怎么看科技美学称麒麟980成本才30美元，而骁龙855成本高达149美元?
关于科技美学提出的麒麟980成本30美元，骁龙855成本149美元的说法，这确实是一个非常引人关注的数字差异，而且在技术圈内引起了不少讨论。要理解这个说法的来源和可能性，我们需要拆解一下它背后的逻辑，以及为什么会出现如此巨大的悬殊。
首先，我们得明白“成本”这个词在半导体行业里的复杂性。
当我们在谈论芯片的“成本”时，它其实包含了很多层面的东西，而不仅仅是制造晶圆的直接费用。一般可以拆分为以下几个大块：
1. 晶圆成本（Wafer Cost）： 这是最直观的成本，指在硅片上制造出大量芯片的直接生产费用。这包括了制程（比如7nm、5nm）、光刻、蚀刻、清洗、材料（硅、化学品、气体）等等。良率（Yield）是影响晶圆成本的关键因素，良率越高，平均到每颗芯片的成本就越低。
2. 封装和测试成本（Packaging and Testing Cost）： 芯片制造出来只是一个半成品，还需要进行封装（比如变成我们看到的黑色方块，加上引脚）和各种测试（功能测试、性能测试、可靠性测试），这些环节也需要投入设备、人力和时间，同样会产生费用。
3. 研发成本（R&D Cost）： 这是芯片设计过程中最大的投入。包括了架构设计、指令集研发、IP授权（比如ARM的核心授权）、EDA工具（电子设计自动化软件）费用、以及工程师团队的工资和福利。这些研发费用会摊销到每一颗芯片上。
4. 知识产权费用（IP Licensing Cost）： 现代高性能处理器，特别是CPU和GPU核心，很多都不是完全自主设计，而是基于ARM等公司的授权IP进行二次开发或集成。这些授权费用也是成本的一部分。
5. 良率和良品率（Yield and Scrap Rate）： 这是最容易被忽略但影响巨大的因素。即使晶圆制造成本是固定的，但如果良率很低，很多芯片在生产过程中就会报废，那剩下的良品就要分摊更多的成本。
为什么会有30美元 vs 149美元的巨大差异？科技美学的说法可能侧重于某个特定维度，或者存在一些信息不对称。
考虑到这种说法出现的背景，以及对两款芯片本身的了解，我们可以尝试解读其可能的逻辑：
麒麟980的“成本”可能指的是什么？
纯粹的晶圆制造和封装测试成本？ 这个说法更有可能。华为作为一家大型科技公司，拥有自己的芯片设计能力（HiSilicon），而且在7nm制程上与台积电的合作也相对成熟。如果科技美学采访到的信息是基于某个时间点、某个特定订单量下的、只包含了晶圆制造和封装测试的“裸成本”，那么30美元这个数字虽然极低，但理论上并非完全不可能。毕竟，随着良率的提升和规模效应，单颗芯片的制造费用是会下降的。
未包含巨额研发和IP授权费用？ 如果这个30美元仅仅是华为自己能控制的“可变成本”，而忽略了其多年在芯片架构、AI NPU、通信技术（基带）等方面的巨额研发投入，以及可能存在的其他IP授权费用，那这个数字就显得片面了。
骁龙855的“成本”可能指的是什么？
包含了完整的研发、IP授权、制造成本？ 高通在芯片研发上的投入是行业顶尖的，尤其是在CPU架构、GPU（Adreno）、DSP、基带技术等方面都拥有深厚积累和大量专利。骁龙855作为一款旗舰芯片，其CPU核心（ Kryo 485）是基于ARM的CortexA76架构魔改而来，GPU和NPU也都是高通自主设计的，这些都需要巨额的研发和IP授权费用。
包含了高昂的良率和测试投入？ 骁龙855同样是7nm工艺，但其整体集成度、性能调校、功耗控制的复杂性可能也带来了更高的技术难度和测试成本。此外，高通的基带技术（如骁龙X24 LTE调制解调器）是其核心竞争力，这部分的研发和集成成本非常高昂。
市场定价策略的考虑？ 尽管我们谈论的是“成本”，但有时信息源可能会将某些与市场战略相关联的数字误读为成本。不过，149美元这个数字作为单颗芯片的“成本”来说，确实非常高，通常这个价格会接近甚至高于成品终端产品的销售价格了，这不太合理。
那么，这个说法的合理性在哪里？可能存在的解释：
1. 信息来源的片面性或误读： 科技美学获取信息的渠道可能只是冰山一角，或者在传递过程中存在误解。比如，149美元可能不是单颗芯片的“成本”，而是包含了一系列其他东西的总和，或者是一个被夸大的数字。或者，30美元是一个极端情况下的数据，比如在一个非常大的批量订单中，只计算了最基础的制造费用。
