现在有一种流行的观点：无论是手机也好、智能电动车也罢，动辄就把芯片自研当成是技术实力的象征，好像只有用上自研芯片，才算是真·自主研发，才算是技术上领先了。
尤其是这两年，随着老美对我们的技术封锁，大家更是把具备芯片级自研能力，看成了科技公司研发实力的近乎唯一衡量标准，能自己开发设计芯片就是技术实力强，用别人芯片的就是“买办”，就是没有核心技术的装机商。
其实这是个挺大的误解。在大多数领域里，芯片级的自研并不是技术塔尖的象征，甚至都不算是一种必选项。说起来，这是个挺复杂的问题，我试着用通俗的语言解释一下。
一、从80387说起
我印象里，世界上第一种被广泛使用的协处理器，应该是英特尔的80387（之前也有，但使用可能没有387那么广泛）。所谓的协处理器，类似于现在的GPU、NPU，相当于一种针对特定计算需求的加速卡，80387本身是不能当成一块独立的CPU来使用的，它必须装在基于386 CPU的电脑上，专门为PC的浮点运算需求提供加速。
为什么要有这么一个东西呢？是这样，在八十年代中后期，PC已经在很多行业普及使用了，但是那时候的应用软件，主要以简单的文字办公、表格为主，大多数计算需求都属于整数运算，浮点运算使用的频率比较低。
在这种情况下，当时的386 CPU内部，是不带有浮点运算单元的，但是应用程序偶尔也会使用浮点运算，那怎么办呢？这时候，就会借助整数运算单元，通过模拟的方式来处理浮点运算任务，这样也能算出结果，就是运算速度会非常慢。
那么，对于一些非常依赖于浮点运算的应用程序来说，386就无法满足要求了，怎么办呢？英特尔于是给这些用户专门出了一块芯片，就是80387协处理器，专门提供硬件级的浮点运算功能，和386一起协同工作，以满足这部分高端用户的需要。
后来，随着浮点运算使用的越来越广泛，英特尔在486的一部分型号里直接内置了浮点运算单元，购买了这种CPU的用户，就不需要再单独购买协处理器了，从此以后，浮点运算单元慢慢就成为现代CPU必不可少的组成部分了，浮点运算协处理器这东西也就逐渐退出了市场。
我什么要讲到80387呢？主要是给大家建立一个概念：芯片如何设计、内置哪些计算单元，本质上是由运行在芯片上的软件/算法所决定的。如果软件的计算需求主要是整数运算，那么就只需要整数计算单元，如果存在大量浮点运算的需求，那么就应该内置更多的浮点运算单元。
芯片，是由运行在芯片上的软件/算法所定义的。先有确定的对算法/算力的需求，再基于这个算力需求去设计相应的芯片硬件，这才是一个正常的芯片研发业务逻辑。
二、通用性和效率是一对矛盾
足球场上有所谓的“万金油”式的球员，指的是一名球员可以适应多个位置，能打后卫能打后腰甚至还能冲上去射个门什么的，很多教练喜欢这种球员，因为可以随场上的需要去调整位置，增加战术的灵活性。
但这类球员也有个缺点，就是虽然可以适应多个位置，但万金油往往在任何一个位置上，都不是最顶尖的。门门及格，但没有一门拔尖。
芯片设计里同样存在这样的问题。某一些运算单元，譬如前面说的整数运算、浮点运算单元，可以适用于很多不同的计算需要，能拿来跑表格或者数据库，也能用来上网打游戏，不同类型的计算任务，都可以借助这些单元来完成；
但也有另外一类计算单元，是针对于非常特定的任务而设计的，典型的譬如现代CPU里的媒体编解码单元，基本上只用于音视频的编解码操作，有编解码处理器的CPU，在剪辑视频之类的应用时就会快如闪电，但是如果你的需要只是上淘宝购物，那么这部分运算单元就起不到任何作用了，只能白白的闲置在那里，徒增芯片面积和能耗。
很多人对苹果的M系列芯片印象深刻，尤其是做视频剪辑工作的朋友，往往非常喜欢M系列芯片，功能强大，导出速度快，能耗还特别低，简直是打工人干活神器。
