⑴ 區塊鏈與隱私計算的結合是必然趨勢嗎
區塊鏈與隱私計算的結合是必然趨勢嗎？
我們目前對這個問題的思考框架是：如果不與隱私計算技術結合，區塊鏈技術的應用是 否受到限制、無法向前發展；如果不與區塊鏈技術結合，隱私計算技術是否受到限制、無法 向前發展。如果二者對彼此都是剛需，那麼它們相結合的趨勢就是必然。
以下為我們對這個問題的思考：
1、隱私計算技術的應用是否區塊鏈技術的剛需
區塊鏈技術有巨大的優勢，但是如果沒有隱私計算技術，區塊鏈技術的應用會大大受到 限制，因為無法解決鏈上數據的隱私保護問題，這使得大量涉及敏感數據的場景不願應用區 塊鏈技術，比如金融和醫療領域。
（1）區塊鏈技術的局限性
第一，鏈上數據公開透明，數據的合規處理和隱私保護能力不足 區塊鏈作為分布式賬本系統，數據的公開透明盡管有利於存證、防篡改，但也存在數據 可輕易被復制、泄漏個人隱私的風險。區塊鏈在公有鏈上要求不同節點對交易和交易狀態進 行驗證、維護，形成共識，因此每個參與者都能擁有完整的數據備份，所有的交易數據公開 透明。如果知道某個參與者的賬戶，就很容易獲取其每一筆交易記錄，從而據此推斷其 社會 身份、財產狀況等。以消費場景為例，平台之間存在競爭壁壘，用戶也希望保留消費隱私， 因此區塊鏈缺乏對用戶流水、物流信息、營銷情況等與企業、個人隱私相關的數據缺乏保護 能力，往往導致數據擁有方不願意讓數據進入流通環節。在鏈上系統的交易不再受中心賬本的控制，用戶通過使用唯一的私鑰進行交易，交易過 程被加密且加密前數據很難還原，僅以私鑰作為交易憑證使得區塊鏈內的交易變得更加匿名 和不可控。在分布式賬本系統上，所有的轉賬以地址形式進行，一但發生了詐騙或者洗錢等 金融犯罪，即便可以公開查詢地址，但對資金追蹤的難度極大，且私鑰作為交易憑證很難證 明使用者的身份，因此許多企業、個人通過區塊鏈進行洗錢等違法交易，不利於數據的合規 處理和合法共享。
第二，數據處理能力不足，制約技術的進一步落地和商業化拓展 鏈上計算受限於網路共識的性能，使得鏈上交易難以具備實時性和高效率，區塊鏈智能 合約的計算能力需要擴展。以最大的加密支付系統比特幣為例，每秒鍾只能夠處理大約 3 到 7 筆交易5 ，且當前產生的交易的有效性受網路傳輸影響，往往需要等待 10 分鍾左右的記賬周 期才能讓網路上的節點共同知道交易內容。此外，如果鏈上有兩個及以上節點同時競爭到記賬權力，則還需要等待下一個記賬周期才能確認交易的准確性，最終由區塊最長、記賬內容 最多的鏈來完成確認。
完全去中心化的系統與現實中大部分現有體系的兼容性不足，缺乏鏈上鏈下協同、多業 務發展的系統和功能，制約區塊鏈技術的進一步落地。在區塊鏈的技術落地過程中，首先， 各行業本身具有成熟的體系，區塊鏈完全去中心化的形式不一定適合所有的領域和行業；其 次，區塊鏈的平台設計和實際運行成本巨大，其所具備的低效率和延遲性的交易缺陷非常明 顯，是否能夠彌補原系統更換的損失需要經過一定的精算和比較；此外，使用區塊鏈存儲數 據需要對原有數據格式進行整理，涉及到政務、司法領域的敏感數據，更需要建立鏈接線上 和線下數據的可信通道防止數據錄入有誤，這帶來了較高的人力、物力成本。
（2）隱私計算技術對區塊鏈技術的幫助
