EP73《芯片战争》：比石油更具战略性，一个简单的开关如何走到今天？
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哈喽大家好,这里是速读玩乐第 73 期节目我们的形式是三个人共同读一本书,聊聊各自阅读感受我是愿玲我是村长今天因为我们的主播简宁有事请假了一天然后这期节目我们会聊非常多科技相关的内容所以我们决定再次邀请我们的返场嘉宾 Shawn 来跟我们一起分享欢迎 Shawn 欢迎大家好,我是 Shawn

对 今天我们要一起讨论的书是《芯片战争》这本书的作者是经济历史学家克里斯米勒他这本书也是 2022 年的金融时报和经济学人的最佳图书之一我个人觉得这本书应该算是一本商业史类型的书籍它书里主要是回顾的半导体产业在 20 世纪到 21 世纪的数十年间的一个发展的历程

从最开始如何在军事层面的应用到后面大规模的进入我们个人的日常生活比如在个人电脑智能手机汽车还有各种产品中成为不可缺少的一环这个过程当中也伴随了很多重要公司的崛起和衰弱比如先童半导体德州仪器还有后来的英特尔台积电阿斯麦等等

这本书也不仅仅是只有商业视角因为芯片行业是一个非常特殊的行业它无法逃离开地缘政治的话题所以大国博弈也是这个行业背景之一因此我觉得我们理解今天的中美关系这本书也提供了一个非常重要的视角那接下来就让我们直接进入讨论聊聊这本书我们读完之后的一些收获吧

首先我觉得非常有必要来说一下为什么选这本书以及为什么我们觉得说通过这本书去了解全球芯片的供应链是非常重要的因为可能平常我们会读一些更多的是偏小说呀或者是神经灵相关的书籍更多一点然后这本书我觉得会特殊一些它相当于是带我们去了解这个芯片产业

然后我最早知道这本书是因为我自己年初在做一个关于 Trader GPT 就是大语言模型这一类 AI 产品的一个研究然后我当时就是了解到这个行业的供应链是非常特殊的因为它在一段时间内的发展的瓶颈主要是在 GPU 的供应这个

就是说当时谁能够开发出性能更好的这个 AI 产品其实取决于哪家公司能买到更多优秀性能的这个 GPU 那这个背后其实就跟芯片的设计和制造的公司包括我们一会儿会讲到的英伟达还有台积电其实是

不可分割的所以就顺带了就到这本书其实有非常详细的去讲这个行业的发展史也是这个时候我产生了一个兴趣也就是说我觉得如果我们的听众里面有非常关心 AI 行业也非常希望能以一个后端的供应链的视角去更多理解这个行业的听众我觉得是可以去看一看这本书的

然后我觉得这个行业的供应链还有一个非常有意思的特点是它是一个很罕见的就是它的供应链上的不同环节几乎是由单独的一家公司来垄断的这样的一个行业就

比如说非常不同的是比如我们如果今天看服装行业的话首先它的电商平台就已经非常多了对吧就是消费者可以在不同的地方去买到不同的服装产品然后它后端的每一种面料也会有很多不同的供应商包括加工厂它不会是一个一家独大的这样子的行业但是芯片行业它非常特殊比如说台积电一家制造公司它就占到了这个全球晶圆代工市场的 62%左右的市场份额

而这个市场里的第二名三星它仅仅占到了 13%的市场份额然后芯片制造所需要的光刻机也就是荷兰的这个阿斯麦公司它更是占到了 82.9%的这样的一个绝对垄断的一个市场份额所以我就非常好奇说这种非常特殊的产业格局是怎么形成的这也是我觉得看这本书能够回答的一个很重要的一个问题

我之前没有听过这本书我后面才知道这在科技领域是一本相对来说知名度和认可度都比较高的一本书而且确实看完我觉得它写得挺好的因为平常我们也会看到一些科技相关的报道嘛包括一些名词其实我是比较混乱的就是大概知道它是什么意思但是对于它其中的一些关系包括一些公司它到底是干什么的就都不太了解但是看完这本书就会有一个比较清楚的脉络

那我和村长是比较科技和芯片行外人的视角那说完因为一直在就是做科技相关的公司研究和投资行业里对这本书有没有一些评价或你的了解

我觉得首先是这本书肯定大家都是很熟知的不见得所有人都会完完整整的读过这本书但是如果是从业相关的人对这里面的一些故事都会比较了解不一定是每一个故事但对里面一些关键的故事都会有了解那我想对于今天其实很多的读者而言可能大家会发现

首先今天全球市值最高的企业至少在一部分的时间里面已经从以前大家很容易看到的像苹果啊微软啊这些还有一些当然苹果是主要是以消费者业务为主微软可能它更多的现在是一些企业的业务到了到今天大家越来越多的会看到有时候因为达这样一家完全做芯片的企业它会变成全球市值最高的企业

那跟它息息相关的就是 AI 这个词那可能越来越多的行业都会跟 AI 变得相关不管是我们平时的这个视频软件啊社交平台啊电商啊外卖啊这些产品还是更新的比如说我们现在会开始用到的像豆包这样的助手啊基于阿里同一签问的这样各种的应用啊或者是不同的这个问答的

工具或者文档处理的自动化处理的工具其实 AI 在生活的每个方面都变得更相关了所以才会导致英伟达越来越受到关注那关于 AI 技术也好关于支撑 AI 的这个底下的计算的芯片也好越来越多的在不同的场合不管是正式的场合还是我们平时在作为饭后谈资的这些场合提及它其实变得越来越重要

那它到底为什么重要为什么会被这么多不同的人提到那它后面到底有什么样的门槛这个全球在这件事情上面是怎么分工合作的我想这本书它讲的是比较完备的在历史为什么会一步一步走到今天每一个公司在里面扮演什么样的角色这是一个比较概览性的一本书

对 我想说从一个普通人去关注 AI 的视角因为我当时就是因为大模型特别火爆的时候我去了解 AI 到底是怎么发展起来的其实大家可以把它归成三个要素就是算力 算法 数据我是不是可以理解为

芯片它就是算力的一个基础就是它底层最重要的部分因为我当时想要去了解 AI 它发展的时候我重点看了两个大块一个是深度学习就算法这一块它的这个发展路径是怎么样的第二块就是芯片到底它是怎么发展起来的所以我们今天要看的就是关于算力芯片这部分是可以这么理解的吗

没错芯片是个特别大的概念那跟 AI 最密切相关的就是做最复杂的 AI 计算的这个芯片那直接参与做最复杂的 AI 计算的芯片就叫做算力芯片那它是整个半导体或者整个芯片行业里面的一部分只是它现在因为它的复杂度最高门槛最高所以它会最受到关注