M芯片为什么这么给力呢？其实背后的原因也不复杂，M系列之所以在视频剪辑领域有如此亮眼的表现，部分的原因在于，苹果针对MacBook上的高频应用譬如视频剪辑，提供了很多芯片级的加速单元的支持，通俗点理解，就是苹果在M芯片里放了若干专门用来剪辑视频的80387，于是在这类应用运行时，就可以得到比PC好得多的效果。（注：这是部分原因，不是全部原因，省得有人说我以偏概全）
但同样的，有得就有失，当你想要拿Macbook放松打游戏的时候，就发现剪辑视频如此强大的M系列，打游戏似乎就不是那么尽如人意了。其中的一部分原因，就是因为M系列并不是专门为了打游戏的算力需求而设计的，那些给视频剪辑提供加速的单元，打游戏的时候可能就起不到太多作用了（具体技术细节要复杂得多，此处理解个大意即可）。
所以我们要理解的第二个问题是，越是通用性强的计算单元，对特定类型任务而言效率越低，反过来，越是针对某个特定应用去设计和优化的计算单元，对其他类型的应用来说可用性越低。通用性和效率，天生就是矛盾的。
三、正反案例：麒麟的成功与马里亚纳的失败
自研芯片的一个巨大诱惑在于，基于芯片级硬件所实现出来的技术优势，往往是竞争对手短期内无法追赶和破解的，这是比基于软件的竞争要更强大的一点。
一个例子是华为手机当年在计算摄影领域的崛起。回想华为高端手机在拍照领域的发展历史，你会发现，计算摄影开山之作P20 Pro所使用的麒麟970Soc，恰恰是业内首款内置NPU、同时内置了自研的双ISP的手机处理器，而这些内置的硬件加速单元，实际上是华为计算摄影策略能够大行其道的物质基础。
反过来看，也可以说，在麒麟970的设计阶段，华为对于如何利用计算摄影拉开和竞争对手的差距，已经有了一整套的技术解决方案，所需要的，无非是用芯片的方式，把准备好的算法进行固化和加速罢了。
所以P20 Pro的成功，本质上也是利用了自研芯片所带来的红利的一个很好的例子。同时代的竞争对手，由于Soc依赖于高通和联发科，而后两家并没有为计算摄影的算力需求提前进行相应加速单元的预埋，因此在短期内，就没有任何人能够追得上华为的拍照效果，哪怕能拿得出相应的算法来，也没有合适的芯片可以支持。
但是反过来说，有自研芯片能力，就一定能在技术上和竞争对手拉开差距么？这里恰好有一个反例，就是OPPO旗下哲库（已解散）曾经的得意之作：马里亚纳芯片。
哲库的解散是一个很复杂的话题，我们在这里不做展开。单纯就马里亚纳芯片来说，这是一颗技术上可圈可点的产品，但却是一个非常失败的商业项目。
问题在哪？其实说起来很简单，当哲库开发马里亚纳的时候，OPPO的研发团队，并不确定应该在这颗处理器上跑一些什么样的算法，这些算法又要如何跟竞争对手拉开差距。以至于，当马里亚纳真正装机出售之后，任何人都无法通过媒体评测，看出这颗芯片到底给Find X系列的新机起到了什么样的作用。
是这颗芯片不好么？不是，起码不全是。本质上还是前面我们说的问题，芯片其实是由运行在芯片上的算法所定义的。而OPPO从来都没有提前准备好，能够跟竞争对手拉开足够差距的（计算摄影）算法，因为马里亚纳加持的Find X，也就拿不出比竞对更好的摄影表现。
顺序错了，结果就全都错了。
四、芯片自研是个好生意么？
一家科技公司，投入数十亿的资金，去尝试着自研芯片，这其中的得失成败，到底应当如何衡量？
首先，我们所有的讨论都是基于技术和商业视角。对于“卡脖子”这种纯商业之外的范畴，不做过多的探讨。如果正常的商业秩序已经被破坏，那么无论商业上效率高低，自己能独立造出来总是一个更好的结果，这一点无需多谈。
仅就单纯的商业角度来看，一家科技公司应不应该自己研发芯片，主要应该是从这么几个维度去考虑的：
第一，预计要运行的软件/算法（或者所选择的技术路线）与竞争对手是否有足够大的差异？
以智能电动车为例。特斯拉自己做ADAS芯片，一大原因在于FSD的算法，与同时代所有的竞争对手都大相径庭，第三方提供商能拿出来的芯片，哪个都不适合跑FSD自己的算法，这时候，芯片自研带来的红利将会是巨大的；