隱私計算技術保障數據從產生、感知、發布、傳播到存儲、處理、使用、銷毀等全生命 周期過程中的隱私性，彌補區塊鏈技術的隱私保護能力，實現數據的「可用不可見」。通過 引入隱私計算技術，用戶的收支信息、住址信息等個人數均以密文的形式呈現，在平台進行 數據共享的過程中，既能防止數據泄露，又能夠保障用戶個人隱私的安全，有利於進一步打 破數據孤島效應，推動更大范圍內的多方數據協作。隱私計算技術可與區塊鏈技術形成技術組合，提升數據處理能力、擴大可應用范圍。隱 私計算技術通過對數據進行規范化處理，能夠提升數據處理、數據共享的效率，提升區塊鏈 的數據處理能力。此外，隱私計算技術+區塊鏈技術的技術組合能夠應用於缺乏中心化系統、 但又對敏感數據分享有強烈需求的合作領域，擴展區塊鏈技術的應用場景。
區塊鏈技術的應用是否隱私計算技術的剛需
（1）隱私計算技術的局限性
第一，數據共享缺乏安全檢驗，制約數據流通的可信性
數據共享的整個流程涉及到採集、傳輸、存儲、分析、發布、分賬等多個流程，隱私計 算主要是解決全流程的數據「可用不可見」的問題，但是難以保證數據來源可信和計算過程 可信。
從數據來源可信的角度來說，在數據採集的環節，數據內容本身可能不完整，數據的錄 入可能會存在失誤；在數據傳輸的環節，數據的傳輸可能會被其他的客戶端攻擊，導致數據 在傳輸的過程中泄漏；在數據的儲存環節，儲存數據的角色方有可能會篡改數據或者將數據 復制轉賣到黑市，這些都不會被隱私計算技術記錄。如果無法保證數據共享各方的身份得到 「可信驗證」，就有可能導致數據的隱私「名不副實」。從計算過程可信的角度來說，在數 據分析和發布的環節，數據的共享方有可能私自篡改數據的運行結果和發布內容，對最終數 據處理的結果進行造假。因此，一旦信息經過驗證並添加到隱私計算的環境中，很難發現數 據是否被篡改、被泄漏，很難防止不同時間點不同節點的數據造假的情況，在涉及到金融、政務、醫療、慈善等關鍵領域里，如果數據有誤則產生的一系列法律問題則難以追究。
第二，業務水平整體層次不齊，制約技術平台的擴展
當前，隱私計算的技術實現路徑主要分為三種：多方安全計算、聯邦學習、TEE 可信執行 環境。三種技術路徑存在各自的應用缺陷和問題，由於行業內不同公司對於技術的掌握能力 和研發能力有限，導致技術平台的實際應用范圍有限，可擴展能力不足。
多方安全計算盡管具有復雜高標準的密碼學知識，但其計算性能在實際應用的過程中存 在效率低的缺陷。隨著應用規模的擴大，採用合適的計算方案保證運算時延與參與方數量呈 現線性變化是目前各技術廠商面臨的一大挑戰。多方安全計算雖然能保證多方在數據融合計 算時候的隱私安全，但是在數據的訪問、控制、傳輸等環節，仍然需要匹配其他的技術手段 防止數據泄露、篡改。
聯邦學習技術目前在業內的應用通常以第三方平台為基礎模型，在基礎模型之上進行隱 私計算，這樣的基礎模型本身存在被開發者植入病毒的隱患。此外，聯邦學習的機制默認所 有的參與方都是可信方，無法規避某個參與方惡意提供虛假數據甚至病害數據，從而對最終 的訓練模型造成不可逆轉的危害。由於聯邦學習需要各個參與式節點進行計算，因此節點的 計算能力、網路連接狀態都將限制聯邦學習的通信效率。
TEE 可信執行環境在國內目前核心硬體技術掌握在英特爾、高通、ARM 等少數外國核心供 應商中，如果在關鍵領域從國外購買，則存在非常高的安全風險和應用風險。第三，數據共享缺乏確權機制，制約數據流通的應用性 隱私計算通過使用多方數據共同計算、產生成果，然而在實際合作的過程中，由於各個 數據共享方業務水平不同、數據質量不一導致在數據處理的每一個環節難以實現合理的確權。
按照常規的利益分配機制，擁有高質量數據、高成果貢獻率的數據擁有方理應從中獲取更多 的利潤，但是隱私計算僅考慮到數據的「可用不可見」，數據共享方難以從最終結果來判斷 誰的數據對於成果的貢獻最大，造成利益分配的不公平。如果缺乏合理的成果貢獻評估機制和利益分配機制，就會難以激勵數據所有者和其他數 據持有者進行合作。尤其是在不信任的多方合作的場景下，會更加增加合作的信任成本，使 得多方協作難以達成，制約數據流通的實際應用性。
