天盈资本纳秒必争

在全球科技产业战场天盈资本，芯片已成为衡量国家科技硬实力、产业话语权的核心标尺。英伟达CEO黄仁勋“中国芯片制造仅落后美国几纳秒”的判断，既点出了全球芯片竞争的极致激烈，更让人们关注到这场较量的本质——它是涵盖芯片设计制造、软件生态构建、人才储备培育的全方位系统性竞争。

中国芯片产业的“纳秒级追赶”，正在三大核心战场中以突破求生存、以创新谋发展。

根基之战

芯片设计与制造的技术突围

芯片产业的竞争，首先是“硬技术”的较量。从电路图纸到物理芯片的转化核心是设计与制造两大技术密集型环节，中国芯片产业的追赶之路，就开始于这两个环节的突破。

在设计环节，中国芯片产业实现了从“跟随”到“差异化创新”的转型。芯片设计是芯片产业的“源头”，决定了芯片的性能、功耗与应用场景。从系统架构到物理设计，每个设计阶段都需要顶尖的技术积累与工程经验。在这一领域，中国经历了从“依赖国外IP核”到“自主架构研发”的艰辛历程。

中国曾长期依赖英特尔、AMD等国外企业的通用处理器（CPU），自主研发的芯片性能不足、兼容性差。后来，中国芯片逐步摆脱了对国外指令集的依赖，单核性能、功耗控制实现大幅提升。

近年来，中国在专用加速芯片领域找到“弯道超车”机会，其中以图形处理器（GPU）为代表的AI加速芯片表现最为突出。中国企业打破了英伟达在全球AI算力市场的主导地位，可以针对特定场景优化架构天盈资本，减少冗余设计，在性能与成本上形成竞争优势，探索出一条芯片设计突破的新路径，国产芯片达到国际先进水平。

在制造环节，中国芯片产业完成了从“设备卡脖子”到“工艺突破”的攻坚。“晶圆制造”是芯片制造的核心流程之一，技术难度最高、资本投入最大，光刻机、刻蚀机等关键设备直接决定着晶圆制造的工艺水平。长期以来，国外企业在这些关键设备领域的垄断，成为制约中国芯片制造突破的核心瓶颈。

为打破垄断，中国在关键设备领域展开攻坚战，打造成熟制程领域的自主设备供应链。中芯国际已实现14nm FinFET制程的稳定量产，良率达到国际先进水平，可满足国产中高端芯片的制造需求；同时，在不依赖EUV光刻机的情况下，实现了接近7nm制程的性能，为国产AI芯片、高端处理器提供制造支撑。

中芯国际资料图。图源：视觉中国

命脉之战

芯片软件生态的闭环构建

硬件是芯片的“骨架”，软件生态则是其“灵魂”。全球芯片产业的竞争史早已证明：谁掌握了软件生态的主导权，谁就能在芯片竞争中占据主动。

中国芯片软件生态正经历“从无到有”的深刻建构。中国芯片企业以往聚焦硬件研发，忽视了软件生态的建设，缺少适配的操作系统、开发工具、应用程序等。为解决该问题，中国企业与科研机构从“操作系统适配”与“开发平台构建”着手，推动软件生态从无到有的发展建设。

在操作系统领域，麒麟、统信已成为国产操作系统的代表；在开发平台领域，华为昇思MindSpore、百度PaddlePaddle等为国产芯片吸引开发者提供了基础。不过，与英伟达构建的以CUDA为核心的软件生态相比天盈资本，国产芯片软件生态的丰富度、成熟度、开发者数量等还有较大差距。

2025年4月，新一代飞桨（PaddlePaddle）框架3.0正式发布，系统性解决了当前大模型产业面临的训练成本高等痛点。图源：飞桨（PaddlePaddle）微信公众号

强化软件与硬件协同，打通生态闭环“最后一公里”。芯片软件生态的核心是“闭环”：硬件提供算力，软件提供工具，应用提供价值。中国芯片软件生态的最大短板在于尚未形成“硬件—软件—应用”的协同机制，许多国产芯片的应用场景局限于政务、国企等“政策驱动型”领域，在消费电子、互联网等“市场驱动型”领域的渗透不足。

AI大模型的爆发提供了新机遇，其应用场景带动了国产芯片需求，形成“国内模型—国内系统—国内芯片”的正向循环。随着国产芯片和系统的市场需求提升，国产软件生态将日趋成熟，国产闭环将快速发展，为中国芯片AI领域的“纳秒级追赶”注入新动力。

本源之战

芯片人才储备的规模与质量

芯片产业是“智力密集型”产业。中国芯片产业的“纳秒级追赶”，本质上是人才储备的“规模追赶”与“质量追赶”。

中国芯片产业人才必须实现“规模突围”。21世纪初，国内高校芯片相关专业的培养能力有限，国外芯片企业拥有高薪优势，导致本土人才不断外流，中国芯片产业面临严重的“人才荒”。后来，中国从“扩大招生规模”“完善培养体系”等方向入手，增设“集成电路科学与工程”一级学科，人才供给的“规模短板”得到初步缓解。