芯片，角逐未来“胜负手”三联生活周刊

2026年以来，智能体（Agent）的火爆将人工智能（AI）更快地推向落地应用。大模型已经从生成文字、图片，扩展到编程、复杂推理和项目开发，开始转化为真正的生产力。这背后需要海量的算力。在这一背景下，过去几年，全球算力设施加速扩张，高端芯片一度“一卡难求”，已成为堪比黄金、石油的战略资源。围绕芯片展开的竞争，也从企业之间的商业行为，进入地缘政治博弈的范围。2022年以来，美国多次收紧对中国高性能芯片、半导体制造设备和相关技术的出口管制，也限制台积电等企业为国产芯片厂商提供先进制程代工。

“中国缺芯，美国缺电”，成为当下全球AI竞争格局的特征。英伟达的CEO黄仁勋把AI产业比作一块“五层蛋糕”：最底层是能源，往上依次是芯片、计算基础设施、人工智能模型，最上层则是自动驾驶、机器人和智能助手等应用。芯片是其中承上启下的一层，它在很大程度上决定单位电力能够转化出多少算力，也决定AI运行的速度和成本。

芯片工业，是人类有史以来建立的最复杂的工业系统之一（视觉中国 供图）

正是聚焦于芯片之上的日益激烈的竞争，将原本只是少数工程师、创业者和投资人关心的话题带入了公共视野：中国制造这么发达，为什么造不出2纳米、3纳米的芯片？如果说中国缺的是光刻机，那么，在这上面投入足够多的人力物力，“卡脖子”问题是否就能迎刃而解？AI的发展的确放大了芯片的重要性，也间接地将中国芯片产业的历史与现状、能力和短板更清楚地呈现出来。这是我们这期封面讨论芯片话题的一个契机。

回顾集成电路（芯片）的历史，就不得不提著名的“摩尔定律”——芯片上的晶体管数量每18～24个月翻一番。自20世纪50年代集成电路在美国发明以来，整个产业大体上沿着这条预言式的定律向前演进。这种指数级迭代，使一颗指甲盖大小的芯片，从最初只能容纳几个晶体管，发展至今，已经可以堆上数百亿个。

随着芯片本身的复杂度日益提高，人们围绕芯片建立起一个全球化的分工体系，产业链不断延长，资金、技术和人才的密集度也越来越高。早期的芯片设计师可以“手搓”电路图，如今晶体管数量已远远超出人脑的处理能力，工程师必须借助各种复杂的EDA（电子设计自动化软件）开发芯片。设计一颗大型GPU（图形处理器）这样的芯片，就变成了一项规模庞大的任务——需要上千名工程师连续数年协作，每个人只负责其中很小一块，最后却要让所有模块同时工作，分毫不差。一位从事GPU开发二十多年的创业者李增文（化名）说，芯片设计过程里，“即使99.99%正确，只要有一个错误，也可能成为致命问题”。而一颗大芯片，要确认其100%正确，在数学上几乎是不可能的。

AI 对算力的巨大需求，放大了芯片的重要性（插图｜老牛）这还只是设计一个环节，芯片进入晶圆厂的制造环节后，要经历的考验一点也不少。先是光刻、刻蚀、薄膜沉积、研磨等数百道工序，再经过封装、测试，一切无误，才能装进手机、电脑等终端产品。其间，芯片设计、晶圆制造、设备、材料、封装和软件生态高度互相依赖、互相制约。任何环节出现偏差，都可能影响芯片的总良率；任何一种材料的短缺，都可能让全球的芯片厂停摆。芯片产业也是目前人类建立的最复杂的工业系统之一。

中国集成电路产业起步并不晚。20世纪60年代初，在一批留学归来的专家推动下，中国就试制出包含晶体管的固体电路样品。1965年前后，北京、上海的研究机构相继研制出集成电路。由于当时难以从海外引进技术和设备，那一代半导体人几乎从矿石做起，到材料、器件、电路，一直做到计算机整机，走出了一条特殊的道路。这时候，芯片研发和生产主要服务国防军工领域，没有形成产业化。直到20世纪90年代，旧有的模式难以延续。此时，国际集成电路产业已经进入更大尺寸晶圆和更先进工艺阶段。国家由此先后启动“908工程”和“909工程”，前者落子无锡，后者由上海华虹承担。

更具标志性意义的节点是在2000年——中芯国际在上海浦东张江成立后，国内芯片产业开始加速追赶国际先进水平。2010年前后，在距离最近的时候，中芯国际的先进制程和国外顶尖选手只差了一代，大概18个月。