（2）區塊鏈技術對隱私計算技術的幫助
區塊鏈技術通過數據流通的所有環節、所有參與者進行記錄，實現數據共享流程中的權 責分明，提升了數據流通的可信性。在數據傳輸的環節，區塊鏈記錄數據的提供者，確認數 據提供方身份的真實性和有效性，有利於數據確權，為公平可行的利益分配機制提供參考；在數據儲存的環節，區塊鏈保證數據的每一次修改都有跡可循，防止數據的惡意篡改。區塊 鏈技術可作為隱私計算技術的底層平台，保證了加密數據本身的真實有效性，提升了隱私計 算平台里數據流通的可信性，拓展隱私計算技術的應用范圍。
3. 結論
隱私計算技術和區塊鏈技術的融合是必然的趨勢。對於數據資產的流轉來講，沒有隱私 計算，不能解決數據本身的安全和隱私保護問題；沒有區塊鏈，不能解決數據的確權問題以 及在更大范圍內的數據網路協作問題。將區塊鏈和隱私計算二者結合起來，建設大規模數據 流通網路，在目前的實踐中成為有所共識的 探索 方向。
區塊鏈與隱私計算的結合會改變什麼？
1、形成大規模數據流通網路和數據要素市場
當前，數據流通存在三方面問題：數據擁有方的數據保護和數據確權難以實現；不同來 源數據的整合處理成本過高、缺乏統一標准；數據利益的分配機制不完善。
如前文所述，區塊鏈和隱私計算技術相結合，可以一方面解決隱私保護問題，一方面解 決數據確權和多方協作問題，從而建立大規模的數據流通網路。
在大規模數據流通網路建立的基礎上，真正意義上的數據要素市場才能夠形成，數據作 為生產要素的價值才能夠被充分發掘出來。
2、推動數據資產化的發展
所謂資產，是指由企業過去的交易或事項形成的，由企業擁有或者控制的，預期會給企 業帶來經濟利益的資源。
數據的資產化就是讓數據在市場上發現價值，能夠為企業創造新的經濟益。
大規模數據流通網路和數據要素市場的形成，將大大推動數據價值的發現、數據資產化 的發展。
從企業一側來看，企業的生產經營活動當中沉澱下來的數據會成為寶貴的資產。一方面， 對這些數據的分析和運用，將推動企業改善自身的業務；另一方面，與外部機構進行數據的 共享，能夠推動數據發揮出更大的價值，企業自身也將從中獲取更多收益。這會反過來進一 步推動企業的數字化轉型和對數據資產的管理。未來，對數據資產的盤點可能成為企業在資 產負債表、現金流量表、利潤表之外的「第四張表」。
數據資產化的發展，也會推動圍繞數據價值挖掘形成全新的服務體系。其中包括數據確 權、定價、交易等各個環節。上海 社會 科學院信息研究所副所長丁波濤將未來數據資產服務體系中的機構分成四類：
第一類提供中介服務，包括數據經紀人，還有數據代理。
第二類提供數據評估，由於數據市場信息不對稱或信息混亂，需要提供合規評估、數據 質量和數據價格的評估。
第三類提供價格咨詢，如提供法律、經濟咨詢或者是上市輔導等的咨詢服務企業。
第四類提供專業技術服務，包括數據開發、數據處理服務、數據交付服等。數據資產化的發展，帶來的將是人們認知的提升、生產效率的提高、生產要素的重組、 創新的產生、經濟的發展以及全 社會 整體福利的提升。
3、對現有業態的改變
區塊鏈與隱私計算的結合，將提升企業和個人分享數據、利用數據的積極性，進一步推 動打破「數據孤島」。其對現有業態的改變主要體現在以下幾個層面：
第一，這將帶來新的數據和 科技 變革。
首先，這將推動數據密態時代的到來。數據密態時代的核心，是數據流通使用方式的巨 大改變，數據將以密態形式在主體間流動和計算，顯著降低數據泄露的風險，並在合規前提 下支撐各種形態業務的發展。此前，數據被加密之後只能用來傳輸或者存儲，但是未來數據 在加密狀態下可以被計算。這將帶來一系列新的問題和挑戰，引發許多相關技術領域的連鎖 反應。
