近日，由中美貿(mào)易戰(zhàn)引發(fā)的“中興事件”引起了電子行業(yè)熱議。從中，不僅折射出中國企業(yè)管控合規(guī)風險的能力滯后，成為進入到全球價值鏈競爭后的重大隱患，更反映出中國科技的發(fā)展依然被“缺芯少魂”的現(xiàn)狀所困擾。

　　盡管此事目前仍未定論，但從事發(fā)至今業(yè)界反應，以及媒體的發(fā)聲來看，用“頗為慌張”形容不為過，先是中興得知被制裁的消息后，創(chuàng)始人、董事長和CEO在第一時間一齊出動“自救”，然后不少媒體開始在中興是否會因此走向衰亡上做文章。更有甚者，認為如果美國真要從核心技術(shù)上扼住中國喉嚨，這關(guān)乎到“中國制造2025”大計還能否順利實現(xiàn)……

　　因為有可能的“25%-30%美國供應商元器件阻止供應”，揭開了一個國家在核心生產(chǎn)能力上受制于人的“遮羞布”。

　　這樣的反應夸張嗎?事實上并沒有，下面這張圖可以說明中國在“缺芯少魂”上究竟有多嚴重。

　　這是微博知名財經(jīng)博主@曹山石近日發(fā)出的一張圖，可以看出當前中國核心集成電路國產(chǎn)芯片占有率狀況?？梢?，中國除了在移動通信終端和NPU有超過10%的份額外，半導體存儲器和顯示系統(tǒng)有零星市場，其它領(lǐng)域幾近空白。

　　電子通信行業(yè)如此，其它與信息產(chǎn)業(yè)相關(guān)的行業(yè)亦如此。在人工智能領(lǐng)域，包括英特爾、英偉達、AMD、高通、賽靈思等公司很早就開始了在AI 芯片領(lǐng)域的布局。

　　其中，英特爾作為傳統(tǒng)CPU龍頭，占據(jù)數(shù)據(jù)中心服務器芯片市場90%以上的市場份額。收購FPGA制造商Altera、深度學習公司Nervana Systems，接手特斯拉，以153億美元高價成為Mobileye的新東家，都被外界解讀為將在人工智能領(lǐng)域大干一番的表態(tài)。

　　實際上，在中下游“買買買”的背后，是有掌握了上游核心技術(shù)，并可以不斷更新迭代的底氣。去年9月和10月，英特爾先后發(fā)布了Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡處理器(NNP)和人工智能芯片Loihi，不僅專用集成電路更加擅長于神經(jīng)網(wǎng)絡中的矩陣乘法、卷積和其他數(shù)學運算，由于結(jié)構(gòu)差異使得神經(jīng)元芯片比當今的處理器更有效率，能耗比可以提升1000倍。

　　前有“豺狼”，后還有“虎豹”。

　　GPU與CPU同屬馮·諾依曼結(jié)構(gòu)。由于CPU功能承載多，指令流控制邏輯復雜，不能有太多條獨立指令流，GPU則使用單指令流多數(shù)據(jù)流，讓多個執(zhí)行單元以同樣步調(diào)處理不同數(shù)據(jù)，大大加強了計算能力，從而被廣泛應用到數(shù)據(jù)中心執(zhí)行計算密集型任務。

　　在人工智能產(chǎn)業(yè)的布局上，英偉達在黃教主的帶領(lǐng)下比英特爾似乎走的更遠，被粉為“教主”。英偉達在AI芯片領(lǐng)域的布局始于2011年，全球四巨頭GAFA+微軟，以及阿里巴巴都在使用英偉達的GPU，其占據(jù)了全球GPU70%的市場。

　　同英特爾一樣，英偉達也投資參股包括自動駕駛、數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡安全等AI下游產(chǎn)業(yè)。去年12月，公司推出Titan V GPU，其10萬億次浮點運算性能是前代產(chǎn)品Titan Xp的9倍。對于這款產(chǎn)品，黃教主說“Volta致力于推動高性能計算和人工智能的極限” ，可見清晰的AI定位。