而且我想补充一下,是我们刚刚讲到的,就是说以前的更多大公司是 2C 消费者,就都让我们出资的像苹果啊,或者是 Meta 就是 Facebook 等公司,但是今年我记得有个很历史性的时刻,就是因为大家的市值超过了微软,苹果,成为应该是全球市值排名 Top3 这样的一家公司吧,是的,是的。

对我记得那是一个还挺历史性的一个时刻包括现在台积电其实也是在前五的就是全球市值排名前五的公司这样的一个位置所以其实是后端的公司变得越来越明显的放在大家的眼前所以我觉得这也是一个非常好的契机去了解这些公司的一个成长立场吧没错

那我们接下来先讲一些科普型的一些东西吧就是因为要介绍芯片行业可能对很多人来讲还是会觉得它是一个比较有门槛的东西我觉得最先我们需要澄清和说明一下这些名词的定义就比如说我们在这本书里会看到很多次的提到像芯片半导体和晶体管这些关键词我们是不是能够先来区分一下它们这些名词的定义和之间的一些区别

對,我想其實可以簡單地來講這三個概念互相之間的關係倒不需要特別理解每一個詞它很具體的含義

因为电脑其实我们大家平时使用的是软件更多我们不会去直接操作这个硬件我们更多接触的是不同的应用程序或者云的服务那这些程序其实是跑在操作系统上面的那操作系统通过驱动和底层的调度来跟下面的芯片不管是计算芯片还是存储芯片那不同类型的存储芯片

来进行沟通其实是操作系统来做下面的控制芯片其实是一个最广泛的概念就像我刚才说的比如说我的一台手机里面

手机的核心的中央处理器也叫芯片它的存储也叫芯片它的这个临时存储就我们叫做 RAM 这个也叫做芯片它的摄像头摄像头的传感器这个也叫做芯片其实手机里面有大量的不同的芯片电源管理芯片内存控制芯片鸡蛋芯片就是

用来控制不同类型的通讯的这些都叫芯片所以芯片是一个特别广泛的概念那只要是电路板有计算作用的电路板它都会叫做芯片那半导体其实是这个芯片构成的一些基础的材料你可以认为它就是

导电的这个金属材料它有不同的材料来组成不同的产品那这是半导体的这个概念那晶体管呢这个概念可能大家看到这个名字非常抽象但本质上可以把晶体管理解为开关因为我们刚才说的就是其实是人是跟软件交互的

软件来控制下面的硬件做出动作那硬件做完计算了以后再给软件反馈那这里面的计算呢到今天主流的计算是二进制计算所谓的二进制计算就是所有的计算都是以 0 和 1 这两个数字来表示的

那 0 和 1 反映在硬件的电路上就是开关那这个一个电路它打开了就表示 1 它关上了就表示 0 所以一个芯片大家经常会听到比如说几纳米几纳米工艺那本质上就是在

這個芯片上面它的晶體管的寬度是幾納米幾納米那同樣的面積裡面這個納米的數字越小它就可以裝下更多的晶體管那同一秒鐘就會有更多的不同的晶體管在表達不同的 0 和 1 的狀態那它就可以做更多的計算所以這個納米的數字越小那同一秒鐘同樣的面積下

这个芯片就可以做更多的计算就是大概是这个意思我因为是个小白我看完这本书最大的收获也是终于梳理清楚了这些名词的关系我可以再简化一下它们之间的这个描述但是可能会丢失一些准确性就是按照书里面的这个介绍的逻辑就是半导体它是一种材料一般情况下它是不导电的

但是在某种特殊情况下它会导电就是因为这种特性它就很适合去做电子开关就是刚才 Shion 介绍的零和一那这种材料它制作的晶体管它能够取代传统的真空管因为它有更好的性能然后把这些众多的晶体管放置在一块半导体材料上这个就叫集成电路就最早

芯片是说这个集成电路的但是现在我们可能就把芯片这个词给泛化了包括这个产业我们可能会叫做芯片对吧然后就在我刚才介绍的这一整个过程里面它诞生了很多个诺贝尔物理学奖比如说一位叫肖克利的人他是构建了半导体相关的理论以及他发明了晶体管所以他是获得了诺贝尔的物理学奖

另外还有一位工程师叫基尔比还有一位诺伊斯差不多是同时发明了集成电路然后因为诺伊斯在颁奖的时候他已经去世了所以这个诺贝尔物理学奖是给了基尔比我理解后面几十年其实这产业核心是让芯片更小成本更低以及在相同面积上它能够容纳的晶体管更多

书里面作者其实是用了还比较形象的描述的他说 20 年的时候就是新冠疫情的这个病毒它导致世界陷入慌乱时

它的这个病毒的直径是大概 100 纳米但是台积电最先进的 18 号工厂正在制造的这种微型晶体管它的这个尺寸是这个病毒的一半然后它还对比了一下就是在 60 年前一个芯片上的晶体管数量是 4 个但是到现在已经是 100 多亿个了我觉得

我觉得作者他通过这种横向的类比就是跟病毒的对比在时间上拉长再去做这种纵向的对比我觉得是能够体现出这个产业它巨大的进展的但是

但是这个产业呢它只有技术的创新也是不够的它还涉及到了很多的工程呀制造呀以及市场的问题然后作者在里面有一段话还挺触动我的他说这一令人难以置信的进步部分归功于杰出的科学家特别是获得诺贝尔奖的物理学家但并不是每一项发明都能够创造出一个成功的创业公司也不是每一个创业公司都能激发出一个改变

半导体之所以在社会上传播开来是因为公司发明了新技术并以百万计的数量制造它们是因为强硬的管理者们极力降低成本也是因为富有创造性的企业家们想出了使用半导体的新方法摩尔定律的发展既是一个关于物理学家或电气工程师的故事也是一个关于制造专家供应链专家和营销经理的故事

所以这本书其实讲的就是这样一个虽然很技术但是写起来还是挺令人心潮澎湃的故事吧我觉得作者也挺会写的对我觉得村长刚刚已经提到了摩尔定律这引出我们下一个话题就是说其实整本书有很大部分都是在讲摩尔定律以及可能我们要聊一下就是为什么说芯片的制造会越来越难以及越来越贵

我们可以简单回顾一下摩尔定律虽然这是大家都非常了解的一个定律它其实是英特尔的联合创始人戈登摩尔在 1965 年的时候提出的一项预测就是他认为说在成本相同的条件之下集成电路上可以容纳的晶体管的数量大约每两年会翻一倍这表明计算机芯片的性能会以指数型的速度增长同时成本会相对下降也就是说

也就是说随着时间的退移芯片的性能会越来越强大而单位计算能力的成本会越来越低这个规则其实在很长一段时间内都是适用的但是近几年来因为已经达到了一个物理极限和制造工艺的平静所以其实摩尔定律它越往后期它的增长速度其实是有所减缓的

