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但也产生了不少疑问
到底芯片设计难还是芯片制造难？ 因为现在设计芯片公司多，制造就两家比较大
另外是国内芯片行业到底发展到什么程度了？
今天看新闻
【蚂蚁使用国产芯片训练 AI 大模型，成本降低 20%】媒体援引知情人士称，蚂蚁集团(SH688688) 使用阿里和华为的芯片，用 MoE（混合专家）机器学习方法训练模型，成本降低 20%，且效果接近使用英伟达 H800。我问了下ai阿里巴巴的芯片进展，因为国外互联网大厂也自己设计芯片
说有arm架构服务器芯片，自研的ai芯片，还有risc架构的芯片，然后台积电给阿里代工？
因为听说设计芯片的软件不对中国出口了，那么他们怎么设计的？
假设我们都有了，只是速度稍微慢点，尺寸大点，那也可以用对不对，慢慢改进呗
我可以线性外推，随着时间推移我们会赶上美国芯片水平吗？
还是制造方面没有最新光刻机很难？制造方面差距太大？
还是过二十年，奋发图强，我们可以卡美国芯片的脖子了？
阿里巴巴确实拥有自主研发的芯片，并已实现了大规模应用。以下是关于阿里巴巴芯片研发、生产及应用的具体说明：
一、阿里巴巴的自主研发芯片
倚天710（服务器芯片）
发布与部署：2021年云栖大会上发布，2022年实现大规模部署，成为中国首个在云上大规模应用的自研CPU。
技术规格：采用5nm工艺、ARMv9架构，128核CPU，主频3.2GHz，集成DDR5和PCIe5.0技术。
性能优势：在数据库、大数据、视频编解码等场景中，性价比比业界标杆高出30%以上，单位算力功耗降低60%。
应用场景：已应用于阿里巴巴集团核心业务（如天猫双11）、科学研究、智能手机行业及多家知名互联网公司。
含光800（AI芯片）
发布时间：2019年云栖大会上发布，被誉为全球性能最强的AI推理芯片。
技术突破：采用自研架构，针对深度学习优化，推理性能达78563 IPS（ResNet-50测试），能效比500 IPS/W，领先全球。
应用案例：应用于阿里巴巴集团内的视频图像识别、城市大脑等场景，并通过云服务开放给外部企业。
玄铁系列（RISC-V处理器IP）
发展历史：2019年发布玄铁910，累计出货量超40亿颗，广泛应用于机器视觉、工业控制等领域。
最新成果：2025年发布的玄铁930C性能提升60%，功耗降低22%，即将量产。
生态意义：推动RISC-V架构在5G、AI、自动驾驶等新兴领域的应用，助力中国芯片产业自主可控。
二、芯片生产模式
阿里巴巴的芯片设计完成后，生产环节主要依赖第三方代工厂商，如台积电、三星等。这种模式在芯片行业较为常见，因为自主建造晶圆厂需要巨大的资金投入和技术积累。通过代工合作，阿里巴巴能够专注于芯片设计与技术创新，同时利用代工厂的先进工艺保障芯片性能。
制造比设计难，通用芯片比专用芯片难生产涉及涉及到的流程长，节点多，容错率低，所以有一个环节有问题，生产就不行
成熟制程芯片已经领先，先进制程芯片还不成熟
市场对于半导体企业的估值处于“千金买马骨”的状态
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摩尔定律到极限了，到极限是什么意思？就是很难再进一步。也就是说，人家站在那等你，几乎没什么办法。
龟兔赛跑知道吧？何况这次追的是兔子。
要对咱家兔子有信心。
还是制造方面没有最新光刻机很难？制造方面差距太大？我能回答的很少：最新的光刻机只是塔尖的门槛，但实际上塔尖的实际有效需求的占比是不高的啊纯粹的制造管理上的技术，SMIC现在肯定是要比TSMC要差一些，但肯定是不输棒子、Intel、还有另外的联电、GF。工程与工艺技术上，因为设备的限制，中芯成本要高一些，技术路线上的选择也窄一些，但工程师横向对比还是能卷过TSMC外的其他，但老实说，纵向的话，现在...台积电的财报摆在那里，先进制程的占比一目了然，不知道你哪来的占比不高?
孔曼子
- 一名普通的职业投资者。本人没有公众号等自媒体和微信群，请勿上当。
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如果台日韩澳新和欧洲的企业都不参与，美国还能制裁中国芯片产业么，谁制裁谁还不一定呢。
但西方世界并非铁板一块，比如现在的美国政府和其他西方国家已经在若干问题上出现重大分歧了。而且巨大的中国市场谁不眼馋？
西方企业里的人更不是铁板一块，有很多牛人都是华人，其中不乏真正的爱国者，回国创业或加入国内企业的这几年也是越来越多。
我觉得，芯片行业的DeepSeek时刻，会比大部分人预计的时间，来得更快一些。
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我能回答的很少：
最新的光刻机只是塔尖的门槛，但实际上塔尖的实际有效需求的占比是不高的啊
纯粹的制造管理上的技术，SMIC现在肯定是要比TSMC要差一些，但肯定是不输棒子、Intel、还有另外的联电、GF。
工程与工艺技术上，因为设备的限制，中芯成本要高一些，技术路线上的选择也窄一些，但工程师横向对比还是能卷过TSMC外的其他，但老实说，纵向的话，现在的，可能不如以前的老人了。
仿真与设计上应对是差距明显的，这个国外3巨头优势明显，毕竟理论研究他们起步早，搞得久，ip都是比较成熟的，我们深入搞这个的人少，只想在应用端出东西，模型的调教，不知道有多少人搞。
制造设备上，虽然进步明显，但这个差距也是明显的，高端上体现是明显的。
在缩小差距，但要全面超越确实是难度不小。理论、技术、技艺都是要慢慢积累的，有了无数的lesson learn，才会推着进步的。
最后，屁股决定脑袋。
设计是从0到0.01，制造及制造中的设计，是从0.01到0.99甚至1的，孰难？每个人都有自己的答案。
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