其二，這將重塑大數據產業。隨著數據流通的安全化，以往較為敏感的數據領域逐漸開 放。以政務數據為例，隱私計算使聯合政務、企業、銀行等多方數據建模和分析成為可能， 進一步釋放數據應用價值，創造了多樣化的應用機遇。
其三，人工智慧產業將獲得新一輪的發展。數據、演算法和算力是人工智慧發展的三要素。近幾年來，由於缺乏可用的數據，人工智慧的發展遭遇瓶頸。未來，5G 和物聯網的發展將使 得萬物互聯，數據量大幅增長。區塊鏈+隱私計算技術的應用，可以使得人工智慧利用海量數 據優化模型，真正邁向「智能化」。其四，這將為區塊鏈產業的發展帶來新的機遇。區塊鏈與隱私計算相結合，將拓展聯盟 鏈的節點數量，從而進一步擴大可協同利用的數據資源的范圍。
第二，在 科技 變革的基礎之上，區塊鏈與隱私計算相結合，將給許多傳統產業帶來變革。
在政務領域，一方面，可以實現政府不同部門之間的互聯互通及數據共享，從而促進政 府不同部門的協同，提高政府的效率以及決策質量，推動智慧城市的建設；另一方面，可以 促進政務數據與民間數據的雙向開放。政務數據向 社會 開放，可以為企業或學界所用，釋放 更多價值。民間的數據源向政府開放，可以提高政府在決策以及政務流程等方面的效率。
在金融領域，支付、徵信、信貸、證券資管等各個領域都會因之發生變化。總體來看， 主要是影響到金融的風控和營銷兩個方面。區塊鏈與隱私計算技術的結合，可以在符合法律 規定、不泄露各方原始數據的前提下，擴大數據來源，包括利用金融體系外部的互聯網數據， 實現多方數據共享，聯合建模，從而有效識別信用等級、降低多頭信貸、欺詐等風險，也有 助於信貸及保險等金融產品的精準定價；同樣，內外部多方數據的共享融合也有助於提高金融機構的反洗錢甄別能力。
在醫療領域，未來在疾病治療、葯物研究、醫療保險等多個領域，區塊鏈與隱私計算都 能助推醫療信息化建設，帶來巨大變革。在疾病治療和葯物研究方面，區塊鏈與隱私計算結 合，能夠促進更多的醫療數據被聯合起來進行分析和研究，從而為許多疾病的治療帶來新的 突破。在醫療保險方面，區塊鏈與隱私計算技術結合，主要是可以使得保險公司可以應用到 更多的數據，改善保險產品的設計、定價、營銷，甚至可以促進保險公司對客戶的 健康 管理 等。
區塊鏈與隱私計算技術相結合，目前應用的重點領域是政務、金融、醫療領域，但是未來其應用將不僅僅局限於這三個領域，還將在更多領域發揮作用。
第三，數據權利、利益將重新分配。
這可能是區塊鏈與隱私計算技術相結合所帶來的最為核心，也是最為深刻的，與每一個人 的切身利益都息息相關的變革。
首先，這涉及到每個產業鏈不同環節利益的重新分配。
前述在廣告營銷領域的應用落地為例，此前廣告營銷的利益分配主要是在廣告主與渠 道商之間。但是，未來應用區塊鏈和隱私計算技術，可以在更大范圍內進行數據協作，則要 解決廣告主、多個渠道方、消費者之間多方數據協作的問題，這其中就涉及到多方之間權責 的劃分、利益的重新分配。
其次，這還涉及到企業與個人之間利益的重新分配。
歐盟的 GDPR,美國的 CCPA 等法案中涉及用戶的一項重要權益即「portability，（可攜 帶權）」。即第三方應用不能封鎖個人數據，一旦個人有下載的訴求，APP 需要提供便利的 API 利於個人拷貝數據。美國公司已陸續為用戶提供 API，如果在這方面功能缺失，個人客戶 可以提出訴訟，而公司也將面臨巨額的罰款。在中國的《個人信息保護法》當中，也有相關的條款。《個人信息保護法》第四十五條規 定，「個人有權向個人信息處理者查閱、復制其個人信息」、「個人請求查閱、復制其個人信息 的，個人信息處理者應當及時提供。個人請求將個人信息轉移至其指定的個人信息處理者， 符合國家網信部門規定條件的，個人信息處理者應當提供轉移的途徑。」