我这里有一个很小白的疑问因为我本来理解这是一个预测的定律对吗但是我在看书的过程中我感觉它好像有一点像说是大家朝着一个目标去实现的一个计划因为书里面提到了因为生产过程中有很多的困难其实是差点跟不上节奏的然后是出了很多那种在生产方面有很强大的才能的人

靠着无情暴力的这种管理然后追上进度比如说在一家很重要的公司叫仙童里面有一个人叫查理斯波克作者介绍他是一个跟其他的科学家或者说技术的幻想家相比他可能是一个比较注重生产效率的人他的专长是从工人

工人和机器中榨取生产效率多亏了像他这样的管理者计算能力成本才符合摩尔预测的时间表就是我理解是不是说摩尔他先提出了这个定律然后这些企业就按照他的那个时间表去执行那如果他实现不了呢这些企业如果没达到呢

我觉得我看这本书理解的好像跟你差不多他就是想说这其实不是一个那种像物理的那种公理或者真理而是一个他提出了这个预测然后大家要一起去完成了

其实你们说的很对就是摩尔定律他一开始提出来的时候他更像是一个口号这个口号他不光是对内的也是对外的就是首先是他想要告诉整个市场的所有的客户我每年都会大幅更新我的产品要不就是在同一价格的情况下我的性能会翻一倍要不就是在同样性能的情况下我的价格会降低一半

那这样来刺激大家每年都要去关注新的产品每年都去买新产品因为这种两倍的提升是给大家非常强的体感的

那有这样的消费需求被激发的时候,行业的上游才会大家朝着一个目标去努力,因为半导体是一个纵向非常复杂的行业,从材料到制造设备,再到生产工艺,再到下游的产品研发,再到对应的软件研发,每一个环节都不能停下来,因为一旦停下来了,其实两倍的这个目标是非常难实现的。

再到下游有很多的客户被这个口号刺激了吸引他每年来期待新的产品那上游有动力更新了产品以后会被最终的客户买单才能形成一个良性的循环那这个我想是摩尔定律一开始的提出来的一个原因那最早其实因为大家主要的计算设备和主要的复杂的芯片都是用在复杂的

不能说最早应该说在摩尔定律提出来的时候它主要是放在个人电脑就是 PC 的这个行业里面大家去每年去买一个大件或者每几年去买一个大件其实主要都集中在电脑上面但是随着算力的发展随着行业的发展大家的计算设备其实也在变化了从

很大的台式电脑到便携的笔记本电脑再到手机然后再到手机和平板电脑的分化其实今天我想对于普通的人而言多数的计算都在手机上面被完成了

其实今天我们在手机上面又可以做 office 文档又可以看视频甚至可以做稍微复杂一点的视频和图片的编辑这个在当时都是不可想的也就是说今天哪怕是我买一台几百块钱的手机都可以完成以前最高端的电脑才能做的事情那这个就是这几年大家开始在说的所谓的

可能个人的手机是不是没有新的应用足够复杂的应用出现了来刺激手机的性能提升那手机是不是开始出现了类似像算力冗余这样的情况就是这样的情况消费者的不断的每年大幅度来更新自己的电子产品的意愿降低了

才會慢慢的導致上游不斷的投入新設備和投入大量的新的研發來提升自己的性能或者降低自己成本的這個意願也降低了那這個是一個滾雪球的效應就是它很難很快的從一個負向的循環再慢慢變回當時一個這麼激動人心的狀態那這個就是我們今天看到的可能

所谓的摩尔定律又停下来了但是可能 AI 的出现

大家又发现好像今天的英伟达的 GPU 其实是不够用的或者英伟达的 GPU 的性能对于这么复杂的 AI 的模型的计算来说也不见得那么够用那有很多的消费者对于 AI 的应用或者对于智能机器人自动驾驶的应用感到很兴奋的时候那上游就会开始在想办法投入那我不光是芯片的

晶圆代工的制程可不可以进步那我在封装上面是不是也可以进步那我在软件上面是不是也可以用新的方法那我在芯片设计上面是不是也有新的方向可以提出就是大家会开始有新的动力去尝试加快自己的升级的速度就是我想这个才是摩尔定律代表的它不是说一个客观存在的一定会发生的事情而是它是一个

用来刺激消费者的口号那刺激完了之后可以来引发整个完整的供应链大家以同一个方向全力的往前跑明白了讲得非常的清楚所以说其实在消费者这一端的就以消费者为代表的需求和市场是非常非常重要的它其实是倒逼在最前端技术包括工厂制造他们的创新

是的没错因为半导体设备是非常非常昂贵的设备产线还有最终的产品包括芯片产品包括上层软件的研发其实都是这个人才市场里面几乎是最聪明的一些人在做这些事情

所以这些投入是很昂贵的如果没有很确定的大量的消费者会为这些投入买单的话那这些投入很可能他就会打水漂或者他的回收周期很长这个决定其实对于企业来说是很难做的

所以我可不可以理解为就是因为摩尔定律每年的这个集成电路上它的这个晶体管的数量是可以翻倍的就是它每两年所以就是不仅仅是消费者端的这个产品如果说我性能

差个一代到两代就会导致这个产品本身很滞销包括供应链上的其他的产品比如说光刻机或者是其他的制造设备这些东西只要某一个东西它是在性能上落后的那可能我整个制造的环节它都很难去赶上最新的这个需求就是我整条供应链都必须要是走在最前面的然后这就导致了

在这个行业里像我最早提到的就是可能就只有那个最有优势的公司能是这个行业最垄断的公司它不太可能出现就是有很多很多家公司就是出现一个版权竞争的市场是跟这个有关系是的它肯定是有关系的因为社会的资源是有限的

每隔一年或者每隔两年翻一倍这个目标其实是非常非常困难的在这个基础比较薄弱的时候你可能前几年是容易实现这样的提升但是到这个产品本身已经足够好的时候你再往下提升不管是技术路线的局限还是物理定律真的是物理定律本身的局限都有可能影响这个发展的速度也就是说再往下每

每一年要实现新的一个阶段的摩尔定律的目标的成本其实是数量级的增加甚至是指数级的增加那这些资源如果不集中在一家公司或者不集中在单一的环节上面来实现的话其实它是非常困难的

对我觉得创民所长其实有提到一个非常具象的就是这么多年的这个工艺和技术的难度的变化就是说 60 年前一个尖端芯片上的晶体管数量是 4 个而现在是 100 多亿个就是这是非常非常大的一个差距我想知道就是那再往下就是他这个技术还能够

再这么快的迭代吗还是说可能就是它已经到了一个因为像我们现在做到几纳米已经是一个非常难的事情了可能再往下也没有办法再以这么快的速度去发展我想这个它有一点像先有鸡还是先有蛋的问题

