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是指内含集成电路的硅片，作为所有整机设备的中心，被普遍应用于计算机、消费电子、网络通信、汽车电子等多个领域。 长期以来，芯片产业及核心技术都由英特尔、高通、AMD、英伟达、三星等行业巨头控制。 2015年，全世界芯片产值大概是3450亿美元，2016年是3510亿美元。2015年中国进口芯片金额超过2300亿美元，2016年进口了2270亿美元的芯片，远超过石油的进口规模，占全球芯片产值的2/3以上。 中国本土生产芯片大概不到10%，其中有一半是外资企业在中国生产的。为了改变这种受制于人状况，中国以真金白银的方式开始打造芯片强国。 如今，在人工智能AI强劲发展的“催促”下，芯片业再次上演追赶大潮，以期实现弯道超车。 其客观原因是摩尔定律失效了。 在过去五十多年里，半导体行业遵循着在每两年左右的时间里，微处理器芯片上的晶体管数量就会增加一倍的摩尔定律，持续为计算的进步提供动力。 然而，当芯片难以通过变得更小提升计算能力，削减功耗，摩尔定律趋于失效，芯片迭代的方式面临改弦更张。 现实原因则是，所有人工智能都离不开强大的计算能力。 数据量、运算力和算法模型是决定人工智能行业发展的三大基石，也是各大巨头角力的三大山头，其中算力是制约人工智能成“人”还是成“神”的基础硬件——芯片（类似于人类大脑的容量），拥有超强算力兼具低能耗的芯片是步入AI时代的前提。 信息时代的CPU已无法支撑智能时代，新的通用芯片是人工智能时代的战略制高点和入场券，“芯片不突破，算法和应用再优秀，不可能真正成功”。 也正是因为算力的刚需，吸引了众多巨头和初创公司纷纷进入人工智能芯片领域，以不同技术路线抢占这个制高点，竞争日趋白热化。 据估算，进入新兴芯片初创公司的投资总额已经从2016年的13亿美元提升到了今年的16亿美元，2015年时这个数字仅为8.2亿美元。 受制于芯片材料，这场人工智能芯片的竞赛暂未见分晓。 随着人工智能产业链的火速延伸，图形处理器GPU（如应用于《王者荣耀》等游戏）、数字处理器DSP（如应用于语音识别）、图像信号处理ISP等，也不能满足所有场景上的深度学习计算任务。 华为在今年9月正式发布了传闻已久的全球首款内置神经元网络单元（NPU）的人工智能处理器——麒麟970。 简单来说，NPU就是芯片又回到了综合功能，可看成把DSP、ISP和GPU诸如此类的功能都打包放在一个计算包内、叠加性地进行处理，类似人的立体型的神经网络。 目前的芯片材质一般由硅制造，但硅芯片制造工艺正逼近物理极限。 就此科学界分为革命派和改良派： 前者期望寻找全新材料替代硅——石墨烯、二硫化钼或者单原子层锗； 改良派则通过创新方法来拓展硅芯片的能力——将更符合要求的新材料高效集成在硅衬底上。 一个形象的说法是，如果用刀来比喻芯片，通用处理器（CPU）好比一把瑞士军刀，人工智能时代好比要拿刀来切肉，瑞士军刀可以拿来用，但它并非是为切肉设计的，所以效果并非最好。 因此，需要专门打造一把切肉的刀，这把刀既要方便切肉，又要方便剁骨头，还需要具有一定的通用性。 如华为“背后原创的低调的技术赋能者”寒武纪近日宣布，未来18个月将推出两款采用16纳米制程的商用智能芯片，接下来挑战7纳米至5纳米制程，而目前全球领先的芯片制造商业量产规格是是10纳米制程。 研发领域的争夺更为激烈，上海一家企业刚刚宣布掌握5纳米技术，仅两周后IBM也宣布制造出了5纳米芯片，现在美国劳伦斯伯克利国家实验室研究团队也尝试着使用纳米碳管和二硫化钼将晶体管制程缩减到1纳米，此外，理论上推导若以石墨烯为载体安置晶体管，可将处理器的运行频率几何级数提升。 终极瓶颈将卡在材料上，业内普遍预计2020年，芯片可发展到7纳米规格，这已近硅晶极限，再升级换代的速度越来越慢、难度越来越大，业内甚至有“一代制程一代神”的说法，材料革命程度将直接决定AI产业发展高度。 在某种程度而言，人工智能芯片竞争演化成材料革命竞争。 一旦材料革命实现突破，采用碳材料或石墨烯等新材料或不同的量子效应，甚至超导等不可思议的新技术，将让芯片迭代进入一个崭新的时代， 更新更复杂的系统，更小更专用的芯片，更低的能耗，更快的速度……将计算量扩展到大量微小的低功耗芯片上，像人脑一样运行，新的技术将不断推进计算机半导体的边疆。 这将加快区块链技术的成熟和应用，让第四次工业革命或第二次互联网革命尽早兑现。 毕竟，当下芯片的计算能力已经成为区块链发展的桎梏，远远不能满足区块链区块节点的不断增加，数据将极其庞大，信息存储量急剧膨胀的需求。 而一旦区块链全面登上历史舞台，其带来的变化或将比今天互联网横扫一切更令人震撼。
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