雙周報第81期
壹、新聞重點
2022年5月下旬，全球人工智慧（以下稱為AI）晶片市占率超過90% 的輝達（Nvidia）執行長黃仁勳（Jensen Huang），公開對美中晶片戰提出警告。他表示，拜登政府對中出口禁令會減緩中國半導體的製造，使矽谷企業形同雙手反綁在背，無法將先進晶片銷往世界最大市場之一。同時，中國正開始建造自有晶片，以輝達在遊戲、繪圖和人工智慧領域的主流處理器為對手。他強調，如果不能和中國貿易，美國科技業將遭受巨大損害，並因喪失中國市場而使產能降低三分之一，美國國會在立法管制時應深思熟慮（thoughtful）。
隨著ChatGPT等生成式AI之應用推陳出新，決定其運算能力高下的AI晶片成為美中科技戰決勝關鍵之一。有媒體指出，中國先進晶片製造全寄望於中芯國際（SMIC），但其製程落後台積電數個世代，未來5-10年都不可能量產7奈米以下先進晶片。但是，華為在今（2023）年4月已公開表示，美對中制裁將使中國晶片產業重生，最近也有媒體指出，中國人工智慧產業並未因美國晶片制裁而減緩，現正加速研發不依賴最先進晶片的AI技術。[1] 中國AI晶片發展之現況究竟為何？可否突破美國晶片制裁和國際圍堵？本文嘗試加以探討。
貳、安全意涵
一、中共AI伺服器全球市佔率名列前茅
AI晶片目前主要分為四類，即傳統中央處理器（CPU）、繪圖晶片（GPU）、現場可編程邏輯閘陣列晶片（FPGA）、特殊應用IC晶片（ASIC）。[2] AI晶片、AI伺服器、數據中心三者共同構成人工智慧生成內容（AI Generated Content, AIGC）產業鏈的運算能力基礎，並依其部署位置分為雲端晶片、邊緣晶片和終端晶片。雲端AI晶片採AI伺服器形式，主要部署於各種雲端、數據中心、超級電腦等高效能運算（High Performance Computing, HPC）之處，利用大數據進行AI模型之訓練（training）和推理（inference），目前主要採取CPU＋GPU/FPGA/ASIC的異構運算架構。邊緣AI晶片部署在智慧製造、智慧家庭、自動駕駛、智慧金融、智慧交通等應用領域，運算能力較有限，主要是利用雲端完成訓練的AI模型和數據進行推理。終端AI晶片則部署在無人機、智慧手機、智慧手環等各種消費性電子產品及物聯網設備，主要功能為推理。
全球AI晶片市場目前全都由美國企業主導，英特爾（Intel）和超微（AMD）兩家大廠在2022年全球數據中心CPU市佔率高達92.45%，輝達的GPU在AI伺服器市佔率也高達60-70%，其運算加速卡2021年在中國的市佔率更超過80％。[3] 中國雖在AI晶片製造上受制於美國，但是其AI伺服器之全球地位不容小覷。中國浪潮信息（Inspur）目前AI伺服器市佔為全球第二，2020年和2021年則是全球第一，華為和聯想同年度分別為全球第四和第五。此外，浪潮集團是百度AI伺服器主要供應商，和中國雲端運算企業阿里巴巴及騰訊等也有戰略合作關係，與中國數據中心三大營運商之一、超級電腦製造商的中科曙光更是密不可分。[4]
二、中國AI晶片正朝自主可控發展
中國AI晶片產製能力目前落後於國際大廠。以CPU而言，中國國內主要廠商包括：海光信息、海思、飛騰、龍芯中科、申威，其伺服器CPU產品接近英特爾中階產品，但在製程、運算速度、核心數等方面仍遠遠落後。GPU方面，景嘉微正在縮短與輝達同等產品之差距，其他廠商如：天數智芯、壁仞科技、登臨科技正在研發高性能的通用型繪圖晶片（GPGPU），據稱其晶片單精度性能（FP32）超越輝達主流晶片A100；芯動科技2022年發佈「風華2號」GPU晶片，宣稱採用5奈米製程。再以FPGA和ASIC來看，中國安路科技、紫光同創的FPGA產品約當國際中階產品，但其28奈米製程落後於國際主流16奈米。ASIC領域因沒有國際大廠壟斷全球市場，中國廠商同步國際採7奈米製程，且海思「昇騰910」、燧原科技和寒武紀之產品約相當於Google同等產品。由於ASIC晶片逐漸成為AI晶片主流，可能成為中國AI晶片達到自主可控、彎道超車的主要機會（附表）。
參、趨勢研判
一、中國將加速尋求突破美國晶片圍堵之方法
AI晶片特別是雲端晶片之價格異常昂貴，如：輝達最先進顯示卡H100售價高達4萬美元，而通用型晶片無法滿足客戶各種應用需求，因此主要國際大廠如：亞馬遜（AWS）、Meta、Google、微軟等紛紛表示將研發自有AI晶片。此一趨勢使中國一方面購入輝達因應美國制裁而為中國市場特製的降級版晶片A800與H800，一方面加速研發不依賴美國技術、以ASIC為主的AI晶片。其次，中國廠商正運用可降低晶片缺陷率和總成本的小晶片（Chiplet）封裝技術，組合數種不同製程的非先進AI晶片，試圖取代輝達最先進處理器。同時，中國也嘗試將量子運算（quantum computing）引入AI領域，以開發超越目前生成式AI的次世代AI系統。此外，中國加速發展以碳化矽（SiC）和氮化鎵（GaN）為主的第三代半導體，希望開發出超越矽晶圓、以AI晶片為主、支援光電技術的系統單晶片（System on a Chip, SoC），支援其數據中心和人工智慧系統之全國布建。
二、中共將以舉國之力發展先進AI晶片
中共今（2023）年3月初舉行「全國人大會議」和「政協會議」（兩會），其中有軍工企業、人工智慧（AI）、半導體和雲端運算企業高階主管近100人出席或擔任政協委員。[5] 同時，中共國務院發布《黨和國家機構改革方案》，宣布將組建「中央科技委員會」，主要任務是加強黨中央對科技工作的集中統一領導、研究審議國家科技發展之重大戰略、規劃和政策、確定國家戰略科技任務和重大科研項目、統籌協調軍民科技融合發展等。此外，中共也宣稱將放寬對晶片製造商的政策補貼，無上限地協助其國內晶片生產。[6]
這些跡象顯示中國將以舉國之力落實「十四五規劃」（2021至2025年），主要聚焦在5G、AI、晶片、機器人和智慧製造等新興科技領域，先進AI晶片成為重中之重。目前中國晶片製造以28奈米及其以上的成熟製程為主，已完全實現國產替代，主要運用在中低端手機、平板電腦等電子設備，並涵蓋汽車電子領域。同時，中國主要晶片廠商正朝14奈米及以下製程推進，雖然距離7奈米及其以下的先進製程還很遙遠，且美國晶片制裁可能弱化或拖延中國生成式AI之進展，但在中共中央不計血本投入全部資源的強力支持之下，中國AI晶片之後續發展值得密切關注。
附表、中國AI晶片發展之現況
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種類
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企業
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年份
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主要產品
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製程
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用途
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CPU：中央處理器
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海光信息
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2020
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海光7285
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14nm
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伺服器
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2021
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深算1號（DCU8100）
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7nm
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訓練，以輝達A100為對手
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海思
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2019
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鯤鵬920-7260
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7nm
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伺服器
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飛騰
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2020
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S2500
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16nm
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伺服器
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龍芯中科