2024年3月14日，印度新孟买一座数据中心内的一台英伟达HGXH100服务器构建块。该数据中心采购了数千颗英伟达芯片，以在印度本土提供人工智能算力服务（视觉中国 供图）

这个过程中，更值得我们注意的是人的流动。中芯国际的创立，给国内芯片产业带来第一次大规模人才流动。一批早年出国留学，在英特尔、AMD（超威半导体）、德州仪器、应用材料等跨国公司工作过的工程师、管理者陆续回国。还有一批从中国台湾来到大陆的资深技术专家、建厂高手，其中就包括中芯国际的创始人张汝京。我采访的中芯国际早期员工都说，张汝京有传教士般的感召力。他不仅引进了大批人才，还凭借自己特殊的身份，帮助中芯国际买来了很多关键的设备，拿到了海外代工订单。

到2018年前后，地缘政治局势变化，一系列针对中国高技术领域的管制政策出台。这也打乱了中芯国际在先进制程上的追赶步伐，它和国外晶圆代工厂的差距逐步拉大。但从追求自主权的角度来看，业内不少人都认为，中国芯片产业一定程度上是因此获得了“助攻”。

用IC咖啡创始人、芯片天使投资人胡运旺的话说，过去很多芯片企业都是靠中低端市场维持基本生存，处于“把命吊着”的状态，但美国方面加紧制裁后，这些企业反倒缓过气来。这个逻辑也好理解——芯片毕竟不是最终产品，它要装进手机、电脑、家电、汽车等各种整机里，才能兑现价值。过去，国产芯片的可靠性确实不高，作为零部件，它在终端产品里的成本占比也不高，整机企业就不太愿意冒着市场失败的风险去采购国产芯片。同样的逻辑也发生在晶圆制造、封装测试、EDA等上下游互相咬合、彼此依赖的环节。但外部制裁一来，即使没有被制裁的领域和企业，也开始居安思危。于是原本牢牢嵌入全球化供应链的中国芯片产业慢慢松动，给了更多国产厂商机会和空间。而作为后发者，必须在真实的市场里试错、迭代，才有可能追赶上领先者。

《赤热》剧照

共识被迫达成，资本、政策和人才也顺势涌入半导体行业。比如科创板的设立，降低了芯片企业的上市门槛，资本有了退出通道。过去因为周期太长、投入大，而少有创业公司进入的CPU（中央处理器）、GPU等大芯片领域，也开始出现一批创业公司。这一过程中，芯片行业再次迎来大规模人才流动。在我们的采访中，许多工程师、创业者都谈到了大型跨国企业对自己的训练。李增文所在的AMD上海团队曾经参与GPU从前端到后端的完整研发，这是他后来参与创业的底气。谢志峰在英特尔、新加坡特许半导体的研发线上，通过一次次工艺实验积累了先进工艺的经验。长电科技的CEO郑力，也是从海外到国内把芯片产业链蹚了个遍，才可以在后来的跨国管理中发挥所长。大型跨国企业的工作经历带给他们的不只是一项技术，还有一套发现问题、验证结果和组织团队的方法。

经过这些年的发展，国内企业已经在芯片设计、晶圆制造和封装测试等环节形成规模，一些设备和材料也进入了产线。但在高端GPU等先进计算芯片、先进制程、高端光刻机和量检测设备、关键材料及EDA工具等方面，国内与国外的差距仍然很大。而且，芯片产业各个环节互相依赖，单点的突破也不足以一夜之间扭转局面——中国企业还需要长期的耐心投入。

一颗芯片上集成了数量庞大的晶体管，任何小的误差都可能造成芯片报废（视觉中国 供图）

AI的诞生和发展建立在芯片之上，如今，AI也在反过来改变芯片本身。芯片的研发模式，在AI工具的帮助下，有可能不再像过去那样需要“人海战术”，而是变成小团队作战，从而大大降低芯片的设计成本。晶圆厂和封装厂也在尝试引进各种AI技术，将工程师过去积累的经验沉淀为数据和方法。这使得芯片产业对人才的需求和培养都在发生变化。

在这期封面故事里，我们会沿着不同代际、不同位置的从业者的经历，进入芯片设计、制造、EDA、封装等环节。我们关心的不只是中国能否造出某一颗芯片，也想了解在一个容错空间极小、分工又极其复杂的工业系统里，人的经验和能力怎么形成，又怎么被组织进这个严苛的系统当中。我们也很想知道，在眼前这场AI竞赛中，造芯者们会如何影响比赛的走势，又会如何影响我们的日常生活。