發布于南華早報 今天的iPhone的處理能力是50年前將人類降落在月球上的阿波羅（Apollo）計算機的十萬倍，而其成本僅是美國國家航空航天局（Nasa）機器的一小部分。這歸因于摩爾定律，是芯片制造商英特爾的一位創始人的一項觀察，即計算能力每兩年翻一番。 這種聯系已經保持了五十年，這有助于解釋中國在眾所周知的倉鼠輪上的立場-從未完全趕上半導體技術。作為芯片行業的后起之秀，專家們認為，中國在設計和生產集成電路（IC）的技術前沿方面落后五到十年。這很重要，因為IC涵蓋了從智能手機到航天器的所有領域，盡管投入了大量資金進行研發，但中國仍在努力追趕全球領先者，例如美國的英特爾，韓國的三星電子和***半導體制造公司（TSMC），所有這些都投入了數十億美元的自有資金，以推動物理和材料科學的發展。 但是隨著摩爾定律在挑戰物理極限的同時放慢腳步，許多中國人將踩踏剎車視為千載難逢的機會，隨著計算技術從智能手機轉移到了智能手機，中國甚至可以超越這一差距，由人工智能（AI）驅動的日常物品。 該論據認為，在這種新的數據經濟中，中國擁有優勢，因為人口眾多，并且在從執法中使用的面部識別到尋找最佳送餐路線的許多領域都大規模應用了AI。或如風險資本家李開復所說，如果數據是新石油，那么中國就是沙特阿拉伯。 從理論上講，在設計所謂的AI加速器芯片以適合每個不同的應用程序時轉化為優勢。而且，由于AI芯片將為特定應用量身定制，因此即使使用在中國廣泛使用的較舊（且價格更便宜）的技術和設備制造，它們也可以提供優于傳統IC的性能，這有利于該國推動自主研發。 中國信息與通信技術研究院副院長王云濤上個月在北京的一次演講中提到了這一點，他說“很棒的軟件可以達到更快芯片相同的規格”。 他繼續說，鑒于中國在從輔助駕駛系統到虛擬現實到無人機的一系列現實世界應用方面的經驗，中國有機會“超越彎道上的競爭”人工智能芯片。對于中國而言，在美國政府將中國國有電信設備公司中興通訊（ZTE Corp）去年因違反美國條理而瀕于崩潰之際，實現對技術的自力更生對中國的軍事和經濟安全至關重要。 特朗普政府于5月以國家安全為由禁止美國公司向5G網絡設備的全球領導者提供華為技術。武力表現是美國為遏制中國在先進技術上取得進展所做的廣泛運動的一部分，這些先進技術有可能改變軍事力量與經濟力量之間的平衡。自北京對工業政策計劃“中國制造2025”提出雄心勃勃的雄心之后，華盛頓就敲響了警鐘。 特朗普政府技術政策負責人邁克爾?克拉佐斯（Michael Kratsios）上周呼吁美國政府和美國私營部門都擁有“集體力量”，以使美國在全球AI主導地位日益緊張的競爭中領先于中國。 正是在這種背景下，一些業內人士將人工智能芯片和摩爾定律的放慢視為中國發展的機會之窗。 “隨著摩爾定律的放慢，這意味著像臺積電這樣的公司將無法再如此迅速地前進，”半導體代工廠聯合微電子公司（UMC）的前首席執行官杰克遜·胡（Jackson Hu）說。“如果中國努力工作，進行足夠的投資，他們可以逐步前進并縮小差距，而整個行業可能會放緩或陷入困境。”已經有一些中國頂尖的技術公司建立了自己的芯片子公司，主要專注于設計適用于從物聯網（IoT）到自動駕駛等應用的AI芯片。中國電子商務巨頭和云計算市場領導者阿里巴巴集團控股（Alibaba GroupHolding）去年成立了一家名為T-head的芯片子公司。 7月，它推出了其首款處理器– Xuantie 910，該處理器可用于5G，AI和自動駕駛等領域。 一個月后，華為發布了Ascend 910，稱其為“世界上最強大的AI處理器”，可以幫助訓練AI模型，與Nvidia和Google等全球領先企業抗衡。Horizon Robotics和Cambricon等中國初創企業也籌集了數億美元的風險投資來開發AI芯片。 8月，來自北京清華大學的一組研究人員創建了Tianjic芯片，這是一種混合處理器，具有大腦靈感的神經形態芯片的架構，但可以同時運行用于深度學習的算法。這些芯片比普通的IC具有更高的能源效率，因為它們僅在需要時才“發射”，就像大腦中的神經元會“尖峰”一樣。 