《芯片戰爭：世界最關鍵技術的爭奪戰》是美國經濟史學家克里斯·米勒撰寫、蔡樹軍翻譯的科技類著作。該書以半導體產業全球分工為主線，追溯從冷戰至今的芯片技術發展歷程，闡釋芯片在現代軍事、經濟和地緣政治中的戰略地位。全書涵蓋美國通過技術博弈確立主導地位、臺灣半導體產業崛起、華為5G技術受限等案例，分析全球芯片短缺與供應鏈危機背后的國家競爭。書中提及美國《芯片法案》補貼政策、EUV光刻機研發困境等議題，揭示大國在人工智能與軍事技術領域的核心博弈。

英特爾如何遺忘創新

美國至少可以依靠英特爾，因為英特爾在半導體行業擁有無與倫比的地位。安迪·格魯夫于2016年去世，戈登·摩爾現年90多歲，退休后住在夏威夷。雖然英特爾的創始人已經離開公司，但英特爾將DRAM商業化并發明微處理器的名聲依然存在。沒有哪家公司在將創新芯片設計與制造能力相結合方面有著更好的紀錄。英特爾的x86架構仍然是個人電腦和數據中心的行業標準。如今，個人電腦市場停滯不前，因為幾乎每個人都擁有電腦，但這仍然為英特爾帶來了可觀的利潤。英特爾每年提供數十億美元投資于研發。在21世紀第二個十年，英特爾每年在研發上的花費超過100億美元，這是臺積電的四倍，是DARPA總預算的三倍。世界上只有幾家公司的花費比英特爾多。

隨著芯片行業進入EUV光刻機時代，英特爾似乎已經準備好了占據主導地位。格魯夫在20世紀90年代初首次投資2億美元，對EUV光刻機的出現起到了至關重要的作用。現在經過數百億美元的投資（其中很大一部分來自英特爾），阿斯麥的這項技術終于成為現實。但英特爾沒有利用這個晶體管縮小的新時代，浪費了自己的領先優勢，錯過了人工智能所需的半導體架構的重大轉變，搞砸了自己的制造工藝，未能跟上摩爾定律的步伐。

如今，英特爾保持著巨大的利潤，仍然是美國最大、最先進的芯片制造商。但自格魯夫在20世紀80年代決定放棄DRAM，把一切都押在微處理器上以來，英特爾的未來比任何時候都更加令人懷疑。在接下來的五年里，英特爾仍有機會重新獲得領導地位，但它也很可能最終會倒閉。問題不僅僅是一家公司，而是美國芯片制造業的未來。如果沒有英特爾，就不會有任何一家美國公司能夠制造尖端處理器。

英特爾作為硅谷的異類進入了21世紀第二個十年。包括英特爾的主要競爭對手AMD在內的大多數美國大型邏輯芯片公司都出售了自己的晶圓廠，只專注于設計。英特爾固執地堅持將半導體設計和制造結合在一起的集成模式。英特爾的領導認為，設計和制造流程可以相互優化，這是生產芯片的最佳方式。相比下，臺積電別無選擇，只能采用通用制造工藝，這種工藝可以與AMD服務器芯片一樣適用于高通智能手機處理器。

尼克·弗萊厄蒂（Nick Flaherty），《全球晶圓產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。

英特爾認為集成模式有一些好處是正確的，但也有很大的缺點。因為臺積電為許多不同的公司制造芯片，現在每年制造的硅片數量幾乎是英特爾的三倍，所以臺積電有更多的時間打磨自己的工藝。此外，在英特爾將芯片設計初創公司視為威脅的地方，臺積電看到了制造服務的潛在客戶。由于臺積電只有一個價值主張——高效制造，其領導層堅持不懈地致力于以更低的成本制造更先進的芯片。而英特爾的領導者不得不將注意力分散在芯片設計和芯片制造之間。他們最終把兩者都搞砸了。

