《芯片戰(zhàn)爭：世界最關(guān)鍵技術(shù)的爭奪戰(zhàn)》是美國經(jīng)濟史學(xué)家克里斯·米勒撰寫、蔡樹軍翻譯的科技類著作。該書以半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)全球分工為主線，追溯從冷戰(zhàn)至今的芯片技術(shù)發(fā)展歷程，闡釋芯片在現(xiàn)代軍事、經(jīng)濟和地緣政治中的戰(zhàn)略地位。全書涵蓋美國通過技術(shù)博弈確立主導(dǎo)地位、臺灣半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)崛起、華為5G技術(shù)受限等案例，分析全球芯片短缺與供應(yīng)鏈危機背后的國家競爭。書中提及美國《芯片法案》補貼政策、EUV光刻機研發(fā)困境等議題，揭示大國在人工智能與軍事技術(shù)領(lǐng)域的核心博弈。

英特爾如何遺忘創(chuàng)新

美國至少可以依靠英特爾，因為英特爾在半導(dǎo)體行業(yè)擁有無與倫比的地位。安迪·格魯夫于2016年去世，戈登·摩爾現(xiàn)年90多歲，退休后住在夏威夷。雖然英特爾的創(chuàng)始人已經(jīng)離開公司，但英特爾將DRAM商業(yè)化并發(fā)明微處理器的名聲依然存在。沒有哪家公司在將創(chuàng)新芯片設(shè)計與制造能力相結(jié)合方面有著更好的紀(jì)錄。英特爾的x86架構(gòu)仍然是個人電腦和數(shù)據(jù)中心的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。如今，個人電腦市場停滯不前，因為幾乎每個人都擁有電腦，但這仍然為英特爾帶來了可觀的利潤。英特爾每年提供數(shù)十億美元投資于研發(fā)。在21世紀(jì)第二個十年，英特爾每年在研發(fā)上的花費超過100億美元，這是臺積電的四倍，是DARPA總預(yù)算的三倍。世界上只有幾家公司的花費比英特爾多。

隨著芯片行業(yè)進入EUV光刻機時代，英特爾似乎已經(jīng)準(zhǔn)備好了占據(jù)主導(dǎo)地位。格魯夫在20世紀(jì)90年代初首次投資2億美元，對EUV光刻機的出現(xiàn)起到了至關(guān)重要的作用。現(xiàn)在經(jīng)過數(shù)百億美元的投資（其中很大一部分來自英特爾），阿斯麥的這項技術(shù)終于成為現(xiàn)實。但英特爾沒有利用這個晶體管縮小的新時代，浪費了自己的領(lǐng)先優(yōu)勢，錯過了人工智能所需的半導(dǎo)體架構(gòu)的重大轉(zhuǎn)變，搞砸了自己的制造工藝，未能跟上摩爾定律的步伐。

如今，英特爾保持著巨大的利潤，仍然是美國最大、最先進的芯片制造商。但自格魯夫在20世紀(jì)80年代決定放棄DRAM，把一切都押在微處理器上以來，英特爾的未來比任何時候都更加令人懷疑。在接下來的五年里，英特爾仍有機會重新獲得領(lǐng)導(dǎo)地位，但它也很可能最終會倒閉。問題不僅僅是一家公司，而是美國芯片制造業(yè)的未來。如果沒有英特爾，就不會有任何一家美國公司能夠制造尖端處理器。

英特爾作為硅谷的異類進入了21世紀(jì)第二個十年。包括英特爾的主要競爭對手AMD在內(nèi)的大多數(shù)美國大型邏輯芯片公司都出售了自己的晶圓廠，只專注于設(shè)計。英特爾固執(zhí)地堅持將半導(dǎo)體設(shè)計和制造結(jié)合在一起的集成模式。英特爾的領(lǐng)導(dǎo)認(rèn)為，設(shè)計和制造流程可以相互優(yōu)化，這是生產(chǎn)芯片的最佳方式。相比下，臺積電別無選擇，只能采用通用制造工藝，這種工藝可以與AMD服務(wù)器芯片一樣適用于高通智能手機處理器。

尼克·弗萊厄蒂（Nick Flaherty），《全球晶圓產(chǎn)能排名前五的芯片制造商》（Top Five Chip Makers Dominate Global Wafer Capacity），eeNews，2021年2月11日。

英特爾認(rèn)為集成模式有一些好處是正確的，但也有很大的缺點。因為臺積電為許多不同的公司制造芯片，現(xiàn)在每年制造的硅片數(shù)量幾乎是英特爾的三倍，所以臺積電有更多的時間打磨自己的工藝。此外，在英特爾將芯片設(shè)計初創(chuàng)公司視為威脅的地方，臺積電看到了制造服務(wù)的潛在客戶。由于臺積電只有一個價值主張——高效制造，其領(lǐng)導(dǎo)層堅持不懈地致力于以更低的成本制造更先進的芯片。而英特爾的領(lǐng)導(dǎo)者不得不將注意力分散在芯片設(shè)計和芯片制造之間。他們最終把兩者都搞砸了。

