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AI芯片，在一轮轮的玩家涌入后，也从大张旗鼓的宣传期走向现实场景的落地应用。这个介于AI和半导体两大产业之间“新兴事物”，也进入了沉淀期。

在半导体产业有着一席之地的台湾，这几年在AI上也蠢蠢欲动。就在本月，台湾成立了AI芯片联盟，将众多的IC公司聚集一堂。

问题也随之而来，当产业链上下游的企业加入到AI芯片大潮中，会改变当前的AI芯片产业格局吗？AI芯片又会给半导体产业带来什么？

台湾的半导体往事

台湾在电子产品制造的很多关键环节都有着斐然的成绩，当年亚洲四小龙的称号也不是浪得虚名，但是在后期的几次技术转型浪潮中，台湾始终是差了那么一点，撑起半边天的依然是台积电、联电这样的代工企业，后起之秀乏乏。

但在半导体方面，台湾的优势一直很突出，拥有着强大的代工能力，当前大多数消费电子终端产品的“芯”基本都出自台湾企业之手。

而当年台湾决心推进半导体产业的时候，也下了一番苦功夫。先是政府牵头，联合多个分散的工业研究所成立了工业技术研究院，后又派了一大批人才前往美国无线电公司学习，然后在台湾新竹建立了素有台湾硅谷之称的新竹科技产业园。

而当年这批去往美国学习技术的人才基本上都成为台湾半导体产业的中流砥柱，包括台积电的张忠谋，联发科的蔡明介等等。

之后便是我们非常熟悉的故事，台积电、联电共同变革了传统的IDM生产方式（半导体厂商自己设计制造芯片），开创了晶圆代工的时代。而正是晶圆代工厂的出现，降低了新选手进入半导体产业的技术和资金门槛，成就了诸多IC设计公司。

那段时间，台湾抓住了产业分工的机会，将利润不高、投资金额大的芯片制造、封测转进岛内。所以围绕半导体制造，台湾在元件、设计、设备、材料四大产业上都形成了配套的产业链。以晶圆代工之外的IC封测为例，台湾的日月光矽品也一直是行业龙头。

台湾半导体产业的代工特性，也让他们陷入了一个陷阱：当大家都开始转向短平快获取利润的代工模式后，也失去了研发技术的可能性。

换句话说，台湾的半导体代工太成熟了，一方面造就了台积电、联电等，另一方面，也压制了台湾IC设计产业的发展。习惯了他人代笔，在原创上自然会遇到瓶颈。

在台湾半导体产业稳固江山的这几年，上游的消费电子业从早年的PC转向智能手机，应用场景的更迭，淘汰了诸如HTC这样曾经的巨头，而到了AI发展如火如荼的近两年，尤其是内地在大规模造“AI芯”的时候，坐拥半个产业链的台湾却动静不大。

大同小异的AI芯片市场

当前，AI芯片其实并没有一个明确的定义。从广义范畴上讲，面向AI计算应用的芯片都可以称为AI芯片。除了以GPU、FPGA、ASIC为代表的AI加速芯片（基于传统芯片架构，对某类特定算法或者场景进行AI计算加速），还有比较前沿性的研究，例如类脑芯片、可重构通用AI芯片等。

初创公司动辄就能自己造芯，让半导体产业的门槛似乎越来越低。镁客网之前的文章《AI芯片市场需要一把火还是一桶冰？》也谈过这个问题，是不是人人皆可造AI芯片？

如果是这样，台湾成立AI联盟又意味着什么？

首先联盟内的56家企业由信息技术和半导体制造公司、集成电路设计和软件公司组成，目的很简单：加快台湾AI芯片的开发和生产。台湾工研院副所长张世杰在联盟成立当天的会上透露，要让研发AI芯片的费用降低10倍、开发时程缩短6个月。

有消息称，台湾企业合力研发AI芯片可以更具体的拆解为：开发半通用AI芯片、异构集成AI芯片和新兴计算AI芯片，并为AI芯片构建一个软件编译环境。也就是，注重软硬件的协调、软硬件联合优化。

联发科可以说是当前台湾AI芯片厂商的杰出代表，他们在今年喊出了“5G、AI”口号。就在7月10日，联发科推出了两款AIoT芯片：智能AI物联网芯片i700、8K智能AI电视芯片S900。诸如天猫精灵、亚马逊的Echo等智能音箱产品也均采用的联发科AIoT芯片。