因为像光刻机本身它也经历了很多代的不同的技术路线的演进那每一次新的技术路线成熟了以后它能够做到的晶体管的精度都会显著的更高就是它如果成熟量产的话

但是这个前提依然是你需要有下游的需求和下游应用的配合这个其实它是一个客户和供应商互相密不可分的一种合作方式

所以我可以理解为就是在可能个人电脑和手机上的这个需求的更进一步增强是不是已经明显弱了下来可能更下一步会是比如说在汽车或者是像 AI 这个行业里会有更强的这种推进它的需求应该说汽车 AI 还有比如说像增长现实这样的行业它对算力提出了更高的要求就是这三个应用场景它今天的算力

其实是不太满足他们的需求的但是也因为今天的算力不太满足他们的需求导致了这一些我刚才提到的这三个方向的服务并没有产生非常主流的产品进入到大家的生活里面来那这个其实也是

有点像一个辈论可能也需要像当年的苹果就是推广智能手机一样他有非常大的决心把整个供应链串起来用非常

正确的方式协同到一起组成一个好的产品最后正确的引爆市场产生了大量的需求来帮供应链赚到了钱不断的再来更新就是其实它需要一个这样的东西好那下一个问题因为这本书其实讲到了非常多这个芯片行业的历史我想知道有没有什么是你们看完这本书之后才发现的一些很有趣的信息

我先来说的话我会觉得这本书里非常有意思的一部分是讲到美国和日本这两个国家他们在芯片战争中的一个微妙的关系就是一开始美国是先扶持日本想在这个芯片制造领域去站稳脚跟的但是当日本真的去抢占了这个 D-ROM 市场之后美国又感受到了被自己的份额被挤压赚不到钱又开始将日本视为禁笛转而去扶持韩国

我感觉这个历史是非常有意思的我详细的是去说一下这段故事就是一开始是在战后时期就是美国其实是想把日本作为盟友就是 20 世纪的 50 到 70 年代

所以这个时间点美国他制定的策略是说要让日本去受到经济扶持包括在技术方面给他们一些转让的帮助然后让日本成为能够在亚洲帮他们对抗其他国家的一个帮手

然后这个时候呢美国就是包括像让德州仪器还有摩托罗拉等公司都去为日本提供了这个集成电路的技术许可然后日本企业就引进了这些技术开始自己去制造自己的芯片引进了这个芯片制造的能力

后来就凭借这个技术日本崛起了一些公司比如说日立东芝 NEC 等等企业他们都在 20 世纪 70 年代的后期迅速扩大了自己去生产这个 DRAM 能力 DRAM 就是一种动态随机存储器

后来到了 80 年代因为日本的这些芯片公司就崛起了当时日本其实已经能够占据到全球 D-ROM 市场的 50%以上的份额因为日本的厂商相对于美国的公司来讲他们其实生产的工艺非常好就是良品率要比美国的公司高出几倍而且他们的这个制造的成本也更低因为人工的这个每小时的工资嘛就这个是比较好理解的

然后这个情况呢就变成了挤压美国的相关的企业比如说像英特尔和德州仪器在存储芯片领域的这个市场份额导致美国的

这块领域相当于是陷入了一个比较尴尬的局面而当时还有个很重要的社会背景是日本其实是为这些日本的芯片制造公司提供了非常好的条件的因为当时日本的这个社会储蓄观念比较强烈然后国内的消费也不是很多所以他们的个人储蓄率是保持在

20%以上的这是远高于西方国家的那这个条件其实就给当时的这个企业融资创造了很好的便利因为利率很低嘛然后国家也鼓励这个行业所以这些企业都能以非常低的这个利息持续地获得这个资金的贷款那这个其实就让这些企业获得了一个很好的发展条件尤其是相比于美国来讲

所以当日本的这些芯片公司慢慢地占据了市场的主导份额之后美国就开始对日本产生了忌惮也就后来有了美日的这个贸易摩擦所以有一个非常关键的时间点是 1985 年的时候美国

联合日本德国法国和英国五个国家签订了一个货币协议当时是希望通过人为的去升值日元来削弱日本出口的竞争力也就是说可能日本出口芯片的话的这个量会减少以让美国的这个芯片占据更多的优势

也就是在这个协定之后相当于美国是对日本进行了一个直接的制裁那日本就不再是美国单一想扶持的这样的一个国家了所以在这之后到 90 年代的时候美国就一边去压制日本同时也想要找另外一个亚洲国家来填补他们在这个芯片供应链上的一个空白

于是他们就瞄准了韩国所以当时他们选定的是三星包括现代公司他们当时都已经有了自己的一些技术的基础然后美国也通过给他们提供资金和技术的支持帮助这些企业去做更多的存储芯片这也是为什么后来三星能够成为全球的存储芯片里非常重要的一个玩家而日本的企业却慢慢地退出了 D-ROM 的市场

所以背后其实是跟美国和日本的两个国家的这个贸易摩擦以及美国的这个政策的转变是有非常强大的关系的对这个是我当时看这本书觉得还挺有意思的一个历史片段对我也是看这一段日本的历史才意识到其实大国对于这种科技的封锁是一直就有的

而且中间作者还讲到了很多很有趣的故事这些落后的国家他主要讲的是苏联了当时是如何窃取情报的然后他的间谍是怎么工作的好像他中间还讲到一个消极怠工的间谍回到苏联之后因为生活不如意感情破裂他就把他在美国做的那些所有的间谍工作的文件都发到美国相当于是背叛国家然后这种获取情报的能力就让美国大为震惊

中间还讲到苏联因为他们也意识到了半导体非常的重要但是因为当时是处于冷战嘛他跟美国的关系很差他们就像素级的去复制学习半导体的整个产业包括他的工厂包括他制造了一个很像硅谷的一个小城市但是书里作者的评价就是说因为他永远是像素级的复制所以他永远落后美国五年

我看到那一段的时候就觉得高科技很难通过这种简单的复制来完成

而且芯片对于军事的影响在这本书里面的篇幅也占的挺多的中间讲到一个海湾战争对我还带来了一点小震撼就是半导体产业发展起来之后军事的形态发生了很大的变化因为在海湾战争的时候美军他首次把大量的这种高科技的武器投入实战他的不管是准确性也好还是他的这个精度也好就是完全碾压

第一次通过高科技展现出了这种实力有点改变了世界对于战争形态的这种看法吧

我自己觉得还比较有趣的细节是日本的索尼他当时做的那个随身听就已经带芯片了我还挺吃惊的就是原来芯片它的这个应用比我想的要早得非常多就大概在 1979 年的时候索尼推出了它的那个随身听然后在全球是卖出了 3.85 亿台是当时最受欢迎的消费品之一

