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汽车|BAT们跨界玩芯片

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汽车|BAT们跨界玩芯片
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配图来自Canva可画
不久前腾讯被曝出开始招聘芯片研发设计相关的多类工作岗位 ， 最近腾讯对此进行了回应 ， 表示是基于部分业务需要 ， 在特定领域进行芯片研发尝试 ， 比如AI加速和视频编解码 ， 而非通用芯片 。
事实上 ， 腾讯这样的互联网巨头自研芯片一点不稀奇 ， 在芯片产业的下游和终端 ， 大量业务涉及AI硬件产品的垂直头部企业 ， 都已将芯片自研纳入自身未来发展战略布局的框架之下 。
跨界研芯已成潮流
除了本身处于芯片产业链的垂直企业和平台 ， 近年来自研芯片有明显的跨界趋势 。 当然这里指的自研主要还是研发设计 ， 不包括制造、封测这些只有制造端才能干的事 。
从跨界自研芯片的玩家群来看 ， 目前主要有三类 。
第一类是腾讯、阿里、百度这类互联网企业 。 像阿里的第一颗自研AI推理芯片“含光800”也早在2019年就公开发布 ， 而百度的第一代昆仑芯片在去年初已经量产 。
第二类是小米、华米、格力、小鹏汽车这类泛电子化、数字化消费品企业 。 小米今年发布了首款自研的手机影像相关芯片 ， 格力也在前段时间表示自研芯片已经得到量产验证 ， 而华米作为可穿戴厂商 ， 早在2018年就发布了首颗自研芯片“黄山1号” ， 小鹏汽车早先表示已在中美两地同步进行自研芯片项目 。
第三类是依图科技、四维图新等AI算法类公司 。 2019年依图发布了首款自研云端AI芯片“求索” ， 而在今年2月 ， 四维图新发行定增的目标之一就是自研智能网联汽车芯片 。
可以发现 ， 跨界自研芯片的企业都有一个共同点：都有涉及AI技术的硬件业务 。 像BAT这样的巨头 ， 多是云计算和汽车相关的业务需要自研芯片 ， 而小米这类智能硬件企业 ， 多是自家的产品需要自研芯片 ， 依图这些算法和软件公司 ， 则更多地以第三方供应商角色来自研芯片 。
自研门槛不高
在手机行业 ， 先进制程芯片的自研难度是超越想象的 ， 目前国内厂商也只有华为、联发科具备芯片设计能力 ， 抛开制造 ， 可以说具备一定的自研能力 。
但上面提到的玩家自研芯片为何呈现扎堆现象 ， 客观原因就在于这些领域和手机不同 ， 芯片设计和制造的难度都要小不少 ， 也就是门槛更低 。
不同领域对芯片制程的要求相差较大 。 手机领域 ， 目前的骁龙、联发科 ， 还有麒麟等芯片厂商 ， 最先进的制程一般在7nm之内 ， 而汽车芯片目前主流产品的制程很多在14nm、28nm ， 另外40nm规格的芯片目前也广泛应用在储存、通信等领域 。
制程越先进 ， 设计和制造的难度就越大 。 而汽车、云服务器、非手机类电子消费品相关芯片由于对制程要求普遍更低 ， 所以设计和制造的难度就更低 。
另外在产业链方面 ， 像7nm、5nm这些先进制程芯片对应的产能也更小 ， 只有极少数的头部厂商掌握了相关的生产设备和技术 ， 而28nm、40nm制程的芯片由于技术和设备门槛更低 ， 所以具备生产能力的厂商更多 ， 产能自然也更多 。
总体来看 ， 汽车、云服务器相关产品的芯片由于对制程要求没有手机那么高 ， 所以设计和生产起来都更加容易 。 基于这个前提 ， 自研芯片对巨头们来说 ， 其实就是时间和钱的问题 ， 而这些恰好又是他们的优势 ， 所以自研芯片很容易就上手了 。