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2022
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3C5000
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12nm
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伺服器
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申威
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2018
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申威1621
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28nm
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伺服器
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國芯科技
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2017
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GX8010
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N/A
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物聯網
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兆芯
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2019
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KX-6000
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28nm
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嵌入式處理器
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2022
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開先KX系列
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16nm
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X86-64處理器
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GPU：繪圖晶片
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景嘉微
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2014
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JM5400
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65nm
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軍用
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2018
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JM7200
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28nm
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民用
|
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2021
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JM9231
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14nm
|
未量產
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2022
|
JM9271
|
14nm
|
未量產
|
|
海飛科技
|
2022
|
Compass C10
|
N/A
|
雲端訓練
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摩爾線程
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2022
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春曉
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7nm
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圖形
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MTT S3000
|
12nm
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后摩智能
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2023
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鴻途H30
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12nm
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存算一體、智慧駕駛
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沐曦
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2022
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MXN100
|
7nm
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訓練＋推理
|
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壁仞科技
|
2022
|
壁礪BR100P
|
7nm
|
訓練
|
|
2022
|
壁礪BR104P
|
7nm
|
訓練
|
|
天數智芯
|
2021
|
天垓100
|
7nm
|
雲端訓練GPGPU
|
|
2022
|
智鎧100
|
7nm
|
雲端訓練GPGPU
|
|
登臨科技
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2020
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Goldwasser-L
|
12nm
|
推理GPGPU
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Goldwasser-UL
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12/14nm
|
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Goldwasser-XL
|
12/14nm
|
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芯動科技
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2021
|
風華1號
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12nm
|
圖形、數據中心、VR/AR
|
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2022
|
風華2號
|
5nm
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FPGA：現場可編程邏輯閘陣列晶片
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安路科技
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2019之前
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EF3LA0CG642
|
55nm