然后也是日本制造的就是带芯片属性的这种很有代表性的消费品吧

对其实这个是一个非常典型的案例就是芯片它其实是一个很广泛的词因为它是电路板所以几乎任何的电子产品里面都是有电路板只是今天大家定义的芯片可能或者想要了解想要讨论的芯片更多的是指某一种相对更复杂的电路板而不是把所有的电路板都叫做芯片所以对于每一个人

哪一種電路板突然變得複雜或者哪一種電路板突然變得重要我想要關注的這個時間點和它的代表的產品一定是不一樣的它可能是隨身聽可能是遊戲機可能是學校裡面的電腦可能是自己的手機平板這個對於每一個年代的人來說可能都有不同但是這些產品一定在當年的半導體行業和電子

行业里面是非常重要的也是技术非常集中的这样的一个产品所以这个其实是一个很有意思的话题那我们刚刚聊了一些行业的发展背景还有大国之间的一些博弈接下来想聊一下就是具体的公司你们觉得说看完这本书在这场芯片战争里你们觉得最不能被忽视的玩家都有谁

我先来说的话我觉得荷兰的光刻机公司阿斯麦是非常有意思的阿斯麦它的英文缩写是 ASML 相信有部分人可能会知道这家公司我当时知道它就觉得它非常有趣因为它是一家位于荷兰的公司但它却能够占据全球光刻机行业 82%的

这样的一个市场份额就很好奇为什么一家欧洲的公司可以做到如此大的这个垄断的优势这本书里其实有提到一些阿斯麦他崛起成长的过程然后我觉得可以推荐另外一本就是叫光刻巨人这本书是直接去写阿斯麦的成长史的如果你们感兴趣的话可以看一看

我概括讲一下为什么我觉得这家公司非常重要是因为这家公司它有一个 EUV 的技术它叫极紫外光刻技术这个光刻技术目前是制造这种先进制成芯片就是三纳米以下的芯片是一个非常关键的设备

而阿斯麦它其实是用了 30 多年的研发的时间才完成了它的这个光刻机的商业化所以它现在是全球唯一一个能够去生产 EUV 这种光刻机的公司它每一台的这个光刻机设备售价高达 1.5 亿美元像台积电三星英特尔都非常依赖它的设备去制造芯片

为什么它的设备会这么贵因为它的一台光刻机上面就会有 45 万多个部件然后它需要保证所有的这些零部件都能够达标才能让它的这个性能非常的好所以它需要去跟不同的每一个行业里最顶尖的这些零部件的供应商去合作所以你可以想象就是它是一个非常集中的

有大规模生产优势的这样子的一家公司然后我觉得还非常有意思的一点是说阿斯麦他的崛起其实也跟我们刚刚提到的就是美国和日本在芯片上的这个贸易摩擦有关系恰恰是因为他当时是一家位于荷兰的公司所以他在日本和美国之间的这个芯片的贸易争端中被认为是一个中立方式

所以美国就把阿斯麦视为是可以去替代日本公司像尼康和佳能这样的一个非常好的替代者所以当时当美国的这个 D-ROM 的初创公司想要去购买光刻机的时候他去转向了阿斯麦而不是继续去跟日本的公司合作对所以我觉得这家公司的发展也是挺有趣的

其实阿斯麦毫无疑问是最重要的其实是几经波折有好几次差点资金链断裂那又最后其实是非常奇迹有运气的不断的拿到新的资金支持他来做光刻机这个设备以及到最后他压住极紫外光源做 EUV 才让今天

就是 10 纳米以下的新的工艺可以做到成熟其实它的每一步都非常关键如果

不是有 ASMAI 的话我想很多今天的不管是自动驾驶还是这么低功耗高性能的手机或者是在后面的今天的这些人工智能的计算的 GPU 可能都真的很难实现因为它是最核心的一个设备当然在这个环节里面很多的供应商都不可或缺了就有做材料的有做设备的有做服务的

也有做设计生产的那阿斯麦其实在这里面这么被大家关注一定是因为它的这个设备其实是起非常决定性的作用现在来讲世界上其实没有任何一家其他的公司能够提供像阿斯麦的光刻机这么优秀的技术对吧

首先是阿斯麦的极紫外光源,我们叫做 EUV 的光刻机它做的是最成熟的,也被最广泛应用的就是像英特尔三星,欧洲的格兴,然后台积电毫无疑问的都是它的客户都在用它的这些设备来做最先进的工艺

那像日本的厂商其实像历史上跟阿斯麦竞争过的比如说像尼康佳能这样的日本企业他们自己今天依然在光刻的这个设备里面来提供对准系统的这样的两家光学企业他们其实自己也还在发展自己的光刻机的业务但是

因为他们自己本身的半导体产业不管是代工产业也好还是他们自己的产品本身也好在全球的半导体市场里面的话语权已经不是这么强了就导致他们的技术路线一直没有被非常广泛的应用也一直没有走到非常成熟的程度其实这个就不是一个

好的保留自己竞争力的方式因为像阿斯麦这样的设备它的单价非常高它的研发的投入成本也非常高如果没有非常广泛的客户能持续不断的来用你的产品来帮你打磨验证来采购你的产品的话其实是很难

让你持续的去投入研发跟上最新的技术做相比最新的产品有竞争力的东西的这个其实就是我想包括尼康佳能包括其他尝试做光刻机的这些厂商它最大的一个困境

其实我们刚才可能确实忽略了就是来讲光刻机它跟所谓的我们说的芯片之间的关系因为一开始像村长介绍的那样就是芯片它的核心的工作方式是在这上面有非常非常多很小的晶体管这些晶体管来表达它是开关它来表达 0 和 1 的状态然后来帮助软件做计算那

在一个平面的晶圆上面怎么去让它刻出这么小的晶体管怎么来保证这些晶体管之间的间距是一样的这些晶体管自己的宽度是一样的那怎么来保证这个我在一个面积里面刻出了这么多的晶体管它的一致性是尽量一样的其实这个

刻的动作是非常形象的这当然它有不同的方式去刻了但是光刻机它其实主要就是用来做这个工作这个光刻机它的精度它的稳定性它的效率就决定了我在一个晶圆上面刻出多少的晶体管这个晶体管可以有多小刻出来的晶体管有多少是可以正常工作的它的间距和它本身的宽度是不是我想要的一致的宽度这个是光刻机它主要来做的工作

所以会有个大概的概念比如说现在平均每一个晶圆上需要刻上多少晶体管吗就是我想量化下它的这个难度有多大首先晶圆有不同的尺寸就是有 8 寸的有 12 寸的有 10 寸的那在不同的晶圆上面你用不同的工艺当然你刻出来的晶体管的数量是不一样的但前面其实村长有提到过一个数据就是