目前，中國公司的區塊鏈+隱私計算 探索 主要集中在 To B 服務領域，但是區塊鏈是全球 化的商業，如果美國已經出現這樣的模式，中國大概率不會完全不受影響。伴隨著消費級軟硬體技術能力的提升，區塊鏈與隱私計算技術結合，會逐步對個人與機構 之間的數據服務進行變革。對於個人用戶而言，將有機會獲得自身隱私數據的完全掌控權， 並為數據業務過程中所涉及的數據隱私需求獲得更強的技術性保障。目前關於 To C 服務的相關問題，國內業界還在探討當中。
為什麼區塊鏈+隱私計算的應用尚未大規模普及？
第一，區塊鏈+隱私計算的落地應用，主要是在涉及需要多方數據協作的情況，目前實際需求尚未爆發。
從隱私計算技術發展的角度來看，目前隱私計算尚在落地初期，解決的主要是兩方之間 的數據協作問題，涉及到多方的場景還不多，因此很多時候還沒有體會到對區塊鏈+隱私計算 應用的需要。
從區塊鏈技術發展的角度來看，區塊鏈技術在許多領域的應用目前並非剛需。不少問題 可以應用區塊鏈解決，但是不用區塊鏈技術也能解決，而應用區塊鏈技術解決的成本更高。因此，目前區塊鏈項目的建設主要是政務部門和大型企業較為積極，因為政府和大型企業從 長遠發展的角度來考慮，可以做前瞻性的投資建設和技術布局，但是大多數商業機構需要衡 量投入與產出。
區塊鏈技術與隱私計算技術結合，主要是用於處理數據協作問題。從數據治理的角度來 看，目前大多數機構都在處理自身內部的數據治理問題，內部的數據體系梳理好之後，才涉 及到與外部進行數據協作，因此還需要時間。
第二，區塊鏈+隱私計算的落地應用較為復雜，涉及到新商業模式的創造、權責以及利益 的重新分配，因此需要的時間更長。
以在廣告營銷領域的應用落地為例，目前的大多數應用 都只是落地了隱私計算平台，主要涉及兩方數據協作，直接應用隱私計算技術，延續此前商 業應用即可。但是，如果引入區塊鏈技術，則要解決廣告主、渠道方、消費者之間多方數據 協作的問題，這其中可能涉及到多方之間權責的劃分、利益的重新分配，新商業模式的形成 需要時間進行 探索 。
應用的大規模普及，還需要解決哪些問題？
區塊鏈+隱私計算的應用在大規模鋪開之前，還需要具備三方面的條件：
第一，從外部環境來看，需要全 社會 整體的數字化水平的提高。 打個比方，區塊鏈+隱私 計算將來會形成數據流通的高速公路，但是路上要有足夠的車。目前全 社會 的數字化正在快 速推進當中，大多數機構都是正在進行自身內部的數據治理，他們需要先處理好自己的數據， 之後才能產生更多的與外部數據進行協作的需求，這還需要時間。
第二，從技術發展來看，技術成熟尚需投入。 區塊鏈+隱私計算技術的應用，實際上是犧 牲了數據流通的效率、提升了安全性，但是數據流通的效率也非常重要，未來需要在效率和 安全這兩個方面形成一定的平衡，安全要保障，足夠的效率也要滿足，這其中涉及到許多技 術的研發、行業標準的制定，技術產品化的發展和完善、技術成本的進一步降低，還需要時 間。
第三，還需要相關法律法規的完善，以及數據交易商業模式的形成。 不過，這一條件與 前兩個條件相比，其在目前的重要性相對次之。因為隨著需求的爆發、技術的完善，相關的法律法規以及商業模式就會隨之形成，這一條件在現階段並非限制區塊鏈與隱私計算技術落 地應用的最關鍵因素。
