2021-11-17
當(dāng)前，半導(dǎo)體供應(yīng)鏈的瓶頸根源已潛伏多年，而COVID-19大流行又使這一問(wèn)題浮現(xiàn)。
IoT設(shè)備并不需要速度最快的芯片，晶片只有200毫米，其需求的激增通常被視為芯片供需失衡的根源。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，促使人們對(duì)各種規(guī)格芯片的需求猛增，而芯片生產(chǎn)卻進(jìn)一步落后。據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》的一篇文章稱，到2021年第三季度芯片交付周期達(dá)到22周，到2020年年底，大約13周就幾乎翻了一番。從2013年開(kāi)始對(duì)行業(yè)進(jìn)行監(jiān)測(cè)以來(lái)，這也是最長(zhǎng)的一次交付。其它特殊類型的芯片，包括汽車用微處理器，在32個(gè)星期內(nèi)發(fā)貨。在過(guò)去的一年里，二手車價(jià)格已經(jīng)上漲了21%。
全球性的芯片短缺也開(kāi)始影響人工智能。計(jì)算機(jī)視覺(jué)和NLP(自然語(yǔ)言處理)等很多人工智能模型都依賴于強(qiáng)大的GPU進(jìn)行模型訓(xùn)練。因此，當(dāng)晶片廠在努力生產(chǎn)更老、速度更慢的芯片時(shí)，GPU等高端芯片也會(huì)出現(xiàn)短缺。
晶片短缺加速了工業(yè)部門對(duì)計(jì)算效率的關(guān)注。最終用戶越來(lái)越多地選擇了專門的人工智能解決方案，而非使用商品組件來(lái)獲取這樣的效率收益。AI是一個(gè)不能單獨(dú)用芯片解決的系統(tǒng)問(wèn)題，最終用戶必須能夠?qū)⑷斯ぶ悄茼?xiàng)目成功地用于生產(chǎn)，最終用戶必須能夠把人工智能整合到自己的工作流程和應(yīng)用中。累積單一元件(例如芯片)和自集成解決方案是一項(xiàng)費(fèi)時(shí)且代價(jià)高昂的工作，而且多數(shù)企業(yè)都缺乏必需的重要技能和專長(zhǎng)。
除晶片短缺外，另一個(gè)同樣重要的問(wèn)題是人工智能人才短缺?，F(xiàn)在，大部分人工智能人才在大型技術(shù)公司工作。要達(dá)到更加全面的人工智能公平，工業(yè)必須提供易用的產(chǎn)品，讓最終用戶降低應(yīng)用和擴(kuò)展人工智能所需要的專門技術(shù)。
平心而論，我們生活在一個(gè)有趣的年代。IoT設(shè)備的爆炸性增長(zhǎng)，家庭辦公的需要和芯片廠自身的生產(chǎn)能力不足，這些因素的綜合作用使得芯片的需求超過(guò)了可用的供應(yīng)。
但危機(jī)也可能帶來(lái)機(jī)會(huì)。在處理能力有限的情況下，創(chuàng)新企業(yè)會(huì)找到解決這一問(wèn)題的辦法。大型企業(yè)已承諾投資數(shù)千億美元以建立新的芯片工廠。在中國(guó)，很多企業(yè)也已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入芯片研發(fā)和生產(chǎn)領(lǐng)域。在未來(lái)幾年，這場(chǎng)危機(jī)將促使工業(yè)釋放更多的創(chuàng)新。