权威机构芯片天梯图深度剖析：中国AI芯片的技术突破与行业前景

（一）

最近翻看各种科技媒体，发现一个挺有意思的现象：但凡聊到AI芯片，总绕不开几张所谓的“权威机构天梯图”，这些图吧，排得跟游戏里战斗力排行榜似的，英伟达稳坐塔尖，底下密密麻麻挤着一堆中外公司，但说实话，我每次盯着这些图发呆，心里总嘀咕：这图背后，真的能完全说清中国AI芯片这几年摸爬滚打出来的路吗？🤔

尤其是看到某些国内芯片被放在中下游位置，标注着“特定场景适用”或“性能待验证”时，我反而会觉得——这或许恰恰是中国芯片最真实的生命力所在，我们早就不该用“能不能在通用性上干掉英伟达”这种单一维度去评判了。

（二）

记得去年在一个半导体行业小圈子的线下聚会，有个从某国产芯片公司跳槽来的工程师，一边嘬着冰美式一边吐槽：“我们搞的芯片，跑分确实打不过H100，但我们在安防场景里能把功耗压到对手的三分之一，而且客户根本不在乎你用的什么架构，他们只关心视频分析会不会卡顿。” 他当时随手在餐巾纸上画了个简图，跟我说：“你看，他们画天梯图是竖着排的，我觉得我们的优势是横着长的——不在高处争冠，但在某些细分领域里扎得深、扎得稳。”

这句话我记到现在。🖊️

（三）

说回技术突破，很多人一提到中国AI芯片就是寒武纪、华为昇腾，这没错，但我觉得更有意思的是一些“角落里的创新”，比如我关注到有一家叫“壁仞”的公司（BR100系列当时真的惊到不少人），虽然现在遇到些困难，但它在芯片互联架构上尝试的路径，明显是在试图绕开某些限制——你可以说它不成熟，但不能说它没胆量，还有像黑芝麻、地平线这些专注自动驾驶的，已经悄悄在车载芯片上实现了前装量产，这些芯片可能在天梯图里排不到第一梯队，但你在杭州、深圳的自动驾驶测试区里,已经能实实在在地看到它们在工作了。

（四）

不过我也不是盲目乐观，有一次和一位投资人聊天，他点出一个残酷的现实：“芯片这行，不是光有技术突破就能赢的，生态才是真正的护城河，而生态需要时间，也需要市场反复的试错——可资本市场现在最缺的就是耐心。” 这话让我想起之前某国内芯片企业流片成功后，团队在发布会上激动得声音发抖的样子，那一瞬间的成就感是真的，但后续的软件适配、客户迁移成本、持续迭代的压力，才是真正的长征。💦

（五）

有时候深夜刷论文，会看到一些国内团队发表的芯片设计架构论文，里面有些思路真的蛮巧妙的——比如用存算一体降低数据搬运开销，或者用异构封装提升能效比，但论文归论文，落地成产品、再到规模化应用，中间要踩的坑多得让人头皮发麻，可换个角度想，如果没有这些看起来“不完美”的尝试,我们可能连踩坑的资格都没有。

（六）

展望未来？我觉得中国AI芯片可能会走出一种“碎片化优势”的路径，就像拼图一样，每一家在自己那块小领域里做到极致——有的专攻智慧城市视频流处理，有的死磕自动驾驶的感知决策，有的在工业质检场景里磨精度，它们可能永远不会有英伟达CUDA那样的统一生态,但会在不同的土壤里长出不同的根系。

最后说句略带情绪的大实话：看天梯图时，别光盯着山顶的风景，半山腰和山脚下那些磕磕绊绊却仍在向上爬的身影，或许才是中国AI芯片最真实的写照。🌱

（完）