盡管人人都能用上手機，但 PC 處理器依然是現代生活的計算中心：近 20 億人每天打開個人電腦工作、學習。這些電腦裏的處理器再加上被裝在數據中心和超級計算機裏的數億顆 PC 處理器在無形的數據世界裏計算着一切，從推薦視頻、記錄股市交易，到分析戰場情報，找到下一個轟炸目标。
過去 20 年裏，這個重要的基礎設施的競争格局長久地維持靜态。
上一場芯片大戰後，幾家頭部公司牢牢控制着自己的位置。大多數時候，英特爾控制着超過 2/3 的市場，決定着明年 CPU 計算能力提升 8% 還是 10%；英偉達是在虛拟世界裏描繪畫面的首選，高通決定信号如何在空氣裏傳播。三年前，蘋果 M1 芯片推出，一度以超出想象的性能打破平靜。但它的成功更多被外界歸因于資本實力——果然隻有錢最多的公司才可能造好芯片。
這一局面在過去一周幾乎被徹底改寫。并且向世界重複了一個樸素真理：純粹的商業世界裏，技術終會前進、壟斷不可能永遠持續，此前芯片市場的平靜不過是在等待技術積累。
七天以來，一場圍繞個人電腦的芯片戰争在美國市場逐漸成型。至少六家市值數千億美元的公司參與其中，向本來沒有競争關系的公司、甚至是合作夥伴發起進攻。
10 月 25 日，高通發布筆記本電腦芯片 Snapdragon X Elite，宣稱其性能超過蘋果的 M2 Max 和英特爾的同級别處理器，還說要爲世界上其他筆記本電腦制造商提供 " 與蘋果競争的領先解決方案 "。
同一天，蘋果預熱了新的發布會，并在本周二推出新的 M3 系列處理器。以别無二家的 3 納米技術，刷新了筆記本電腦的性能基準。
與此同時，多家美國媒體報道了英偉達和 AMD 的新計劃：研發高性能、低功耗的筆記本電腦芯片方案，在兩年内上市與蘋果、高通競争。
新的競争正在向同級别市場擴散。英偉達要用最新的車用芯片 DRIVE Thor 解決從車内娛樂到自動駕駛的一切需求。特斯拉則像蘋果一樣，一顆一顆地将自家産品裏的芯片換成自己的。
一場決定未來計算形态的芯片戰争正在爆發，而戰場又回到了矽谷。
共同的方向：手機芯片反攻電腦、汽車、服務器
不論蘋果的 M3 系列、還是高通的 Snapdragon X Elite，它們的結構看上去都不像是傳統電腦的芯片，而更像是手機芯片——雖然尺寸會大一些。
傳統的電腦中，不同公司生産的 CPU、顯卡、内存條等零件被送去工廠，焊接在電路闆上。蘋果和高通的處理器都是 SoC（System On a Chip，片上系統）—— CPU、GPU、内存、控制器等處理器内核都被集成在一個芯片封裝裏。台積電的工廠裏就可以完成大部分生産工作。
類似的，英偉達下一代汽車芯片 Thor 也轉向 SoC 設計。對性能要求更高的服務器芯片則是下一個突破目标。
轉折點發生在 2020 年底，蘋果發布采用 SoC 設計的 M1 芯片。一開始蘋果隻在入門級的電腦裏用了新處理器，但性能已經追上前一年的頂級配置英特爾處理器電腦，續航還多出幾個小時。
此前 14 年，蘋果一直在 Mac 電腦上使用英特爾的 CPU。從 2015 年起，英特爾處理器的性能提升跌入個位數的百分比。這一度被視爲摩爾定律行将就木的必然結果。
"SoC 裏，CPU、GPU、内存等計算單元距離最多不過 1 厘米，可以通過晶圓直接互通，相比傳統通過外部的 PCB 闆的電路的方式，信息傳輸效率會大幅提升，也能降低功耗。"《芯片簡史》作者汪波博士說。
如果把電腦完成一項任務看做做菜，傳統的電腦中調度芯片就像是去不同的超市、攤位買食材，再做菜。SoC 相當于從一個冰箱裏拿食材做菜。而 M1 芯片的 " 食材 " 更豐富，蘋果針對人工智能、音視頻編碼、加密存儲等一系列特定用途訂制了專用的計算單元，以更快解決常見問題。這些功能都需要和 CPU 協作，縮短信息傳輸距離頗爲必要。
第二年，蘋果陸續發布性能更好的 M1 Pro、M1 Max、M1 Ultra。《連線》雜志稱這些産品 " 讓摩爾定律保持了活力 "。
英特爾也早早意識到了行業向 SoC 轉移的趨勢，并在 2012 年推出了适用于智能手機和上網電腦的 SoC 平台 Atom，但它對英特爾 x86 架構、自身芯片代工廠的依賴，都讓它與蘋果、高通等公司支持的 Arm 架構 + 台積電競争中捉襟見肘，最終在 2016 年放棄嘗試。
