美国此前对中兴的制裁，让国内通信行业首次感到“无芯之痛”，也看到了中美芯片产业的巨大鸿沟。殊不知，为了维系“美国芯”的霸主地位，太平洋彼岸也倍感焦虑。
“美国芯片业敲响警钟”，英国《金融时报》29日发表如题文章，指出作为美国科技领先的关键支柱之一，这个行业却显露出自信心崩溃的迹象。
一方面，摩尔定律风光不再，芯片性能改善持续减弱，芯片公司艰难应对研发回报下降的局面；另一方面，美国政府则担心中国企业依托政府支持，带来“重塑市场的威胁”。
“受命于危难之间”，美国国防高级研究计划局(DARPA)上周宣布要砸15亿美元，重振美国芯片产业，这也是该机构四十年来首次大规模介入芯片领域。
文章指出，经常有人预言摩尔定律(Moore's Law)即将失效，DARPA首席微电子专家比尔·查普尔(Bill Chappell)更指出，摩尔定律“早在十年前就死了”。
“统治”了晶体管发展50多年的摩尔定律，由英特尔联合创始人戈登·摩尔(Gordon Moore)在1965年提出，预言大约每两年芯片上的晶体管数量会翻倍。
摩尔定律创始者戈登·摩尔 在随后30年中，通过缩小芯片上元件的尺寸，芯片发展一直遵循着摩尔定律。然而进入21世纪，单纯依靠缩小尺寸的做法已经明显走到尾声。
图表均来自英国《金融时报》，观察者网汉化 谷歌母公司Alphabet董事会主席约翰·亨尼斯(John Hennessy)表示，过去十年芯片性能提高轨迹落在摩尔定律的指数级增长曲线之下，如今芯片上的晶体管密度只是“应有密度”的十分之一。
文章指出，如今美国芯片业正开始直面一个令人不安的现实。长期以来，芯片性能稳定的提升支撑着行业发展，并提供了计算能力开辟新的技术市场。但一段时间以来，这种性能改善在持续减弱。
卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)工程和公共政策教授埃丽卡·富克斯(Erica Fuchs)指出，这一现象从2004年起就很明显了。
在旧金山上周举行的DARPA会议上，福克斯指出，芯片公司也一直艰难地应对研发回报下降的局面：
“投入越来越大，然而收入却没有跟上投资的步伐。”
拥有60年历史的美国芯片业，好像眼睛都没眨一下，就已经度过了这段不详的时期。周期性的繁荣和硅的新市场——从无人驾驶汽车到机器学习，提升了行业销量。
自2016年初以来，费城半导体指数翻了一番，标普500指数也涨了38%。
然而，报道称，作为美国科技领先的关键支柱之一，这个行业却显露出自信心崩溃的迹象。
去年初发布的一份总统顾问小组的报告，“明确”了危险所在。
除了“基本技术限制”导致创新放缓，撰写该报告的行业带头人还警告称，中国正依托大规模政府资金支持的产业政策，“有序不紊地重塑市场”，“威胁到美国工业的竞争力”。
在这种背景之下，DARPA上周宣布支持一系列研究项目，以帮助指导该芯片行业的长期发展方向。一直以来，DARPA以其研究成果为互联网和自动驾驶汽车等领域带来突破而闻名。
在DAPRA这项耗资15亿美元的计划中，一部分是拨款给学术界和企业界的相关研究人员，这也是该机构四十年来首次大规模介入芯片领域。
查普尔指出，这种干预是必要的，因为该行业正处在一个“拐点”，需要将目光转向更长期的影响因素。
《金融时报》评论称，其实早该转移注意力了。
富克斯教授指出，美国芯片行业一个主要组织十多年前就提议拨款6亿美元作为长期研究预算，而最终承诺投入的经费仅为2000万美元。
DARPA的研究项目涵盖芯片架构、新材料和设计，这些项目让人得以一瞥可能在今后十年推动发展的技术。
这些研究项目也预示着，芯片行业面貌可能发生重大转变，因为在摩尔定律下运行的旧的确定性已然消失。
例如，在芯片架构方面，该行业正面临着通用芯片收益递减的问题，而通用芯片一直是数字时代的主力，比如英特尔的CPU。虽然以计算能力来说，通用芯片有着无与伦比的性价比，但它们却不能针对特定任务进行优化。
英特尔的研发负责人迈克尔·梅伯里(Mike Mayberry)认为，异构性将在未来更加突出。
DARPA研究的一个重点是兼顾计算能力和灵活性的新芯片架构。这包括“软件定义的硬件”(SDH)，或可以动态重新编程的芯片——如今的“现场可编程门阵列”(FPGA)的延伸，后者是制成后可调整并具有一定灵活性的集成电路。
查普尔表示，机器学习的兴起让人得以一瞥这个新世界的可能面貌。由于人工智能的深度学习系统在训练时需要用到海量数据，市场对能处理海量数据的专用芯片的需求，为英伟达(Nvidia)带来了新活力。
此外，英伟达的图形处理单元最初是为了处理视频而设计的。这种需求也为谷歌打开了一扇门，谷歌推出了一种名为TPU的大数据芯片设计。
与此同时，英特尔正利用FPGA来提高其用于机器学习的CPU的性能——这是微软在“脑波计划(Project Brainwave)”采用的方法，“脑波计划”旨在为其数据中心带来更深层次的人工智能能力。
亨尼斯认为，此类“特定领域的架构”的崛起代表着影响芯片业发展的最重要因素。
报道称，这可能在其他新兴的计算市场树立一种模式。梅伯里表示，例如我们可以设想一种经过新型处理器，专门应用于需要在现实世界中与人在一起时运行的个人机器人。
对英特尔、英伟达和高通等公司来说，这一趋势可能是个好兆头。
查普尔表示，该趋势让人看到了一个潜在的未来，大型的“水平”芯片公司，其产品可应用于多个领域，将继续在更专业化的计算领域处于主导地位。
然而，技术领域的其他长期趋势可能为新进入者提供机遇，并带来更具颠覆性的变革。
在材料方面，DARPA支持探索集成专业元件的方法。这主要是为了克服一个根本性的瓶颈，即信息需要在芯片的记忆元件和逻辑处理器之间来回传输——这降低了性能，特别是在涉及大量数据的应用上。
根据DARPA的说法，一种结果可能是研究出新的硬件设计，彻底颠覆旧的方法，将处理能力转移到存储数据的地方——这清楚表明了现在计算领域越来越以数据为中心的本质。
与此同时，在芯片设计领域，DARPA正在支持新技术，旨在通过提高自动化程度来降低成本，同时将设计任务分解成更小的单位。
总之，这样的趋势预示着未来新进入者有可能影响专业芯片设计。查普尔称，这可能会让脸书和亚马逊这样的公司在提供服务方面拥有更好的控制——从拥有数据到设计专用硅。
将设计和制造分解到更小的组件上，也使得小规模公司可以参与进来获得经济效益，扭转行业整合直至集中到少数几家全球巨头手中的趋势。
查普尔将之比作精酿产业，认为初创企业和对“垂直”市场（如医疗影像）感兴趣的公司将设计并生产较小批量的芯片。
这样的前景会吸引国防部研究人员，并不奇怪。梅伯里表示，美国军方已开始依赖于其委托制造数量相对较少的高度优化芯片的能力。
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