铁 流
近期，国内不少互联网及通信行业巨头纷纷追捧人工智能芯片。虽然很多厂商的人工智能芯片还处于PPT状态，或者只是堆在仓库里积灰尘，但这并不妨碍资本对这些企业的青睐。在一轮又一轮资本助推下，一些噱头很大，但规模化应用范例寥寥无几的厂商估值不断被推高。然而，这种现象对于中国解决当下“缺芯少魂”的局面于事无补。
首先，我们现在最缺的并不是人工智能芯片。在中国每年进口的超2000亿美元芯片当中，人工智能芯片的占比非常低。更关键的是，由于布局较早，中科院计算机所等一些单位已经在人工智能芯片方面取得了不错的技术成果，已有成熟的商业货架产品和应用。而在CPU、GPU、DSP、FPGA、NAND Flash、DRAM等芯片上，国内自主设计和制造产品的市场占有率微乎其微。
其次，中国也无法依靠人工智能芯片实现弯道超车。在人工智能芯片这个概念“火”了之后，一些媒体预测：人工智能芯片将对半导体产业造成颠覆性变革。但实际上，人工智能芯片更像一款解决特定问题的加速器，并不能取代CPU、GPU等类型的芯片。一些媒体宣称的所谓中国应该大力发展人工智能芯片，打破英特尔、AMD、三星等巨头垄断的论调缺乏基本的行业常识。简而言之，人工智能芯片只是饭后甜点，而不是信息产业的主粮。
再次，人工智能过热导致资金无法被用在刀刃上。由于人工智能被炒得火热，海量商业资本开始扶持一些“PPT造芯”的创业公司，互联网、通信行业巨头也投入重金开发人工智能芯片。这一方面造成人工智能芯片行业的乱象，很多和人工智能关系不大的企业纷纷给自己贴上人工智能标签，玩起人工智能概念股。甚至一些公司在连芯片都没有的情况下，就开发布会大吹大擂。另一方面，人工智能过热导致资金错配，在大笔资金投入重复建设同时，CPU、GPU等类型的芯片却得不到资本青睐。
最后是教育资源上的错配。人工智能芯片过热将高校教育的大方向带偏。现在每个大学都在成立人工智能学院，但扎实做体系结构研究的人却越来越少。诚然，“核高基”对芯片体系结构领域有一定支持，但支持力度是有限的，而且主要面向产业，而不是基础研究。目前国内大学还保留体系结构研究的已不到10所，如果我们每年能培养的人才越来越少，这对于中国在芯片领域实现赶超将非常不利。
对于人工智能芯片，应当辩证地看：一方面看到这类芯片潜在的市场前景和进步意义;另一方面也要看到其局限性，以及被过分炒作带来的一系列恶果。在追赶的车道上，我们应该脚踏实地，一步一个脚印地去追赶，而不是投机取巧。▲(作者是科技金融观察家)
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