ChatGPT會讓你失業(yè)嗎，芯片圈內(nèi)人怎么看？

左起依次為：

艾新博盛投資創(chuàng)始合伙人、芯片揭秘總策劃 曹幻實(shí)

安納芯半導(dǎo)體董事長、《芯事2》共同作者 謝志峰

中國傳感器與物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟副秘書長 朱佳騏

加速科技創(chuàng)始人、董事長 鄔剛

問：今年開年后最火的話題就是ChatGPT，有種說法是這項(xiàng)技術(shù)能替代很多人的工作，很多公司的股價(jià)也由此而發(fā)生質(zhì)的變化。大家覺得人工智能的最新進(jìn)展會對芯片圈帶來什么樣的變革？這是好事還是壞事？

朱佳騏（嘉賓）：我們中國傳感器和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，主要目標(biāo)是推動傳感器產(chǎn)業(yè)及物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展。從我的角度看，ChatGPT的出現(xiàn)是一件好事，因?yàn)槲覀冃枰獎(jiǎng)?chuàng)新應(yīng)用。就像大家會為使用新功能而換一部新手機(jī)一樣，新的智能化需求會推動技術(shù)帶來更好的體驗(yàn)和新的功能，從而推動核心技術(shù)包括芯片的更新迭代。人工智能的出現(xiàn)對傳感器和物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)來說是利好的。因?yàn)樗枰罅康臄?shù)據(jù)來源才能真正實(shí)現(xiàn)智能，現(xiàn)在AI技術(shù)被運(yùn)用最多的場景是在“視覺”和“聲學(xué)”領(lǐng)域，而ChatGPT的出現(xiàn)，勢必會帶動對應(yīng)一批芯片的興起，傳感器領(lǐng)域可以馬上想到的是人機(jī)對話中要用到的“語音”——硅麥。全球硅麥方面幾家領(lǐng)先公司包括歌爾微電子、瑞聲科技、敏芯微都在國內(nèi)，對國內(nèi)產(chǎn)業(yè)是一件好事。

中國傳感器與物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟

副秘書長朱佳騏

從集成電路的角度說ChatGPT帶動的首先是服務(wù)器領(lǐng)域的芯片，因?yàn)闀写罅啃略龅乃懔σ?，例如CPU、GPU、FPGA等需求量會快速增長。另外在MEMS技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，硅光通信也可能會因?yàn)镃hatGPT的出現(xiàn)而加速布局?，F(xiàn)在的服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)傳輸還是傳統(tǒng)的電信號方式， 今后可能會被光信號通信替代，從而在傳輸速度、發(fā)熱功耗等領(lǐng)域有所改善，增速降耗一定是一個(gè)大方向，我相信這也是業(yè)界看得比較多的、或者認(rèn)為是主力發(fā)展的方向。

鄔剛（嘉賓）：我覺得ChatGPT確實(shí)在未來會帶來巨大的影響。人工智能最核心的就是算法、算力和大數(shù)據(jù)，影響最大的還是在算力和算法上。這些會引起像CPU、GPU等高性能的AI專用芯片更加快速的發(fā)展。

如果再往下走會有兩種可能，第一種是單顆器件要突破A100的性能，不管是自己做GPU方案還是做專用的，我們叫DSA（領(lǐng)域?qū)Ｓ眉軜?gòu)），是專業(yè)領(lǐng)域的加速芯片，也是AI的一種芯片，但受制于封鎖，國內(nèi)在先進(jìn)工藝方面可能還做不了，未來Chiplet會幫助解決多個(gè)Die(裸片）封裝，隨后也會帶來很多新的Chiplet和封裝的一些技術(shù)。

使用小芯片異構(gòu)集成技術(shù)形成的

一顆高集成度的異構(gòu)封裝體(示意圖)

第二種是“單顆不行，系統(tǒng)來湊”。我在2015、2016年就開始做AI芯片了，當(dāng)年用的是FPGA，這會存在單顆器件性能不夠的問題。那么就要想辦法利用整個(gè)系統(tǒng)，來把更多的器件堆疊在一起來完成整體高性能的訓(xùn)練。