"x86 屬于複雜指令集，基于它的 CPU 性能強但功耗也大。GPU 同樣是高功耗的處理器，把它們放一起做 SoC，散熱會是一個極大麻煩。" 汪波說。
而且 Windows 筆記本電腦市場品牌衆多、個人配置需求千變萬化，一定程度上也限制了英特爾，它要盡可能提供同時滿足多種需求、價格更低的 CPU，很難像蘋果那樣迅速叠代。
英特爾的 CEO 帕特 · 基辛格（Pat Gelsinger）同樣意識到了蘋果的威脅，他在 2021 年初告訴員工：" 我們必須向 PC 生态系統提供比一家生活方式公司更好的産品 "。
但它面臨的對手不隻有蘋果。2020 年推出搭載 M1 芯片的 MacBook 後，蘋果在筆記本電腦市場的銷售份額翻了一倍到 11%。M1 的成功讓高通等迫切想要進入的新公司們明确了接下來該怎麽做，以及找誰做。
技術門檻降低：芯片設計民主化、台積電解決制造
回頭看來，各種設備上的芯片向 SoC 進化是理所當然，但期間過程極其複雜。從組建芯片設計團隊到推出 M1，蘋果花了 12 年。
在此期間，蘋果通過高薪和并購網羅了曾在英特爾、高通、博通、Imagination 等芯片公司工作過的人才，進而一步一步将芯片裏的計算單元替換爲自研産品。先是棄用 Arm 公開發售的 CPU 内核設計、再是以自己的 GPU 取代了 Imagination 的設計，并自研了處理圖像、編解碼音頻和視頻、加速人工智能算法、加密存儲等各種專用計算單元，推動着 iPhone 芯片每兩年實現一次性能飛躍，才有了 M1 超過英特爾芯片的可能。
一個偉大産品的誕生往往也是一場超長馬拉松結束。蘋果第一代 Mac 電腦和第一代 iPhone 發布後，大批工程師在短時間裏離職。蘋果創始人史蒂夫 · 喬布斯和微軟創始人比爾 · 蓋茨（微軟深度參與第一代 Mac 的軟件研發）都将不止一次在采訪中提及這樣的離職潮，來說明自己的團隊付出了多麽超常的努力，并最終工作到力竭。
蘋果芯片工程師則發現，一場馬拉松的結束是下一場的開始。
根據 The Information 報道，蘋果内部的芯片項目數量在過去十年中從個位數增加到幾十個，但員工人數卻沒有以同樣的速度增長。
本周的發布會就是蘋果工程師負擔持續加重的例證。M1 系列芯片有四個規格，但蘋果工程師隻做了兩個完整設計—— M1 和 M1 Max，發布相隔近一年。M1 Pro 是 M1 Max 的縮水版，而 M1 Ultra 是 M1 Max 的拼接版。而本周蘋果則同時發布了三個完全不同的設計—— M3、M3 Pro、M3 Max。這讓 M3 Pro 可以尺寸更小更便宜，M3 Max 可以追求極緻性能。蘋果的芯片更精确地服務了不同價位段的産品，但增加了芯片團隊的工作量。
M1，M1 Pro/Max 是兩個設計；M3、M3 Pro、M3 Max 用了三個設計。來源：X（@LuvLetter_moe）
一位蘋果芯片工程師在接受采訪時稱，爲了滿足公司各個産品線迅速、穩定且大幅叠代芯片的需求，蘋果的芯片工程師每周工作近 80 個小時—— 996 不過是 72 小時，通常還有午休——才能按時完成任務。
根據多家媒體統計，過去兩年有數百名蘋果芯片工程師離職。他們也把做高性能處理器的經驗擴散開。
2019 年，蘋果芯片部門平台架構高級總監傑拉德 · 威廉姆斯三世（Gerard Williams III）牽頭創辦了芯片公司 NUVIA。他于 2010 年加入蘋果，此前在 Arm 工作了 12 年。在蘋果的 9 年，帶隊開發了蘋果所有 SoC 的 CPU，也是蘋果 M1 Pro、M1 Max 的首席架構師。
與他一起創辦 NUVIA 的另外兩位芯片專家分别是：約翰 · 布魯諾（John Bruno）和馬努 · 古拉蒂（Manu Gulati），都有豐富的芯片工作履曆。
根據 NUVIA 官網介紹，這批蘋果芯片元老的目标是開發性能更強的 CPU，處理指數級增長的數據和不斷增長的需求。他們的技術路線與蘋果一緻——從頭設計一款兼容 Arm 生态的 CPU 内核。