　　至于AMD，雖然在CPU和GPU的業(yè)績都沒有大哥亮眼，但作為兩個領(lǐng)域的老二，也差缺補漏的差不多了，而其在人工智能的戰(zhàn)略定位上，被市場解讀為“救命稻草”。

　　英特爾、英偉達、AMD……單是CPU、GPU這兩個細分市場上，已經(jīng)沒有更多可以瓜分的蛋糕。

　　然而，面對嚴峻的局勢，中國大部分人工智能企業(yè)并沒有表現(xiàn)出“很爭氣”。

　　在去年底騰訊研究院發(fā)布的《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》中，對中美兩國在產(chǎn)業(yè)布局情況上是這樣描述的：美國的AI產(chǎn)業(yè)布局非常完善，基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應用層都有涉及，尤其是在算法、芯片和數(shù)據(jù)等產(chǎn)業(yè)核心領(lǐng)域，積累了強大的技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢，各層級企業(yè)數(shù)量全面領(lǐng)先中國。從數(shù)據(jù)來看，美國處理器/芯片企業(yè)有33家，比中國14家超出一半還多。

　　企業(yè)數(shù)量少導致缺少集群效應和缺乏競爭土壤，使得資本也較少投入到上游領(lǐng)域。數(shù)據(jù)顯示，所有中國的人工智能企業(yè)中，投資主要集中在下游應用層。其中，計算機視覺與圖像，融資143億元，占比23%;自然語音處理，融資122億元，占比19%;自動駕駛/輔助駕駛?cè)谫Y107億元，占比18%。反觀美國，融資占比排名前三的領(lǐng)域為芯片/處理器315億元占比31%，機器學習應用207億元占比21%，自然語言處理134億元占比13%。

　　在國際貿(mào)易產(chǎn)品生命周期理論中，產(chǎn)品和人的生命一樣，會經(jīng)歷形成、成長、成熟和衰退的周期。其中，發(fā)達經(jīng)濟體是產(chǎn)品形成和成長過程中的主要參與者，這一時期，對核心技術(shù)的掌握為產(chǎn)品進入成長后期和成熟期賺足紅利奠定基礎(chǔ)。欠發(fā)達經(jīng)濟體往往只有在成長后期和成熟期才能真正進入市場，分得殘留的市場紅利。而要想?yún)⑴c到前期過程，對于欠發(fā)達經(jīng)濟體來說，方式有兩個，縮短學習時間盡快趕超，或者從事中下游產(chǎn)業(yè)，與上游達成合作。

　　不難看出，第一種方式太過冒險，需要有非常的勇氣。有專家認為，中國并非設計不了芯片，而是市場不會給到芯片迭代足夠的時間，也沒有試錯機會。

　　然而，盡管這樣，還是有勇者無畏，甘冒極大的市場風險。寒武紀背靠中科院從2008年開始研究，到2016年創(chuàng)立，同年11月推出世界首款商用深度學習專用處理器Cambricon-AI。華為去年推出麒麟970，構(gòu)建通過NPU算力為基礎(chǔ)開放的HiAI生態(tài)。

　　更加值得一提的是地平線，作為新興人工智能企業(yè)，去年推出中國首款嵌入式人工智能視覺芯片，面向自動駕駛的征程處理器和面向智能攝像頭的旭日處理器，目前已在智能駕駛、智能城市、智能商業(yè)三個領(lǐng)域落地。

　　“彎道超車”是各個產(chǎn)業(yè)都津津樂道的話題。然而，究竟超的是什么?需要沉淀的技術(shù)沒有時間基礎(chǔ)很難超越，通過市場保護，或者商業(yè)模式創(chuàng)新也都只是權(quán)宜之計，再無法達成合作博弈下，一旦被扼住喉嚨，后果無法設想。

　　對于中興來說，能否在這次“沒有核心競爭力就別不老實”的命題課中真正反思不得而知。而眾人工智能企業(yè)通過這次圍觀，究竟是大多選擇老老實實和巨頭們合作，還是發(fā)憤圖強、自覺自醒，結(jié)局或許只有風云激蕩三十年之后才知道了。