ChatGPT實(shí)際是GPU+服務(wù)器集群來做的，在整體系統(tǒng)上還存在一定的問題，比如說調(diào)度的效率不夠，會讓訓(xùn)練成本非常高。具體來說，原來的光通信可能是25G、50G、100G的，未來可能就要做400G、800G的互聯(lián)來解決整個(gè)調(diào)度通信上的問題，從而實(shí)現(xiàn)用低成本的方案來堆疊更高性能的訓(xùn)練系統(tǒng)，減低現(xiàn)在整體的訓(xùn)練成本。

現(xiàn)在訓(xùn)練一次就要花費(fèi)幾百萬美金，搭建的系統(tǒng)要用3萬多顆GPU、3萬多個(gè)A100，8億美金的基礎(chǔ)，所以基本上沒有小公司能玩得起的。但如果有更好的方法往這個(gè)方向走，自然也會走得通。我個(gè)人覺得未來我們的汽車上會出現(xiàn)用封裝改變技術(shù)的趨勢，就是單片晶圓系統(tǒng)上再疊加一層HBM2（第二代高帶寬存儲器）的晶圓，解決存儲帶寬的問題。

加速科技創(chuàng)始人兼董事長鄔剛

但這樣一來，怎么散熱就成為問題了。電影《流浪地球2》有一種浸入式的液冷技術(shù)，可以解決很多封裝相關(guān)的技術(shù)，比如說在晶圓背部加入電源層來實(shí)現(xiàn)更大供電。到時(shí)候我們的自動駕駛就會非常簡單了，每一臺車輛后面都有一個(gè)小盒子，里面放了兩片用液冷散熱的晶圓，相當(dāng)于一臺超級計(jì)算機(jī)，可以完成所有現(xiàn)在不可能實(shí)現(xiàn)的事情。

另外一個(gè)角度是算法。現(xiàn)在的算法實(shí)際上屬于暴力計(jì)算，是靠數(shù)據(jù)和整個(gè)大模型來實(shí)現(xiàn)整體的性能。以后大家一定會研究另外一個(gè)方向，就是能不能不用現(xiàn)在deep learning的技術(shù)，換成其他計(jì)算量小的模型，或者計(jì)算效率更高的模型，這個(gè)會對學(xué)術(shù)界帶來很大的用處。

對半導(dǎo)體領(lǐng)域同樣如此。我們是做半導(dǎo)體測試的，Chiplet封裝完成后，這種芯片該怎么測試也是一個(gè)很大的問題。單顆芯片例如AI芯片的計(jì)算量很大，電壓低但電流很大，100A甚至300A，單顆900瓦甚至1000瓦的時(shí)候測試也是一個(gè)非常麻煩的事情，這也會對整個(gè)測試帶來非常大的問題。

謝志峰（主講人）：這個(gè)問題我從三方面回答。首先，ChatGPT出來后很多人擔(dān)心會失業(yè)，我說其實(shí)不用擔(dān)心。AlphaGo 雖然下圍棋下贏了人類，但它的耗電量是巨大的，而人腦的耗電量很低。另外數(shù)據(jù)更新不夠及時(shí)，比如ChatGPT只知道2021年以前的事，后續(xù)的事即使發(fā)生它也不會知道，這就會出現(xiàn)很多錯(cuò)誤。

安納芯半導(dǎo)體董事長

《芯事2》共同作者謝志峰博士

高耗電、高技術(shù)門檻、高算力是它們的特點(diǎn)，因此人們暫時(shí)不用擔(dān)心會失業(yè)的問題。其次，ChatGPT對芯片產(chǎn)業(yè)而言是好事，它對大量高算力芯片的需求會增加。最后，想要提高它的能效就得滿足耗電需求，除非隨處備好發(fā)電廠，否則是不能實(shí)現(xiàn)超算的。

問：今天大家在討論話題時(shí)也有一個(gè)很具體的背景，就是現(xiàn)在芯片行業(yè)并不景氣，無論是主動還是被動去庫存，都面臨著下行周期的壓力。我們也面臨著國際形勢的影響，比如今年1月30日美國與荷蘭、日本達(dá)成一致，限制向中方出口半導(dǎo)體相關(guān)設(shè)備；2月6日《聯(lián)合早報(bào)》援引日本媒體消息稱，日本政府基本決定為防止尖端半導(dǎo)體技術(shù)被轉(zhuǎn)為軍用將實(shí)施出口管制；2月10日美國商務(wù)部工業(yè)與安全局（BIS）以支持中國軍事現(xiàn)代化為由，將中電科第48所等六家實(shí)體列入實(shí)體清單，又增加了清單的范圍。在這種情況下，以從業(yè)者的角度出發(fā)，大家覺得應(yīng)該做怎樣的調(diào)整和布局？

