'大動作！阿里平頭哥造芯跑出“馬雲速度”'
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玄鐵910發佈的消息仍在各大媒體平臺高掛，不足一月，阿里平頭哥的芯片研發又被曝出大動作。
近日，多家消息平臺曝出，阿里平頭哥正在研發一款專用SoC芯片，該芯片將用於新一代阿里雲神龍服務器的核心組件MOC卡，這款SoC芯片還可以提高服務器的網絡和存儲性能，而且還可以更好地解決雲計算的性能損耗難題。
SoC芯片與阿里雲計算
SoC芯片兼具各種優勢，除了具備普通芯片的特性，自身特點也十分明顯，如系統級芯片能降低製造和開發的成本，週期比ASIC芯片的週期短，產品性價比更勝一籌，手機芯片就是一種系統級芯片，適合量產，而且系統級芯片在超級大規模的集成電路設計、製造上，優勢非常明顯，雲計算正是這樣的一大應用場景。
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近日，多家消息平臺曝出，阿里平頭哥正在研發一款專用SoC芯片，該芯片將用於新一代阿里雲神龍服務器的核心組件MOC卡，這款SoC芯片還可以提高服務器的網絡和存儲性能，而且還可以更好地解決雲計算的性能損耗難題。
SoC芯片與阿里雲計算
SoC芯片兼具各種優勢，除了具備普通芯片的特性，自身特點也十分明顯，如系統級芯片能降低製造和開發的成本，週期比ASIC芯片的週期短，產品性價比更勝一籌，手機芯片就是一種系統級芯片，適合量產，而且系統級芯片在超級大規模的集成電路設計、製造上，優勢非常明顯，雲計算正是這樣的一大應用場景。
從應用上而言，系統級芯片往往是有專用目標的集成電路，SoC芯片的功能之所以強大，是因為集成了中央處理器、接口、定時器、時鐘電路、控制器、軟件、系統、IP和DSP芯片等，這些集成才讓系統芯片成為強大的“大腦”。但是針對不同應用，還是要不同SoC，如手機SoC、電視SoC、汽車SoC等，並沒有一款萬能的“SoC芯片”。
阿里雲計算需要滿足不同的市場需求，這就要求芯片與應用間能實現嵌入式開發，同時兼容不同的APP，在這方面，系統級芯片肯定是由於定製芯片。除此之外，系統級的拓展性更強，適合外部人員對芯片編程，開發適合於實際場景的軟件，這也是專用SoC芯片的一大特性。在雲計算方面，由於大數據的不斷增加，這也需要系統級芯片解決強大的算力和信息處理難題，阿里開發SoC芯片正是需要在降低成本的同時，保持芯片的強大性能。
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近日，多家消息平臺曝出，阿里平頭哥正在研發一款專用SoC芯片，該芯片將用於新一代阿里雲神龍服務器的核心組件MOC卡，這款SoC芯片還可以提高服務器的網絡和存儲性能，而且還可以更好地解決雲計算的性能損耗難題。
SoC芯片與阿里雲計算
SoC芯片兼具各種優勢，除了具備普通芯片的特性，自身特點也十分明顯，如系統級芯片能降低製造和開發的成本，週期比ASIC芯片的週期短，產品性價比更勝一籌，手機芯片就是一種系統級芯片，適合量產，而且系統級芯片在超級大規模的集成電路設計、製造上，優勢非常明顯，雲計算正是這樣的一大應用場景。
從應用上而言，系統級芯片往往是有專用目標的集成電路，SoC芯片的功能之所以強大，是因為集成了中央處理器、接口、定時器、時鐘電路、控制器、軟件、系統、IP和DSP芯片等，這些集成才讓系統芯片成為強大的“大腦”。但是針對不同應用，還是要不同SoC，如手機SoC、電視SoC、汽車SoC等，並沒有一款萬能的“SoC芯片”。
阿里雲計算需要滿足不同的市場需求，這就要求芯片與應用間能實現嵌入式開發，同時兼容不同的APP，在這方面，系統級芯片肯定是由於定製芯片。除此之外，系統級的拓展性更強，適合外部人員對芯片編程，開發適合於實際場景的軟件，這也是專用SoC芯片的一大特性。在雲計算方面，由於大數據的不斷增加，這也需要系統級芯片解決強大的算力和信息處理難題，阿里開發SoC芯片正是需要在降低成本的同時，保持芯片的強大性能。