在同样的面积下就在很长的时间以前其实只有四个晶体管但今天是一百多亿嗯所以我觉得这还是蛮能理解到就是光科技的重要性的

对对对是其实刚才在最开始的时候我们提到就是摩尔定律没有在这么激进的往下发展其实光刻工艺也是同样的就是其实在物理上面 10 纳米的晶体管宽度之后你会发现

包括台积电也好包括三星也好他们已经很少直接的说自己是几纳米几纳米工艺他会说我是

T7 公亿他会说我是 N7 公亿 N5 公亿 N3 公亿就是因为他其实开始被迫的去玩一些营销游戏或者我们叫文字游戏就是你看起来好像它是一个变小的数字但其实它的晶体管的宽度是停在了 10 没有特别大的变化他在这上面做了大量的

劳动来想办法增加它的效率提高它的良率然后增加它的密度但并不是真正的缩小了晶体管的宽度明白那村长呢你觉得哪家公司是特别重要的

我觉得看历史的话英特尔应该是绕不开的吧而且从创始团队来说我觉得也比较有代表性我前面不是介绍最开始发明了半导体理论的就获得了诺贝尔奖的那个肖克利他其实是先开了一家公司但是因为他的管理实在太差劲了所以他团队的八个很重要的人都离开了然后去了一家叫仙童的公司然后这八个人

书里介绍他是被普遍认为就是硅谷的创始人然后其中呢这八个人里面有我们都很熟知的刚刚介绍的摩尔就他提出了摩尔定律另外还有就是诺伊斯他是这八个人当中的一个领袖吧就他是发明了集成电路但是因为去世的早所以他没有拿到那个诺贝尔奖但其实他是集成电路的发明者之一

而且它比较擅长的是在商业方面做很多正确的决策比如说一开始的时候因为这个东西成本很高嘛然后在消费市场还没有成熟的时候大家是去拿军用订单的因为利润又非常的丰厚而且你去完成这些订单就比较集中嘛但是诺伊斯它就非常坚定的要去发展民用市场而且它用了

大幅降价的策略来降低门槛就实现这个芯片的普及吧就他做了很多这种正确的商业的决策但是后来呢这个先铜它好像是属于一家私人富豪吧这个私人富豪就非常的小气不愿意分给大家股份所以我刚才说的这几个比较知名的人他又出来创立了我们现在熟悉的英特尔英特尔是这么起来的

然后后面又出现了一些里面的老同事吧,比如说桑德斯他出来创立了那个 AMD,叫超微半导体,也是现在很熟悉的一家公司,所以英特尔跟这个 AMD 就是宿敌,好像常年还打官司,因为他是老同事出来,用了当时在英特尔的技术,就是有点说不清楚吧,就是常年在打。

但是英特尔是遇到了很多那个问题吧有几个坎差点也是没过去比如说院林在前面介绍的在 80 年代日本发展得非常好的时候英特尔一开始做这个存储芯片已经竞争不过去的时候他们找来的那个叫一个总裁名字我有点忘了

应该是安迪格鲁夫是这个名字吗对他应该是英特尔历史上非常重要的一个 CEO 对对对安迪格鲁夫

就是它非常强硬的管理风格然后带领团队换了一个方向就是还蛮典型的就一家公司走到一个危机的时候它转向了另外一个方向然后他们是生产了微处理器然后英特尔在 PC 时代到来的时候它就其实也形成了垄断地位

我看书里面好像说百分之八九十占了这样的市场份额英特尔它在后期还遇到了一个问题就是它在批

在 PC 时代非常的辉煌但是在移动互联网时代到来的时候他又错失了这个机会然后是很有名的那个教授提出来的创新者困境因为他当时的利润实在是太高了发展的太好了市值又是就是美国最好的公司之一所以他其实没有动力去改变去探索新的方向但是上一次面临日本的这个恶性竞争的时候呢

就是生死存亡之际他不得不变但是到了 PC 互联网时代他就没有这样的动力改变所以他其实是得到一个时代然后失去了一栋互联网时代以及现在因为 AI 时代来了大家讲 AIPC 其实对他的挑战也是很大的我今天特地看了一下就是我们在书里面提到的这几家公司的市值英伟达

已经是 3.3 万亿了就是遥遥领先然后超微半导体就是我前面说的那个老同事出来做的英特尔的死对头它现在是 2000 多亿美元市值然后英特尔是垫底了就是曾经的老大哥他现在只有一千亿美元而且我看他在今年 9 月的时候其实是到达了低谷

大概今年它就下跌了 60%所以对于这样一家公司来说我觉得还是蛮典型的案例吧就是一开始的时候就相当于一个起点嘛这个产业的起点然后在中间遇到挫折然后走出低谷重新走向辉煌但是又错失一个时代然后逐渐被竞争对手赶超到现在处境还蛮危险然后我还想说因为这本书是 22 年出版的嘛

那时候出版比较早如果是现在出版的话我觉得它得为英伟达多出三分之一的篇幅因为这本书英伟达讲的就比较少对其实先铜也就是英特尔的前身还有英特尔在整个半导体和计算机行业是

在历史上是非常非常重要的事实上哪怕在今天它也占这个市场很重要的一部分确实虽然资本市场今天对它非常的不乐观但如果我们真的去看英特尔的收入的话以分别是上一个完整财年的收入来看英特尔在企业市场的产品的收入其实还有上一个完整财年是 300 亿美金

那因为大家在上一个完整财年里面他的 compute 就是计算的这个业务大概是 400 多亿美金的收入所以其实如果你真正去看今天实际发生的收入的话企业这个市场他的收入并不低的只是大家认为他的市场已经饱和了这个是一个非常可惜的情况那但如果我们真的去想的话每一台电脑

我们不管是今天我们去用的电脑还是实际上的我们用到的云服务里面的服务器它一定会有一个 CPU 这个 CPU 如果以电脑和服务器的角度的话最大的比例依然是英特尔的它都不一定会有一个独立的 GPU 就是英伟达或者像 AMD 的 GPU 产品这样的 GPU 但是它首先一定要有一个可以跑操作系统的 CPU 这个 CPU 里面市场份额最高的依然是英特尔

只是好像他的产品给大家的想象力和迭代的空间已经没有这么大了所以他会被资本市场冷落但在历史上其实先铜半导体是非常重要的一家公司那他分出来的后来叫做先铜的八叛徒其实有的人成为了指导美国半导体行业和科技行业呃

政策和这个战略制定的很重要的人有的人去成立了英特尔有的人成立了 MD 那 MD 又进一步收购了 ATI 到今天他 CPU GPU 都做那英特尔一开始他是以做存储器起家的再到后面就是你们刚才提到的 Andy Groove 他决定从做低毛利的低价值的存储器当时是低毛利

低毛利低价值的存储器转到了做 CPU 就是我们今天所有的这些设备都不可或缺的这样的 CPU 的产品变成了今天全球最至少是电脑和服务器最主要的 CPU 的企业那我想要补充的其实是