M1 系列成功後，NUVIA 得到了一批大型科技公司的收購邀約。2021 年，高通從微軟、英特爾、Meta 等公司競争中勝出，花 14 億美元收購。三位 NUVIA 創始人能從這筆交易中獲得數億美元收入——比蘋果 CEO 蒂姆 · 庫克（Tim Cook）的年收入還高。
NUVIA 團隊帶着上百名員工加入高通，其創始團隊均擔高通的高管。兩年不到，高通新處理器的性能已經超過蘋果 M2 系列。
曾經限制一家公司制造出高性能芯片的還有制造。在芯片 60 多年曆史的大多數時間，掌控了芯片制造工廠基本上就等于掌控了芯片本身，英特爾一度靠着獨占的先進晶圓廠壟斷了芯片市場，競争對手即使能設計出好的芯片，也沒法用先進技術造出來。
直到 2017 年，英特爾建立的芯片垂直整合體系開始出現裂縫。靠着龐大的 iPhone 訂單和蘋果每兩年大幅叠代芯片性能的要求，台積電的芯片制造工藝迅速超過英特爾。這一年，台積電造出 10 納米制程芯片時，英特爾還在使用 14 納米工藝。之後幾年，台積電按照穩定節奏推動 7 納米、5 納米芯片變成現實，保持領先。
相同制程下英特爾的 x86 架構芯片性能好過 SoC 芯片中普遍使用的 Arm 架構，但雙方制程的差距給 Arm 方案補上了性能短闆。蘋果在 2020 年發布的 M1 芯片使用了 5 納米的工藝，而同年英特爾的筆記本電腦芯片還停留在 10 納米（晶體管密度與台積電 7 納米工藝相當）。
台積電的公開代工屬性決定，任何一家希望做芯片的公司，不用大幅投入就能獲得頂尖的制造工藝。高通的 X Elite 緊跟着蘋果用上了 4 納米工藝，雖然比最新的 M3 使用 3 納米有一些差距，但已經超過了 M 系列的其他産品。
研發芯片不隻得有錢，還得能靠芯片持續賺錢
芯片研發需要不間斷的巨額投入，所以這也是爲什麽挑起競争的總是那些巨頭。巨頭們不僅需要資深的芯片管理者，還需要成百上千的工程師團隊。因此，研發人員和工程師的薪酬、福利是研發投入的一大部分。
2019 年開始，原本每年 " 隻 " 願意投 50 多億美元做研發的高通，研發費用以大約每年 10 億美元的規模遞增。在截至今年三季度的 12 個月裏，累計研發投入近 90 億美元。
支撐這些公司如此密集投入的原因各不相同，但本質上它們都有非常穩定的 " 稅 " 收，才有機會借着芯片技術帶來的性能提升，帶來更多收入，形成良性循環。
蘋果每年賣出 2 億多部 iPhone，每自研一個芯片不僅提升産品競争力，還能拿走原本屬于芯片供應商的利潤。同時它的芯片又被用于電腦、手表、耳機、以及 Vision Pro。
高通依靠自己在移動通信領域擁有的大量專利和領先地位，從幾乎每一部智能手機裏收稅 —— 也包括蘋果。根據分析機構測算，蘋果每賣出一部 iPhone 就要向高通支付 13 美元的無線專利授權費和 25 美元的基帶芯片費用。每一年高通光是向蘋果收的 " 稅 " 差不多就撐得起全年研發費用。高通再把這些費用來研發更先進的骁龍芯片，讓更多設備商離不開它。
類似的，AIGC 和大模型的需求爆發意味着，計算廠商和 AI 初創公司未來幾年都需要大量采購英偉達 GPU。英偉達有了可靠的現金流，可以支持自研 CPU，在汽車和電腦市場更進一步。
一旦離開了如此高關聯度的主業支撐，再有錢的大公司也要認真算賬。Google 2016 年就想給自己的 Pixel 手機自研 SoC，之後從高通挖來 SoC 工程師史蒂夫 · 莫洛伊（Steve Molloy）擔任芯片主管，在印度招聘了大量芯片工程師。
但 Pixel 系列手機發布至今 7 年，全球累計出貨量爲 3790 萬部，還趕不上 iPhone 一個季度的銷量。Google 的創始人們早已将權力分給 CFO，不會給沒有回報前景無限資源。Google 自研 Pixel 芯片的量産計劃已經推遲到 2025 年。
