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首先，我們來看看芯片的分類：
日常生活中，我們可以發現芯片的種類比如有通信芯片、人工智能芯片、LED芯片、電腦芯片等等。
芯片的產業鏈是這樣的：
據西南證券研報，根據產業鏈劃分，芯片從設計到出廠的核心環節主要包括6個部分：
（1）設計軟件，芯片設計軟件是芯片公司設計芯片結構的關鍵工具，目前芯片的結構設計主要依靠EDA（電子設計自動化）軟件來完成；
（2）指令集體系，從技術來看，CPU只是高度集合了上百萬個小開關，沒有高效的指令集體系，芯片沒法運行操作系統和軟件；
（3）芯片設計，主要連接電子產品、服務的接口；
（4）制造設備，即生產芯片的設備；
（5）圓晶代工，圓晶代工廠是芯片從圖紙到產品的生產車間，它們決定了芯片采用的納米工藝等性能指標；
（6）封裝測試，是芯片進入銷售前的最后一個環節，主要目的是保證產品的品質，對技術需求相對較低。
總體來看，在指令集、設計等產業環節中絕大多數技術壁壘比較高的環節，中國芯片產業地位非常薄弱，與歐美芯片產業企業存在較大差距，而在圓晶代工、封裝測試等技術要求相對不高的環節，中國憑借其勞動力優勢，則有望率先崛起，成為有希望趕超世界平均水平的領域。
國內芯片產業鏈及主要廠商梳理：
圖片來自：西南證券研報
芯片的各個細分領域龍頭有哪些呢？據中泰證券研報梳理：
國內存儲芯片設計龍頭是兆易創新；
國產GPU龍頭是景嘉微；
揚杰科技是我國半導體分立器件龍頭；
中芯國際是我國內地晶圓代工龍頭；
三安光電是全球LED芯片龍頭；
士蘭微是國內IDM優質企業；
北方華創是國產半導體設備龍頭；
至純科技為A股唯一一家高純工藝系統集成供應商；
晶瑞股份是國內微電子化學品領先企業；
中科曙光是國內高性能計算的龍頭企業；
紫光國芯是紫光集團旗下半導體行業上市公司，是目前國內領先的集成電路芯片設計和系統集成解決方案供應商；
北京君正是嵌入式處理器芯片領先企業；
中穎電子是國內優質的IC設計公司；
匯頂科技是全球生物識別芯片領先企業；
長電科技是國產半導體封測龍頭。
除了上面的細分領域龍頭值得進一步研究之外，還可以關注國家集成電路產業基金（簡稱“大基金”）這幾年的投資標的。
光大證券對“大基金”投資標的進行了匯總，截至2018年1月19日，大基金已成為50多家公司股東，涉及18家A股公司、3家港股公司，目前大基金持股市值超200億元。
中國證券報也梳理了一些比較好的A股芯片公司。
兆易創新：國產存儲龍頭
作為國產存儲龍頭，兆易創新位列全球Nor flash市場前三位，且隨著日美公司的退出，市場份額不斷提高；存儲價格不斷高漲，公司的盈利能力亮眼。
公司打造IDM存儲產業鏈。2017年10月，公司和合肥市產業投資控股（集團）有限公司簽署了存儲器研發相關合作協議，合作開展工藝制程19nm存儲器的12英寸晶圓存儲器（含DRAM等）研發項目，即合肥長鑫，目前研發進展順利。
江豐電子：國產靶材龍頭
超高純金屬及濺射靶材是生產超大規模集成電路的關鍵材料之一，公司的超高純金屬濺射靶材產品已應用于世界著名半導體廠商的最先端制造工藝，在16納米技術節點實現批量供貨，成功打破美、日跨國公司的壟斷格局，同時還滿足了國內廠商28納米技術節點的量產需求，填補了我國電子材料行業的空白。
公司與美國嘉柏合作CMP項目，并已于2017年11月獲得第一張國產CMP研磨墊的訂單。
北方華創：國產設備龍頭
北方華創作為設備龍頭，深度受益本輪晶圓廠擴建大潮，公司業務涵蓋集成電路、LED、光伏等多個領域，多項設備進入14納米制程。
公司產品線覆蓋刻蝕機、PVD、CVD、氧化爐、清洗機、擴散爐、MFC等七大核心品類，下游客戶以中芯國際、長江存儲、華力微電子等國內一線晶圓廠為主。
紫光國芯：存儲設計+FPGA
公司是國內的存儲芯片設計龍頭，公司的布局包括收購山東華芯持有的西安華芯51%股權，合計持股增至76%，實現躋身國內存儲器設計第一梯隊的目標。目前，公司新開發的DDR4產品正在驗證優化中。公司近期開始發力FPGA。