此次，傳出平頭哥正在研發一款專用SoC芯片的消息，說明將會有更多的雲產品採用神龍技術架構。這也是阿里“人工智能芯片”AliNPU發展戰略當中的一個重要階段。其實不僅僅是阿里，國內三大巨頭的百度、美國芯片巨頭高通也不斷在此領域發力，可見其重要程度不言而喻。
巨頭入局洗牌雲計算芯片
百度是國內較早試水造芯的科技巨頭，最早在2010年就開始用FPGA做AI架構的研發，2011年開展小規模部署上線，2015年打破幾千片的部署規模，2017年部署超過了10000片FPGA，百度內部數據中心、自動駕駛系統等都在大規模使用。
2017年8月，百度發佈了一款256核、基於FPGA的XPU芯片，這款是和賽靈思合作的，核心很小，沒有緩存或操作系統，效率與CPU相當。隨後在2018年7月舉辦的百度AI開發者大會上，百度宣佈當時業內的算力最高的AI芯片——崑崙。
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近日，多家消息平臺曝出，阿里平頭哥正在研發一款專用SoC芯片，該芯片將用於新一代阿里雲神龍服務器的核心組件MOC卡，這款SoC芯片還可以提高服務器的網絡和存儲性能，而且還可以更好地解決雲計算的性能損耗難題。
SoC芯片與阿里雲計算
SoC芯片兼具各種優勢，除了具備普通芯片的特性，自身特點也十分明顯，如系統級芯片能降低製造和開發的成本，週期比ASIC芯片的週期短，產品性價比更勝一籌，手機芯片就是一種系統級芯片，適合量產，而且系統級芯片在超級大規模的集成電路設計、製造上，優勢非常明顯，雲計算正是這樣的一大應用場景。
從應用上而言，系統級芯片往往是有專用目標的集成電路，SoC芯片的功能之所以強大，是因為集成了中央處理器、接口、定時器、時鐘電路、控制器、軟件、系統、IP和DSP芯片等，這些集成才讓系統芯片成為強大的“大腦”。但是針對不同應用，還是要不同SoC，如手機SoC、電視SoC、汽車SoC等，並沒有一款萬能的“SoC芯片”。
阿里雲計算需要滿足不同的市場需求，這就要求芯片與應用間能實現嵌入式開發，同時兼容不同的APP，在這方面，系統級芯片肯定是由於定製芯片。除此之外，系統級的拓展性更強，適合外部人員對芯片編程，開發適合於實際場景的軟件，這也是專用SoC芯片的一大特性。在雲計算方面，由於大數據的不斷增加，這也需要系統級芯片解決強大的算力和信息處理難題，阿里開發SoC芯片正是需要在降低成本的同時，保持芯片的強大性能。
此次，傳出平頭哥正在研發一款專用SoC芯片的消息，說明將會有更多的雲產品採用神龍技術架構。這也是阿里“人工智能芯片”AliNPU發展戰略當中的一個重要階段。其實不僅僅是阿里，國內三大巨頭的百度、美國芯片巨頭高通也不斷在此領域發力，可見其重要程度不言而喻。
巨頭入局洗牌雲計算芯片
百度是國內較早試水造芯的科技巨頭，最早在2010年就開始用FPGA做AI架構的研發，2011年開展小規模部署上線，2015年打破幾千片的部署規模，2017年部署超過了10000片FPGA，百度內部數據中心、自動駕駛系統等都在大規模使用。
2017年8月，百度發佈了一款256核、基於FPGA的XPU芯片，這款是和賽靈思合作的，核心很小，沒有緩存或操作系統，效率與CPU相當。隨後在2018年7月舉辦的百度AI開發者大會上，百度宣佈當時業內的算力最高的AI芯片——崑崙。
參數方面，崑崙芯片由三星代工，採用14nm工藝，內存帶寬達512GB/s，核心有數萬個，能在100W以上的功耗提供260 TOPS的算力。以NVIDIA最新圖靈（Turing）架構的T4 GPU為對比，T4最大功耗為70W，能提供的最高算力也是260 TOPS，但這款GPU比崑崙芯片的發佈晚了2個月，並且初期並沒有在中國開售。百度主任架構師歐陽劍在今年的AI芯片創新峰會上透露，今年“崑崙”會在百度內部大規模使用。