英特爾的第一個問題是人工智能。到21世紀第二個十年早期，英特爾的核心市場——個人電腦處理器的供應，已經停滯不前。如今，除了游戲玩家之外，幾乎沒有人會在新型號發布時興奮地升級他們的電腦，而且大多數人不會太在意電腦使用的是哪種類型的處理器。英特爾的另一個主要銷售數據中心服務器處理器的市場在21世紀第二個十年蓬勃發展。亞馬遜云、微軟云、谷歌云和其他公司構建了龐大的數據中心網絡，提供了使“云”成為可能的計算能力。我們在線使用的大部分數據在這些公司的數據中心中處理，每個數據中心都需要使用英特爾芯片。但在21世紀第二個十年早期，也就是在英特爾完成對數據中心的征服之際，處理需求開始發生轉變。新的趨勢是人工智能，但是英特爾的主要芯片設計不佳，無法解決這一問題。

自20世紀80年代以來，英特爾專門開發了一種稱為CPU的芯片，個人電腦中的微處理器就是一個例子。這些芯片在電腦或數據中心中充當“大腦”。它們是通用計算的主要工具，可以打開網絡瀏覽器或運行微軟的Excel（電子表格軟件），或者進行許多不同類型的計算，用途廣泛，但它們進行的計算是一個一個串行的。

奧爾·撒尼爾（Or Sharir）、巴拉克·皮萊格（Barak Peleg）和雅夫·索姆（Yoav Shoham），《NLP模型的培訓成本：簡明概述》（The Cost of Training NLP Models: A Concise Overview），AI21實驗室，2020年4月。

在通用CPU上運行任何人工智能算法都是可能的，但人工智能所需的計算規模使得CPU的使用成本過高。訓練一個人工智能模型所用的芯片及其用電成本可能高達數百萬美元。（為了訓練電腦識別貓，你必須給它看很多貓和狗，讓它學會區分這兩種動物。你的算法需要的動物越多，你需要的晶體管就越多。）

由于人工智能工作負載通常需要重復運行相同的計算，每次使用不同的數據，所以找到一種方法為人工智能算法定制芯片對于使其在經濟上可行至關重要。亞馬遜和微軟等大型云計算公司運營著大多數算法運行的數據中心，這些公司每年花費數百億美元購買芯片和服務器，還花費大量資金為這些數據中心提供電力。在競爭“云”市場份額時，提高芯片的效率是必要的。與通用的英特爾CPU相比，針對人工智能進行優化的芯片可以更快地工作，可以占用更少的數據中心空間，同時使用更少的電力。

在21世紀第二個十年早期，圖形芯片設計者英偉達聽說斯坦福大學的博士生使用它們的GPU做圖形以外的事情。GPU與標準的英特爾或AMD CPU的工作方式不同，CPU具有無限的靈活性，但是以串行的方式運行所有計算。相比之下，GPU被設計為針對相同計算同時運行多次迭代。這種“并行處理”很快就變得清晰起來，它的用途不僅僅是控制電腦游戲中的圖像像素，還可以有效地訓練人工智能系統。在CPU逐條處理數據時，GPU可以同時處理多條數據。為了學會識別貓的圖像，CPU需要一個像素一個像素地處理，而GPU可以一次“查看”許多像素。因此，GPU訓練電腦識別貓所需的時間大大減少。

瓦納斯·維寇斯基（Wallace Witkowski），《按市值計算，英偉達超越英特爾成為美國最大的芯片制造商》（Nvidia Surpasses Intel as Largest U. S. Chip Maker by Market Cap），市場觀察網（Market Watch），2020年7月8日。

此后，英偉達將未來押在了人工智能上。自成立以來，英偉達將芯片生產外包給了臺積電，堅持不懈地致力于設計新一代GPU，并對名為CUDA的特殊編程語言進行定期升級，這使得設計使用英偉達芯片的程序變得簡單易行。隨著投資者打賭數據中心將需要更多的GPU，英偉達成為美國最有價值的半導體公司。

