41 英特尔如何遗忘创新

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，因为几乎每个人都拥有电脑，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，浪费了自己的领先优势，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。

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时候都更加令人怀疑。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。问题不仅仅是一家公司，而是美国芯片制造业的未来。如果没有英特尔，就不会有任何一家美国公司能够制造尖端处理器。

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。

尼克·弗莱厄蒂（Nick Flaherty），《全球晶圆产能排名前五的芯片制造商》（Top Five Chip Makers Dominate Global Wafer Capacity），eeNews，2021年2月11日。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。

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，几乎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世纪第二个十年蓬勃发展。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些公司的数据中心中处理，每个数据中心都需要使用英特尔芯片。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，无法解决这一问题。

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，可以打开网络浏览器或运行微软的Excel（电子表格软件），或者进行许多不同类型的计算，用途广泛，但它们进行的计算是一个一个串行的。

奥尔·撒尼尔（Or Sharir）、巴拉克·皮莱格（Barak Peleg）和雅夫·索姆（Yoav Shoham），《NLP模型的培训成本：简明概述》（The Cost of Training NLP Models: A Concise Overview），AI21实验室，2020年4月。在通用CPU上运行任何人工智能算法都是可能的，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通常需要重复运行相同的计算，每次使用不同的数据，所以找到一种方法为人工智能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，这些公司每年花费数百亿美元购买芯片和服务器，还花费大量资金为这些数据中心提供电力。在竞争“云”市场份额时，提高芯片的效率是必要的。与通用的英特尔CPU相比，针对人工智能进行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AMD CPU的工作方式不同，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，它的用途不仅仅是控制电脑游戏中的图像像素，还可以有效地训练人工智能系统。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。

瓦纳斯·维寇斯基（Wallace Witkowski），《按市值计算，英伟达超越英特尔成为美国最大的芯片制造商》（Nvidia Surpasses Intel as Largest U. S. Chip Maker by Market Cap），市场观察网（Market Watch），2020年7月8日。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多的GPU，英伟达成为美国最有价值的半导体公司。

《云TPU定价》（Cloud TPU Pricing），谷歌云，https://cloud.google.com/tpu/pricing。截至2021年11月5日的价格。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，重点是人工智能和机器学习。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TensorFlow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，英特尔需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。

克里斯·纳托尔（Chris Nuttall），《酷似前辈者掌舵英特尔》（Chip Of the Old Block Takes Helm at Intel），《金融时报》，2013年5月2日。采访英特尔代工前高管，2021年。迪伦·麦克格斯，《英特尔确认为第二家FPGA初创公司的代工》（Intel Conirmed as Foundry for Second FPGA Startup），《电子工程专辑》英文版，2月21日，2012年。 2013—2018年担任英特尔首席执行官的布莱恩·克扎尼奇（Brian Krzanich）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，他们认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，新的代工业务几乎没有得到内部支持。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。英特尔的市场份额正在萎缩。创新发生在其他地方。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。

乔尔·鲁斯卡，《英特尔承认其10纳米计划“过于激进”》（Intel Acknowledges It Was“Too Aggressive”with Its 10nm Plans），《极限科技》（Extreme Tech），2019年7月18日。彭博社专访格尔辛格，2021年1月19日，https://www.bloomberg.com/news/videos/2022-01-19/intel-ceo-gelsinger-on-year-ahead-for-global-business-video。伊恩·卡特里斯（Ian Cutress），《台积电：我们拥有50%的EUV装机量，60%的晶圆产量》（TSMC: We Have 50% of All EUV Installations，60% Wafer Capacity），阿南德网（AnandTech），2020年8月27日。英特尔没有做出任何解释。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，英特尔刚刚开始在其制造过程中使用EUV光刻机。

随着这十年的结束，只有台积电和三星两家公司能够制造最尖端的处理器。就美国而言，这两家公司拥有同样的问题：它们的位置。现在全世界先进处理器的生产都在中国台湾和韩国进行，这两个地方距离美国新兴的战略竞争对手中国大陆仅几步之遥。