在移動芯片領域如日中天的高通，也在不久前進軍雲計算和超算領域。今年4月，高通宣佈推出Cloud AI 100加速器，將高通的技術拓展至數據中心。據悉，這款加速器基於高通在信號處理和功效方面的技術積累，專為滿足急劇增長的雲端AI推理處理的需求而設計，可以讓分佈式智能從雲端遍佈至用戶的邊緣終端，以及雲端和邊緣終端之間的全部節點。據瞭解，高通目前正處在優勢地位支持完整的從雲端到邊緣的AI解決方案，所有的AI解決方案均可與具備高速率和低時延優勢的5G實現連接。
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玄鐵910發佈的消息仍在各大媒體平臺高掛，不足一月，阿里平頭哥的芯片研發又被曝出大動作。
近日，多家消息平臺曝出，阿里平頭哥正在研發一款專用SoC芯片，該芯片將用於新一代阿里雲神龍服務器的核心組件MOC卡，這款SoC芯片還可以提高服務器的網絡和存儲性能，而且還可以更好地解決雲計算的性能損耗難題。
SoC芯片與阿里雲計算
SoC芯片兼具各種優勢，除了具備普通芯片的特性，自身特點也十分明顯，如系統級芯片能降低製造和開發的成本，週期比ASIC芯片的週期短，產品性價比更勝一籌，手機芯片就是一種系統級芯片，適合量產，而且系統級芯片在超級大規模的集成電路設計、製造上，優勢非常明顯，雲計算正是這樣的一大應用場景。
從應用上而言，系統級芯片往往是有專用目標的集成電路，SoC芯片的功能之所以強大，是因為集成了中央處理器、接口、定時器、時鐘電路、控制器、軟件、系統、IP和DSP芯片等，這些集成才讓系統芯片成為強大的“大腦”。但是針對不同應用，還是要不同SoC，如手機SoC、電視SoC、汽車SoC等，並沒有一款萬能的“SoC芯片”。
阿里雲計算需要滿足不同的市場需求，這就要求芯片與應用間能實現嵌入式開發，同時兼容不同的APP，在這方面，系統級芯片肯定是由於定製芯片。除此之外，系統級的拓展性更強，適合外部人員對芯片編程，開發適合於實際場景的軟件，這也是專用SoC芯片的一大特性。在雲計算方面，由於大數據的不斷增加，這也需要系統級芯片解決強大的算力和信息處理難題，阿里開發SoC芯片正是需要在降低成本的同時，保持芯片的強大性能。
此次，傳出平頭哥正在研發一款專用SoC芯片的消息，說明將會有更多的雲產品採用神龍技術架構。這也是阿里“人工智能芯片”AliNPU發展戰略當中的一個重要階段。其實不僅僅是阿里，國內三大巨頭的百度、美國芯片巨頭高通也不斷在此領域發力，可見其重要程度不言而喻。
巨頭入局洗牌雲計算芯片
百度是國內較早試水造芯的科技巨頭，最早在2010年就開始用FPGA做AI架構的研發，2011年開展小規模部署上線，2015年打破幾千片的部署規模，2017年部署超過了10000片FPGA，百度內部數據中心、自動駕駛系統等都在大規模使用。
2017年8月，百度發佈了一款256核、基於FPGA的XPU芯片，這款是和賽靈思合作的，核心很小，沒有緩存或操作系統，效率與CPU相當。隨後在2018年7月舉辦的百度AI開發者大會上，百度宣佈當時業內的算力最高的AI芯片——崑崙。
參數方面，崑崙芯片由三星代工，採用14nm工藝，內存帶寬達512GB/s，核心有數萬個，能在100W以上的功耗提供260 TOPS的算力。以NVIDIA最新圖靈（Turing）架構的T4 GPU為對比，T4最大功耗為70W，能提供的最高算力也是260 TOPS，但這款GPU比崑崙芯片的發佈晚了2個月，並且初期並沒有在中國開售。百度主任架構師歐陽劍在今年的AI芯片創新峰會上透露，今年“崑崙”會在百度內部大規模使用。
