芯片困境中国该怎么办?
一、 困境的根源：一场漫长而复杂的“造芯之路”
首先，我们必须承认，中国在芯片制造领域确实存在显著的短板，这并非一日之寒。究其原因，可以从几个关键维度来理解：
技术积累的差距： 芯片制造，尤其是先进制程，是一项高度复杂、技术迭代极快的产业。国际领先企业，如台积电、三星、ASML 等，经过数十年的研发投入和技术积累，在光刻机、EDA（电子设计自动化）软件、高性能半导体材料、精密制造设备等方面形成了难以撼动的技术壁垒。中国虽然起步也早，但在某些核心技术上，特别是 EUV（极紫外光刻）等最尖端的设备和设计工具上，与国际巨头存在代差。
生态系统的完整性： 芯片产业是一个庞大而精密的生态系统，涵盖了从设计、制造、封测到材料、设备、软件等多个环节。一个成熟的生态系统需要大量的专业人才、完善的产业链配套、以及长期稳定的市场需求和政策支持。中国虽然在设计和封测环节发展较快，但在设备和材料等“卡脖子”领域，尤其是与制造工艺紧密相关的关键材料和设备，仍然依赖进口，这使得整个产业的抗风险能力较弱。
人才瓶颈： 芯片研发和制造需要大量高素质、经验丰富的专业人才。从材料科学家、设备工程师到芯片架构师、验证工程师，这些领域都需要长期培养和沉淀。中国在这些高端人才的数量和经验上，与发达国家相比仍有差距。人才的流动、留存以及国际合作受限，也加剧了这一瓶颈。
地缘政治的影响： 近年来，以美国为首的一些国家，出于战略竞争的考量，对中国半导体产业实施了一系列出口管制和技术封锁措施。这些措施直接影响了中国获取先进芯片制造设备、技术和关键原材料的能力，使得“卡脖子”的问题更加突出和紧迫。
二、 应对之策：一条多维度、系统性的破局之路
面对如此严峻的挑战，中国不可能依靠单一的手段一蹴而就。这需要一场系统性的、长期的国家级战略行动，以“韧性”和“创新”为关键词，构建自主可控的半导体产业体系。
1. 加大核心技术研发投入，寻求突破“卡脖子”环节：
聚焦关键设备与材料： 将资源集中投入到光刻机（虽然短期内难以完全自主，但可以寻求合作或发展替代技术）、高端EDA软件、先进光刻胶、高纯度电子化学品、半导体硅片等最核心的“卡脖子”环节。这需要政府牵头，联合顶尖科研机构、高校和龙头企业，组建攻坚团队，采用“揭榜挂帅”等机制，鼓励自由探索和协同创新。
发展国产EDA工具和 IP 核： EDA工具是芯片设计的“粮食”，国产EDA软件的进步至关重要。加大投入，吸引和培养EDA领域的人才，鼓励企业开发和使用国产EDA工具。同时，重视IP核（知识产权核心）的自主研发和积累，为芯片设计提供基础构建模块。
突破先进封装技术： 尽管先进制程受限，但先进封装技术（如2.5D、3D封装）可以集成更多功能，提升芯片性能，是绕过部分先进制程限制的有效途径。中国在封装领域有一定基础，应进一步加强研发，实现技术领先。
2. 构建完整、自主的半导体产业链和生态系统：
强化上下游联动： 鼓励和支持设计、制造、封测、材料、设备等产业链各环节的企业加强合作，形成良性互动。例如，设计公司可以与制造厂合作开发特定工艺，材料和设备供应商可以根据设计和制造的需求进行定制化研发。
培育本土供应商： 扶持本土的材料、设备、零部件供应商，引导它们加大研发投入，提升产品质量和可靠性，逐步替代进口。这需要长期且持续的政策支持和市场引导。
推动产业集群发展： 在有条件的地区，集中资源建设具有国际竞争力的半导体产业集群，形成规模效应和协同优势，吸引人才和资本。
3. 强化人才培养与引进，打造高素质人才队伍：
改革高等教育体系： 高校应与产业界紧密结合，改革半导体相关专业的课程设置，增加实践环节，培养符合产业需求的高端人才。可以与国外知名大学开展合作，借鉴其先进的教育理念和方法。
建立人才激励机制： 建立有吸引力的人才引进和留用政策，包括有竞争力的薪酬、良好的职业发展平台、科研自主权等，吸引海内外顶尖人才回国或留在国内发展。
鼓励企业内训与技能提升： 企业应承担起员工技能培训的责任，建立完善的培训体系，帮助员工掌握最新的技术和工艺。
3. 坚持开放合作，但要牢守安全底线：
选择性地深化国际合作： 在“卡脖子”领域，短期内完全自主存在难度，可以考虑与那些愿意与中国合作的国家和企业进行技术交流和合作，但要坚守国家安全和知识产权的底线。例如，与欧洲、日韩等在某些领域有独特优势的国家进行合作。
加强自主知识产权保护： 建立健全的知识产权保护体系，鼓励国内企业和科研机构加大自主研发力度，形成自己的核心技术和知识产权。
4. 强化政策支持与金融赋能：
长期稳定的扶持政策： 芯片产业是典型的资本密集、技术密集、周期漫长的产业，需要国家给予长期的、稳定的政策支持，包括税收优惠、研发补贴、人才引进政策等。
创新金融工具： 鼓励设立半导体产业投资基金，通过股权投资、债券融资等方式，为企业提供充足的资金支持。同时，也要警惕过度投资和低效投资，注重投资的质量和效益。
5. 提升国内市场需求拉动作用：
鼓励国产芯片的应用： 在政府主导的采购中，优先支持使用国产芯片的终端产品，为国产芯片提供应用场景和市场反馈，促进其快速迭代和成熟。