區塊鏈+隱私計算的應用中還蘊藏著哪些趨勢？
1、國產化的趨勢
區塊鏈+隱私計算的應用，涉及網路安全、數據安全，未來將成為新基建的重要組成部分。這是關乎網路空間主權、國家安全和未來發展利益的重要方面，因此這個領域的國產化是未來趨勢。
在區塊鏈+隱私計算技術應用的國產化當中，軟體的國產化是相對容易實現的。難點在於 硬體的國產化，其中最難的部分是晶元的國產化。
這一部分的發展，與信創領域的發展相關。信創，即信息技術應用創新產業，其是數據 安全、網路安全的基礎，也是新基建的重要組成部分。信創涉及到的行業包括 IT 基礎設施：CPU 晶元、伺服器、存儲、交換機、路由器、各種雲和相關服務內容；基礎軟體：資料庫、操 作系統、中間件；應用軟體：OA、 ERP、辦公軟體、政務應用、流版簽軟體；信息安全：邊 界安全產品、終端安全產品等。
在區塊鏈+隱私計算領域，目前已經有企業在嘗試產品的國產化。例如，前文提到的，螞 蟻鏈自研了密碼卡、隱私計算硬體以及自研可信上鏈晶元，同時還推出了摩斯隱私計算一體 機。創業公司如星雲 Clustar、融數聯智也在進行相關國產化硬體產品的研發。
2、軟硬體技術相結合、更多技術融合發展的趨勢
目前，在區塊鏈與隱私計算技術相結合的實踐中，也呈現出了軟硬體技術相結合、更多 技術融合發展的趨勢。這主要是緣於幾方面的需求：
第一，是加強數據安全性的需求。
隱私計算主要是解決數據在計算過程中不泄露的問題，區塊鏈主要是解決存證問題，二者結合僅能解決數據安全的一部分問題。數據從產生到計算再到消亡，會涉及採集、傳輸、 存儲、計算、銷毀等多個環節，其生命周期可能會有數十年之久，要真正保障數據安全需要 一個更加全方位的、體系化的解決方案，以使得每個環節上都有對應的技術體系保障數據安 全 在數據採集階段需要精心設計設備可信架構，在網路傳輸階段需要合理運用安全協議， 在存儲階段需要兼顧加密與性能，在數據計算階段需要靈活選擇可信執行環境與密態運算。除此以外，計算環境的可信與安全在防禦縱深建設上也至關重要。這些安全保障能力的技術 圖譜會涉及到可信計算、軟硬體供應鏈安全、隔離技術、網路與存儲的透明加密、密鑰管理、 可信執行環境等等。這其中每一個技術點都有軟硬體結合、多種技術融合發揮的空間。
第二，是提升計算性能的需求。
隱私計算的性能目前還比較低，在計算機單機、單機和單機之間、計算機集群之間這三 個層面上都存在。
在計算機單機上，隱私計算由於運用了密碼學技術，計算過程中涉及到很多加密解密的 步驟，這使得計算量以幾何級數增加。以全同態演算法為例，在通用晶元上密文運算的速度比 明文運算慢了 10 萬倍。這意味著，做同樣的運算，如果用全同態演算法，在 Intel 最新的 Icelake 處理器上，跑出來的效果等同於 Intel 的第一代 8086 處理器，直接回退了數十年。這使得全 同態加密在現實情況下就不具備可用性了。算力問題也是導致全同態演算法一直未得到廣泛應 用的根本原因。
在單機之間和計算機集群之間，會涉及到單機之間和集群之間的通信效率問題。一方面， 主流的隱私計算技術無論是聯邦學習還是多方安全計算，都有通信問題。密文膨脹、傳輸次 數膨脹，會導致單機之間網路傳輸效率成為隱私計算的瓶頸之一。另一方面，由於大多數隱 私計算的場景都是跨多方的，多方要通過公網進行通信，公網的帶寬與時延目前也是巨大的 鴻溝。
性能的問題，會隨著時間的推移越來越嚴重。2021 年，隱私計算的落地尚處於頗為早期 的階段，主要是在一些機構內部或者是兩方、三方之間應用，處理的數據量較小，這個問題 還不明顯。可是未來，多方數據交換需求的到來、5G 和物聯網的發展所帶來的數據量急劇增 大，最終導致的將是數據量爆發式的增長，這需要消耗大量的算力。
