一直以来，美国都忌惮或者说害怕中国技术的发展。现在，他们开始行动了，手起刀落，第一个受制裁的是中兴，还进行了两次重创：16日，美国商务部下令禁止美国公司向中兴出售元器件等产品，为期7年；17日，美国联邦通信委员会（FCC）以5:0通过新规，禁止本国通信企业采购中国产品，其矛头直指中兴华为等企业。
美国行动的背后，反映出的是中国集成电路行业的问题——中国有着全球最大的半导体市场，但集成电路设计企业的主流产品仍然集中在中低端。基础能力上的欠缺，强烈依赖第三方的先进IP核、先进工艺和外包设计服务，最终行业将受制于人。
事情发生后，不少媒体开始进行追踪报道，不是讨论中兴是否会走向衰亡，就是担忧万一美国真的扼住中国的“喉咙”，事情会变得如何不可想象。千万别觉得这些较为严重的说辞，是在危言耸听，事实上，中国在芯片领域，的确有些不尽人意。
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“中国芯”的0占有与阿里的逆袭
根据清华大学微电子研究所发布的《2017年中国集成电路产业现状分析》，我们可以大致了解中国核心集成电路国产芯片的占比情况。数据是一目了然的：中国除了在移动通信终端和NPU有超过10%的份额以及在半导体存储器和显示系统占有零星的市场外，在其他领域近乎为0。看到这里，是不是觉得很可怕？
除了上述，其他领域也存在同样的问题，比如人工智能，包括英特尔、英伟达、AMD、高通、赛灵思等公司很早就开始了在AI芯片领域的布局。众所周知，芯片是支撑AI的基础。但是就AI芯片而言，由于算法和模型对它会有很大的影响，因此对于掌握算法和模型，自己做软件或服务的公司来说，自主研发芯片反而能更准更快地满足自己的需求。
谷歌、微软和苹果就是如此。谷歌从2012年左右开始研发张量处理器（TPU）的专用AI芯片，现在已到第二代，既能推理也能训练，还针对谷歌的深度学习框架TensorFlow做了优化，此外，谷歌还自研了图像专用芯片Pixel Visual Core，用于谷歌的智能手机Pixel 2。
苹果公司则为iPhone设计芯片，并在去年公布了神经引擎（Neural Engine），作为其A11仿生芯片的一部分。而微软早前投注FPGA，这已经成为微软Azure云计算系统的基础，提供比GPU更灵活的架构和更低的功耗。
那么中国的企业呢？就在人们纷纷感叹“核心技术握在他人手里，中国处于被动局势”的时候，阿里投下了两枚重弹，让人们稍有安慰。其一：阿里巴巴达摩院正研发一款神经网络芯片——Ali-NPU。其二：今天，阿里宣布全资收购中国大陆唯一的自主嵌入式CPU IP Core公司——中天微系统有限公司（以下简称中天微）。
说到阿里的芯片，据了解，它将运用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。同时，阿里方面强调，此款芯片的研发，未来将会更好的实现AI智能在商业场景中的运用，提升运算效率、降低成本。更重要的是，按照设计，这款Ali-NPU性能，将是目前市面上主流CPU、GPU架构AI芯片的10倍，而制造成本和功耗仅为一半，性价比超过40倍。
如果说阿里披露自主研发芯片的进展让人们看到了中国未来芯片发展的希望，那么今天它的收购举动，更是让人们看到了阿里在芯片方面的野心和布局。实话来说，阿里对芯片的钟爱，其实由来已经。
2016年1月入股中天微成为其第一大股东；
2016年11月，阿里与腾讯共同领投了可编程芯片公司Barefoot Networks高达2300万美元的C轮融资。
2017年8月，阿里投资了AI芯片公司寒武纪的近1亿美元A轮融资，寒武纪也因为麒麟970而被称为全球第一个成功流片并拥有成熟产品的AI芯片公司。
2017年11月，阿里又领投了另一家AI芯片公司耐能，相关数据显示，它所需体积可以缩小至主流神经网络芯片的1/40。
不仅如此，阿里旗下另一个重要的投资部门蚂蚁金服投资部，在2017年10月投资了一家人工智能芯片研发公司深鉴科技。再加上这次中天微的收购，阿里已经拿下了五家人工智能芯片研发公司，并且这五家都可以算得上是AI芯片研发技术的第一梯队。
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AI企业集体发力从“芯”开始
但是，中国芯片领域的崛起，只靠阿里一个，似乎有些单薄。那么，还有谁在进行芯片部署呢？无独有偶，初创AI公司Rokid，也在今天秀出了他们自主研发的AI芯片。
该公司CEO祝铭明（Misa）在接受媒体采访时，证实Rokid的人工智能芯片已经完成量产并开始使用。另外，Misa还开玩笑表示要打响“中美贸易反击战第二枪”，而第一枪则是“阿里对于打造芯片接二连三的动作”。
说起来Rokid在芯片领域的动作，本周一，该公司刚刚宣布了原三星半导体（中国）研究所长周军博士正式入职Rokid，出任Rokid公司VP，负责基础平台相关业务的消息。要知道，周军曾就职于三星半导体（中国）长达13年之久，主要负责应用处理器平台方案开发和芯片开发工作，曾获多项Modem协议栈软件著作权。
当然，芯片领域也少不了BAT中另外两家百度和腾讯的参与。只不过遗憾的是，这两家公司同样没有直接造芯片，而是具备相关的技术。先说百度。去年8月，百度在美国Hot Chips大会上与赛灵思合作发布了XPU，一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片，一个月后推出了FPGA/GPU云服务器，此外，也是在去年，还发布了DuerOS智慧芯片。
再者是腾讯，去年3月，腾讯云宣布已经形成FPGA、GPU和25G网卡云服务器的全矩阵AI基础设施计算平台，同时公布了一系列技术和生态部署，包括推出1机4卡的FPGA云服务器、1机8卡的GPU云服务器，以及将把25G网卡部署在FPGA和GPU的云服务器上，为后续的GPU集群和FPGA集群提供网络基础设施等举措。
除此以外，寒武纪背靠中科院从2008年开始研究，到2016年创立，同年11月推出世界首款商用深度学习专用处理器Cambricon-AI。地平线，作为新兴人工智能企业，去年推出中国首款嵌入式人工智能视觉芯片，面向自动驾驶的征程处理器和面向智能摄像头的旭日处理器，目前已在智能驾驶、智能城市、智能商业三个领域落地。
这些都是我们在芯片核心技术下取得的进步。虽然怀抱满腔热血，希望中国在这段泥泞崎岖的路上得到一个“柳暗花明又一村”的结果，但是，我们要理性地来看待这件事情。
根据去年年底腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展报告》，对中国两国在产业布局有一个这样的描述：美国的AI产业布局非常完善，基础层、技术层和应用层都有涉及，尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域，积累了强大的技术创新优势，各层级企业数量全面领先中国。从数据来看，美国处理器/芯片企业有33家，比中国14家超出一半还多。
我们要接受，确实有这样一个实际情况存在。要想实现“弯道超车”，就要对症下药。从现实出发，自研芯片论胜负，关键还是专业人才和时间。芯片硬件数年的研发周期，是最为耗时耗力的阶段。到底需要多久，才能弥补我们缺少的“中国芯”，十年，二十年，三十年...这是未知的。
赶超竞争对手是我们的最终目的，这个过程需要的是在时间的积累中沉淀下来的技术。既然不能让弯道超车“指日可待”，那不妨静下心来耐心等待，相信觉醒后发愤图强的中国科技巨头们，定不会让我们失望。