高德紅外：紅外芯片龍頭
作為國內唯一掌握二類超晶格焦平面探測器技術的廠商，高德紅外已研制成功工程化產品，意味著在光電“反導”、“反衛”等空白領域實現新的突破。同時，大批量、低成本核心器件的民用領域推廣、應用，也奠定了中國制造紅外芯片在國內乃至國際上紅外行業的競爭地位。
上證資訊了解到，2017年，公司軍品訂單受軍改影響有部分延期，而最新的消息是延期訂單將恢復，同時不影響2018年度新的采購計劃。
華泰證券認為，垂直分工已成為半導體行業經營模式的發展方向。主要是以下三個部分：設計、制造、封測。收入分別約占產業鏈整體銷售收入的27%、51%和22%。
一、芯片設計公司
中國前十強依次為華為海思、清華紫光展銳、中興微電子、華大半導體、智芯微電子、匯頂科技、士蘭微、大唐半導體、敦泰科技和中星微電子。
重要公司：
第一名：海思
各位用的華為手機里面就有大量的海思處理器和海思基帶芯片，另外買的智能電視，安防系統也有海思的芯片，海思在長時間內將是中國最大的芯片設計公司，未來將隨著華為集團的增長而上升。世界第一名高通，2016年營收154億美元，是海思的3.5倍。
第二名：紫光展銳
展訊，銳迪科合并之后成立，目前是三星手機處理器和基帶芯片除自家產品之外的最大供應商，你買的三星手機，主要是中低端系列，里面的芯片是紫光展銳的。
第三名：中興微電子
主要是自家的通信設備用的部分芯片，手機芯片也還是外購。
第四名：華大半導體
是中國電子信息產業集團有限公司(CEC)整合旗下集成電路企業而組建的集團公司。在智能卡及安全芯片、智能卡應用、模擬電路、新型顯示等領域占有較大的份額。目前華大半導體旗下已經有三個上市企業，包括A股上海貝嶺和港股公司中電控股、晶門科技。
第五名：智芯微電子
是國網信息產業集團全資子公司，涉及芯片傳感、通信控制、用電節能三大業務方向，致力于成為以智能芯片為核心的高端產品、技術、服務和整體解決方案提供商。
第六名：匯頂科技
是一家上市公司，該公司在指紋識別芯片領域已經做到了世界第二，在全球范圍內僅次于給蘋果提供指紋識別芯片的AuthenTec。
第七名：士蘭微電子
LED照明驅動IC是其主要業務收入之一，還給家電企業提供變頻電機控制芯片。
第八名：大唐半導體
以智能終端芯片、智能安全芯片、汽車電子芯片為核心的產業布局。
第九名：敦泰科技
于2005年在美國成立，致力于人機界面解決方案的研發，為移動電子設備提供最具競爭力的電容屏觸控芯片、TFT LCD顯示驅動芯片、觸控顯示整合單芯片(支持內嵌式面板的IDC)、指紋識別芯片及壓力觸控芯片等。
第十名：中星微電子
占領全球計算機圖像輸入芯片60%以上的市場份額。2005年，中星微電子在美國納斯達克證券市場成功上市，2016年初，中星微推出了全球首款集成了神經網絡處理器(NPU)的SVAC視頻編解碼SoC，使得智能分析結果可以與視頻數據同時編碼，形成結構化的視頻碼流。該技術被廣泛應用于視頻監控攝像頭，開啟了安防監控智能化的新時代。
重點上市公司有：紫光國芯、兆易創新(存儲器)、匯頂科技、士蘭微(IDM)、大唐電信、全志科技、中穎電子(家電MCU、鋰電等)、北京君正、艾派克、富瀚微等。
芯片制造領域
半導體產業制造與面板產業相似，屬于資產和技術密集型產業，設備需求量大、技術含量高、附加值高。單廠投資在百億量級，資料顯示一條最先進12英寸晶圓生產線需投資約450億元，臺積電的3納米工廠投資預計200億美元。重點上市公司有：中芯國際、華虹半導體等。
存儲芯片領域
目前國內三大存儲器廠商正處于緊鑼密鼓的施工階段，預計2018上半年陸續進入設備安裝階段，新一輪的設備入廠調試安裝大戲即將上演。