《云TPU定價》（Cloud TPU Pricing），谷歌云。截至2021年11月5日的價格。

但英偉達的崛起并不是有把握的，因為除了購買英偉達芯片外，大型云公司谷歌、亞馬遜、微軟、臉書、騰訊、阿里巴巴等專門針對自己的處理需求，也開始設計自己的芯片，重點是人工智能和機器學習。例如，谷歌設計了TPU（張量處理器）芯片。經過優化，該芯片可以與谷歌的TensorFlow軟件庫一起使用。你可以在艾奧瓦州的數據中心以每月3000美元的價格租用谷歌最簡單的TPU，但功能更強大的TPU每月的價格可能超過10萬美元。“云”可能聽起來很空靈，但我們所有數據賴以生存的硅都是非常真實和昂貴的。

無論是英偉達還是大型云公司，英特爾在數據中心處理器銷售方面近乎壟斷的局面正在結束。如果英特爾找到了新市場，它失去這一主導地位的問題就不會那么嚴重。但英特爾在2015年左右進軍芯片制造業務，試圖與臺積電展開正面競爭，結果失敗了。英特爾試圖向尋求芯片制造服務的客戶開放生產線，但英特爾私下承認，集成設計和制造模式遠沒有英特爾高管所宣稱的那樣成功。英特爾具備成為主要芯片制造企業的所有要素，包括先進的技術和強大的生產能力，但要想取得成功，英特爾需要進行重大的文化變革。臺積電對知識產權持開放態度，但英特爾閉門保守。臺積電是面向服務的，但英特爾認為客戶應該遵守自己的規則。臺積電沒有與客戶競爭，因為它沒有設計任何芯片；而英特爾是行業巨頭，其芯片幾乎與所有人競爭。

克里斯·納托爾（Chris Nuttall），《酷似前輩者掌舵英特爾》（Chip Of the Old Block Takes Helm at Intel），《金融時報》，2013年5月2日。采訪英特爾代工前高管，2021年。迪倫·麥克格斯，《英特爾確認為第二家FPGA初創公司的代工》（Intel Conirmed as Foundry for Second FPGA Startup），《電子工程專輯》英文版，2月21日，2012年。

2013—2018年擔任英特爾首席執行官的布萊恩·克扎尼奇（Brian Krzanich）公開表示，“過去幾年，我基本上一直在運營我們的代工業務”，并稱這項工作“具有戰略重要性”。但客戶并不這么認為，他們認為英特爾沒有把代工客戶放在首要位置。在英特爾內部，代工業務并未被視為優先事項。與制造個人電腦和數據中心芯片相比，新的代工業務幾乎沒有得到內部支持。因此，英特爾的代工業務在21世紀第二個十年只贏得了一個主要客戶。幾年后，該業務就被關閉了。

2018年，英特爾成立近50周年，衰退開始了。英特爾的市場份額正在萎縮。創新發生在其他地方。最后一根稻草是英特爾對摩爾定律的拙劣處理，英特爾在其制造工藝的計劃改進方面面臨一系列延誤，目前仍在努力糾正。自2015年以來，英特爾一再宣布推遲10納米和7納米制造工藝，盡管臺積電和三星已提前推出。

喬爾·魯斯卡，《英特爾承認其10納米計劃“過于激進”》（Intel Acknowledges It Was“Too Aggressive”with Its 10nm Plans），《極限科技》（Extreme Tech），2019年7月18日。彭博社專訪格爾辛格，2021年1月19日。伊恩·卡特里斯（Ian Cutress），《臺積電：我們擁有50%的EUV裝機量，60%的晶圓產量》（TSMC: We Have 50% of All EUV Installations, 60% Wafer Capacity），阿南德網（AnandTech），2020年8月27日。

英特爾沒有做出任何解釋。它已經花了五年時間宣布“暫時”推遲生產，其技術細節因員工保密協議被掩蓋。業內大多數人認為，英特爾的許多問題源于它延遲采用EUV光刻機。到2020年，在英特爾資助和培育的所有EUV光刻機中，有一半在臺積電安裝。相比之下，英特爾剛剛開始在其制造過程中使用EUV光刻機。

隨著這十年的結束，只有臺積電和三星兩家公司能夠制造最尖端的處理器。就美國而言，這兩家公司擁有同樣的問題：它們的位置。現在全世界先進處理器的生產都在中國臺灣和韓國進行，這兩個地方距離美國新興的戰略競爭對手中國大陸僅幾步之遙。