什么时候会诞生世界首台类脑超级计算机？
机器能思考吗？能，但计算机不能，类脑计算机永远都不会成功！人脑的运行机制不是计算，我不知道如何通过计算去模拟人脑，只是人类对自己的思维存在着许多错觉和误判，不知道自己已掉入思维陷阱，对着镜花水月，无限憧憬。认识人类的思维太困难了，现有的观念体系像是一个巨大的漩涡，自一出生我们的思维就被它深深地裹挟其中，无法挣脱。
AITA能否重现工研院辉煌，AI芯片和类脑计算是两张好牌吗？
看准 AI 芯片发展周期长，成立 AITA 联盟看似无意跟风，实则不无策略。台湾半导体产业又一次站在了历史的十字路口上。上世纪 70 年代，借着国际产业转移之力，台湾成立工研院，打造新竹科技园，成功完成了自己的经济转型。尽管后来经历了一场无可幸免的金融危机，台湾经济整体衰落，不过单论科技实力，尤其是半导体领域的成就，台积电就足以傲视群雄。
现如今，整个国际分工模式再一次发生变化，中国开始由劳动力密集型产业向知识密集型产业转移，印度、泰国与非洲各国也被积极带动参与到这场转型之中，中国台湾地区也似乎希冀借此转型，而决定成立 AITA 联盟就颇有此意味。成立 AITA 联盟，发力 AI 芯片**7 月初台湾宣布成立台湾 AI 芯片联盟（AI on Chip TaiwanAlliance），简称 AITA。
这个联盟是由 56 家信息技术和半导体制造公司、集成电路设计和软件公司组成，目的在于共同构建 AI 生态，发展关键技术、加速产品研发和快速抢占 AI 芯片战略布局。说起 AI 芯片产业，目前整个产业布局尚未成形，虽然已经有众多新老玩家进入，但是囿于技术本身的限制与应用市场的局限性，整个产业尚未真正发展起来。
从整体发展走势上来看，对于台湾而言，AITA 的成立不失为当下明智的选择。AITA 联盟会长卢超群在接受职位时说，“AI 发展中，最关键且台湾可着力的部分正是半导体产业，未来将持续整合台湾半导体技术与 AI，使之与国际级技术并驾齐驱。这一次，台积电、联电、联发科、 日月光、广达电脑、富士康电子和华硕电脑等公司均加入了这一联盟，可以说 AITA 囊括了台湾几乎所有顶尖的企业。
最新数据统计结果显示，2018 年台湾全年生产总值达 17.7 万亿新台币，而以台积电为首的这几家本土半导体公司在去年的营收就超 7 万亿，占台湾经济体量的近 40%，其影响力可见一斑。**因此，它们的联合对于复苏并延续台湾经济活力意义重大，也很容易让人想起彼时的工研院联盟目标为何？卢超群用十分具象甚至有些“琐碎”的话给出了答案：AITA 联盟的目标是让成员公司能够把 AI 芯片的开发成本降低 10 倍，将开发时间缩短 6 个月或者更多，并促使台湾地区成为全球 AI 芯片市场的佼佼者。
依托“打群架”和在专业分工模式上的经验，譬如曾经专注于代工与封测产业，这一次联盟的定位也很明确，抓住 AI 芯片研发痛点和市场特点，延续台湾半导体产业在产业链上游的优势。AITA 能复制工研院的成功吗？**40 多年前，台湾工研院推出“集成电路计划”，不仅将集成电路引入台湾，也因此翻转了台湾的产业经济结构，先后孵化出如今 AITA 联盟中台积电、联电、联发科、日月光等赫赫有名的制造、封装公司。
这一次面临整个产业发展带来的传统芯片制造出口增长瓶颈，台湾选择成立 AITA 联盟，也像是承接下彼时工研院的使命，延续半导体产业优势并借此在未来庞大的 AI 市场中占据一席之地，以此来带动整个台湾经济的发展。不过，AITA 能够复制工研院的成功，顺利将传统芯片制造产业链转入 AI 芯片领域吗？不同于彼时劳动力密集型的轻工业经济结构，拥有比肩日韩技术积累的台湾这一次起点要比原来高得多，转型之路也省了不少力气。
但在更多全球新老竞争对手抢占 AI 市场的局势下，台湾面临的压力也是前所未有的。回顾四十年多年前台湾半导体产业的成功转型经验，仅有“小欣欣豆浆店”的一次谈话是远远不够的，时任工研院主任胡定华拟出的落到实处的集成电路技术引进方案，从美国挖回张忠谋、蔡明介、曹兴诚等牛人，台湾持续性地资金投入**以及被称为处在“经济奇迹”阶段的大背景，这些都为产业转型的成功奠定了良好基调。