自研的商业原动力
虽然客观环境对部分领域的自研芯片比较友好 ， 但是真正驱使这些头部玩家去自研芯片的原因还是商业层面的考量 。
第一 ， 自研芯片环节完全可控 ， 减少被“卡脖子”的风险 。 华为的禁令事件是一个警钟 ， 对于BAT这些巨头来说 ， 强竞争的先进技术和产品领域 ， 仍然可能存在类似的突发阻碍 ， 而自研芯片的设计研发环节可以由自己控制 ， 所以就免去了可能发生的“黑天鹅”事件 。
第二 ， 芯片自研 ， 效率可能更高 ， 成本可能更低 。 芯片设计制造出来 ， 最终还是要和软件、硬件一块服务于某一个完整产品的 ， 拿手机领域来说 ， 手机厂商能不能用到最新的芯片 ， 还是要看高通、联发科、三星这些芯片厂商的进度 ， 而且在拿到芯片后 ， 厂商还要就具体的产品和需求对芯片和手机进行适配优化 。
【汽车|BAT们跨界玩芯片】而自研的好处是可以根据自己的需求设计一套功能对应的芯片 ， 无需多方对接和磨合 ， 业务和项目推进的效率要快得多 ， 最终量产应用的成本也可能比找第三方要低得多 。
第三 ， 自研芯片是核心竞争力的重要来源 。 在汽车、家电这些加速电子化和数字化发展的行业 ， 芯片的优劣已经很大程度上影响到产品的最终体验 。 比如在汽车领域 ， 自动驾驶芯片和自动驾驶能力是密切挂钩的 ， 算力算法更强 ， 自动驾驶的体验往往也会更好 。
如果企业的算法能力很强 ， 那么自研芯片就可以将这些能力整合进去 ， 既可以用到自己的产品里 ， 还可以以第三方芯片产品供应商的角色来服务于其他玩家 ， 增强变现能力和行业话语权 。
芯片自研也有陷阱
从目前诸多自研芯片成功的案例来看 ， 这样的业务模式很应该会在越来越多的领域中成为现实 ， 尤其是汽车、家电、服务器这些走在智能化高速发展阶段的行业 。
但需要注意的是 ， 自研芯片难度低、门槛低主要还是头部企业可以享受的客观环境优势 。 国内自研芯片模式也有不少失败案例 ， 其中原因往往是研发周期太长 ， 技术门槛太高 。 因而中小企业 ， 或者没有长期充足现金流的企业 ， 要自研芯片 ， 风险可能会持续放大 ， 甚至会走上一条死胡同 。
当然有钱且有一定技术的头部企业也不是就完全零风险 。 芯片自研模式可能带来的一个最明显但也最容易被忽略的陷阱 ， 就是市场过低的容纳度 。 通俗地说 ， 就是自研芯片的最终回报不一定能够覆盖之前的成本 ， 而且最终应用的范围和规模很小 。
举个例子 ， 某厂商花了2年时间自研芯片用在自家汽车产品上 ， 虽然效率更高 ， 成本更低 ， 但最终汽车销量却不尽人意 ， 芯片自研的优势未能在商业价值上得到充分体现 ， 这就是失败 。
目前很多自研芯片玩家的主要目的还是用在自己的产品上 ， 虽然说自研模式可以控制成本 ， 但是最终自研芯片省下来的成本是否能够覆盖掉研发成本 ， 也是一个需要好好按计算器的问题 。
此外 ， 自研芯片的时间成本和资金成本都非常高 ， 尤其是芯片升级迭代的阶段 ， 自研成本可能会因为技术壁垒而翻倍 ， 如果业务的长期利润无法对此进行覆盖 ， 那么这种模式就是一种慢性病 。
总之 ， 在芯片研发费时费力费钱的的背景下 ， 任何玩家都不能轻视自研模式可能带来的反噬风险 。
刘旷公众号 ， ID：liukuang110

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