結果顯示在配備有Tianjic芯片的自動駕駛，自平衡自行車上，該自行車為兩輪車，能夠導航障礙物，加快速度并遵循語音指令。 這種芯片在業界引起了轟動，被譽為中國在先進芯片設計和人工智能方面的突破，機器可以像人類一樣理解和學習。 清華大學大腦啟發計算研究中心教授史露平在八月份的一次采訪中說：“通用人工智能芯片有可能在許多行業中得到應用。” “自動駕駛，機器人技術和自動化將是該芯片能夠發揮作用的領域。” 總部位于華盛頓的智囊團數據創新中心秒殺了一個觀點，即中國已經開始顯示出它有能力彌合與美國之間某些鴻溝的跡象，至少在人工智能芯片方面。根據上個月發表的研究，智囊團發現，中國只有一家公司在2019年全球半導體銷售量排名前15位中，而歐盟有兩家，美國有六家。 但是以2019年設計AI芯片的公司數量為例，差距縮小了—美國有55家，其次是中國，有26家，而歐盟排在第三位，有12家公司。 該報告的合著者，數據創新中心研究分析師邁克爾·麥克勞克林（Michael McLaughlin）在接受采訪時說：“與傳統芯片相比，中國在開發AI芯片方面肯定更有競爭優勢。”“對于用于人工智能目的的半導體，無論是用于自動駕駛汽車還是用于面部識別，最佳性能來自芯片的重新設計。因此，某些芯片根本不同。” 盡管如此，即使有中國公司的大量投資，也不能保證中國會在甚至與美國之間縮小與人工智能芯片的差距。“這么說還為時過早，”麥克勞克林說。“畢竟，中國的進步是相對較新的，并未轉化為AI芯片的穩定市場份額。” 還需要在AI芯片的成本和性能之間進行權衡，發現殺手級應用很重要，因為圍繞它們的使用構建生態系統也很重要。 香港應用科學技術研究院集成電路與系統高級主管史丹尼爾（Daniel Shi）表示：“說AI芯片可以替代傳統芯片實在太簡單了。 “ 對于AI芯片……如果使用28nm技術而不是10或14nm技術，制造成本將大大降低……您需要從頭開始花費很多工作–數學模型，物理層，計算語言，所有這些都需要投資。” 在半導體工業中，nm表示納米，十億分之一米，而芯片的nm較小意味著每個給定的空間單位更大的計算能力。 科學家們還致力于通過對碳納米管和3D封裝等新材料的研究來擴展計算能力的指數級增長，這些材料試圖垂直堆疊小芯片。計算機科學的另一個分支是研究量子計算，量子計算一旦商業化就可以使當今的計算機和密碼學過時。 前UMC負責人胡說：“半導體行業將竭盡所能地擴大自己。” “他們將提出不同的架構來解決（摩爾定律變慢）的問題，例如神經形態芯片以及使用3D封裝來增加晶體管數量和計算能力。” 目前，在沒有規模經濟的情況下，開發定制AI芯片的成本仍然高得令人望而卻步。 他預計，隨著超快5G電信網絡的推出，對具有簡單對話或交互功能的低端AI芯片的需求將會增加。這些IC也可以采用28nm或40nm工藝制造，該技術可在上海的芯片代工廠SemiconductorManufacturing International Corp.獲得。 擁有20多年半導體研發經驗的Wang表示：“好的是，國內對芯片投資的態度非常火熱，甚至比美國還要火熱，因此將會出現很多創新。”中國的優勢在于巨大的市場，領先的應用開發，而深圳是硬件基地。這幾點將加快中國的發展。” 在2018年由TUSFinancial Group資助成立的AI and Sensing Technology Corp中，執行董事王旭光押注著即將到來的物聯網時代，其中將計算機嵌入從嬰兒尿布到摩天大樓的所有內容，將掀起對傳感器的需求。 該公司總部位于蘇州，致力于傳感器芯片和低功耗AI芯片的研發，這些芯片可用于生物識別，游戲，醫療保健，城市制圖和自動駕駛等生物識別，增強和虛擬現實等應用。 他說，盡管人工智能芯片為中國提供了一個追趕機會的機會，但該國幾乎沒有時間浪費，需要專注于“深度技術”。 Wang說：“就中國而言，創新主要是規模創新，除了華為外，很少有核心技術……這是所有移動互聯網電子商務模式，并帶來了人口紅利。” “這場中美貿易戰迫使我們致力于核心技術。過去我們一直說狼來了，現在我們真的被狼咬了，我們終于開始重視它了。” 文章在《南華早報》印刷版中的出現是：AI刺激了中國的競爭