。 行业研究公司Counterpoint预测，人工智能将为长期停滞的PC市场注入新的活力。凭借新的活力，到 2026 年，全球 AI PC 渗透率将超过一半。 在这个市场上，苹果希望用芯片来留住那些最愿意花钱购买电脑的客户。 高通希望个人电脑制造商销售更多的电脑来缴纳自己的税款。 Nvidia 希望从 GPU 转向 CPU，并从 PC 制造商那里夺取更多利润。 这就是三家公司在利润上的碰撞之处。

另一个潜在的市场需求来自XR。 很难说这将是一个多大的市场，但苹果今年发布的 Vision Pro 正在为其他制造商利用其屏幕的“透视”功能来实现增强现实（AR）效果铺平道路显示。 为了使视觉体验达到我们习惯的“视网膜”标准，我们需要 6K 的单眼屏幕分辨率。

Vision Pro 目前仅支持 4K。 除了戴在头上的 M2 芯片之外，您还需要一个实时处理传感器信息的 R1 芯片、一个内部风扇和一个外部电池。 以 6K 精度实时渲染复杂图像所需的性能和功耗是当今芯片无法实现的。

汽车对芯片算力的需求也在不断增加。 随着电动化、智能化的加速，智能座舱、自动驾驶的普及，这些“车轮上的数据中心”正在吸引众多芯片厂商的参与。 汽车芯片也从原来的通用分布式单功能芯片转向集成多功能SoC。

高通已经在使用 Snapdragon 8155 为汽车芯片带来先进的 7 纳米工艺。 去年，NVIDIA发布了Thor，这是一款下一代SoC芯片，可以在单芯片上提供高达2000 TOPS的计算能力，而这就是当前的产品。 接近奥林的8倍。 高通想要参与自动驾驶，英伟达想要制造汽车的主要芯片，特斯拉不想依赖其中任何一个。

新的环境正在迫使这些科技公司转向芯片竞赛，这很可能决定科技公司未来的地位。