同樣不順的還有 Meta。Meta 于 2018 年組建了一個名爲 Facebook Agile Silicon Team 的芯片團隊，希望從易到難設計芯片，最終在 Quest 系列虛拟現實設備用上自研芯片。但 Quest 持續虧損，于是 Meta 将定制芯片的設計任務先後外包給了三星和聯發科，最後放棄定制芯片，直接購買高通 XR 芯片。
Meta Quest 2 已經是迄今最暢銷的 XR 設備，一年也不過賣 1000 萬台左右。蘋果即将發售的 Vision Pro 初期銷量不會比它好，但其所需要的芯片研發成本，早已被年銷 2 億部的 iPhone 和 2600 萬台的 Mac 攤薄。
AI、汽車和 XR，新的需求、新的稅收機會
大約 60 年前，美國加州舊金山灣區南部的一串小城開始被稱爲 " 矽谷 "。這裏一批企業推動了晶體管和集成電路的應用，催生芯片産業。他們的第一批客戶是政府和軍隊。
1980 年代後，随着計算機普及、互聯網誕生，消費者、企業取代政府機構成爲矽谷的最大客戶。蘋果、英偉達、Google、Meta 等科技公司在此誕生。科技巨頭們盤踞一方，賺走各自行業裏的大多數利潤，也離 " 矽 " 越來越遠。一度，美國最重要的科技公司都專精于軟件或互聯網。
如果芯片需求依舊隻停留在現有視頻、表格、遊戲，無論蘋果、高通，還是英偉達、AMD，可能都不會如此全力以赴。但 AI、汽車和 XR 催生出新的計算需求，而消費電子市場的停滞則加劇了競争的急迫性——每家公司都需要擠出更多利潤。
目前 AI 已經有一些實際應用誕生。微軟想把名爲 "Copilot" 的 AI 助手塞進 Office 365、Bing 搜索、Outlook 郵件等幾乎一切生産力工具裏；蘋果在用 Transformer 模型改進輸入法（中文還不行）；Adobe 的 AI 工具 Firefly 也将集成進 Photoshop、Illustrator、Premiere 等設計軟件當中。
但是訓練和推理大模型的算力資源消耗和成本非常誇張。無論是自己采購 GPU、還是向雲計算商租用服務器，提供 AI 服務的公司們都面臨嚴重的算力短缺和昂貴的運營成本。通過大模型普及的必經之路是用上每台電腦、每個手機的處理器。
這也是爲什麽從高通到蘋果的發布會，都在強調新的芯片可以更好地支持移動設備本地跑大模型。蘋果稱 M3 Max 能夠支持運行包含數十億各參數規模的 Transformer 模型；高通則表示，首款搭載骁龍 X Elite 的 PC 将支持 130 億參數模型的本地推理。
在可預見的未來，個人電腦依然是最重要的生産力工具。行業研究機構 Counterpoint 預計，AI 将爲已經消沉多年的 PC 市場注入新的活力，到 2026 年，全球 AI PC 的滲透率将超過一半。在這個市場，蘋果要用芯片留住最願意花錢買電腦的顧客、高通要讓 PC 廠商賣出更多電腦給自己交稅、英偉達則要從 GPU 做到 CPU，拿走更多 PC 廠商的利潤，三家公司在這裏碰撞。
另一個潛在市場需求來自 XR。很難說這會是多大的市場，但蘋果今年發布的 Vision Pro 已經爲其它廠商指明了方向 —— 借助屏幕 " 透視 " 功能實現增強現實（AR）效果。要讓它的視覺體驗達到我們已經習慣的 " 視網膜 " 标準，需要單眼屏幕分辨率達到 6K。
Vision Pro 目前還隻有 4K，已經需要把 M2 芯片戴在頭上，再加一顆 R1 芯片實時處理傳感器信息，内置風扇、外接電池。在 6K 精度下的實時渲染複雜畫面，需要今天各家芯片所無法達到的性能和功耗。
汽車對于芯片算力的需求也在增長。随着電動化和智能化的加快，以及智能座艙和自動駕駛的普及，這些 " 輪子上的數據中心 " 吸引了一批芯片廠商的進入。汽車芯片也已經從原來通用、分散的單一功能芯片轉向集成的多功能 SoC。
早前高通已經借骁龍 8155 将 7 納米先進制程帶入汽車芯片；而英偉達去年發布的下一代 SoC 芯片 Thor，單片算力最高可以達到 2000 TOPS，是其現款産品 Orin 的近 8 倍。高通要參與自動駕駛、英偉達則要做汽車的主芯片，特斯拉則不希望依賴其中任何一家。
新的環境驅動着這些科技公司轉向芯片之争，而芯片之争很可能将決定之後誰才是科技公司。