引导消费市场： 逐步提升消费者对国产芯片的认知度和接受度，通过品牌建设和产品质量提升，赢得市场。
三、 挑战与展望：一条充满荆棘但必须前行的道路
坦白说，中国芯片产业的“困境”并非短期内能够彻底解决。国际技术壁垒、人才短缺、以及地缘政治的压力，都将是长期的挑战。突破“卡脖子”环节，尤其是光刻机等最尖端的设备，需要时间、耐心和持续的投入，甚至可能需要“换道超车”的思维。
然而，也必须看到中国在这一过程中具备的独特优势：庞大的国内市场是最好的试验场和“压舱石”；不断壮大的科技人才队伍是未来发展的希望；政府强大的组织和动员能力能够汇聚资源、集中力量办大事。
“芯片困境”对于中国而言，与其说是一道绝境，不如说是一场深刻的“压力测试”和“倒逼改革”的契机。它迫使我们正视短板，更加坚定地走自主创新之路。这条路注定艰难，充满未知，但只要方向正确，持之以恒，不断学习和调整，中国终将能够在这场事关国运的“造芯之路”上，迈出坚实的步伐，抵达更远的彼岸。 这不是简单的“造不如买，买不如租”，而是要建立起属于自己的、真正强大的、能够抵御外部风险的半导体产业体系。
网友意见
三件事。
自研。自研。还是tm的自研
我记得我当年刚开始尝试做一些事的时候，发现困难和山一样多——解决一个，又有三个。这种情况一直到了某一个时间点后，豁然开朗，后面虽然也有很多困难，但基本都只是重复工作。
这就好比新入手戴森球计划的时候，搞不清楚这游戏怎么玩，但一旦完成了蓝糖科技，那剩下的其实就是重复了。
芯片行业到现在，已经快完成了那个蓝糖科技——虽然对面可能已经玩到了白糖，但只要时间够，会在哪天你都忘记芯片行业的时候，问题就解决了。就像我第一次看到P6祖传的K3V2怒斥为垃圾之后就忘记了华为这个牌子，而等我想起来有这个牌子的时候已经是Mate20Pro了。
芯片这件事怕是也会如此。
打破困境，需要扬长而避短。在芯片方面，我们的短处有很多，但是最主要的是：我们没有先进的制造工艺。
首先量化一下落后工艺水平给我们带来的劣势，参照以下两表[1]：
假设目前我国完整自主掌握了High-k的全工艺节点，也就是对等上表中的32nm（对等现实中的TSMC28）。那么查表可知，我们的工艺相较于7nm工艺，芯片面积为7nm的7.8倍，能耗约为7nm的3-4倍，频率约为7nm的1/4。
（注：以上是非常粗略的计算，真实情况会比这略好一些。介于7nm之后的工艺提升较小，暂且将 7nm作为标杆。）
那么如何扬长呢？
仅介绍一下个人观点：我们的长处在于我们的工业体系，在于我们政府的强产业整合能力，在于我们的高效率，在于我们的低成本。
到目前为止几乎任何芯片从设计到验证到生产，都是至少以季度为单位，通常以年为单位。这种超长的生产周期是行业的一大痛点，但是长期以来这一痛点得不到解决，因为半导体产业从原材料到光刻机到代工厂再到fabless设计企业都十分的分散。从一方面讲，这种全球化分工促成了现代半导体工业。但是从另一方面讲，也正是这种分散，使得半导体迭代周期没法进一步提升。
这是我们的机会。我们的工业体系虽然未必精，但是足够全。把半导体产业的所有环节全部承包也是可以实现的。更不用说政府还可以推进这种整合。然后企业要进一步压缩生产周期，争取能将从设计到量产的周期压缩到数个月内，将纯生产周期压缩到一个月甚至几周内。还要优化单次流片成本，让企业有意愿讲更大量的应用以ASIC的方式部署。
天下武功无坚不摧唯快不破。
我们可能短时间内还做不出先进工艺的芯片，正因为如此，我们要发展细分市场。毕竟对于相当一部分对芯片有需求的公司来说，高速迭代周期和低廉流片成本可能比高端制程本身更有吸引力。
退一步说，如果芯片的生产周期真的可以做到几周内，那么为什么还会需要FPGA呢？目前有大量的设备上正在使用FPGA芯片，而这些公司使用FPGA芯片的原因无非是流片成本过高周期过长。对于这些企业来说，如果造ASIC的成本和周期都被大幅度压缩，那ASIC一定会成为比FPGA更优的解决方案。毕竟哪怕是90nm的ASIC，在能效性能成本的所有方面，都稳定吊打7nm的FPGA。
再退一步说，有许多企业会愿意花数个月时间去优化一个算法。如果使用ASIC，绝大多数算法在ASIC上的性能都可以强过CPU三个数量级，强过GPU一到二个数量级。由此看来，ASIC的性能优势完全足以弥补我们工艺上的不足。如果ASIC的制造企业可以做到以更短的时间更低的成本拿ASIC把这些算法给优化了，那是不是也侧面降低了我国企业对高端CPU和GPU的需求了呢？
这是田忌赛马，以我们目前的工艺，CPU和GPU都干不过国际先进水平。可是难道我拿ASIC打你CPU还打不过不成？
[1] A. Stillmaker, B. Bass, Scaling Equations for the accurate prediction of CMOS device performance from 180nm to 7nm, INTEGRATION, the VLSI journal.
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