而魏小理三家，现阶段ADAS上的技术框架和算法基本上大同小异，这种情况下，由于存在一家或多家相对比较成熟的芯片供应商（英伟达、地平线等），基于芯片自研、运行与同行相似的算法、结果还能比竞争对手效率更高成本更低，这种好事都让你占全了的可能性，其实是非常低的。
换句话说，在魏小理三家拿出自己技术差异性足够大的ADAS算法之前，自研ADAS芯片这件事，其实并不是很紧迫的任务。强行上马的话，无论性能还是成本，大概率是干不过英伟达的。
第二，预计的芯片出货量是否能达到与第三方供应商相似的数量级？
芯片研发的基本特点在于，前期成本投入巨大，先进制程流个片动辄几千万美刀，但生产成本（相对研发）其实并不高。苹果M系列的研发费用可能是数以十亿计（美元），但每一片M芯片，台积电的生产成本大致上也就几百块钱人民币的水平（指平均值，M3 MAX之类大尺寸怪物不算），如果你自研的芯片，实际的出货量比供应商小一到两个数量级，那么就算是在某些技术指标上存在优势，综合性价比也很难和第三方供应商的替代产品相比，毕竟人家摊销的研发成本只有你的n分之一，再不济人家两块打你一块总还是很easy的。
我们前面说过，通用性和效率天生是矛盾的。为了追求极致的效率而开发专用的芯片，在成本上很容易被效率稍低但通用性更好（因此成本更低）的解决方案给取代。所以，在存在第三方平替的前提下，任何上不了量的自研芯片，其实都是没有太大的价值的。
第三，可预见的未来，你和第三方供应商的技术路线是否会逐步趋同？
简而言之，就是说你的算力需求的独特性是否会长期存在？还是会在不远的将来成为整个行业大家普遍性的需求？因为如果是后者，那就意味着第三方供应商一定会把你的需求当成共性需求，在新款产品里给合并掉，这样原本是属于你独有的某些优势，就会被迅速填平。
举个最典型的例子，马里亚纳芯片那号称18TOPS的AI算力，很快被骁龙和天玑的新款Soc给内置了，那么马里亚纳也就失去了存在下去的意义。
而苹果弃intel选M系列则正好相反，库克知道英特尔永远不会为MacOS单独开发一款x86芯片，Mac生态和Windows生态的差异性会长期存在且渐行渐远，这种情况下就算将来Intel焕发第二春，产品竞争力越来越强，实际上也不会威胁到自己M系列芯片的前景。
总结：科技树有无限可能，不要钻牛角尖
说白了，自研芯片这件事，最完美的打法是这样的：你掌握或开发了一种算法/软件，比别人家的效果都好，但现在没有芯片可以完美运行，于是你为了这个算法定制了一枚芯片，推出市场后果然大杀四方，并且由于别人手里没有同样的芯片，因此谁都没办法模仿你，你大赚特赚，别人只能干瞪眼。这就是芯片自研最完美的应用场景。
像这样的机会，到底有多少、是否能轻易遇到，各位不妨自己衡量一下。
说到底，芯片自研，是算法自研的一种自然的延伸和发展。但，它并不是一家科技公司自主研发的必由之路。从商业角度来说，只有在符合若干前提条件的情况下，自研芯片才是一种商业上合理的选择。
本质上，芯片是算法的肉身，算法才是芯片的灵魂。芯片是为算法服务的，但算法未必是拘泥于特定芯片的。如果厂商希望在技术上建立稳固的护城河，首先要做的，是研发出有独特价值的软件/算法，然后在现有的硬件都无法很好的发挥其全部潜力的时候，再考虑从芯片的层面去做软硬件一体化解决方案——就像特斯拉和华为曾经做的那样；
而不是盲目跟风，在没想好自己要做什么之前，本着“无论如何先做了再说”的草莽精神，重复的打造一个轮子，然后被别人家流水线上批量生产的轮子给冲得落花流水，这不但是一种资源上的浪费，对公司的士气也会是巨大的打击——就像让我耿耿于怀的马里亚纳。
无须讳言，今时今日，芯片自研除了商业上的考量之外，更多的被赋予了某些政治和国民精神的色彩。这其中的诸多取舍，与商业无关，我也不做太多评价。但无论如何，对于一个动辄资金需求以数十亿计的重大商业决策而言，单纯的被舆论和情绪所裹挟，无疑是很不合理的，既然是商业行为，就还是应当以商业上的投入与回报作为第一考量因素，这才是投资者所希望看到的。