当今世界，军事、经济和地理政治学力量的较量中都包含着芯片的战争，从制导导弹到微波炉，从智能手机到股票市场，不能离开芯片。谁在芯片设计和制造领域保持领头羊，谁就能在科技和经济领域获得巨大的优势。长期以来，美国、日本、韩国以及欧洲各国，都在芯片设计和制造领域进行着激烈的竞争，经济历史学家克里斯·米勒在《芯片战争：世界最关键技术的争夺战》一书中较为完整地描述了各国为控制芯片技术而进行的长达数十年的斗争历程，本文摘编自该书，澎湃新闻经浙江人民出版社授权发布。

  美国至少可以依靠英特尔，因为英特尔在半导体行业拥有无与伦比的地位。安迪·格鲁夫于2016年去世，戈登·摩尔现年90多岁，退休后住在夏威夷。虽然英特尔的创始人已经离开公司，但英特尔将DRAM商业化并发明微处理器的名声依然存在。没有哪家公司在将创新芯片设计与制造能力相结合方面有着更好的纪录。英特尔的x86架构仍然是个人电脑和数据中心的行业标准。如今，个人电脑市场停滞不前，因为几乎任何一个人都拥有电脑，但这仍然为英特尔带来了可观的利润。英特尔每年提供数十亿美元投资于研发。在21世纪第二个十年，英特尔每年在研发上的花费超过100亿美元，这是台积电的四倍，是DARPA总预算的三倍。世界上只有几家公司的花费比英特尔多。

  随着芯片行业进入EUV光刻机时代，英特尔似乎已经准备好了占据主导地位。格鲁夫在20世纪90年代初首次投资2亿美元，对EUV光刻机的出现起到了至关重要的作用。现在经过数百亿美元的投资（其中很大一部分来自英特尔），阿斯麦的这项技术终于成为现实。但英特尔没有利用这个晶体管缩小的新时代，浪费了自己的一马当先的优势，错过了人工智能所需的半导体架构的重大转变，搞砸了自己的制造工艺，未能跟上摩尔定律的步伐。

  面对来自亚洲的压力，美国芯片制造商在创新方面展开竞争。在英特尔，接替戈登·摩尔担任首席执行官的安迪·格鲁夫，20世纪80年代初与比尔·盖茨结盟。40年后，微软的Windows软件和英特尔的x86芯片继续主导个人电脑业务。——保罗·萨库马（Paul Sakuma）/

  如今，英特尔保持着巨大的利润，仍然是美国最大、最先进的芯片制造商。但自格鲁夫在20世纪80年代决定放弃DRAM，把一切都押在微处理器上以来，英特尔的未来比任何一个时间里都更加令人怀疑。在接下来的五年里，英特尔仍有机会重新获得领导地位，但它也很可能最终会倒闭。问题不单单是一个企业，而是美国芯片制造业的未来。假如没有英特尔，就不会有任何一家美国公司能制造尖端处理器。

  英特尔作为硅谷的异类进入了21世纪第二个十年。包括英特尔的主要竞争对手AMD在内的大多数美国大型逻辑芯片公司都出售了自己的晶圆厂，只专注于设计。英特尔固执地坚持将半导体设计和制造结合在一起的集成模式。英特尔的领导认为，设计和制造流程可以相互优化，这是生产芯片的最佳方式。相比之下，台积电别无选择，只能采用通用制造工艺，这种工艺可以与AMD服务器芯片一样适用于高通智能手机处理器。

  英特尔认为集成模式有一些好处是正确的，但也有很大的缺点。因为台积电为许多不同的公司制造芯片，现在每年制造的硅片数量几乎是英特尔的三倍，所以台积电有更多的时间打磨自己的工艺。此外，在英特尔将芯片设计初创公司视为威胁的地方，台积电看到了制造服务的潜在客户。由于台积电只有一个价值主张——高效制造，其领导层坚持不懈地致力于以更低的成本制造更先进的芯片。而英特尔的领导者不得不将注意力分散在芯片设计和芯片制造之间。他们最终把两者都搞砸了。

  事实证明，英特尔拒绝史蒂夫·乔布斯为苹果手机制造芯片的提议是一个很糟糕的决定。英特尔首席执行官保罗·欧德宁后来说：“我没有想到。”——卡尔·蒙顿（Karl Mondon）/ 阿巴卡通讯社

  英特尔的第一个问题是人工智能。到21世纪第二个十年早期，英特尔的核心市场——个人电脑处理器的供应，已经停滞不前。如今，除了游戏玩家之外，基本上没有人会在新型号发布时兴奋地升级他们的电脑，而且大多数人不会太在意电脑使用的是哪种类型的处理器。英特尔的另一个主要销售数据中心服务器处理器的市场在21世纪第二个十年蒸蒸日上。亚马逊云、微软云、谷歌云和其他公司构建了庞大的数据中心网络，提供了使“云”成为可能的计算能力。我们在线使用的大部分数据在这一些企业的数据中心中处理，每个数据中心都需要用英特尔芯片。但在21世纪第二个十年早期，也就是在英特尔完成对数据中心的征服之际，处理需求开始发生转变。新的趋势是人工智能，但是英特尔的主要芯片设计不佳，没有办法解决这一问题。

  自20世纪80年代以来，英特尔专门开发了一种称为CPU的芯片，个人电脑中的微处理器就是一个例子。这些芯片在电脑或数据中心中充当“大脑”。它们是通用计算的主要工具，能打开网络浏览器或运行微软的Excel（电子表格软件），或进行许多不一样的计算，用途广泛，但它们进行的计算是一个一个串行的。