英特爾的第一個問題是人工智能。到21世紀(jì)第二個十年早期，英特爾的核心市場——個人電腦處理器的供應(yīng)，已經(jīng)停滯不前。如今，除了游戲玩家之外，幾乎沒有人會在新型號發(fā)布時興奮地升級他們的電腦，而且大多數(shù)人不會太在意電腦使用的是哪種類型的處理器。英特爾的另一個主要銷售數(shù)據(jù)中心服務(wù)器處理器的市場在21世紀(jì)第二個十年蓬勃發(fā)展。亞馬遜云、微軟云、谷歌云和其他公司構(gòu)建了龐大的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，提供了使“云”成為可能的計算能力。我們在線使用的大部分?jǐn)?shù)據(jù)在這些公司的數(shù)據(jù)中心中處理，每個數(shù)據(jù)中心都需要使用英特爾芯片。但在21世紀(jì)第二個十年早期，也就是在英特爾完成對數(shù)據(jù)中心的征服之際，處理需求開始發(fā)生轉(zhuǎn)變。新的趨勢是人工智能，但是英特爾的主要芯片設(shè)計不佳，無法解決這一問題。

自20世紀(jì)80年代以來，英特爾專門開發(fā)了一種稱為CPU的芯片，個人電腦中的微處理器就是一個例子。這些芯片在電腦或數(shù)據(jù)中心中充當(dāng)“大腦”。它們是通用計算的主要工具，可以打開網(wǎng)絡(luò)瀏覽器或運行微軟的Excel（電子表格軟件），或者進行許多不同類型的計算，用途廣泛，但它們進行的計算是一個一個串行的。

奧爾·撒尼爾（Or Sharir）、巴拉克·皮萊格（Barak Peleg）和雅夫·索姆（Yoav Shoham），《NLP模型的培訓(xùn)成本：簡明概述》（The Cost of Training NLP Models: A Concise Overview），AI21實驗室，2020年4月。

在通用CPU上運行任何人工智能算法都是可能的，但人工智能所需的計算規(guī)模使得CPU的使用成本過高。訓(xùn)練一個人工智能模型所用的芯片及其用電成本可能高達(dá)數(shù)百萬美元。（為了訓(xùn)練電腦識別貓，你必須給它看很多貓和狗，讓它學(xué)會區(qū)分這兩種動物。你的算法需要的動物越多，你需要的晶體管就越多。）

由于人工智能工作負(fù)載通常需要重復(fù)運行相同的計算，每次使用不同的數(shù)據(jù)，所以找到一種方法為人工智能算法定制芯片對于使其在經(jīng)濟上可行至關(guān)重要。亞馬遜和微軟等大型云計算公司運營著大多數(shù)算法運行的數(shù)據(jù)中心，這些公司每年花費數(shù)百億美元購買芯片和服務(wù)器，還花費大量資金為這些數(shù)據(jù)中心提供電力。在競爭“云”市場份額時，提高芯片的效率是必要的。與通用的英特爾CPU相比，針對人工智能進行優(yōu)化的芯片可以更快地工作，可以占用更少的數(shù)據(jù)中心空間，同時使用更少的電力。

在21世紀(jì)第二個十年早期，圖形芯片設(shè)計者英偉達(dá)聽說斯坦福大學(xué)的博士生使用它們的GPU做圖形以外的事情。GPU與標(biāo)準(zhǔn)的英特爾或AMD CPU的工作方式不同，CPU具有無限的靈活性，但是以串行的方式運行所有計算。相比之下，GPU被設(shè)計為針對相同計算同時運行多次迭代。這種“并行處理”很快就變得清晰起來，它的用途不僅僅是控制電腦游戲中的圖像像素，還可以有效地訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)。在CPU逐條處理數(shù)據(jù)時，GPU可以同時處理多條數(shù)據(jù)。為了學(xué)會識別貓的圖像，CPU需要一個像素一個像素地處理，而GPU可以一次“查看”許多像素。因此，GPU訓(xùn)練電腦識別貓所需的時間大大減少。

瓦納斯·維寇斯基（Wallace Witkowski），《按市值計算，英偉達(dá)超越英特爾成為美國最大的芯片制造商》（Nvidia Surpasses Intel as Largest U. S. Chip Maker by Market Cap），市場觀察網(wǎng)（Market Watch），2020年7月8日。

此后，英偉達(dá)將未來押在了人工智能上。自成立以來，英偉達(dá)將芯片生產(chǎn)外包給了臺積電，堅持不懈地致力于設(shè)計新一代GPU，并對名為CUDA的特殊編程語言進行定期升級，這使得設(shè)計使用英偉達(dá)芯片的程序變得簡單易行。隨著投資者打賭數(shù)據(jù)中心將需要更多的GPU，英偉達(dá)成為美國最有價值的半導(dǎo)體公司。