在移動芯片領域如日中天的高通，也在不久前進軍雲計算和超算領域。今年4月，高通宣佈推出Cloud AI 100加速器，將高通的技術拓展至數據中心。據悉，這款加速器基於高通在信號處理和功效方面的技術積累，專為滿足急劇增長的雲端AI推理處理的需求而設計，可以讓分佈式智能從雲端遍佈至用戶的邊緣終端，以及雲端和邊緣終端之間的全部節點。據瞭解，高通目前正處在優勢地位支持完整的從雲端到邊緣的AI解決方案，所有的AI解決方案均可與具備高速率和低時延優勢的5G實現連接。
下一步，5G芯片爭奪
值得一提的是，今年7月，高通發佈驍龍 855 Plus 移動平臺，其中對於5G的支持也開啟了5G芯片時代的節奏。GPU 方面是驍龍 855 Plus 提升的重點，高通通過技術手段將 GPU 的性能提升了15%，另外，在 AI 方面，高通第四代多核人工智能引擎 AI Engine 可支持每秒超過7萬億次運算，在 VR 以及 AR 等領域也能夠提供接近真 5G 時代的體驗。
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玄鐵910發佈的消息仍在各大媒體平臺高掛，不足一月，阿里平頭哥的芯片研發又被曝出大動作。
近日，多家消息平臺曝出，阿里平頭哥正在研發一款專用SoC芯片，該芯片將用於新一代阿里雲神龍服務器的核心組件MOC卡，這款SoC芯片還可以提高服務器的網絡和存儲性能，而且還可以更好地解決雲計算的性能損耗難題。
SoC芯片與阿里雲計算
SoC芯片兼具各種優勢，除了具備普通芯片的特性，自身特點也十分明顯，如系統級芯片能降低製造和開發的成本，週期比ASIC芯片的週期短，產品性價比更勝一籌，手機芯片就是一種系統級芯片，適合量產，而且系統級芯片在超級大規模的集成電路設計、製造上，優勢非常明顯，雲計算正是這樣的一大應用場景。
從應用上而言，系統級芯片往往是有專用目標的集成電路，SoC芯片的功能之所以強大，是因為集成了中央處理器、接口、定時器、時鐘電路、控制器、軟件、系統、IP和DSP芯片等，這些集成才讓系統芯片成為強大的“大腦”。但是針對不同應用，還是要不同SoC，如手機SoC、電視SoC、汽車SoC等，並沒有一款萬能的“SoC芯片”。
阿里雲計算需要滿足不同的市場需求，這就要求芯片與應用間能實現嵌入式開發，同時兼容不同的APP，在這方面，系統級芯片肯定是由於定製芯片。除此之外，系統級的拓展性更強，適合外部人員對芯片編程，開發適合於實際場景的軟件，這也是專用SoC芯片的一大特性。在雲計算方面，由於大數據的不斷增加，這也需要系統級芯片解決強大的算力和信息處理難題，阿里開發SoC芯片正是需要在降低成本的同時，保持芯片的強大性能。
此次，傳出平頭哥正在研發一款專用SoC芯片的消息，說明將會有更多的雲產品採用神龍技術架構。這也是阿里“人工智能芯片”AliNPU發展戰略當中的一個重要階段。其實不僅僅是阿里，國內三大巨頭的百度、美國芯片巨頭高通也不斷在此領域發力，可見其重要程度不言而喻。
巨頭入局洗牌雲計算芯片
百度是國內較早試水造芯的科技巨頭，最早在2010年就開始用FPGA做AI架構的研發，2011年開展小規模部署上線，2015年打破幾千片的部署規模，2017年部署超過了10000片FPGA，百度內部數據中心、自動駕駛系統等都在大規模使用。
2017年8月，百度發佈了一款256核、基於FPGA的XPU芯片，這款是和賽靈思合作的，核心很小，沒有緩存或操作系統，效率與CPU相當。隨後在2018年7月舉辦的百度AI開發者大會上，百度宣佈當時業內的算力最高的AI芯片——崑崙。
參數方面，崑崙芯片由三星代工，採用14nm工藝，內存帶寬達512GB/s，核心有數萬個，能在100W以上的功耗提供260 TOPS的算力。以NVIDIA最新圖靈（Turing）架構的T4 GPU為對比，T4最大功耗為70W，能提供的最高算力也是260 TOPS，但這款GPU比崑崙芯片的發佈晚了2個月，並且初期並沒有在中國開售。百度主任架構師歐陽劍在今年的AI芯片創新峰會上透露，今年“崑崙”會在百度內部大規模使用。