謝志峰（主講人）：美國一直以來都有設(shè)備出口許可的規(guī)矩，只能說最近有更多的新政策出臺。我的觀點(diǎn)是，摩爾定律一代代往下走，我們走得太快了，芯片設(shè)計(jì)人員還來不及熟悉這一代技術(shù)，下一代更先進(jìn)的技術(shù)就來了。好不容易把40nm給熟悉了，又到了下一代28nm，28nm還沒用完，又到了14nm，現(xiàn)在又走到了3nm。就拿手機(jī)舉例，90%的功能還不會用就又得買新手機(jī)了。其實(shí)摩爾定律也快到頭了，我們應(yīng)該慢下來，好好地、及時(shí)地在現(xiàn)有基礎(chǔ)上多做創(chuàng)新，把技術(shù)用到極致，這才是未來要做的方向，要健全中國內(nèi)循環(huán)的產(chǎn)業(yè)鏈。哪怕是從成熟的落后技術(shù)開始，安下心來做技術(shù)、市場和產(chǎn)品的開發(fā)，我想這是我們應(yīng)該做的事情。因?yàn)閲H大環(huán)境在不斷發(fā)生變化，我們是無法控制的，但至少先做好自己的產(chǎn)品開發(fā)和市場工作。

朱佳騏 （嘉賓）：我非常同意謝志峰博士的觀點(diǎn)。業(yè)內(nèi)包括中芯國際很早就提出來一個(gè)概念，就是要分成摩爾定律和超越摩爾。大家知道摩爾定律是將遵循以線寬縮小作為技術(shù)進(jìn)步的主要推動力，它的掣肘一定會越來越多。雖然中國很努力，政府也在包括光刻機(jī)設(shè)備等方面大量投入，以期打造自己的體系，但這些都需要花時(shí)間積累，沒有別的辦法。

而超越摩爾領(lǐng)域，主要還是以8吋或者12吋的40nm以上成熟工藝為主，從工藝和設(shè)備來說并沒有太多掣肘。但是和摩爾定律一樣要靠技術(shù)積累，這在國內(nèi)還是非常欠缺的。我們需要練內(nèi)功，花時(shí)間把這些東西沉淀下來，這一步是繞不過去的。

2022年12月，國內(nèi)首條12英寸先進(jìn)智能傳感器

及特色工藝晶圓制造產(chǎn)線項(xiàng)目正式動工

鄔剛（嘉賓）：美國的出口管制新規(guī)只影響到DUV（深紫外線）在先進(jìn)工藝上面的一些設(shè)備，對成熟工藝肯定沒有太大影響，但對國產(chǎn)設(shè)備和國產(chǎn)材料而言卻是是個(gè)特別好的機(jī)會。我覺得大家要加把勁，借助窗口期來突破相應(yīng)的技術(shù)，在性能指標(biāo)和性價(jià)比上做更好的東西，來給國內(nèi)的客戶提供更好的服務(wù)。這也需要國內(nèi)的設(shè)計(jì)公司、封裝廠、測試廠來支持我們。過去大家不太愿意用國產(chǎn)的產(chǎn)品，現(xiàn)在也要開始用了，否則未來還會出現(xiàn)問題。

互動提問1：各位專家好，我是做科技創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新服務(wù)的，和中科院計(jì)算所的老師們一起做一些芯片與系統(tǒng)的人才培養(yǎng)。我想請教一下大家，怎樣從產(chǎn)業(yè)的角度來給高校集成電路專業(yè)的許多年輕本科生、研究生們一些建議？因?yàn)樗麄兇砦磥怼?/span>

