「越來越多的公司希望定制晶片滿足公司產品應用的特定要求，而不是使用與競爭對手相同的通用晶片」科技諮詢顧問公司Accenture全球半導體主管 Syed Alam說。他補充：「這使他們能夠更好地控制軟體和硬體的集成，同時將他們與競爭對手區分開來」。

 

總部位於英國的 Dialog Semiconductor 的創辦人Russ Shaw表示，定制設計的晶片性能更好，成本更低。他說「這些專門設計的晶片有助於降低特定科技公司的設備和產品的能耗，無論是與智能手機還是雲服務相關」。

 

分析公司 Forrester 的研究主管 Glenn O'Donnell 表示，持續的全球晶片短缺是大型科技公司投入晶片研發的另一個原因。Covid-19對這些供應鏈造成了巨大衝擊，加速了他們自己製造晶片的努力。

 

 

目前，幾乎每個月都有一個大型科技公司宣布一個新的晶片項目的新聞。最顯著的例子出現在 2020 年 11 月，當時 Apple 宣布將在兩年之內，將現有個人電腦採用的晶片架構由英特爾的x86架構全數轉換至自家Arm架構。

 

美國電動車大廠Tesla在今年Tesla  AI Day活動上，首度公開揭露一款自製AI訓練晶片Dojo D1，在AI算力表現優於Google的TPU v3，可提供362 TFLOPS運算效能，Tesla不只用它加速AI訓練建立全自動駕駛汽車，未來也將作為首款人型機器人Tesla Bot的AI訓練使用。

 

昆侖晶片是百度自主研發的雲端AI通用晶片，為深度學習、機器學習算法的雲端和邊緣計算而設計。第一代昆侖晶片由韓國三星代工於去年初量產。第二代昆侖晶片，據悉其AI性能比第一代昆侖晶片提升3倍以上，可用於自動駕駛等領域，並已進入量產階段。

 

但也有一些科技巨頭選擇對某些半導體項目保密。

 

據日經報導，Google正在研發自家筆記型電腦和平板電腦所要使用的中央處理器（CPU）晶片，Google並已從 Intel、Qualcomm、聯發科等晶片業者手上招聘技術人才，藉此強化本身處理器設計能力。

 

據傳運營著世界上最大雲服務的Amazon（亞馬遜）正在為其網路交換機（network switch）研發客製化網路晶片（networking chip），以便改善亞馬遜內部的基礎建設和雲端軟體平台服務 AWS。如果成功，它將減少亞馬遜對晶片製造商Broadcom的依賴。

 

 

Facebook 的首席人工智能科學家在 2019 年告訴彭博社，公司正在開發一種新型半導體，其工作原理與大多數現有設計“非常不同”。

 

但Google、Facebook及Amazon都未對上述消息正面回應。

 

國際數據資訊公司IDC 專案副總裁 Mario Morales 表示，科技企業開始自己研究晶片，是因為雲端提供商對市場上的晶片產品不滿意，正在尋找更好的晶片性能。

 

在現階段，沒有一家科技巨頭希望自己完成所有的晶片開發，答案很簡單－－成本昂貴。要建立像台積電這樣的先進晶片工廠或代工廠，耗資約 100 億美元，並得花上數年時間才能形成規模。

 

O'Donnell表示，即使是Google和蘋果也不願投入資金自己生產。O'Donnell說「他們會去找台積電甚至Intel來製造他們的晶片」。

 

O’Donnell 表示，矽谷缺乏具備設計高端處理器所需技能的人才。 “在過去的幾十年裡，矽谷非常重視軟體，以至於硬體工程被視為有點過時了，做硬件變得‘不cool”。

 

也由於過度重視軟體開發，造成矽谷做硬體人才的缺乏，就算有資金，也缺乏專業人員可研發生產出媲美台積電水準的晶片。

資訊參考來源：   CNBC