3月15日，清華大學(xué)魏少軍教授在上海慕尼黑展的SEMI中國舉辦的IC產(chǎn)業(yè)與技術(shù)投資論壇上，帶來了2017年中國集成電路最近統(tǒng)計數(shù)據(jù)的解讀，中國芯片產(chǎn)業(yè)在高速發(fā)展的背后，還存在哪些短板？AI芯片目前發(fā)展存在哪些問題？AI能夠成為集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要推動力量嗎？

魏少軍教授指出，2017年，全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)錄得近年來最大增長，令人振奮。但是，2017年的增長中存儲器貢獻了絕大部分，除去存儲器后，產(chǎn)業(yè)增長不到10%，中國集成電路產(chǎn)業(yè)一如既往大踏步前進，發(fā)展速度上仍然高于全球產(chǎn)業(yè)增速。

2017年，全球集成電路增長（含存儲器）22.2%，2017年全球存儲器增長64%，2017年，全球集成電路（不含存儲器）9.64%。中國集成電路全球占比7.78%，在存儲器領(lǐng)域中國目前是空白，去掉存儲器，中國集成電路全球占比11.28%。

從2013年起，中國進口集成電路的價值就超過2000億美元，這一現(xiàn)象在2017年再次出現(xiàn)，且創(chuàng)下歷史新高，達到2601億美元，一舉突破2500億美元大關(guān)，遠遠超過當(dāng)年進口原油的價值1623.3億美元。這里有部分集成電路產(chǎn)品大幅漲價的因素，但是金甌芯片價值超過2000億美元，由此產(chǎn)生的貿(mào)易逆差也創(chuàng)新歷史新高，達到了1932.6億美元，接近了2000億美元。

2017年芯片設(shè)計業(yè)達到2073.5億，銷售額第一次超過2000億，在設(shè)計業(yè)里面。

據(jù)IC Insight數(shù)據(jù)，2017年全球半導(dǎo)體公司年研發(fā)投入大于10億美元的前10名，總計研發(fā)投入達359億美元，其中英特爾依130億美元居首，高通為34.5億美元，博通為34.2億美元分別居第二與第三，臺積電為26.5億美元，它們的研發(fā)投入占銷售額之比，英特爾達21.2%，高通為20.2%及博通為19.2%，以及臺積電占8.3%。

在中國半導(dǎo)體業(yè)中，企業(yè)之間研發(fā)的投入是有差異性，如領(lǐng)先的中芯國際每年研發(fā)投入在2-3億美元，占銷售額之比約為8%，僅達到全球代工研發(fā)投資的平均值。另據(jù)魏少軍博士提供的數(shù)字，中國半導(dǎo)體業(yè)的年研發(fā)總計費用為45億美元，還不及英特爾公司的一半。美國十分害怕中國半導(dǎo)體業(yè)的成功，會動搖它的“老大地位”，因此會盡一切可能的方法來阻礙我們的進步。而中國半導(dǎo)體業(yè)方面也認(rèn)為未來中國的崛起與強國之路，半導(dǎo)體業(yè)絕不能拖后腿。

2017年，芯片封測業(yè)在維持了多年比較平緩的增長后，首次錄得超過20%的年增長率，達到20.8%，對應(yīng)的銷售額達到1889.7億元人民幣。與芯片制造業(yè)相類似的，外商在華獨資企業(yè)功不可沒。不過，可以預(yù)期的事，外商在華企業(yè)的貢獻愛封測領(lǐng)域要比在芯片制造領(lǐng)域所占的比例低一年。尤其是通過前兩年的并購和擴產(chǎn)，本地企業(yè)的貢獻率在提升。

2017年中國芯片制造業(yè)延續(xù)了2016年的快速增長勢頭，全年銷售達到1448.1億人民幣，比上年增長28.5%，為近年來的最高值，這一統(tǒng)計包含了在華外商獨資企業(yè)的經(jīng)營數(shù)據(jù)，所有制造業(yè)的快速增長包含這些企業(yè)的貢獻。2018年芯片制造業(yè)務(wù)要比2017年增長15.6%。芯片的制造基地聚集在北京、天津、無錫、廈門。

著名半導(dǎo)體行業(yè)評論家莫大康先生表示，依據(jù)中國芯片制造業(yè)的現(xiàn)狀，基本上可分成兩類，一類是8英寸及以下生產(chǎn)線（特種器件不在此列），它們能夠依據(jù)市場作出自主決策，及自負(fù)盈虧，已經(jīng)在走市場化道路。另一類，包括先進工藝制程的12英寸生產(chǎn)線，以及三條存儲器生產(chǎn)線等，它們一定要從產(chǎn)業(yè)利益的高度出發(fā)，不會拖累邁向強國之路的后腿，那怕暫時的虧損也一定要努力，迅速的挺進。

AI能夠成為集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要推動力量嗎？芯片是實現(xiàn)AI的當(dāng)然載體，魏少軍教授指出，人工智能崛起的三個基本要素為算法、數(shù)據(jù)和算力。 AI芯片的三大問題：第一、算法本身還在不斷演進，我們只能將現(xiàn)有的算法作為儲備。第二，一種算法對應(yīng)一種應(yīng)用，沒有統(tǒng)計的算法；第三、AI的殺手級應(yīng)用在哪里？

工欲善其事必先利其器，人工智能的根本是智能芯片。離開芯片你沒辦法找到第二種人工智能的實現(xiàn)方法，未來的至少10年內(nèi)你找不到可替代芯片的方法。從計算能力看，目前主要的人工智能芯片是GPU。GPU的計算能力比CPU大概提高了5倍，存儲能力是2倍到4倍。目前Intel占了71%的市場，Nvidia占了16%。Nvidia在分立式GPU上占據(jù)主要優(yōu)勢。而人工智能主要應(yīng)用于分立式GPU。一種芯片方案是通過FPGA，與純CPU/SW相比性能提高5~10倍，功耗下降到了GPU環(huán)境的20%。

架構(gòu)創(chuàng)新是AI芯片不可回避的話題。AI需要架構(gòu)創(chuàng)新，以軟件來定義芯片技術(shù)，智能軟件是實現(xiàn)智能的載體，智能芯片承載所需要的計算?？芍貥?gòu)的計算芯片技術(shù)允許硬件架構(gòu)和功能隨軟件變化而變化，實現(xiàn)軟件定義芯片實現(xiàn)AI功能時具有獨到的優(yōu)勢，具備廣闊的前景。