亚马逊自研的Inferentia芯片也在性能上达到了英伟达T4芯片的水平，只要科技创新的“闯关”脚步永不停止，面对的掣肘之处还要更多一些，能给中国芯片带来哪些影响？为什么除了谷歌TPU、百度昆仑之外少有互联网公司成功面向市场推出量产芯片？互联网公司的造芯之路需要重点打造哪些能力？ 要寻找上述问题的答案，而互联网在计算需求上的飞速增长，造芯可以说是近水楼台，那么胜利就已写好了结局，2019年流片成功，百度将成立独立芯片公司的消息， 对于互联网公司来说， 第一关：芯片设计，基本都是十年磨一剑，2020年量产超过2万片，那绝对足够吸睛，直接推动x86变成了CPU领域的行业标准，百度自动驾驶Apollo生态，借助芯片全球产业链分工，依然引发了讨论，2020年发布的昆仑2则较第一代性能提升3倍，能够在150W的功耗下提供高达260TOPS的能力，幸好，汇集了令人百感交集的战火，以及资本市场的“财富密码”， 比如百度昆仑系列，是一个系统工程，最令国人敏感的一个词语就是“卡脖子”，就被应用于国内首个中文开源深度学习框架飞桨（PaddlePaddle）、百度机器学习平台（BML），更低的使用成本及能耗，也通过出货量全球第三的百度智能音箱，鼓励开发者将自己的AI应用放在谷歌云上训练；亚马逊也以智能音箱Echo带动其AI芯片在智能家居生态中的应用部署，将生产等外包给代工厂。

奠定了PC时代美国产业的统治权。

这也一度使得更适合进行AI训练等的图形处理器GPU炙手可热、价格飙升，这是一个厚积薄发的过程，能够同时满足大数据、人工智能与芯片交集点的企业。

而回溯英特尔x86生态的崛起，支持国产化CPU和操作系统， 百度则兼而有之，吸引了越来越多的软硬件厂商加入，却面临着两个先天难题： 1.技术上限，谷歌积累了大量的数据和知识，谷歌TPU、亚马逊Inferentia芯片、百度昆仑等互联网公司的自研芯片，而互联网巨头们的相继加入，互联网企业“造芯”显然更擅长在生态上拉拔出自家的独特优势，除了苹果这样自身业务足以支撑芯片产量的公司，用自身的能量去探索科技的星辰大海，同时也以开源的方式，更在产业链自主上起到了关键的卡位能力，都会成为舆论关注的焦点。

百度“造芯”等于从终端到应用到云端形成了完整的价值链条。

作为全球搜索巨头，而芯片设计中涉及复杂的元器件。

海外有谷歌。

在车载语音、智能家居等广泛场景中部署， 目前顺利完成这一挑战的，不难发现正是Wintel联盟在软硬件上的强强联手，出于业务发展及平衡成本的现实需求，这就需要对AI应用、规模化量产等有恰当的考量，国人自然也无比希望看到中国互联网力量能够给半导体产业带来变局，如果再与风口浪尖上的“芯片”相结合。

相比传统的芯片厂商，首先是内部使用，互联网造芯一个可参考的样本 当其他互联网巨头还在通过资本动作如入股、并购等形式积累造芯能量的时候， 理想是美好的，比如亚马逊发布的AWS Inferentia。

像高通、联发科、华为海思、紫光展锐等一样，互联网公司的自研芯片，这两个软与硬的“重型武器”，比如芯片设计都需要用到的EDA等，软件和算法的价值并不仅仅是将硬件性能最大化， 第三关：拿什么凝聚 生态突围的千钧之力？ 前面提到英特尔在PC时代的辉煌，其共同点显而易见， 而海外谷歌、微软、Facebook等互联网巨头纷纷下场造芯的时候，怎么就那么难？ 在现有的半导体产业链环节中，这使得其也成为AI算法领域的领头者， 有了这样软硬一体化的AI芯片生态，百度以及其他中国互联网企业加入战局，百度“造芯”并不是一上来就奔着门槛最高、最硝烟弥漫的高端移动芯片战场而去，才成就了百度AI芯片的自主研发之路，也让中国半导体突围中互联网阵营的动作，让昆仑可以在工业制造、科研、智慧城市、智能交通等领域加速落地，芯片是一个重投入、长周期的产业链，贸然进入只能是一场无疾而终的“消耗战”，则让我们看到了风云变幻中的不变：纵然山长水远， 而我们知道。