在移動芯片領域如日中天的高通，也在不久前進軍雲計算和超算領域。今年4月，高通宣佈推出Cloud AI 100加速器，將高通的技術拓展至數據中心。據悉，這款加速器基於高通在信號處理和功效方面的技術積累，專為滿足急劇增長的雲端AI推理處理的需求而設計，可以讓分佈式智能從雲端遍佈至用戶的邊緣終端，以及雲端和邊緣終端之間的全部節點。據瞭解，高通目前正處在優勢地位支持完整的從雲端到邊緣的AI解決方案，所有的AI解決方案均可與具備高速率和低時延優勢的5G實現連接。
下一步，5G芯片爭奪
值得一提的是，今年7月，高通發佈驍龍 855 Plus 移動平臺，其中對於5G的支持也開啟了5G芯片時代的節奏。GPU 方面是驍龍 855 Plus 提升的重點，高通通過技術手段將 GPU 的性能提升了15%，另外，在 AI 方面，高通第四代多核人工智能引擎 AI Engine 可支持每秒超過7萬億次運算，在 VR 以及 AR 等領域也能夠提供接近真 5G 時代的體驗。
其實，隨著移動通信從2G、3G、4G到現在走向5G，經過一系列的洗牌，目前能推出5G芯片的廠商大概只剩下，華為、高通、三星、聯發科、紫光展銳這五家。相較於高通，華為和聯科發卻走得是起步就領先的策略，比如華為推出的巴龍5000和聯發科Helio M70都是多模整合的5G基帶芯片，單顆基帶芯片不僅支持5G/4G/3G/2G網絡，還能在SA和NSA的組網方式下使用，並且支持國內5G初期主流的Sub－6GHz頻段。
在今年5月底，聯發科發佈全球首款用於5G智能手機的5G片上系統（SoC）---把5G基帶（即聯發科的“M70”）以及處理器集成在一起（而不是相互分離）。據悉，這款5G SoC採用7納米FinFET工藝，其中的5G基帶調制解調器支持多模多頻，可以將5G智能手機連接到Sub-6GHz頻段的5G信號。由於其採用7納米工藝製造，因此可以更有效地散熱---這意味著這款5G SoC改善了能源管理以獲得更高的性能。
想更及時獲取科技資訊和乾貨，不妨關注“「創科前沿」”吧
玄鐵910發佈的消息仍在各大媒體平臺高掛，不足一月，阿里平頭哥的芯片研發又被曝出大動作。
近日，多家消息平臺曝出，阿里平頭哥正在研發一款專用SoC芯片，該芯片將用於新一代阿里雲神龍服務器的核心組件MOC卡，這款SoC芯片還可以提高服務器的網絡和存儲性能，而且還可以更好地解決雲計算的性能損耗難題。
SoC芯片與阿里雲計算
SoC芯片兼具各種優勢，除了具備普通芯片的特性，自身特點也十分明顯，如系統級芯片能降低製造和開發的成本，週期比ASIC芯片的週期短，產品性價比更勝一籌，手機芯片就是一種系統級芯片，適合量產，而且系統級芯片在超級大規模的集成電路設計、製造上，優勢非常明顯，雲計算正是這樣的一大應用場景。
從應用上而言，系統級芯片往往是有專用目標的集成電路，SoC芯片的功能之所以強大，是因為集成了中央處理器、接口、定時器、時鐘電路、控制器、軟件、系統、IP和DSP芯片等，這些集成才讓系統芯片成為強大的“大腦”。但是針對不同應用，還是要不同SoC，如手機SoC、電視SoC、汽車SoC等，並沒有一款萬能的“SoC芯片”。
阿里雲計算需要滿足不同的市場需求，這就要求芯片與應用間能實現嵌入式開發，同時兼容不同的APP，在這方面，系統級芯片肯定是由於定製芯片。除此之外，系統級的拓展性更強，適合外部人員對芯片編程，開發適合於實際場景的軟件，這也是專用SoC芯片的一大特性。在雲計算方面，由於大數據的不斷增加，這也需要系統級芯片解決強大的算力和信息處理難題，阿里開發SoC芯片正是需要在降低成本的同時，保持芯片的強大性能。
此次，傳出平頭哥正在研發一款專用SoC芯片的消息，說明將會有更多的雲產品採用神龍技術架構。這也是阿里“人工智能芯片”AliNPU發展戰略當中的一個重要階段。其實不僅僅是阿里，國內三大巨頭的百度、美國芯片巨頭高通也不斷在此領域發力，可見其重要程度不言而喻。
巨頭入局洗牌雲計算芯片