鄔剛（嘉賓）：我有一些經(jīng)驗(yàn)可以分享。我們加速科技是做測試設(shè)備的，做的過程中發(fā)現(xiàn)一個(gè)非常大的問題，就是很少有人會使用這個(gè)設(shè)備。坦率來說，如何來測試國內(nèi)公司設(shè)計(jì)出來的芯片是一個(gè)大難題。因?yàn)闇y試工程師是非常專業(yè)的一個(gè)工種，對工程實(shí)踐能力的要求很高，為此我們專門寫了書，做了相應(yīng)的教材和實(shí)訓(xùn)來培養(yǎng)相關(guān)的人才。

加速科技深度參與

《集成電路產(chǎn)業(yè)人才崗位能力要求》標(biāo)準(zhǔn)編制

現(xiàn)在大學(xué)里的學(xué)生最大的問題是缺乏工程能力而不是理論知識。實(shí)際上做一個(gè)項(xiàng)目大概需要三方面的知識，第一種是專業(yè)基礎(chǔ)知識。包括電路分析、微機(jī)原理甚至C語言；第二種是工具知識，我們開發(fā)產(chǎn)品，無論是芯片設(shè)計(jì)的Verilog語言，還是軟件的C語言，要會相應(yīng)的開發(fā)環(huán)境，VCS（數(shù)字前端仿真工具）等；第三種是背景知識，因?yàn)椴还茏鍪裁错?xiàng)目都有國際標(biāo)準(zhǔn)，要弄清楚它的定義。

這三方面對學(xué)生們來說單獨(dú)的每一種他們都完全讀得懂，全部都會，可是怎么把三方面結(jié)合起來做產(chǎn)品，他們就不會了，沒有任何概念。這是因?yàn)榇髮W(xué)的本科教育是學(xué)科類教育，不是工程類教育。我們恰恰需要把學(xué)科教育轉(zhuǎn)化成工程化的東西，通過項(xiàng)目來訓(xùn)練是比較有效果的。大部分的學(xué)生都不笨，只要設(shè)計(jì)一套工程化訓(xùn)練的系統(tǒng)，半年之內(nèi)就能出培訓(xùn)成效，這與我們公司自己帶新員工一樣，只是要考慮怎樣把這套東西放到學(xué)校去。

互動提問2 ：各位專家好，我是做半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)基金的，最近看了一些半導(dǎo)體方面的項(xiàng)目，也在和地方政府討論投資問題。我們發(fā)現(xiàn)，作為芯片的應(yīng)用終端，以智能手機(jī)、筆記本電腦為代表的電子消費(fèi)類產(chǎn)品不太景氣，人們的消費(fèi)欲望并不強(qiáng)烈。想請教大家，芯片產(chǎn)業(yè)如何突破自身發(fā)展去迎合消費(fèi)者的需求？

全球（左）與中國（右）智能手機(jī)出貨量及預(yù)測（單位：百萬部）

圖源：網(wǎng)絡(luò)

鄔剛（嘉賓）：所有的設(shè)計(jì)其實(shí)都是根據(jù)需求來的，做半導(dǎo)體最困難的就是現(xiàn)在的定義要超前，要為未來而做。現(xiàn)在火不火不要緊，要看3-5年之后能不能火，要不然等芯片設(shè)計(jì)出來就過時(shí)了。我認(rèn)為不能說“迎合”，而是看如何引導(dǎo)。現(xiàn)在消費(fèi)低迷是多種原因造成的，并不完全是沒有需求。需求一直存在，我相信國內(nèi)的內(nèi)循環(huán)能力是非常強(qiáng)的。最典型的例子就是春節(jié)后大家能看到各個(gè)商場基本都在排隊(duì)，甚至吃飯都得排好長時(shí)間的隊(duì)，充分說明我們的經(jīng)濟(jì)是很有內(nèi)生活力的。

現(xiàn)在更大的問題在于庫存壓力，有很多消費(fèi)品的庫存是沒有消掉的，基本上Q3以后會消掉，還得用兩個(gè)季度來把停留在封測廠中的晶圓都消耗完，需求自然而然就會出來了。只是說現(xiàn)在怎樣才能找到新的需求？無論是VR、AR還是人工智能，很早就有了，但為什么沒有做起來？現(xiàn)在又火了，是不是這波新的火爆能帶來新的需求，實(shí)現(xiàn)以前沒做成的事情？我認(rèn)為這種需求很快就會出現(xiàn)。