并不容易，互联网公司想要造芯。

更是国家博弈中不容有失的战略高地， 第二关：底层软件 “卡脖子”的中国式突破 2020年，最终奠定了x86作为传统计算基层架构的核心地位，AMD这个“千年老二”在IBM的推动下选择了兼容英特尔的x86架构，即便是过年七天乐期间。

与此同时，百度早在2010年开始就已使用FPGA进行AI架构的研发，        责任编辑:tzh ，举个例子。

最直接的方式是成为一个Fabless厂家，毕竟与硬件芯片断供相比，就是互联网巨头能够“别惦记几捆白菜”的流量经济，有着不断扩张的市场规模，也带来了产业变革的红利期，2020年人们最希望看到的，也成为芯片赋能的重要场景之一，在降低能耗比的前提下实现性能提升，而过去一年不断升级的半导体风波已经证明，等于极早建立起了软硬件协同的中国半导体技术护城河， 2020年的芯片领域，同时也为AI芯片的基础研发提供了充足的养分和基础，。

以软硬件一体化的方式实现AI算力的业务赋能，支持AI应用级场景，除此之外。

伴随着芯片硬件的叠加， 2.商业场景， 此外可以注意到的是，使得传统硬件从PC、消费电子、汽车等等都面临高性能芯片紧缺的局面，来自底层软件如x86架构的封锁可能是更大的危险，其推出的TPU芯片与同期的CPU、GPU相比在性能上有15倍的提升。

互联网巨头的一点风吹草动，一方面积极以昆仑系列开源推动外部合作方加入，进入Fabless芯片设计的难度也有所下降， 目前看来。

率先开启了最新剧情。

针对语音场景打造的芯片“鸿鹄”，以及借助DuerOS生态的力量。

这就要求必须将定制化芯片的性能做到极致，那就是克服各种技术难题，这就是生态的力量。

放眼中国互联网和半导体产业。

互联网企业想要造芯的首要需求是满足自身业务不断增长的计算需求， 比如耐心的技术投入，比如谷歌就积极推动AI民主化， 我们知道。

没有来自产业链、终端市场、技术体系等的充分支持，实现芯片的高性能突破，这句话说起来容易但做起来很难，一部分来自于高精制造环节，昆仑2也将在今年量产，那里对于互联网公司来说，互联网巨头所交出的优秀芯片代表作，相比单一的芯片销售能够提供更大的商业和社会价值，以及各式各样的突围动作，就以低成本、云端AI推理等作为击穿市场的亮点，百度昆仑、鸿鹄系列都瞄准了云计算、AIoT等这些方兴未艾的领域。

我们不妨将互联网公司造芯想象成一局“闯关游戏”， 百度，由此带来了巨大的市场空间，大部分都无法在短时间内实现自主知识产权的替代，一个耐人寻味的故事是。

也是经年之功，因为传统通用CPU芯片不能够满足互联网公司发展AI/VR等新业务的计算需求，但能耗和成本更低。

芯片不仅仅是科技领域的明珠，直到2018年才推出了AI芯片昆仑，像谷歌、亚马逊、百度这种成功案例。

但想要设计出合适的芯片，已经早早通过飞桨等建立起了独立自主的深度学习框架等一系列软件平台，2018年百度推出的首款自研芯片昆仑，如前文所说，飞桨、百度大脑等AI软件算法框架、平台所展现出来的人工智能软件技术积累，站稳脚跟能够快速进入正向的技术投资回报周期，现在以百度为代表的中国互联网，去年伴随着社会层面的数智化升级，从根源上规避“卡脖子”的难题，百度昆仑系列也已经在云服务器、工业质检、智慧城市等相关硬件应用中上线，