再看现在，首先需要考虑的就是如今台湾地区经济形势远不如从前。**不得不说，经历过两轮金融危机的冲击，严重依赖对外贸易的海岛经济系统受到严重挫伤，这让其至今都陷入在经济恢复期之中。其次，因受经济影响缺乏竞争力和整个半导体产业向中国大陆转移的大势所趋，台湾地区的科技工作者同世界各地一样，都开始纷纷流失也是不得不考虑的事实。
缺乏充足的资金和人才，这场变革之战怎么看都存在重重险峻。不过在成立之初，联盟就表示会在资金上给大家支持，称会向 AITA 成员公司提供相关 AI 芯片开发补贴，为它们开发前沿芯片树立信心。由此来看，*虽在资金和人才上受到掣肘，但有深厚的技术积累和生产能力为基础，台湾半导体再起步依然具备足够的高度，“险”中取胜也并非不可能的事。
*· 从何处切入？**单凭技术杀出一条道谈何容易。AI 芯片这一宏大的命题被谈论至今，都少有人能看清其发展脉络。在这一点上，台湾这些科技巨头们也依然会陷入相同的迷障之中。不过台湾也是未雨绸缪了许久。据当地媒体报道，台湾早在 2018 年 8 月就成立了“AI onChip 示范计划书筹备小组”，为的就是 AITA 联盟宣布成立的这一刻，如何能够将具体事项落到实处。
· 那 AITA 到底会如何去落实细则？**卢超群表示，“我们现在成立联盟是跨出第一步，先请厂商加入，接着请学术界机构加入。预计今年，AITA 将成立四个 SIG （Special InterestGroup），包括异构 AI 芯片、AI 系统软件、类脑计算和 AI 应用，50 位成员可以自己选择加入到这四类 Group 中，以此让整个产业从原来的‘水平分工’转变到‘垂直整合’”。
在召开的大会上，工研院副所长张世杰举例补充，“具体来说就是，假设联发科和工研院是一个 Group，联发科想做一项 AI 的新技术，但风险很高，工研院可以协助一起做，分散投资风险。”他同时也表示，在商业合作方面，台湾素来有一份互不争斗的文化，各领域之间没有干扰，不然四十年来也不会取得如今分工明晰的“芯片制造产业链一条龙”式成功，因此 AITA 所设想的“垂直整合”协作也并非纸上谈兵。
据张世杰透露，现在“异构 AI 芯片”组已经有台积电和日月光参与其中，而未来一年 AITA 联盟将合力架构好 AI 设计与验证平台，为大家开发各类芯片、工具等提供统一的平台和参考标准。**探索 AI 芯片终极形态，AITA 豪赌“ 通用性”**回到 AI 芯片发展本身，因为与应用领域有着强相关性，目前人工智能领域的芯片分散在云、端两侧且碎片化十分严重，这在成本上为整个市场化进程带来了极大阻碍，因此通用性研究一度成为业内看重的方向。
但集成困难、架构设计难度高、功耗高等难题也让设计公司难以打开 AI 芯片通用设计的突破口。“我们要把 AI 的任督二脉打通，谁有垂直整合的力量，研发的产品就可以给各种领域使用。”卢超群在大会上对大家这么说，目的也很明确，*AI 芯片需要走向通用。***走向通用，在设计实现上力求“垂直整合”，将多功能应用领域的芯片集成，AITA 依然绕不开成本和功耗问题。
凭借着对技术的深入了解，张世杰表示对此他们也早做了思考与探讨，“这里面最关键的技术是类脑计算，因为它能够让 AI 的运算方式超越人脑，如此能大幅度降低 AI 芯片的功耗，因而才能为大规模集成提供可能，成本也自然会降低。”**近几年，类脑计算在业内并不如神经网络火热，Arm 秘密研究数年，Intel 发布的神经拟态芯片 Loihi 虽向其靠近，但仍然摆脱不了神经网络设计的限制，将计算新方式押注于此，AITA 成员们对技术的野心可见一斑。
不过认定AI 芯片发展周期长，擅长制造和封装的台湾半导体公司其实为自身的转型预留了一定时间，“AI 应用场景现在仍然在不断发展中，在这个过程中我们可以集中资源，一起为未来的发展打好基础。”所谓天时地利人和，选择保存实力，分摊风险，AITA 成员们可以说是熟读了兵法。最后**对外贸易是海岛经济的生命线，因易受外部市场波动影响，对台湾地区来说，想要找准核心要害并稳中求胜并非易事。
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