  在通用CPU上运行任何AI算法都是可能的，但人工智能所需的计算规模使得CPU的使用成本过高。训练一个人工智能模型所用的芯片及其用电成本可能高达数百万美元。（为了训练电脑识别猫，你必须给它看很多猫和狗，让它学会区分这两种动物。你的算法需要的动物越多，你需要的晶体管就越多。）

  由于人工智能工作负载常常要重复运行相同的计算，每次使用不相同的数据，所以找到一种方法为AI算法定制芯片对于使其在经济上可行至关重要。亚马逊和微软等大型云计算公司运营着大多数算法运行的数据中心，这一些企业每年花费数百亿美元购买芯片与服务器，还花费大量资金为这些数据中心提供电力。在竞争“云”市场占有率时，提高芯片的效率是必要的。与通用的英特尔CPU相比，针对人工智能来优化的芯片可以更快地工作，可以占用更少的数据中心空间，同时使用更少的电力。

  在21世纪第二个十年早期，图形芯片设计者英伟达听说斯坦福大学的博士生使用它们的GPU做图形以外的事情。GPU与标准的英特尔或AMDCPU的工作方法不一样，CPU具有无限的灵活性，但是以串行的方式运行所有计算。相比之下，GPU被设计为针对相同计算同时运行多次迭代。这种“并行处理”很快就变得清晰起来，它的用途不单单是控制电脑游戏中的图像像素，还可以有效地训练AI系统。在CPU逐条处理数据时，GPU可以同时处理多条数据。为了学会识别猫的图像，CPU需要一个像素一个像素地处理，而GPU可以一次“查看”许多像素。因此，GPU训练电脑识别猫所需的时间大大减少。

  此后，英伟达将未来押在了人工智能上。自成立以来，英伟达将芯片生产外包给了台积电，坚持不懈地致力于设计新一代GPU，并对名为CUDA的特殊编程语言进行定期升级，这使得设计使用英伟达芯片的程序变得简单易行。随着投资者打赌数据中心将需要更加多的GPU，英伟达成为美国最有价值的半导体公司。

  但英伟达的崛起并不是有把握的，因为除了购买英伟达芯片外，大型云公司谷歌、亚马逊、微软、脸书、腾讯、阿里巴巴等专门针对自己的处理需求，也开始设计自己的芯片，重点是AI和机器学习。例如，谷歌设计了TPU（张量处理器）芯片。经过优化，该芯片可以与谷歌的Tensor Flow软件库一起使用。你可以在艾奥瓦州的数据中心以每月3000美元的价格租用谷歌最简单的TPU，但功能更强大的TPU每月的价格可能超过10万美元。“云”可能听起来很空灵，但我们所有数据赖以生存的硅都是非常真实和昂贵的。

  无论是英伟达还是大型云公司，英特尔在数据中心处理器销售方面近乎垄断的局面正在结束。如果英特尔找到了新市场，它失去这一主导地位的问题就不会那么严重。但英特尔在2015年左右进军芯片制造业务，试图与台积电展开正面竞争，结果失败了。英特尔试图向寻求芯片制造服务的客户开放生产线，但英特尔私下承认，集成设计和制造模式远没有英特尔高管所宣称的那样成功。英特尔具备成为主要芯片制造企业的所有要素，包括先进的技术和强大的生产能力，但要想取得成功，英特尔有必要进行重大的文化变革。台积电对知识产权持开放态度，但英特尔闭门保守。台积电是面向服务的，但英特尔认为客户应该遵守自己的规则。台积电没有与客户竞争，因为它没有设计任何芯片；而英特尔是行业巨头，其芯片几乎与所有人竞争。

  图为1972年在马来西亚槟城开设的英特尔工厂的女工。英特尔解释道：“工人主要是女性，因为她们在灵巧测试中表现更好。”

  2013—2018年担任英特尔首席执行官的布莱恩·克扎尼奇（BrianKrzanich）公开表示，“过去几年，我基本上一直在运营我们的代工业务”，并称这项工作“具有战略重要性”。但客户并不这么认为，他们都以为英特尔没有把代工客户放在首要位置。在英特尔内部，代工业务并未被视为优先事项。与制造个人电脑和数据中心芯片相比，新的代工业务就没有得到内部支持。因此，英特尔的代工业务在21世纪第二个十年只赢得了一个主要客户。几年后，该业务就被关闭了。

  2018年，英特尔成立近50周年，衰退开始了。英特尔的市场占有率正在萎缩。创新发生在另外的地方。最后一根稻草是英特尔对摩尔定律的拙劣处理，英特尔在其制造工艺的计划改进方面面临一系列延误，目前仍在努力纠正。自2015年以来，英特尔一再宣布推迟10纳米和7纳米制造工艺，尽管台积电和三星已提前推出。

  英特尔没做出任何解释。它已经花了五年时间宣布“暂时”推迟生产，其技术细节因员工保密协议被掩盖。业内大多数人认为，英特尔的许多问题源于它延迟采用EUV光刻机。到2020年，在英特尔资助和培育的所有EUV光刻机中，有一半在台积电安装。相比之下，英特尔起步在其制作的完整过程中使用EUV光刻机。

  《芯片战争：世界最关键技术的争夺战》，[美]克里斯·米勒著，蔡树军译，浙江人民出版社2023年5月。