互联网公司造芯片

近年来，国内外的互联网公司都开始了跨界造核之路，包括谷歌、亚马逊等海外公司都已经开始研发自己的相关芯片。国内互联网巨头阿里巴巴、腾讯等。也在芯片领域不断试水或加码布局。

对于互联网公司来说，他们所依赖的终端产品，包括电脑、智能手机或者云服务器，都离不开芯片，巨头们基于自身发展需求等因素介入芯片领域。然而，制芯并非易事，又有多少企业在跨界制芯的道路上跌跌撞撞？那么这些互联网巨头目前的造芯现状如何呢？

阿里巴巴:构建云整合

国内互联网公司中，阿里巴巴是最有实力的一家。

起初，阿里巴巴在芯片领域的布局主要体现在投资上。多年来，阿里巴巴的芯片投资版图不断扩大，先后投资了寒武纪、赤脚网络、沈剑科技、能能、奥捷科技、恒轩科技等多家芯片公司现在寒武纪已经在科创板上市，恒轩科技的科创板IPO也通过了。

2017年10月，阿里巴巴在云起大会上宣布成立达摩院，主要从事基础科学和颠覆性技术创新研究，涵盖量子计算、机器学习、芯片技术、嵌入式系统等产业领域。芯片技术是其研究领域之一，达摩院成立了芯片技术团队，自主研发AI芯片。从此，阿里巴巴走上了造芯之路。

2018年4月，达摩院宣布正在研发一款神经网络芯片——ALI-NPU，将用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。同月，阿里巴巴宣布全资收购独立嵌入式CPU IP核心公司中天微，随后将中天微与达摩院自研芯片业务整合为独立芯片公司，推进端云一体化芯片布局。公司被马云命名为“平头哥半导体有限公司”。

2019年7月，平头哥半导体正式发布RISC-V处理器铁铉910。据介绍，铁铉910是CPU的IP核，支持16核。其单核性能达到7.1 Coremark/MHz，主频达到2.5GHz，可用于设计制造高性能端到端芯片，应用于5G、人工智能、自动驾驶等领域。

紧接着，2019年8月，平头哥半导体发布了SoC芯片平台“无剑”，由SoC架构、处理器、各种ip、操作系统、软件驱动和开发工具等组成。是面向AIoT时代的一站式芯片设计平台，提供集成芯片架构、基础软件、算法和开发工具的整体解决方案。

2019年9月，平头哥半导体首款自研AI芯片广广800正式上市。据介绍，光800硬件层面采用自研芯片架构，通过推理加速等技术有效解决芯片性能瓶颈问题；在软件层面，集成了达摩院的先进算法，针对CNN和可视化算法进行了计算和存储密度的深度优化，使大网络模型可以在一个NPU上计算。当时，平头半导体透露，广广800已经在阿里巴巴内部核心业务中应用。

迄今为止，平头哥半导体已经形成了铁铉系列CPU、无Sworless SoC平台、光NPU人工智能芯片三大产品线，涵盖处理器ip、一站式芯片设计平台、AI芯片。根据官网信息，目前铁铉系列CPU产品共有12款，包括E801、S802、C910等。无剑SoC平台产品有三类，包括无剑超低功耗MCU平台、无剑视觉AI平台、无剑语音AI平台等。

在造芯的道路上，阿里巴巴从最初的投资、收购到自研，一步一步走得很扎实。现在其芯片产品已经取得了一定的成绩，端云一体化的全栈产品系列已经初步成型，后续发展值得期待。

从结盟合作到自研。

作为国内三大互联网巨头之一，也早早加入了造芯队伍。据悉，其从2011年开始研发基于FPGA的AI加速器。

2017年3月，DuerOS智能芯片由ARM、紫光展锐、汉风电子联合发布。芯片由三层组成:秘密大脑、语音解决方案和芯片/模块。前两层由Secret提供，第三层芯片模块分别由紫光展锐、ARM、汉风提供支持。

DuerOS智能芯片虽然只是和芯片厂商合作，但已经开始显示出在芯片领域的野心。紧接着，2017年9月，基于FPGA的256核云计算加速芯片XPU发布。它的合作伙伴是赛思灵，采用了设计的AI处理架构，拥有专用的计算单元和数百个处理器。

2018年7月，其首款自研云人工智能芯片昆仑芯片在其AI开发者大会上正式推出。据介绍，这款芯片采用自主研发的XPU神经处理器架构，提供512GB/s的内存带宽，在150W功耗下最高可提供260TOPS。

2019年7月，发布了其面向远场语音交互场景的洪湖芯片。洪湖芯片采用HiFi4定制指令集，双核DSP核，平均功耗仅为100mW。据悉，这款芯片是按照汽车标准打造的，主要应用于车载语音交互、智能家居等场景。