《云TPU定價》（Cloud TPU Pricing），谷歌云。截至2021年11月5日的價格。

但英偉達(dá)的崛起并不是有把握的，因為除了購買英偉達(dá)芯片外，大型云公司谷歌、亞馬遜、微軟、臉書、騰訊、阿里巴巴等專門針對自己的處理需求，也開始設(shè)計自己的芯片，重點是人工智能和機器學(xué)習(xí)。例如，谷歌設(shè)計了TPU（張量處理器）芯片。經(jīng)過優(yōu)化，該芯片可以與谷歌的TensorFlow軟件庫一起使用。你可以在艾奧瓦州的數(shù)據(jù)中心以每月3000美元的價格租用谷歌最簡單的TPU，但功能更強大的TPU每月的價格可能超過10萬美元。“云”可能聽起來很空靈，但我們所有數(shù)據(jù)賴以生存的硅都是非常真實和昂貴的。

無論是英偉達(dá)還是大型云公司，英特爾在數(shù)據(jù)中心處理器銷售方面近乎壟斷的局面正在結(jié)束。如果英特爾找到了新市場，它失去這一主導(dǎo)地位的問題就不會那么嚴(yán)重。但英特爾在2015年左右進軍芯片制造業(yè)務(wù)，試圖與臺積電展開正面競爭，結(jié)果失敗了。英特爾試圖向?qū)で笮酒圃旆?wù)的客戶開放生產(chǎn)線，但英特爾私下承認(rèn)，集成設(shè)計和制造模式遠(yuǎn)沒有英特爾高管所宣稱的那樣成功。英特爾具備成為主要芯片制造企業(yè)的所有要素，包括先進的技術(shù)和強大的生產(chǎn)能力，但要想取得成功，英特爾需要進行重大的文化變革。臺積電對知識產(chǎn)權(quán)持開放態(tài)度，但英特爾閉門保守。臺積電是面向服務(wù)的，但英特爾認(rèn)為客戶應(yīng)該遵守自己的規(guī)則。臺積電沒有與客戶競爭，因為它沒有設(shè)計任何芯片；而英特爾是行業(yè)巨頭，其芯片幾乎與所有人競爭。

克里斯·納托爾（Chris Nuttall），《酷似前輩者掌舵英特爾》（Chip Of the Old Block Takes Helm at Intel），《金融時報》，2013年5月2日。采訪英特爾代工前高管，2021年。迪倫·麥克格斯，《英特爾確認(rèn)為第二家FPGA初創(chuàng)公司的代工》（Intel Conirmed as Foundry for Second FPGA Startup），《電子工程專輯》英文版，2月21日，2012年。

2013—2018年擔(dān)任英特爾首席執(zhí)行官的布萊恩·克扎尼奇（Brian Krzanich）公開表示，“過去幾年，我基本上一直在運營我們的代工業(yè)務(wù)”，并稱這項工作“具有戰(zhàn)略重要性”。但客戶并不這么認(rèn)為，他們認(rèn)為英特爾沒有把代工客戶放在首要位置。在英特爾內(nèi)部，代工業(yè)務(wù)并未被視為優(yōu)先事項。與制造個人電腦和數(shù)據(jù)中心芯片相比，新的代工業(yè)務(wù)幾乎沒有得到內(nèi)部支持。因此，英特爾的代工業(yè)務(wù)在21世紀(jì)第二個十年只贏得了一個主要客戶。幾年后，該業(yè)務(wù)就被關(guān)閉了。

2018年，英特爾成立近50周年，衰退開始了。英特爾的市場份額正在萎縮。創(chuàng)新發(fā)生在其他地方。最后一根稻草是英特爾對摩爾定律的拙劣處理，英特爾在其制造工藝的計劃改進方面面臨一系列延誤，目前仍在努力糾正。自2015年以來，英特爾一再宣布推遲10納米和7納米制造工藝，盡管臺積電和三星已提前推出。

喬爾·魯斯卡，《英特爾承認(rèn)其10納米計劃“過于激進”》（Intel Acknowledges It Was“Too Aggressive”with Its 10nm Plans），《極限科技》（Extreme Tech），2019年7月18日。彭博社專訪格爾辛格，2021年1月19日。伊恩·卡特里斯（Ian Cutress），《臺積電：我們擁有50%的EUV裝機量，60%的晶圓產(chǎn)量》（TSMC: We Have 50% of All EUV Installations, 60% Wafer Capacity），阿南德網(wǎng)（AnandTech），2020年8月27日。

英特爾沒有做出任何解釋。它已經(jīng)花了五年時間宣布“暫時”推遲生產(chǎn)，其技術(shù)細(xì)節(jié)因員工保密協(xié)議被掩蓋。業(yè)內(nèi)大多數(shù)人認(rèn)為，英特爾的許多問題源于它延遲采用EUV光刻機。到2020年，在英特爾資助和培育的所有EUV光刻機中，有一半在臺積電安裝。相比之下，英特爾剛剛開始在其制造過程中使用EUV光刻機。

隨著這十年的結(jié)束，只有臺積電和三星兩家公司能夠制造最尖端的處理器。就美國而言，這兩家公司擁有同樣的問題：它們的位置?，F(xiàn)在全世界先進處理器的生產(chǎn)都在中國臺灣和韓國進行，這兩個地方距離美國新興的戰(zhàn)略競爭對手中國大陸僅幾步之遙。