長江存儲：2016年3月，總投資約1600億元人民幣的國家存儲器基地在武漢啟動。四個月后“長江存儲”集團正式成立，紫光集團參與了長江存儲的二期出資。據武漢新芯介紹，長江存儲的注冊資本分兩期出資。一期由國家集成電路產業投資基金、湖北國芯產業投資基金和武漢新芯股東湖北省科技投資集團共同出資，在武漢新芯集成電路制造有限公司(即“武漢新芯”)的基礎上建立長江存儲。二期將由紫光集團和國家集成電路產業投資基金共同出資。長江存儲將以芯片制造環節為突破口，集存儲器產品設計、技術研發、晶圓生產與測試、銷售于一體，預計到2020年形成月產能30萬片的生產規模，到2030年建成每月100萬片的產能。
晉華存儲器集成電路生產項目就坐落在泉州晉江的集成電路產業園，由福建省電子信息集團和泉州、晉江兩級政府共同投建，總規劃面積594畝，一期投資370億元，建設內容包括晶圓制造、產業鏈配套等，預計2018年9月形成月產6萬片12寸先進制程內存晶圓的生產規模。項目建成后將填補我國主流存儲器領域空白。據悉，作為國家重點支持的DRAM存儲器生產項目，晉華項目已納入國家“十三五”集成電路重大生產力布局規劃重大項目清單，并獲得國家專項建設基金支持。
合肥長鑫：是由北京兆易創新(GigaDevice)與合肥市政府合作的存儲器項目。投資72億美元(約新臺幣2,166.46億元)，興建12寸晶圓廠以發展DRAM產品，未來完成后，預計最大月產將高達12.5萬片規模。
封測領域
重點上市公司有：長電科技(龍頭)、華天科技(財務指標優秀)、通富微電、太極實業(DRAM封測、潔凈室)、深科技等。
集成電路設備
中國僅有4家位列全球規模以上晶圓制造裝備商，占比7%：根據Gartner發布的全球規模以上晶圓制造裝備商的報告顯示，其統計范圍共有58家裝備公司，中國僅占4席，分別是北方華創、中微半導體、盛美半導體和Mattson(2016年被亦莊國投收購)，其他分別位于日本21家，歐盟13家，美國10家，韓國7家，以色列3家。
重點上市公司有：高端IC工藝裝備龍頭北方華創、檢測設備領先企業長川科技(覆蓋制造和封裝全領域)、高純工藝龍頭至純科技(光刻、刻蝕等，這些環節都會用到化學品和特種氣體，對純度具有很高的要求。至純科技就是控制氣體的純度的)和單晶設備龍頭晶盛機電等。
半導體材料
中國半導體制造材料產業保持持續增長態勢。2016年中國半導體材料企業銷售收入256億元。預計2018年之后中國將成為全球第三大市場。材料供應鏈的本土化不僅有利于制成成本的控制、服務的快速及時響應、技術的安全可控，所帶來的產業協同效應好處更多。
重點上市公司有：隨著試劑純化和運輸技術的不斷突破，濕電子化學品在短期內放量比較確定，建議重點關注國內龍頭晶瑞股份，江化微；靶材是目前國內半導體材料最先打入半導體核心產業鏈的子行業，建議重點關注國內靶材龍頭江豐電子；大尺寸硅片也是未來方面比較確定的一個領域，建議關注已經處于試產認證階段先鋒公司的上海新陽。此外，在光刻膠領域的南大光電、CMP拋光墊領域的鼎龍股份等有望率先技術突破，早日實現進口替代。
AI芯片，產業未來的攪局者|智慧產品圈
最近魏少軍教授在談及中國AI（人工智能）芯片產業的現狀時說：現在AI芯片的炒作過頭了，“今天的一部分甚至大部分的AI芯片創業者會成為技術變革的“先烈”“。魏少軍的話不是空穴來風，僅僅一兩年間，國內AI芯片頭部創業公司的融資額度就超過了20億人民幣。全球至少有45家初創公司研制AI芯片（語音交互和自動駕駛），5家企業融資超過了1億美元。據中信證券測算，2020年AI芯片市場規模將達146.16億美元。人工智能技術以AI芯片為載體正在迅速崛起。
01 AI芯片的生態圈
從廣義說，能夠驅動AI程序的芯片都叫做AI芯片。從狹義來說，AI芯片是為適應AI算法進行了特殊設計的芯片。
從應用層面講，AI芯片主要分為云AI芯片和端AI芯片。云AI芯片應用于云端服務器及數據中心；端AI芯片應用于智能設備、IoT端設備。未來，人工智能將會在我們的日常生活中得到極大普及，正如英偉達創始人黃仁勛所說：“未來，AI與AI芯片將無處不在：咖啡機、保溫杯、麥克風、甚至耳環、鞋子這些小物件都會智能化。”