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民用，數據中心、消費電子
|
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2019
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PH1A180SFG676（Phoenix系列）
|
28nm
|
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紫光集團
|
同創
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2020
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PG2L100H（Logos2）
|
28nm
|
民用，數據中心、工業控制等
|
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2021
|
PG2L200H（Logos系列）
|
28nm
|
|
2021
|
PG2T160H（Titan系列）
|
28nm
|
|
國微
|
同上
|
同上
|
同上
|
軍工、航天
|
|
崑崙芯（百度）
|
2021
|
崑崙芯2代
|
7nm
|
訓推一體，XPU
|
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復旦微電
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2018之前
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千萬門級晶片
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65nm
|
N/A
|
|
2018
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「騏」系列，億門級晶片
|
28nm
|
N/A
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研發中
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10 億門級晶片
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14/16nm
|
N/A
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高雲半導體
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2022
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晨熙5（Arora V）
|
22nm
|
民用
|
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華微電
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2023
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「奇衍」系列，7千萬門級晶片
|
28nm
|
軍工、航天
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ASIC：特殊應用IC晶片
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海思
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2018
|
昇騰910
|
7nm
|
台積電禁止供應
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寒武紀
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2021
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MLU370-X4
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7nm
|
訓推一體
|
|
2021
|
MLU370-S4
|
7nm
|
|
地平線
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2021
|
征程5
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16nm
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自駕車晶片
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2021
|
旭日2
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28nm
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深度學習
|
|
2021
|
旭日3
|
16nm
|
深度學習
|
|
燧原科技（騰訊）
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2021
|
邃思2.5
|
12nm
|
推理
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|
2021
|
雲燧i20
|
12nm
|
推理
|
|
2021
|
雲燧T20
|
12nm
|
訓練
|
|
2021
|
雲燧T21
|
12nm
|
訓練
|
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黑芝麻
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2022
|
華山二號A1000
|
16nm
|
自駕晶片
|
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瀾起科技
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研發中
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第一代AI晶片
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N/A
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流片成功
|
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平頭哥（阿里）
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2019
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含光800
|
12nm
|
推理
|
資料來源：王綉雯整理自公開資料。
[1] “Chip Wars with China Risk ‘Enormous Damage’ to US Tech, Says Nvidia Chief, ” Financial Times , May 24, 2023, https://reurl.cc/dD5v76; “ China’s Top Chipmaker Will ‘Struggle’ to Make Cutting-edge Chips Competitively,” CNBC, April 27, 2023, https://reurl.cc/114zyY; “China’s Chip Industry Will be ‘Reborn’ under U.S. Sanctions, Huawei Says, Claiming Breakthrough,” CNBC, April 1, 2023, https://reurl.cc/65lkWy; “ U.S. Sanctions Drive Chinese Firms to Advance AI Without Latest Chips,” Wall Street Journal, May 7,2023，轉引自〈WSJ：中國抗美制裁 加速研發不依賴最新晶片的 AI 技術〉，《經濟日報》，2023年5月8日，https://reurl.cc/N06ENn。
[2]AI晶片之分類及介紹，參見筆者〈美中科技戰─AI晶片篇〉，《國防安全雙週報》，第42期，2021年11月26日，頁23-28。
[3]〈AI看俏 研調估2023年全球AI伺服器出貨年增近4成〉，《中央社》，2023年5月29日，https://reurl.cc/N0Xr5e。
[4]〈「浪潮」遭美狙擊 中國AI進展前景不妙〉，《自由時報》，2023年3月5日，https://ec.ltn.com.tw/article/breakingnews/4229070。
[5]〈晶片和AI高管獲邀參與「兩會」 網路大老被習近平一腳踢開〉，《自由時報》，2023年3月7日，https://shorturl.at/aqPR1。
[6]〈【財商天下】砸錢救芯片 誰是卡脖子黑手？〉，《大紀元》，2023年3月24日，https://www.epochtimes.com/b5/23/3/23/n13957118.htm。
