去年蘋果CEO庫克向世人宣稱：“今天，我們將向蘋果

晶片

過渡，對於Mac來說這是歷史性的一天。”與此同時，曾經的晶片巨頭

英特爾

卻陷入危機，臺積電用更先進的製程為AMD、Nvidia製造晶片，它們卻是英特爾的對手。

英特爾的問題

AI流行，Nvidia和英特爾成為AI硬體的主導者。晶片製造商提供整合解決方案，用來驅動資料中心、工作站、邊緣裝置。在資料中心市場，英特爾的份額仍然很高，但在設計、製造方面它已經感受到威脅。

之所以說英特爾在晶片領域失去優勢，主要體現在幾個方面：

——7奈米、10奈米晶片未能如期推出。

——在移動晶片市場錯過機會。

——蘋果與英特爾分手，使用自家晶片。

——Nvidia、AMD不斷收購，帶來許多創新。

——資料中心開始使用定製晶片，比如亞馬遜AWS用上了Trainium和Inferentia。

——英特爾的製造戰略出現問題。

實際上，在過去幾年裡英特爾一直是落後者，只是2020年變得特別明顯。去年英特爾推出Tiger Lake晶片，它用上了新的SuperFin技術，晶片能效進一步提升。再看AMD，它向英特爾業務的核心地帶——資料中心挺進。全球大部分資料中心用的仍然是英特爾晶片，但谷歌已經倒向AMD。AMD的下一代伺服器晶片是EPYC，因為晶片是用更先進的技術製造的，所以效能更好，功耗更低。

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整個2020年，英特爾就像過山車一樣起落，但低谷多於高峰。蘋果拋棄英特爾，Nvidia、AMD瘋狂收購，這些對英特爾來說都是不利訊息。再看英特爾內部，許多重要人物離開。本來英特爾承諾2021年開始生產7奈米晶片，但承諾無法兌現。英特爾內部爭論不休，不知道該不該將晶片製造外包。

英特爾領導層也不穩定。CEO Bob Swan下臺，他在位不過幾年。Bob Swan當初走馬上任，主要目標就是重組英特爾，使之適應新技術，比如AI、雲計算。但Bob Swan的策略未能得到股東的廣泛認可，股東們希望英特爾儘快在半導體領域重獲優勢。英特爾已經妥協，它同意與臺積電合作。

前面的道路

Bob Swan在最近的宣告中表示：“我們一直在努力，想將英特爾變成多架構XPU公司，從矽晶片向解決方案轉移，向IMD模式轉移，過去2年，我們在這些方面取得不小的進步。”

現在的英特爾仍然在賺錢，利潤還不低，但對手Nvidia、AMD已經靠近。三星很快就會向3奈米挺進，英特爾股東惴惴不安。不久前，Third Point CEO Daniel Loe致信英特爾董事長，他認為英特爾失勢將會讓美國科技產業受到傷害，並要求英特爾考慮替代方案，比如出售部分收購的業務，分拆設計、製造部門，但這樣一來英特爾作為美國整合半導體領頭羊的地位就會不保。

和對手一樣，英特爾也揮舞著“收購大棒”。2020年5月，英特爾花費9億美元收購Moovit，隨後又花了1。32億美元收購多家創業公司。我們來看看它都收購了什麼公司：

——Astera Labs，這是一家半導體公司，專門開發與資料中心有關的專用連線解決方案，用來處理AI、機器學習任務。

——以色列公司Xsight Labs，它開發的技術可以處理下一代雲計算資料密集型任務，比如機器學習，該公司還提供新的晶片設計方案。

——投資KFBIO公司，它用大資料、雲計算、AI技術快速掃描圖片並讓圖片數字化。

——投資軟體公司MemVerge，它提供大記憶體軟體。

——投資Retrace，這家公司將AI應用於預測性分析平臺，用實時資料最佳化決策。

從這些收購案可以看出，英特爾十分重視資料中心市場，畢竟它是一隻下金蛋的母雞。

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英特爾失勢讓美國緊張

2018年的一份報告指出，美國仍然是計算機晶片的領導者。每年美國出口的半導體價值約為440億美元，它是美國出口排名第四的製造品，排在汽車、飛機、精煉原油之後。在全美國有80座圓晶廠，遍佈19個州。在美國之外，高通、蘋果、博通、Nvidia都有晶片製造業務。很多晶片設計、製造裝置也是美國提供的。

儘管如此，由於中國臺灣、韓國的崛起，美國晶片生產在全球所佔的份額卻在下滑。1990年，美國晶片製造在全球市場佔有37%的份額，今天已經降到12%。

半導體產業約為美國貢獻25萬個職位，並不算多，但這些職位薪酬都很高。而且半導體產業是中美競爭的關鍵環節。

有些人認為美國應該在本土製造計算機、手機，但現實條件卻不允許，不論是基礎設施、勞動力還是經濟環境都不允許。半導體行業協會主管John Neuffer說：“對於美國經濟、國家安全、未來創新而言半導體產業至關重要。”他認為華盛頓應該提供資金，支援半導體制造和研發。只有這樣，即使英特爾外包部分製造業務，因為有了政策激勵，其它公司也能填補空白，創造更多晶片職位。

Pat Gelsinger最近已經成為英特爾新CEO，他曾公開表示，針對特定技術和產品，英特爾會讓外部企業製造；但對於2023年的產品，絕大部分仍會自己製造。

原文來自analyticsindiamag。com