在比较接近我们会体验到的历史和未来的历史里面可能很重要的在半导体行业里面很重要的一家企业在这些书里面或者大家在讨论这些故事里面很少会提及的一家公司其实是苹果就是苹果在不同的阶段它都可能是巧合可能是有远见可能是它自己真的需要就是它

不断的促成了这一些行业里面重要的公司它是背后非常强的推手比如说像我刚才提到的原来的电脑和服务器里面最重要的 CPU 供应商其实是英特尔和 AMD 那英特尔是绝对垄断的一个龙头再到后面其实越来越多的人因为苹果手机的出现

我们的主要的主流的计算设备其实变成了手机那手机和平板里面的 CPU 其实就不是英特尔和 AMD 做的这种 X86 或者我们叫复杂指令级的 CPU 了更多的是基于 ARM 就是 ARM 这家企业做的简易指令级的移动的嵌入式的 CPU

那当然他的供应商会有很多了因为我们自己是不做 CPU 产品的他会把它授权给比如说三星做自己的 CPU 高通做自己的 CPU 还有其他的有一些国内的企业也做自己的 CPU 像展讯这样的企业还有

我想大家很熟知的一些国内的企业都做自己的 CPU 都是用 ARM 的这个简易指令集为基础的架构授权来做的 CPU 那苹果到今天依然是 ARM 非常重要的一个大的股东它在 ARM 的产品和技术迭代里面有非常强的话语权那这个是今天我们所有人会用到的从数量上它肯定是绝对多数的 CPU 的供应商 ARM

他的重要的股东是苹果然后

我们今天看到的就是台积电它不断的成为晶圆代工芯片代工的寡头其实这个趋势一定的程度也是来自于苹果的影响因为我不知道大家是不是还记得在大概在 iPhone4 到 iPhone5 的这个周期里面其实有国内是流传过一个说法就是大家要看苹果这个 CPU 的体制

所谓的体制就是因为当时其实大的企业他都不希望自己的核心的芯片产品只交给一家代工厂来代工因为他会觉得这样我很难谈价格也很难保证我供应的稳定性我要做安全备份所以当时其实苹果的核心处理器的产品它是一部分给台积电代工一部分给三星代工

但是不断的消费者他会发现好像三星代工的那一个部分它的功耗会更高或者它的峰值性能会更低所以特别像中国的消费者他们就会不断的去找他会不断的追求我买到的这个产品它是台积电代工的苹果的处理器的产品我希望我的是这个产品我可能会退货我可能会换货或者我可能甚至会加价去买黄牛的货来保证这个结果

那慢慢的苹果就不得不把自己更多的产能移到了台积电那不断的去给台积电借款或者帮助台积电去采购新的设备来让他可以支撑更多的产能甚至在更主动的帮助台积电去采购更先进的工艺去做苹果的下一代产品所以其实

苹果和台积电是非常强的互相依赖的关系苹果到今天每年还要占台积电 25%的收入那台积电所有的最新的工艺的天使的客户一定是苹果苹果花时间花钱花研发来帮台积电把最新的工艺磨合成熟那进一步的再把这个最先进的工艺开放给其他的客户

所以台积电可以变成今天的寡头的位置以及它不断的在新的工艺上面领先其实苹果是一个非常重要的角色它又出钱又出人又帮台积电来生产它有一个超级销量大的 iPhone 这样的产品来支撑台积电的新的工艺来不断的成熟和磨合这个是台积电这边再到我们刚才说的

就是今天 AI 其实更多的计算的设备是 GPU 那在 GPU 里面其实最重要的一个供应商就是英伟达虽然 AMD 收购了 ATI 以后它也提供 GPU 产品但是在 AI 的这个行业和生态里面其实英伟达是绝对的寡头那因为它是寡头的原因当然跟它的产品本身做得好有很大的关系但是另外一个非常大的关系

是英伟达他的软件生态做得非常好在 15 年前 AI 还不是很普遍的时候英伟达就推出了给 AI 行业研发编程训练服务的就是他叫

Kuda 的生态包含它的编程语言包含它的 API 接口包含它的一系列的完整的工具链和它的算法库但 Kuda 的这个东西其实最早不是英伟达从零到一开始做的它是基于一个开源项目叫做 OpenCL

那 OpenCL 如果大家去搜这个商标的话会发现这个 OpenCL 的商标持有人事实上是苹果苹果他会说苹果无偿的把 OpenCL 这个商标捐给了 OpenCL 这个开源社区对所以其实但大家今天会看到苹果在 AI 上面的投入并不是很激进甚至有一些落后的情况出现所以就是你会发现非常有意思

不管是今天在绝对多数的 CPUARM 跟苹果有非常重要的股权的关系苹果是它很大的一个股东然后今天芯片代空的绝对的寡头台积电苹果是它每年 25%的收入的来源也是它所有的新工艺的天使客户

然后今天所有人最关注的企业甚至是整个资本市场最关注的全球市值最高的企业英伟达它赖以生存的 Kuda 的这个生态基于的是 OpenSeal 这个开源的成果而这个开源的成果最早的推动者也是苹果所以苹果这家公司在大家谈论半导体的历史的时候是很少被提及的但是它因为各种机缘巧合因为各种早期的决策

导致了它在不同的环节都扮演非常重要的角色非常精彩的补充那我还想请教一下现在苹果好像在硬件方面投入比较多比如说它的那个头显那这个会不会是未来芯片行业在消费产品这一端很重要的一个方向但是我看行业好像也有看衰的声音不知道你怎么看这个就是 Vision Pro 它是一个我们叫做混合现实的这样的一个产品

那其实不光是行业看衰了其实现在有很多的行业分析师还有就是产业的从业者他都提到了苹果其实自己因为 Vision Pro 一代的销售并不是很理想所以他自己放缓了自己的研发的计划他后面可能会调整自己的产品的方向不会这么激进的再去投入新一代产品的量产那这个产品其实

我至少从我个人的角度就是混合现实眼镜这样的产品其实是今天很多技术的极大成者就是它要进入我们的生活像大家预期的那样可以替代手机变成我们主要的娱乐和计算设备

它的前提是非常多的芯片和半导体的工艺以及产品都需要很明显的大幅升级才能做到的比如说其实这个产品它跟 AI 是强相关的因为我们已经不像

电脑那样我们用鼠标键盘来跟电脑交互也不像手机这样我在手机屏幕上面非常直接的用手来点按交互而是它是没有一个直接的操作界面的我的虚拟的操作界面要非常

实时的并且正确的跟真实的现实的环境可以融合比如说我可以把一个软件的窗口把它钉在我的衣柜的门上面或者我的墙上面甚至是桌子上面那我在衣柜上面就必须要是竖着的我在桌子上面就需要是横放的那如果我把它钉到天花板上面它就需要是