2. “成本”定义的歧义：
华为的生态优势： 华为作为一家整合了通信设备、终端、芯片设计等多个环节的巨头，它在芯片研发和生产上的投入，可能可以通过其整体生态链进行分摊或优化。比如，它有能力在早期与台积电进行深度合作，获取更优惠的制造成本。而且，华为在通信基带等领域的自主研发能力，理论上可以减少部分外部IP授权费用，尽管其CPU/GPU核心依然依赖ARM。
高通的研发模式和专利壁垒： 高通是典型的“Fabless”（无厂半导体公司），它的绝大部分利润都来自于芯片设计和专利授权。因此，它的产品成本中，研发和IP的摊销占非常大的比重。骁龙855集成了高通在CPU、GPU、DSP、ISP、基带等多个领域的尖端技术，这些技术的研发投入是天文数字。即使是制造费用，由于其复杂性和领先性，可能也会有更高的成本。
3. 市场竞争和策略：
华为的垂直整合优势： 华为可以自己设计芯片，然后委托台积电等代工厂生产，再集成到自己的手机中。这种垂直整合使得华为对成本控制有更大的话语权，并且可以将一些非直接的研发成本在集团内部进行更灵活的分摊。
高通的商业模式： 高通的商业模式很大程度上依赖于其技术领先性和专利组合。为了维持这种领先地位，它需要不断投入巨额研发，并将其成本通过产品价格收回。骁龙855的定价确实也反映了其作为高端移动平台的价值和成本。
更现实的理解可能是：
科技美学提到的30美元，很可能只是麒麟980在特定生产环节（比如晶圆制造加基础封装测试）的“边际成本”或“撮合成本”，它没有包含华为在AI、通信、影像处理等核心技术上的巨额自主研发投入，也没有包含其CPU/GPU核心的IP授权费用。
而149美元，如果不是一个被大幅夸大的数字，那么它可能包含了高通在骁龙855上所有投入的总和——包括CPU架构、GPU、DSP、基带（其核心竞争力）以及配套的ISP、AI引擎等所有核心技术的研发费用摊销、IP授权费用，以及制造和测试成本。高通作为一家以技术授权和芯片设计为主的公司，其研发投入占比确实会远高于很多垂直整合的厂商。
总结来说，
这种说法之所以能引起关注，是因为它揭示了不同公司在芯片研发、生产和商业模式上的巨大差异。华为凭借其强大的垂直整合能力和自主研发优势，可能在某些成本构成上具有一定的优势。而高通作为全球领先的移动芯片设计和通信技术供应商，其产品背后是庞大的研发投入和技术积累。
但直接将两者类比为30美元 vs 149美元的“成本”，很可能是一个经过选择性解读或片面统计的结果。 如果去掉研发、专利等隐性成本，单纯比较晶圆制造和封装测试的直接成本，差距应该不会如此悬殊。反之，如果149美元是高通整体的“销售成本加研发摊销”等综合成本，那这个数字也只是高通用来支撑其高利润率的定价策略的一部分。
要获得一个更准确的数字，需要对双方的财务报告、研发投入、专利布局以及与代工厂的合作细节有非常深入的了解，而这些信息通常是高度保密的。所以，在看到这种极端的对比数据时，我们需要带着批判性的眼光去看待，理解其可能的信息偏差和统计口径问题。
首先，我们得明白“成本”这个词在半导体行业里的复杂性。
当我们在谈论芯片的“成本”时，它其实包含了很多层面的东西，而不仅仅是制造晶圆的直接费用。一般可以拆分为以下几个大块：
1. 晶圆成本（Wafer Cost）： 这是最直观的成本，指在硅片上制造出大量芯片的直接生产费用。这包括了制程（比如7nm、5nm）、光刻、蚀刻、清洗、材料（硅、化学品、气体）等等。良率（Yield）是影响晶圆成本的关键因素，良率越高，平均到每颗芯片的成本就越低。
2. 封装和测试成本（Packaging and Testing Cost）： 芯片制造出来只是一个半成品，还需要进行封装（比如变成我们看到的黑色方块，加上引脚）和各种测试（功能测试、性能测试、可靠性测试），这些环节也需要投入设备、人力和时间，同样会产生费用。
3. 研发成本（R&D Cost）： 这是芯片设计过程中最大的投入。包括了架构设计、指令集研发、IP授权（比如ARM的核心授权）、EDA工具（电子设计自动化软件）费用、以及工程师团队的工资和福利。这些研发费用会摊销到每一颗芯片上。
4. 知识产权费用（IP Licensing Cost）： 现代高性能处理器，特别是CPU和GPU核心，很多都不是完全自主设计，而是基于ARM等公司的授权IP进行二次开发或集成。这些授权费用也是成本的一部分。