如今芯片已经陆续应用到自己的产品上。2019年12月，基于昆仑芯片的昆仑云服务器正式上线；今年3月，昆仑芯片正式部署在微医智造的工业智能质检设备上，智能云将搭载昆仑芯片的云质检一体机交付给微医智造。预计今年之内，维一智制造的数千台智能质检设备将全部应用于昆仑芯片。

9月15日，在“万物智能——世界2020”大会上，智能芯片总经理欧阳渐表示，第一代昆仑芯片已经量产，2万片芯片已经部署在搜索引擎和云计算用户中。与此同时，欧阳渐也提前发布了第二代昆仑芯片。第二代昆仑芯片采用7nm制程工艺，比一代提升3倍。预计2021年上半年量产。

随着昆仑芯片的量产和更新迭代，造芯之路迈出了重要一步。表示将长期持续投入AI芯片领域的研究，以更好地落实“软硬件一体化”的战略目标。

腾讯:成立新子公司涉足IC设计？

相对于自研芯片已经取得成功的阿里巴巴和阿里巴巴，腾讯似乎走得晚了一点。事实上，目前腾讯并没有过多透露芯片的布局，但业界从其种种举动推测，腾讯应该也是刻意走上了做芯的道路。

首先，在芯片投资方面，2016年腾讯参股了可编程芯片公司赤脚网络。后来又投资了专注于人工智能的神经网络解决方案公司五元科技。2018年8月，腾讯领投随缘科技3.4亿元Pre-A轮融资；2019年6月，随缘科技完成新一轮3亿元融资，腾讯跟进；今年5月，随缘科技完成7亿元B轮融资，腾讯继续跟进。

据了解，本元科技的产品是为云数据中心开发的深度学习芯片。2019年12月，发布了基于其“剑思”芯片的人工智能训练加速卡“YunbenT10”。腾讯投资董事总经理姚表示，在产业互联网战略、人工智能等前沿技术的探索上，腾讯和随园也有很强的协同效应。在基斯芯片落地期间，腾讯的技术团队与随园进行了全方位的合作，帮助公司大大加快了研发进程。

除了投资芯片公司，今年3月，腾讯旗下腾讯云成立了一家名为深圳宝安湾腾讯云计算有限公司..资料显示，这家企业注册资本为2000万元，经营范围包括:开发计算机软硬件技术，销售自主开发的软件；计算机技术服务和信息服务；集成电路设计、研发等。

由于业务范围中有“集成电路设计，RD”的信息，业内认为上述新公司的成立是腾讯释放的“造芯”信号。

在业内人士看来，国内外互联网公司自主研发芯片已经成为大趋势。随着竞争对手纷纷踏上做芯片的道路，腾讯涉足芯片领域只是时间问题。不过，目前来看，它在芯片领域会做什么布局，还有待后续。

谷歌:造芯之路越走越远。

纵观全球，谷歌无疑在互联网企业核心建设的道路上走在了前面。其造芯之路可以从2016年举世瞩目的“围棋人机大战”说起。

2016年3月，谷歌旗下DeepMind公司研发的围棋机器人AlphaGo与围棋世界冠军李世石进行了一场围棋人机对弈，总比分4比1获胜。AlphaGo一战成名，全世界一片哗然。谷歌表示，其自主研发的计算神经网络芯片TPU是AlphaGo获胜的最大功臣。

2016年5月，谷歌在I/O开发者大会上正式发布了TPU，这是谷歌为优化自己的深度学习系统TensorFlow而打造的，可应用于AlphaGo系统、谷歌地图、谷歌照片和谷歌翻译等2017年5月，谷歌在其I/O开发者大会上推出了第二代TPU芯片。同月，AlphaGo再次赢得与柯洁的“围棋人机大战”。

然而，就在AlphaGo击败柯洁后不久，谷歌DeepMind团队宣布AlphaGo将退出竞技比赛的舞台。AlphaGo虽然退役了，但是它和它背后的TPU芯片在围棋历史上甚至人类历史上都留下了浓重的一笔，而谷歌的自研芯片之路还在继续。

2018年5月，谷歌发布了第三代TPU。据悉，由TPU v3组成的TPU Pod计算阵列性能比上一代提升8倍，计算能力最高可达100PFlops。不久之后，谷歌宣布推出Edge TPU，这是一款用于边缘计算的微型人工智能加速芯片。

2019年5月，谷歌虽然没有在I/O开发者大会上发布第四代TPU，但带来了其第二代和第三代可扩展云超级计算机TPU Pod。据介绍，谷歌第二代TPU Pod可容纳512个内核，实现每秒1.15万亿次浮点运算；第三代TPU Pod每秒可实现超过100万亿次浮点运算。

