文章核心观点 - 互联网公司自研AI芯片面临根本性挑战 核心矛盾在于芯片行业本质是制造业而非纯数字产业 需要完全不同的生产资料掌控能力、供应链管理能力和组织文化[4][5][7] - Google TPU成功的关键在于其能融合制造业与数字产业的差异化文化 而其他OTT企业缺乏这种包容性[4][7] - 自研芯片的真正价值不在于短期ROI计算 而在于通过提升研发效率缩短周期来应对AI技术的快速迭代 传统芯片开发周期需24-36个月无法匹配AI发展速度[8][10][12] 行业本质认知 - 芯片行业是伪装成高科技的制造业 最大特征是需要物理生产资料和极长产业链条 与OTT轻资产模式根本不同[5] - 芯片设计数字化部分只是中间产物 最终产品是硅/铜/铝混合的物理实体 涉及下单/备货/库存/检验等实体操作[6] - 制造业反馈环路长达三年才能看清成败 需要几代人积累制造流程经验 与OTT快速组织变化格格不入[6][7] 研发效率瓶颈 - 传统芯片开发流程中从Coding Done到GDS需4个月 GDS到硅片需4-6个月 总周期8-10个月[8][10] - 实际从开工到客户上电需36个月以上 这种速度无法适应AI技术快速演变[10][12] - 现有流程强求100%成功率反而阻碍创新 在不确定环境中应采用饱和攻击策略 接受30%成功率但多项目并行[12] 成本结构分析 - 自研AI芯片初始投资需20亿人民币起步 若量产1万颗则单芯片成本摊薄至20万元 量产10万颗成本仍达2万元[11] - 国内能单代芯片量产超10万颗的企业寥寥无几 盈利模式面临根本挑战[11] - 成本计算不应简单对比Nvidia采购价 需考虑团队长期价值观维持难题 内部服务团队易出现礼乐崩坏[7][11] 破局可能性 - 特斯拉和造车新势力启示在于效率革命 雷军半年推新款对比大众两年周期形成降维打击[12] - 潜在突破点在于将Coding Done到GDS周期从4个月压缩至1个月 去除可靠性测试等传统环节[10][12] - OTT企业擅长系统解构能力可应用于削减后天增加的流程复杂度 但需跨越制造业明坑[9][11][12]