5. 良率和良品率（Yield and Scrap Rate）： 这是最容易被忽略但影响巨大的因素。即使晶圆制造成本是固定的，但如果良率很低，很多芯片在生产过程中就会报废，那剩下的良品就要分摊更多的成本。
为什么会有30美元 vs 149美元的巨大差异？科技美学的说法可能侧重于某个特定维度，或者存在一些信息不对称。
考虑到这种说法出现的背景，以及对两款芯片本身的了解，我们可以尝试解读其可能的逻辑：
麒麟980的“成本”可能指的是什么？
纯粹的晶圆制造和封装测试成本？ 这个说法更有可能。华为作为一家大型科技公司，拥有自己的芯片设计能力（HiSilicon），而且在7nm制程上与台积电的合作也相对成熟。如果科技美学采访到的信息是基于某个时间点、某个特定订单量下的、只包含了晶圆制造和封装测试的“裸成本”，那么30美元这个数字虽然极低，但理论上并非完全不可能。毕竟，随着良率的提升和规模效应，单颗芯片的制造费用是会下降的。
未包含巨额研发和IP授权费用？ 如果这个30美元仅仅是华为自己能控制的“可变成本”，而忽略了其多年在芯片架构、AI NPU、通信技术（基带）等方面的巨额研发投入，以及可能存在的其他IP授权费用，那这个数字就显得片面了。
骁龙855的“成本”可能指的是什么？
包含了完整的研发、IP授权、制造成本？ 高通在芯片研发上的投入是行业顶尖的，尤其是在CPU架构、GPU（Adreno）、DSP、基带技术等方面都拥有深厚积累和大量专利。骁龙855作为一款旗舰芯片，其CPU核心（ Kryo 485）是基于ARM的CortexA76架构魔改而来，GPU和NPU也都是高通自主设计的，这些都需要巨额的研发和IP授权费用。
包含了高昂的良率和测试投入？ 骁龙855同样是7nm工艺，但其整体集成度、性能调校、功耗控制的复杂性可能也带来了更高的技术难度和测试成本。此外，高通的基带技术（如骁龙X24 LTE调制解调器）是其核心竞争力，这部分的研发和集成成本非常高昂。
市场定价策略的考虑？ 尽管我们谈论的是“成本”，但有时信息源可能会将某些与市场战略相关联的数字误读为成本。不过，149美元这个数字作为单颗芯片的“成本”来说，确实非常高，通常这个价格会接近甚至高于成品终端产品的销售价格了，这不太合理。
那么，这个说法的合理性在哪里？可能存在的解释：
1. 信息来源的片面性或误读： 科技美学获取信息的渠道可能只是冰山一角，或者在传递过程中存在误解。比如，149美元可能不是单颗芯片的“成本”，而是包含了一系列其他东西的总和，或者是一个被夸大的数字。或者，30美元是一个极端情况下的数据，比如在一个非常大的批量订单中，只计算了最基础的制造费用。
2. “成本”定义的歧义：
华为的生态优势： 华为作为一家整合了通信设备、终端、芯片设计等多个环节的巨头，它在芯片研发和生产上的投入，可能可以通过其整体生态链进行分摊或优化。比如，它有能力在早期与台积电进行深度合作，获取更优惠的制造成本。而且，华为在通信基带等领域的自主研发能力，理论上可以减少部分外部IP授权费用，尽管其CPU/GPU核心依然依赖ARM。
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网友意见
说明多出的119美元是骁龙用户交的智商税。
半导体业和制药业很像，芯片和药片的制造成本相对售价都相当低，问题是第一片要几亿美元。
980和855制造成本相当，30多美金倒是大差不差。但海思真的可以成本价把980卖给华为终端，研发费用整个集团承担。高通可就做不到了，为了填补第一颗855几亿美金的研发费，还要保证公司良好的利润率，MOV等拿到855至少也得60美金吧。
科技美学就是数据太离谱了。
麒麟980 30美元的成本是日经新闻进行的估计，具体的配件价格估计见下图
这个价格总体上估计应该是比较准确的。至于骁龙855的149美元的价格我认为是高估了，总体上来说各设备厂家拿到的价格应该在90-100美元左右。差的这60多美元中高通的单片研发成本要多不少，还要留一定的毛利润，要支付一定的关税等等，但是总归到底成本应该不会大于100美元。
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