格力电器董事长董明珠每次讲话都能引发媒体的高度关注，最近她又宣称要做芯片了，甚至表示即使花500亿也要把芯片做出来，不过现实是做芯片并非如她所想的那么容易。
做芯片不容易
以国产手机企业实力最强的华为为例，其研发移动芯片长达十多年，早在2005年的时候研发出自己的基带，2009年推出手机芯片K9，K9最终因种种原因失败，随后的K3V2出现兼容问题和发热问题，直到2014年推出的麒麟920芯片才成为第一颗完美的芯片。并且华为每年对于芯片的投入资金都是自己利润的2倍左右，甚至一年比一年更多，可见芯片研究的投资并不是一蹴而几的事情。
对于格力来说，其研发芯片更不容易，毕竟它在这个行业的积累较为有限，要研发出一款完美的芯片需要时间和资源投入，而且如果完全独立自主研发的话也存在一定的困难，或许通过收购创业公司开发芯片会是一个较好的办法，苹果正是如此做的。
2014年中国成立了集成电路产业基金之后，芯片创业企业开始如雨后春笋般涌现，只是2015年成立的芯片创业企业就达到200多家，经过这几年的发展这些芯片企业之中也成长起来部分不错的企业，不过这些企业显然缺乏资金和市场，对于格力来说从中择优选择一家收购有助于它迅速在芯片设计行业取得成功。
格力进行技术研发有更重要的事情
对于空调来说，最具核心技术、占其整机成本最高的还是压缩机，普遍认为压缩机占空调的成本近三分之一，而芯片占空调的成本在10%以内，很显然对于格力来说，研发压缩机技术较研发芯片更有意义。
在如今全球都关注节能技术发展的时候，国产空调企业理应集中资源在变频空调技术上取得突破，真正实现做大做强，实现中国制造向中国创造的转变，而作为国产空调领军者的格力更应该承担起这一重任。
当然历经如此长的时间国产空调企业在变频空调技术研发依然面临困难也说明这项技术研发的难度是非常高的，或许收购也是一个不错的办法，如格力的竞争对手美的就通过收购拥有变频空调技术的东芝取得了一些变频空调技术，格力手握超过900亿资金，适当的进行收购获取核心技术也是一个不错的办法。
虽然研发芯片可以让格力的空调降低一些成本，但是如果仅仅是为了研发空调的芯片就投资500亿进取确实是有些不切实际的。技术确实拥有的越多越好，但是应该放到适当的地方去进行研究。
芯片投资近况
再把视角放到国内的芯片市场上，就会发现，国内的芯片市场虽然广阔，但是大部分创业公司都是无法存活的。虽然格力作为有实力背景的公司，但是却没有这个技术存在，这恐怕也是一大阻碍。
下面这个表是媒体统计的部分AI芯片企业融资情况：
可以看到，AI芯片已经成为资本追逐的最热门领域，资本对半导体芯片的热情被AI技术彻底点燃。在创业公司未真正打开市场的情况下，AI芯片初创企业已经诞生了不少的独角兽，多笔融资已经超过亿元。
AI技术的革新，其从计算构架到应用，都和传统处理器与算法有巨大的差异，这给创业者和资本市场无限的遐想空间，这也是为什么资本和人才对其趋之若鹜的原因。
但是，产业发展还是要遵循一定的产业规律，「商业技术评论」认为，绝大多数AI芯片公司都将成为历史的炮灰，最后，在云端和终端只剩下为数极少的几个玩家。
目前的市场情况
云端市场已被巨头瓜分殆尽，创业公司生存空间几乎消失
云端AI芯片无论是从硬件还是软件，已经被传统巨头控制，给新公司预留的空间极小。
下面这张图是Compass Intelligence公布了全球AI芯片榜单。因为AI芯片目前在终端应用极少，所以榜单头部的排名可以近似的认为就是云端AI芯片的目前市场格局。
我们可以看到，芯片巨头Nvidia（英伟达）已经牢牢占据AI芯片榜首，由于CUDA开发平台的普及，英伟达的GPU是目前应用最广的通用AI硬件计算平台。除了有实力自研芯片的企业（全世界也没几家），如果需要做AI相关的工作，必定需要用到Nvidia的芯片。
Nvidia的芯片应用普遍，现在所有的AI软件库都支持使用CUDA加速，包括谷歌的Tensorflow，Facebook的Caffe，亚马逊的MXNet等。除了一骑绝尘的英伟达，其他老牌的芯片巨头都没闲着，特别是Intel通过买、买、买奋力的将自己挤到了头部玩家的位置。微软在最新的Build大会上公布了基于英特尔FPGA的AI方案，而英特尔的FPGA业务正是通过收购Altera获得的。
除此之外，我们可以看到像Google这样的互联网厂商也乱入了前五。这当然要归功于上面提到的TPU，虽然谷歌不直接售卖芯片，但是谷歌通过云服务提供TPU的调用服务。谷歌很早就开源了Tensorflow软件平台，这使得Tensorflow成为最主流的机器学习软件平台，已经成了事实上行业的软件平台标准。
而Tensorflow最佳的计算环境必定就是谷歌自己的云服务了，通过软件、硬件（或者说云）环境的打通，谷歌妥妥的成为AI芯片领域的一方霸主。
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