百度是國內較早試水造芯的科技巨頭，最早在2010年就開始用FPGA做AI架構的研發，2011年開展小規模部署上線，2015年打破幾千片的部署規模，2017年部署超過了10000片FPGA，百度內部數據中心、自動駕駛系統等都在大規模使用。
2017年8月，百度發佈了一款256核、基於FPGA的XPU芯片，這款是和賽靈思合作的，核心很小，沒有緩存或操作系統，效率與CPU相當。隨後在2018年7月舉辦的百度AI開發者大會上，百度宣佈當時業內的算力最高的AI芯片——崑崙。
參數方面，崑崙芯片由三星代工，採用14nm工藝，內存帶寬達512GB/s，核心有數萬個，能在100W以上的功耗提供260 TOPS的算力。以NVIDIA最新圖靈（Turing）架構的T4 GPU為對比，T4最大功耗為70W，能提供的最高算力也是260 TOPS，但這款GPU比崑崙芯片的發佈晚了2個月，並且初期並沒有在中國開售。百度主任架構師歐陽劍在今年的AI芯片創新峰會上透露，今年“崑崙”會在百度內部大規模使用。
在移動芯片領域如日中天的高通，也在不久前進軍雲計算和超算領域。今年4月，高通宣佈推出Cloud AI 100加速器，將高通的技術拓展至數據中心。據悉，這款加速器基於高通在信號處理和功效方面的技術積累，專為滿足急劇增長的雲端AI推理處理的需求而設計，可以讓分佈式智能從雲端遍佈至用戶的邊緣終端，以及雲端和邊緣終端之間的全部節點。據瞭解，高通目前正處在優勢地位支持完整的從雲端到邊緣的AI解決方案，所有的AI解決方案均可與具備高速率和低時延優勢的5G實現連接。
下一步，5G芯片爭奪
值得一提的是，今年7月，高通發佈驍龍 855 Plus 移動平臺，其中對於5G的支持也開啟了5G芯片時代的節奏。GPU 方面是驍龍 855 Plus 提升的重點，高通通過技術手段將 GPU 的性能提升了15%，另外，在 AI 方面，高通第四代多核人工智能引擎 AI Engine 可支持每秒超過7萬億次運算，在 VR 以及 AR 等領域也能夠提供接近真 5G 時代的體驗。
其實，隨著移動通信從2G、3G、4G到現在走向5G，經過一系列的洗牌，目前能推出5G芯片的廠商大概只剩下，華為、高通、三星、聯發科、紫光展銳這五家。相較於高通，華為和聯科發卻走得是起步就領先的策略，比如華為推出的巴龍5000和聯發科Helio M70都是多模整合的5G基帶芯片，單顆基帶芯片不僅支持5G/4G/3G/2G網絡，還能在SA和NSA的組網方式下使用，並且支持國內5G初期主流的Sub－6GHz頻段。
在今年5月底，聯發科發佈全球首款用於5G智能手機的5G片上系統（SoC）---把5G基帶（即聯發科的“M70”）以及處理器集成在一起（而不是相互分離）。據悉，這款5G SoC採用7納米FinFET工藝，其中的5G基帶調制解調器支持多模多頻，可以將5G智能手機連接到Sub-6GHz頻段的5G信號。由於其採用7納米工藝製造，因此可以更有效地散熱---這意味著這款5G SoC改善了能源管理以獲得更高的性能。
而在5G時代稍顯落後的蘋果，在斥巨資收購Intel的5G基帶業務後，人才與專利，對於基帶芯片積累較少的蘋果，是最珍貴的資源。蘋果也可以按照自家的節奏進行開發，而自研也會比採購能更好的與自家產品、功能適配，過去蘋果的核心創新 Face ID，Smart HDR 等都是基於 A 系列處理器的運算能力。蘋果 A 系列芯片，在性能上一直傲視群雄，補足最後一塊短板後，自研芯片將繼續成為蘋果的核心競爭力之一。蘋果收購Intel加入戰局雖說有點落後，但是憑藉其雄厚的資金和Intel的基帶芯片研製基礎，推出和蘋果手機高適配的5G基帶芯片也是早晚的問題。
雲計算芯片、AI芯片、5G芯片……各前沿信息技術以及移動性的發展正在改變芯片半導體行業的現狀，而這次行業洗牌也將看點十足。
來源：AI報道
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