朱佳騏 （嘉賓）：可以分兩方面來看這個(gè)問題?，F(xiàn)在消費(fèi)級產(chǎn)品的銷量為什么往下掉？原因很簡單，拿手機(jī)舉例，一是經(jīng)濟(jì)不好，可換可不換的手機(jī)大家就不換了。二是確實(shí)缺乏新的應(yīng)用，沒有體驗(yàn)感的大幅提高。

當(dāng)然， 我們還是能看到產(chǎn)業(yè)發(fā)展良好的機(jī)會。在國內(nèi)，我覺得第一個(gè)機(jī)會就是國產(chǎn)化替代。現(xiàn)在汽車很火，大部分不是因?yàn)樾碌膽?yīng)用帶火的，而是它的產(chǎn)業(yè)鏈要在國內(nèi)建設(shè)了，有了國產(chǎn)化的需求。雖然還需要時(shí)間，但利好是一定的。第二個(gè)機(jī)會是新的應(yīng)用。不用擔(dān)心這是一定會出現(xiàn)的，就像開年很火的ChatGPT，為什么會出來？沒人知道，其實(shí)它已經(jīng)積累了很久了。當(dāng)年藍(lán)牙音箱、藍(lán)牙耳機(jī)這些產(chǎn)品的快速崛起，就是因?yàn)樗鼈兏纳屏巳藗兊膽?yīng)用體驗(yàn)，逐漸成為“剛需”。

我個(gè)人覺得一方面是要做好技術(shù)準(zhǔn)備來等待時(shí)機(jī)的出現(xiàn)，包括我們現(xiàn)在做的存算一體化晶圓技術(shù)積累。時(shí)機(jī)出現(xiàn)時(shí)如果技術(shù)沒做好、積累的不夠，肯定是沒有用的。另一方面，我們也在推動應(yīng)用端的發(fā)展，往比較看好的農(nóng)業(yè)環(huán)境、工業(yè)4.0、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等方向主動去推。如果沒有這樣的交流和互動，就沒法知道應(yīng)用端需要什么，反過來講應(yīng)用端并不知道技術(shù)到底能發(fā)展到什么階段。

所以作為聯(lián)盟，我們首先是把核心技術(shù)包括產(chǎn)業(yè)鏈的上下游打通，其次是拓展市場，讓各行各業(yè)都知道現(xiàn)在的傳感器包括物聯(lián)網(wǎng)通信和相關(guān)的技術(shù)到底走到了怎樣的階段，這樣才能碰撞出火花，二者互相影響?？傮w上說，搭載智能化、數(shù)字化的新技術(shù)和新應(yīng)用一定會到來的，這一點(diǎn)毋庸置疑，它只是一個(gè)周期而已。

謝志峰（主講人）：半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)自存在以來一直都是周期性的，下去了一定會上來，上來了會再下去。只不過它是波浪式上升的，會越來越高。目前屬于下行期，所以看上去不太景氣。

需求其實(shí)分為兩類，剛需是非用不可的東西，是一定要有的；另外還有可用可不用的東西，這就屬于增量了。ChatGPT給我們的新啟示是：當(dāng)一些原本可有可無的東西變成人人都要使用后，它就不再是可有可無了。比如智能手機(jī)剛出來的時(shí)候，能使用它就變成了一種身份的象征。當(dāng)每個(gè)人都能用上時(shí)，它的銷量就會跟上去。我希望我們能夠創(chuàng)造出更多的應(yīng)用，讓芯片能夠大賣。

結(jié)語：

ChatGPT的火爆讓AI再一次強(qiáng)勢回歸人們的視線，不僅為AIGC帶來全新增量，使行業(yè)對AI模型訓(xùn)練所需要的算力支持提出了更高要求，也為不少芯片企業(yè)帶來了更多市場空間和發(fā)展機(jī)會。在系統(tǒng)芯片異構(gòu)計(jì)算時(shí)代，芯片企業(yè)、人工智能企業(yè)和產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的應(yīng)用企業(yè)三者仍需要深度合作，加大在數(shù)據(jù)、硬件和人才方面的持續(xù)投入。大模型應(yīng)用正處于行業(yè)爆發(fā)的前夜，讓我們拭目以待。