英特尔占据数据中心服务器芯片市场90%以上的市场份额

近日，由中美贸易战引发的“中兴事件”引起了电子行业热议。从中，不仅折射出中国企业管控合规风险的能力滞后，成为进入到全球价值链竞争后的重大隐患，更反映出中国科技的发展依然被“缺芯少魂”的现状所困扰。

尽管此事目前仍未定论，但从事发至今业界反应，以及媒体的发声来看，用“颇为慌张”形容不为过，先是中兴得知被制裁的消息后，创始人、董事长和CEO在第一时间一齐出动“自救”，然后不少媒体开始在中兴是否会因此走向衰亡上做文章。更有甚者，认为如果美国真要从核心技术上扼住中国喉咙，这关乎到“中国制造2025”大计还能否顺利实现……

因为有可能的“25%-30%美国供应商元器件阻止供应”，揭开了一个国家在核心生产能力上受制于人的“遮羞布”。

这样的反应夸张吗？事实上并没有，下面这张图可以说明中国在“缺芯少魂”上究竟有多严重。

这是微博知名财经博主@曹山石近日发出的一张图，可以看出当前中国核心集成电路国产芯片占有率状况。可见，中国除了在移动通信终端和NPU有超过10%的份额外，半导体存储器和显示系统有零星市场，其它领域几近空白。

电子通信行业如此，其它与信息产业相关的行业亦如此。在人工智能领域，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。

其中，英特尔作为传统CPU龙头，占据数据中心服务器芯片市场90%以上的市场份额。收购FPGA制造商Altera、深度学习公司Nervana Systems，接手特斯拉，以153亿美元高价成为Mobileye的新东家，都被外界解读为将在人工智能领域大干一番的表态。

实际上，在中下游“买买买”的背后，是有掌握了上游核心技术，并可以不断更新迭代的底气。去年9月和10月，英特尔先后发布了Nervana神经网络处理器（NNP）和人工智能芯片Loihi，不仅专用集成电路更加擅长于神经网络中的矩阵乘法、卷积和其他数学运算，由于结构差异使得神经元芯片比当今的处理器更有效率，能耗比可以提升1000倍。

前有“豺狼”，后还有“虎豹”。

GPU与CPU同属冯·诺依曼结构。由于CPU功能承载多，指令流控制逻辑复杂，不能有太多条独立指令流，GPU则使用单指令流多数据流，让多个执行单元以同样步调处理不同数据，大大加强了计算能力，从而被广泛应用到数据中心执行计算密集型任务。

在人工智能产业的布局上，英伟达在黄教主的带领下比英特尔似乎走的更远，被粉为“教主”。英伟达在AI芯片领域的布局始于2011年，全球四巨头GAFA+微软，以及阿里巴巴都在使用英伟达的GPU，其占据了全球GPU70%的市场。

同英特尔一样，英伟达也投资参股包括自动驾驶、数据处理、网络安全等AI下游产业。去年12月，公司推出TItan V GPU，其10万亿次浮点运算性能是前代产品TItan Xp的9倍。对于这款产品，黄教主说“Volta致力于推动高性能计算和人工智能的极限” ，可见清晰的AI定位。

至于AMD，虽然在CPU和GPU的业绩都没有大哥亮眼，但作为两个领域的老二，也差缺补漏的差不多了，而其在人工智能的战略定位上，被市场解读为“救命稻草”。