云AI芯片的特點是性能強大、能夠同時支持大量運算、支持圖片識別、以及語音、視頻處理。端AI芯片則需要嵌入到設備內部，讓設備不聯網就能具備AI能力。AI芯片之于人工智能的意義，可以理解為發動機之于汽車。人工智能理論已經提出多年，由于它需要一臺計算能力超強的“發動機”驅動，所以多年沒有真正跑起來，直到AI算法、大數據以及AI芯片的出現。
人工智能的破局是在2012年計算機視覺屆的“奧林匹克”—ImageNet挑戰賽的賽場上，來自多倫多大學的Geoffrey Hinton教授和他的團隊第一次用上了GPU芯片和深度學習算法，成為AI史上的一個重要節點。
在2015年的ImageNet大賽上，微軟亞洲研究院團隊更是憑借GPU與深度學習算法，第一次讓計算機的圖像識別超過了人類。人類識圖錯誤率約為4%，而冠軍團隊機器識圖的錯誤率為3.57%。在圖像識別興起之后，視頻識別、語音識別、翻譯、語音助手等一系列AI應用應運而生。
AI芯片的爆發，至少將會影響到四個應用場景：家居／消費電子、安防監控、自動駕駛以及云計算。
圖一、AI芯片產業生態（圖片來源：捷配電子市場）
移動通訊
華為2017年9月發布的麒麟970，搭載了NPU（神經網絡處理器）AI處理模塊，是世界首款手機AI芯片。NPU比CPU快25倍，能耗提高了50倍。蘋果在2周后發布了搭載A11處理器的iPhoneX，首個推出人臉識別的AI芯片。ARM緊接其后推出了兩款AI芯片，應用于移動端的物體檢測和機器學習的處理器。ARM這個動作的影響是巨大的，因為全球超過90％的手機芯片采用ARM架構，包括麒麟970和蘋果A11。
追隨者還有聯發科和高通。聯發科推出的Helio P60,支持AI的計算機視覺、人臉識別。高通的基于梟龍芯片的A1引擎，將所有手機中的SOC軟硬件一網收盡統統打包。AI芯片成了手機紅海戰場的一個重要攪局者。
安防監控
安防市場2017年超過了6350億人民幣，同比增長了17.6％。佳都科技《人工智能技術白皮書》指出，2017年國內高清攝像頭出貨1億顆。
由于AI能夠對迅速對視頻進行結構化處理，現在幾乎所有AI芯片創業公司都將安防作為核心應用場景之一，紛紛推出內嵌于安防監控攝像頭的AI芯片。安防三巨頭海康威視、大華股份、宇視科技不僅是眾多AI芯片公司的合作伙伴，其自身也在推進安防＋AI的步伐。
自動駕駛
AI芯片正在成為自動駕駛計算平臺的核心。在這一領域目前主要有三大AI芯片勢力：英偉達、英特爾和地平線。英偉達和英特爾大家都很熟悉，地平線是一家中國初創公司，原百度研究院副院長余凱任CEO。地平線的雨果自動駕駛平臺早期使用的是英特爾FPGA處理器，現在開始打造自己的BUP架構，并推出沿用這一架構的AI芯片“征程”。
云計算
AI芯片可以為互聯網供能，例如在線翻譯、人證比對、圖片搜素等，背后都離不開AI芯片的支持。在移動領域錯失先機的英特爾不惜花重金布局：$160億美元收購Altera（FPGA），$4億美元收購Nervana（神經網絡處理器），繼而收購Movidius（視覺處理器，收購資金未詳），云AI芯片與端AI芯片都有所涉及。其他有高通、ARM、聯發科等也陸續進場。
圖二、AI芯片的兩大應用領域（圖片來源：智東西）
02國內AI芯片主要玩家
寒武紀：一家中科院背景的創業公司，創始人陳天霽、陳天石為兄弟，均為中科院計算所博士。2016年在北京成立。華為麒麟970芯片搭載的就是寒武紀的AI芯片，中科院為此還向華為發了賀電。兄弟倆先后畢業于中國科大少年班，天石研究人工智能算法，天霽學做計算機芯片。一個硬件、一個軟件，一拍即合開發人工智能芯片。取名“寒武紀”，是希望用地質學上生命大爆發的時代來比喻人工智能的未來吧！
深鑒科技：作為中國AI芯片第一陣營的深鑒科技，是一家清華背景、FPGA技術起家的創業公司。2016年在北京成立。創始人姚頌，這位90后清華學霸，放棄了美國名校卡耐基梅隆大學直接攻讀博士學位的邀請，選擇了創業。2017年獲得A輪千萬美元融資，致力于深度學習處理器與編譯器原創技術的研發，已有數千萬訂單，兩款AI芯片正在量產中。