就是反过来的它的面是朝下的那这些它其实是需要大量的实时的计算它需要 AI 来识别你盯到的这个平面它是一个什么朝向的什么距离的平面那我盯上去的东西到底是应该它完全不动的盯在那上面还是它有一些内容是可以跟着环境变化或者跟我移动的位置我看的角度来变化的

这些都需要大量的 AI 的算力来提供支持有一些算力可能在 Vision Pro 这个

头显本身里面有一些算力可能在云服务里面但它在云里面也需要算的足够快来实时的通过网络回传到 Vision Pro 这个头显上面来做出反馈同时它又需要非常复杂的多自由度的动作追踪的算法因为我是带在人的头上的

我的人的头会朝不同的方向来看我的人本身可能会跑动会停下会蹲下会跳起来那这些是不同方向的不同的姿态那这些复杂的导航算法没有非常精确的

外部的设备来追踪的话就只能通过这个设备本身的摄像头和内部的陀螺仪来猜测你的运动轨迹运动速度和运动方向那这样的计算的复杂度和需要的算法的复杂度并不见得

低于自动驾驶很多它可能甚至就像今天的人行机器人一样它会是一个比常规的智能辅助驾驶更复杂的算法那它也同样需要很复杂的算力那只是这个算力怎么分配你可能一部分在 Vision Pro 里面自己来做一部分在云服务里面做但是同样的你的云服务的计算的效率要非常高它要实时的回传回来

那在这里面你要用语音和手势来跟所有的我刚才提到的这些软件来进行交互那语音你要识别的精准你的意图要识别的精准你问的问题要给出很精准的答案那手势可能有很复杂的手势那不光是手也可能比如说我要拿一个杯子那杯子是不是也可以跟我

在浏览的虚拟的内容有交互那如果是一个其他的东西它能不能跟我浏览的虚拟的内容有交互那我的语音的这种复杂的操作以及我跟现实环境的物体不管是手还是其他物体的复杂的交互这些可能就真的要很依赖今天的大语言模型的发展才能做到更好的泛用性和更高的准确率所以

混合现实或者说 Vision Pro 这个产品它真的要走进我们日常生活它的要求是非常高的它的要求是大语言模型生成式 AI 复杂的自动驾驶的导航和定位的算法以及空间追踪和空间的定位和箭图的算法

都做到非常非常优秀的水平同时又要很大的一部分跑在 Vision Pro 这么小的一个设备上面所以它是需要整个非常大的行业来合力才能实现的一个可能是比较长远的一个计划因为今天的芯片在这样的功耗和这样的面积下显然是无法提供这么复杂的

算法需要的算力需求的那今天的算法也没有至少现在还没有迭代到这么高效可以在这样的物理的限制下面去实现这么高精度的各种各样的算法不管是追踪的算法还是识别的算法所以这个可能是 Vision Pro 一个很困难的地方但也许它就变成下一个非常重要的设备因为

已经很久没有这样的一个设备它是有可能变成手机这么大的量级面向这么多的客户但是所有的人也许会因为它完全改变了我们用设备以及设备跟真实环境的交互方式大家有非常海量的设备更新的需求那一旦这个需求真的被验证的话可能摩尔定律就又回来了

所以这个也是确实是一个很有意思的方向很多的公司都在尝试但确实它是一件很难的事情明白了想聊聊关于未来的趋势接下来的话你怎么看说芯片行业的一个发展比如说是不是随着智能汽车机器人还有医疗行业智能化的发展我们会更加的依赖芯片吗我觉得我们是不是依赖芯片这个应该已经不是一个需要讨论的

话题了因为芯片它其实是一个非常

广的一个集合就是小到我们今天墙上的开关到我们的每一个人家庭里面的电控箱到冰箱到洗衣机洗衣机它的电机的控制器到扫地机器人那智能音箱就是所有的这些电子产品都是由芯片来作为它的核心功能实现的一个载体的

所以我们是不是依赖芯片这个毫无疑问是的只是这个芯片有不同的类型不同的复杂度那不同的阶段好像都会有一个新的芯片更受到大家的关注或者它会

承载着我们这些功能迭代的一个更重要的任务比如说以前是手机的核心的处理器或者我们叫 CPU 当然它不只有 CPU 的功能或者是现在大家关注 AI 了以后是英伟达的 GPU 或者是其他的 AI 芯片的产品会被大家关注那从我个人的角度呢我觉得村长一开始提到的随身听的这个例子是非常有意思的

其实我反而会希望技术发展到某一天了以后大家不需要再去讨论芯片这个事情因为如果这一天到来一定说明这个技术已经非常成熟了成熟到它渗透到了我们生活的方方面面以至于大家不用再去时时刻刻担心芯片它的功率够不够了芯片的算力够不够了这个 AI 发展的速度能不能达到我们的预期能不能做到我们想要的这些事情

如果有一天大家不再去讨论英伟达的 GPU 了哪怕它的销量依然非常大那一定说明像生成式 AI 像大语言模型它们的产品已经在我们的生活里面非常的广泛我们已经习以为常了就像以前的互联网一样我们不会再去讨论互联网家就像推荐算法一样我们不会再去讨论 AI 广告系统和推荐算法的系统

而是我们已经对于推荐无处不在算法无处不在互联网移动网络无处不在我们已经习以为常了我们不会再讨论这个载体本身我们会去讨论有什么样的产品更好用有什么样的新的产品出现这个给我们的生活带来什么样的便利

这芯片也是一样的就是我们今天去讨论自动驾驶需要芯片生成式的 AI 需要芯片大圆模型机器人需要芯片是因为芯片和这些应用互相制约芯片也没有达到足够好的水平

这些应用也没有达到足够好的水平导致了我们非常期待它进步那如果有一些我们非常自然的我们就像滴滴打车一样的去用人形的机器人那我们大家都不学驾照了出门就上一辆自动驾驶的车它自动开到我们的目的地我们自然的就不会再谈论它用的是什么智能驾驶芯片这样的事情就是我其实反而是很期待那一天

好的那我们今天最后一个问题啦是否推荐这本书以及几星推荐

是

是的所以我可能只能给到 3.5 星因为我觉得这本书的翻译一个是它本身翻译的水平我觉得是有一点问题就是很多地方我感觉那个句子是读不太懂它那个意思的但是我看了一下评论区有人发的那个原文就能够理解就是英文的意思

我觉得还有个点就是感觉他的立场因为毕竟这是一个美国作家嘛就是我觉得他的立场来讲会让这本书看的就是更偏向某一方我觉得好像在客观和公正性上似乎欠缺了一些所以会让我觉得就是可能如果我们要读这个行业的话也许多去看不同视角的不同国家的作者去写的书可能会

期待期待