同样是在今年年中，台湾企业耐能智慧发布了可以应用在3D人脸识别场景的AI芯片，另外一家联咏科技，则是推出了安防、智慧城市领域的AI芯片以及解决方案。

还有曾经和英特尔对垒的威盛电子，虽然走了下坡路，但从去年开始也在向着AI转型，比如推出Mobile 360 ADAS驾驶辅助系统。

以上种种，台湾厂商在AI芯片上的一些布局并没有非常突出的成绩，而且从应用场景来看，也是和内地大同小异，抢夺同一块市场。

台湾，剑指AI芯片下半场？

从台湾的半导体产业特性来看，整个台湾的AI芯片规划应该会更注重IC设计方面，因为在晶圆代工、封测等产业上他们都有着压倒性的优势，短期内来看也会持续收益，但是IC设计一直是短板。

以IC设计厂商瑞昱为例，它们是AI联盟的新兴架构小组负责人，这个小组任务就是投入到推理加速卡的开发，降低AI芯片的功耗。

那么，对于这样一个似乎万事俱备，只欠东风的地区，他们投入到AI芯片中，会给我们的产业带来什么的变化？

有业内人士表示，传统的IC设计公司已渐渐不符合市场的需求。当前的AI应用非常强调定制化，其实际的应用需要与规格，都不是一般IC设计业者所能掌握。因此，唯有打造一个能快速反应客户客制化需求的AI芯片设计平台，才有可能抢占未来的商机，而这几乎就是台湾AI芯片技术的精神所在。

换句话说，当大家的技术实力在同一水平线，解决问题能力相等的情况下，台湾因为具备更完备的产业链，所以能够更灵活得去响应客户的需求。比如同样找台积电做代工，它们肯定会以大客户优先，如果只是一家芯片出货量一般的小公司，不一定能拿到质的代工生产资源，这种时候联盟的作用就体现出来了。

另外，由于当前AI芯片的应用场景都是固定在特定领域，对于初创公司来说，专用架构设计已经没有太高门槛，如今的AI芯片公司比拼的是工程能力和客户能力。

台湾工研院副所长张世杰表示，未来将从每一个小组里，直接发现厂商的需求和问题并给予协助，并且做出共同标准界面，也让厂商间彼此串接。若再把做法说得具体一点，例如联发科想做一项AI的新技术，但风险很高，工研院则可以协助一起做，分散投资风险。

这种分工明确，快速响应的合作模式让镁客网联想到此前我们采访的一家青岛半导体公司芯恩，他们提出了一种半导体生产方式CIDM（协同式集成电路制造模式）。

CIDM指的是芯片设计公司、终端应用企业与芯片制造厂共同参与项目投资，通过成立合资公司将多方资源整合在一起。负责该项目的季明华表示，“这种模式能够让电路设计，产品应用和市场跟工厂紧密结合。”

如果芯恩是企业内部的一种合作，那么台湾的AI联盟无疑是整个地区大的产业链之间的合作。

对行业的冲击是什么？

AI芯片发展火热对产业链上下游的影响是不言而喻的，比如以AI为主体的高性能运算（HPC）芯片、自动驾驶以及物联网芯片，都是未来晶圆代工企业的新客户。

当前，大家在讨论AI芯片的时候，更多会琢磨于架构的升级，或者实际产品应用能力。AI芯片的下半场，已经不是大张旗鼓地对外高喊我们要做芯片，而是要落到具体场景，以及具体产品上。

台湾虽然技术实力一般，但是胜在拥有完整而成熟的供应链，从半导体生产制造、测试，IP和设计服务，一应俱全。

在台湾IC设计公司义隆电子董事长叶仪皓看来，AI并非仅仅依赖于算法和数据，硬件设施也是其中不可或缺的一环。未来随着人工智能技术的普及，适用于各种场景和各种设备的GPU、NPU将会有极大的出货量，这时台湾丰富的代工经验和IC设计基础就会成为一种优势。

其实这些大前提都是AI芯片的量要上来，只有规模达到一定级别，才能改变产业链上下游。

就像PC时代的英特尔，借着X86架构以及自己的IDM模式垄断了的芯片市场，而在移动时代，ARM靠着架构授权就能坐拥移动终端市场。每个周期都会有一个明星级应用驱动半导体市场，当增长势头减弱的时候半导体市场也会陷入停滞，直到下一个高潮的到来。

无疑，由AI芯片“支撑”的AI应用被寄予了厚望，包括语音、安防、自动驾驶等等场景下的应用。

此前，日月光集团副总经理郭一凡在南京的半导体大会上提到，“摩尔定律放缓后，多元化技术（包括软件、异质元器件、系统硬件、算法等）的加入会推动市场规模持续增长。”

也就是说，未来市场规模增长将依赖制程进步和多元化相关技术，而AI、高性能计算HPC以及5G都是潜力市场。