地平線機器人：創始人是前百度深度學習研究院副院長余凱，曾在百度領導過語音識別、圖像搜素、百度大腦、百度無人駕駛等項目。產品包括硬件、軟件及算法，團隊包括前諾基亞手機研發VP、Facebook人工智能研究實驗室創始成員、百度首席構架設計師及20多位深度學習領域專家。
比特大陸和嘉楠耘智：這兩家都是現在很火的網絡虛擬貨幣“礦機芯片“的生產商。比特大陸成立于2013年，2017年總營收就飆升至25億美元，占礦機專用芯片市場70%以上份額。2017年推出第一款28納米工藝AI芯片”SOPHON“（算豐）。嘉南耘智是世界第二大比特幣礦機生產商，2017年12月預發布了AI芯片KPU（KnowLEDge Processing Unit），作為一家做礦機芯片（自稱是區塊鏈專用芯片）和礦機的公司，嘉楠耘智累計獲得近3億元融資。目前已申請掛牌新三板。
除了以上初創公司以外，還有一些傳統芯片廠商也加入到AI芯片隊伍。海思、杭州國芯、中星微電子都有涉入，還有主攻安防AI芯片的宇視科技、中天微、國科微等。
表一、國內部分AI芯片公司（圖片來源：捷配電子市場網）
03靴子何時落地？
在這場偉大的“無芯片不AI，無終端不AI，無行業不AI“的變革時刻，也有人保持了清醒。我們需要多一點思考，怎樣做才能避免魏少軍教授警醒的成為現實，不讓“今天的一部分甚至大部分的AI芯片創業者會成為技術變革的‘先烈’”。
思考一：殺手級應用在哪里？魏少軍教授說，”盡管目前AI應用涵蓋了生產領域、生活各個應用層面，但究竟什么才是AI的殺手級應用？與人們生活周遭真正不可或缺的日常AI應用？至今應還沒答案。“上面所提及的除了家居／消費電子雖然離我們很近，但自動駕駛離我們還有不小的距離，且芯片進入汽車電子也是一道不小的門檻，在AI芯片之前汽車電子也沒見有誰有效的突破了這個門檻。安防和云計算更多的是涉及工業產品，內嵌于安防監控攝像頭的AI芯片也還處在研發中。這就是”AI產品說得多、落地少“，因為除了手機芯片外，市場上還沒有銷售超過百萬的AI芯片出現。
思考二：通用AI芯片會不會出現？現在各家使用的AI方案架構互不兼容，沒有支持的標準AI計算接口，各廠商的端設備也是五花八門，到底會不會出現像當年CPU一樣的通用處理器來一統AI芯片天下？最近ARM宣布了要進軍AI芯片領域，并有一統人工智能生態的想法。至少，通用AI處理器的驅動力來自以下兩個方面：
開發AI芯片硬件構架的代價非常高，不是所有廠家都能承受的；
IP的可擴展性、架構的支持廣度、標準AI計算接口，對AI芯片的普及非常重要，而開發相關算法也不是一朝一夕就可以完成的。
不論ARM是否能夢想成真，至少ARM的想法對AI芯片的生態還是具有很大吸引力的：
可利用既有框架便可達到（或接近）AI硬件處理能力；
不需要額外支出和額外授權成本；
不需要改變既有芯片的設計格局；
可提供業界更多的方案選擇；
其他使用自有AI計算架構的客戶也可以同樣得到好處。
另一家可能的贏家是英偉達。AI芯片目前應用最多的是GPU，因為GPU適合于單指令、多數據處理，特別適合AI的深度學習訓練和推理。英偉達技術中心亞太首席技術官Simon See曾自豪地說：“通用是我們的優勢。“英偉達的Xavier計算平臺，正在被超過20家自動駕駛創業公司、以及博世、采埃孚等供應商巨頭采用。
圖三、ARM能一統AI芯片的天下嗎？
04未來的攪局者
AI芯片能否成為半導體行業未來的攪局者，結論是肯定的。相比摩爾定律芯片每18－24個月迭代一次，AI芯片正以9個月迭代一次的速度演進。比特大陸產品戰略總監湯煒偉說，“與傳統芯片迭代速度相比，AI算法迭代更快。我們針對最新算法的需求，以及神經網絡的共性，可快速地將新算法寫到芯片上。“
在這撥攪局者中，既有像ARM、英偉達這樣的大佬，也有像寒武紀、深鑒科技這樣的新貴。到底是ARM的AI芯片能一統人工智能的江湖，還是新貴們的百花齊放能夠各顯人工智能的神通，還需要時間觀察。