由于今年的疫情，谷歌取消了2020年I/O开发者大会。7月，谷歌披露了第四代TPU的细节。据悉，基于TPU v4的硬件创新和软件优化，谷歌TPU v4在MLPerf Training v0.6训练测试中的性能平均比TPU v3高2.7倍，基于64个相同规模的芯片。

除了TPU系列芯片，谷歌还在布局其他芯片。据了解，谷歌已经推出了PIxel Visual Core和Pixel NeuroCore，这两个产品都是尚未激活的图像处理和机器学习协处理器，应用于其手机上；此外，谷歌还发布了两款安全芯片Titan和Titan M。

值得一提的是，据外媒今年4月报道，谷歌首款自研SoC芯片已经成功流片。这款代号为Whitechapel的SoC芯片是与三星合作设计的，采用三星的5nm工艺。预计它将于明年率先部署在Pixel手机中，并由Chromebook使用。

谷歌TPU一战成名，如今已经更新迭代到第四代。再加上在其他芯片领域的布局，不得不说谷歌在自研芯片的道路上已经越走越远。

亚马逊:从“软”到“硬”

作为全球电子商务巨头和大型云服务提供商，亚马逊在核心制造方面也不甘落后。

2015年，亚马逊宣布收购以色列芯片设计公司Annapurna Labs，这被外界视为亚马逊自研芯片的开始。安纳普尔纳实验室主要开发微处理器，可以让低功耗的计算服务器和存储服务器快速运行数据。2017年底，亚马逊收购了安全监视器供应商Blink。据悉，主要意向是Blink的节能芯片。此次收购被视为亚马逊在芯片领域的进一步布局。

2018年11月，亚马逊云计算服务平台AWS发布了首款基于Arm的云服务器CPU Gravity on和首款云AI推理芯片AWS Inferentia。据悉，Graviton处理器由之前收购的Annapurna实验室设计，可以提供更低成本的计算能力和更低的运营成本；AWS推理芯片是一款低成本、高性能、低延迟的机器学习推理芯片。

2019年12月，亚马逊AWS在2上发布了其第二代自研服务器芯片Gravity。Graviton2芯片基于64位Arm Neoverse内核，采用7nm制程工艺，晶体管数量高达300亿，64核。亚马逊称，Graviton2的性能比第一代Graviton高7倍。

2018年，外媒报道称，亚马逊在开发自己的服务器芯片的同时，也在为自己的智能音箱设备Echo设计自己定制的终端AI芯片，以帮助Alexa语音助手获得更快的响应速度，改善整体体验。

日前，亚马逊发布了新一代Echo智能音箱，还带来了其全新定制芯片AZ1 nerve edge处理器。这款处理器由亚马逊和联发科联合打造，使Alexa语音助手能够更快地回答查询和执行命令，每次响应速度可达数百毫秒。

虽然新发布的AZ1 neural edge处理器并非完全由亚马逊自主研发，但从媒体报道来看，亚马逊似乎有意通过自主研发的芯片来摆脱对英特尔芯片的依赖，正在逐步实现从“软”到“硬”的进化。

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企业核心建设不再是新鲜事。除了上面提到的公司，微软、FaceBook等全球知名互联网公司也活跃在芯片领域。经过几年的沉淀，曾经的AI芯片热潮已经逐渐冷却并归于理性，而谷歌、阿里巴巴等公司正在用产品证明自己在造芯道路上的决心和坚持。

那么，互联网巨头为什么要走上造芯之路呢？

众所周知，芯片是计算能力的核心。随着人工智能、物联网等新兴领域的发展，互联网公司对芯片产品有着沉重的依赖和巨大的需求。之前互联网公司的芯片产品完全依赖采购供应商的产品，但后来情况逐渐改变。

一方面，传统的通用芯片平台已经逐渐无法满足移动设备，尤其是AR/VR、人工智能等新兴领域对芯片性能和能效的需求，互联网公司正在寻求芯片的快速迭代；另一方面，基于互联网公司自身布局的垂直整合战略，设计自己定制的芯片，打造硬件系统的差异化竞争优势，通过搭建芯片硬件平台，构建生态系统。

从上述企业的布局来看，每家公司的具体策略不同，但芯片投资或产品基本都围绕自己的产品或服务展开，主要涉及AI、云服务等领域。比如阿里巴巴形成从处理器IP、芯片到平台的云集成、软硬协同，发展面向物联网产业的芯片定制和生态；谷歌也将自己的芯片应用于自己的软硬件产品线，两者相辅相成，互相促进发展。

当然，目前谷歌、阿里等公司虽然已经推出了芯片产品，但是做芯之路漫漫，很多互联网公司还处于起步阶段。俗话说“路漫漫其修远兮”，在制芯的道路上，谁能走的最久最远？时间最终会给我们答案。