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第1126章（第1页）

我们可以试着从经济学的角度来探讨一下这个问题，经济学领域的人都知道，生产率是衡量经济增长和经济水平的一个重要因素，米国自从1974年以来，三分之一的生产率增长是由计算机带来的。

而一项新技术通过商业上的成功取得收益，会刺激继续投入创新，从而进一步扩大生产，用户也能有机会用更加低廉的价格买到更强的算力。

再加上需求的增长会继续拉动供给，这样一个良性循环在过去几十年里不断地推动着通用计算产业的进步。

但我们现在可以去看一些公开的数据，首先，从2008年开始，芯片的性价比年增长率从48一直跌到如今的11。

再看这份数据，这是去年英特尔公开的财务报表，英特尔的固定成本已经超出了可变成本。

而事实上，我们大风半导体也即将面临这个问题。

也就是说如果我们继续按照之前的速度发展，接下去很有可能就是越发展越亏损，但如果我们不按照之前的速度发展，行业的迭代速度将会放缓。

但利润是商业的前提，如果年年亏损，不管是英特尔还是我们大风半导体，能贴多少年？

这个问题又如何解决？”

孟谦从经济学的角度点出这个非常现实的问题，而从曾经一世的发展来看，英特尔选择的方案就是放缓迭代速度，这在英特尔后面几年的财务报表中都写的清清楚楚。

“我不知道英特尔现在是怎么想的，对我们来说，在这样的一个大背景之下，我们这两年越来越关注的一个问题就是专用芯片的发展。

专用芯片因为不需要在通用性和兼容性上做什么妥协，性价比和能效表现远远高于通用芯片。

而且专用芯片在特定领域能做得更好，性能往往可以达到通用芯片的数十倍甚至上百倍的。

但之前因为通用芯片的迭代速度足够适应计算机的进化，很少有人把注意力放在专用芯片上。

一款专用芯片的发展需要生态的配合，不然商业道路太窄也就失去了商业意义。

再加上专用芯片缺乏灵活性，芯片设计完成之后就不能增加新的功能了，成为了一种限制。

但这几年深度学习的发展却让向市场展现了专用芯片的无限可能性。

专用芯片和通用芯片的未来会如何，我们不可能脱离经济去考虑这个问题，通用芯片在这40多年的时间里能快速发展，就是因为经济效益。

用户可以在同等价格下使用拥有更多功能的通用芯片，用户自然会选择通用芯片，企业也不会费这个里去投资专用芯片。

但现在，通用芯片的成本上涨，计算机行业出现了产品分层。

智能手机就是一个明显的分层产品，并且在智能手机的快速发展之下，迅速带动了ai芯片的发展。

事实证明，只要有足够大的市场和足够高的收益，人们会毫不犹豫地搞专用化。

我们来看看ai芯片数据，2013年，全球ai芯片市场规模突破了80亿软妹币，从2014你上半年的数据来看，今年很可能突破120亿软妹币，而随着移动智能设备的爆发，我们的预测模型显示，ai芯片很可能在2016年突破300亿软妹币的市场规模，基本能达到全球服务器cpu规模的五分之一。

而等到2020年，ai芯片或有望突破千亿规模，那个时候，ai芯片的市场规模可以达到服务器cpu市场规模的一半。

但服务器发展了多少年，智能手机才发展了多少年，这就是专用芯片的潜力，因为在专业的领域，专用芯片的优势实在是太大。

一旦生态建立，芯片因为专用性反而扩张速度会比通用芯片更快，对于对应领域所能带来的效益更大。

我们如果用通用芯片去支持人工智能的发展，人工智能的效益反馈或许要多等20年。

而今天我们在大会上展出的所有产品，其实是在向这个市场抛出一个问题，这些产品的芯片都可以专用化，那么，他们是否一样拥有足够的商业价值呢？”

孟谦抛出问题后台下开始了热烈的讨论，孟谦让他们讨论了一会儿才继续，“现在不管谁去回答这个问题，都是一种猜测，但有理有据的猜测是值得被关注的，至少从我们的认知来看，我们认为专用芯片时代来了。

当然，通用芯片我认为不会死，就像我认为个人电脑不会死一样，通用芯片建立的成熟市场并不会这么容易崩塌，但我们必须要接受的一个事实就是，通用芯片将经历一段时间的发展迟缓，直到真正的技术革命出现，比如材料革命。

但在通用芯片很难继续突破的当下，任何定律都给不了我们希望，反而是专用芯片的潜力充满了可能性，我们有理由相信，芯片和数据中心将会逐渐走向异构时代，而在这个时代，会有越来越多的专用芯片和专用生态出现。

这就是我们眼中的芯片发展趋势。”

孟谦又开始给市场画饼了，但这个饼画的还是比较负责的，不管是这一世公司的各种研发结果显示，还是2019年自己去世时看到的专用芯片发展势头。

短时间内芯片材料的革命确实还看不到，那么通用芯片就不得不接受这样一个现实，从10n工艺开始，专用芯片的发展速度越来越快。

而所有把孟谦这种预判听进去的人只要愿意再多花点精力去研究一下这个领域的知识就能看到一件事情。

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