苹果力推M1 Ultra背后：科技巨头纷纷押注自研芯片
因此，看到苹果在近期的产品发布中如此强调自研芯片的技术性能，这有些令人惊讶。苹果在10多年前推出初代iPad时曾使用自主设计的处理器，但自2020年开始在Mac电脑中用M1芯片取代英特尔处理器以来，苹果在芯片方面的实力才真正展现出来。
最初的M1芯片带来了性能提升，展现了优于竞争对手的能力。随后，苹果又发布了两款性能更强劲的版本M1 Pro和M1 Max。本周，苹果展示了如何将两个M1 Max芯片集成在一起成为M1 Ultra，为一款面向视频编辑专业人士的高端工作站提供计算能力。
苹果给出的芯片技术参数令普通用户目眩。苹果此举也表明，自研处理器芯片已成为大型科技公司远大计划的核心。除苹果之外，谷歌推出了人工智能处理器TPU，而亚马逊AWS也推出了Graviton数据中心芯片。考虑到这些公司的规模，它们对自研芯片的重视可能预示着更广泛的行业变化。
关于大型科技公司为何如此关注芯片的自研，有人认为，这是因为这些公司消耗的芯片数量最多。也有人指出，对于要求苛刻的软件应用，即使芯片的性价比稍微提升，也能带来巨大的收益。谷歌的TPU是为处理数据密集型的机器学习任务而开发的，目前已成为ASIC（大规模专用集成电路）芯片的领先者。同样，特斯拉在人工智能芯片上的巨额投资未来某天会帮助其在自动驾驶汽车领域取得优势。
芯片行业复杂的供应链也使得大型科技公司更容易进入这个领域。对苹果来说，一方面可以使用ARM的设计作为芯片的基本构件，另一方面则可以使用台积电最先进的生产线，生产出技术参数全球领先的处理器。在此基础上，大型科技公司最大的优势在于，能将芯片设计整合到更广泛的技术发展计划中。这也给传统的芯片公司带来了最大的挑战。
这样的整合可以有多种形式。亚马逊AWS可以在其Annapurna设计实验室完成最新芯片设计后立即投产。苹果则表示，通过对软件和芯片的协同进行优化，该公司的软件应用在其自主芯片上的运行速度更快。
谷歌最近列出了自2015年以来从TPU开发中学到的10条经验，体现了自主芯片设计带来的诸多优势。这其中包括经济性（重要的是系统总成本的优化，而不仅仅是芯片），以及更强的技术性能（芯片可以针对神经网络设计的最新技术进行优化）。
谷歌的研究人员还发现，单纯缩小芯片工艺尺寸能获得的收益较少，而速度和性能实现新飞跃的最大希望在于硬件、软件和神经网络的联合设计。这对于同时涉足所有这些领域的大公司来说是一种优势。
到目前为止，芯片行业的大部分注意力放在了CPU芯片上，这也帮助ARM的芯片设计快速打入被英特尔X86架构长期以来占据的市场。
下一个有可能感到压力的公司将会是英伟达。凭借强劲的图形处理器，英伟达已成为全球最具价值的芯片公司。图形处理器最初是为电子游戏开发的，但现在则被广泛用于机器学习等加速计算应用中。本周，苹果也将其最新的M1芯片与英伟达最先进的图形芯片进行了比较。AWS近期也表示，其第二代Trainium芯片的性能相比于英伟达的产品有很大提升。
最终，最严峻的考验在于，类似这样的新芯片能在多大程度上帮助大型科技公司进入新市场。对苹果来说，这些新市场包括自动驾驶汽车，以及虚拟现实和增强现实头显。这些产品需要在芯片处理能力上有巨大的飞跃。但是，如果乔布斯的精神依然活在苹果，那么当苹果最终向世界展示这些新产品时，芯片将是所有人关注的最后一件事。