到那時，隱私計算的性 能將面臨巨大的挑戰。現在在硬體的創新方面正處於體系結構的黃金時代。這是因為，移動互聯網的飛速發展 使得應用場景發展很快，上層的軟體也發展很快，這使得在計算機底層進行支持的硬體甚至 晶元都需要隨之進行改變，進入了新一輪的創新周期。
而從區塊鏈與隱私計算結合的長遠發展來看，軟硬體結合、多技術融合，對隱私計算來 說，可以提升性能、安全性和計算效果；對區塊鏈來說，可以促使更多機構低成本加入聯盟 鏈，擴大聯盟鏈應用范圍。
END
編輯 | 領路元
來源 | 零一 財經 《區塊鏈+隱私計算一線實踐報告（2022）》
⑵ 晶元發展前景
晶元產業鏈核心環節為產業鏈中游的晶元設計、晶元製造、封裝測試。而上游基礎EDA軟體、材料和設備是中游製造的關鍵，中國晶元在這部分較為受制於人，其中晶元產業鏈最薄弱的環節為最上游的EDA軟體。目前，中國國晶元產業鏈布局最完整的地區位於上海。
晶元產業鏈全景梳理：EDA軟體最薄弱
晶元產業鏈包括上游基礎層、中游製造層和下游應用層。上游EDA軟體/IP、材料和設備是晶元產業的基礎，其中EDA軟體/IP是中游晶元設計的關鍵;材料和設備是晶元製造和封測的基礎。中游製造是晶元產業鏈的核心，包括晶元設計、晶元製造和封裝測試。下游應用領域主要包括通訊設備、汽車電子、消費電子、軍事、工業、物聯網、新能源、人工智慧等等。
晶元產業鏈中上游各個環節的行業龍頭企業集中在上海，上游EDA軟體的代表企業概倫電子，原材料部分生產大矽片的龍頭企業滬硅產業，製造半導體設備的龍頭企業盛美半導體，中游晶元設計、封裝測試的龍頭企業中芯國際、紫光展銳、華虹半導體等。上海的晶元產業布局是全國最完整的。
—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國晶元行業市場需求與投資規劃分析報告》。
⑶ 中芯國際和長鑫存儲晶元區別
1. 晶元不同：中芯國際晶元是由瑞芯微電子自主研發的全球領先的半導體全片晶圓封裝的晶元，而長鑫存儲晶元則採用英特爾的無晶圓封裝晶元。
2. 技術不同：中芯國際晶元採用先進的技術和裝備，擁有完善的設計研發團隊和自主的供應鏈，以及極具競爭力的價格；而長鑫存儲晶元採用英特爾的晶元技術，不僅具有穩定可靠的性能，而且在可靠性、安全性和性能方面也有優異的表現。
3. 應用不同：中芯國際晶元在微控制器、音頻收發、網路通信等領域有著廣泛的應用；而長鑫存儲晶元則專門用於存儲解決方
⑷ 國產存儲晶元開始提速，兩大喜訊接連傳來，實現從0到1突破
全球存儲晶元的格局非常明確，以韓國三星，SK海力士和美國美光這三大巨頭為主，在各大存儲晶元領域中占據核心技術和市場份額的主要優勢。常見的NAND，DDR5以及DRAM都掌握在海外巨頭手中。
但其實國產存儲晶元已經開始提速了，兩大喜訊接連傳來，完成了從0到1的關鍵突破。具體是怎樣的喜訊呢？國產存儲晶元產業格局如何？
存儲晶元的重要性是顯而易見的，手機，電腦設備想要運行文件，存儲數據，那麼存儲晶元將會是不可或缺的存在。
根據存儲晶元種類的不同，賽道競爭程度也不一樣。有些存儲晶元巨頭已經將工藝做到了使用EUV光刻機的程度，而有些企業能在某個細分存儲晶元領域取得一席之地，就已經是很大的突破了。
國外巨頭因為起步時間早，有龐大的資本開支優勢，再加上產業鏈發展完善，取得領先也是能理解的。但後來居上，實現反超的例子也不是沒有，國產存儲晶元傳來兩大喜訊，已經在彎道超車了。具體有怎樣的喜訊呢？
第一大喜訊：昕原半導體建成28/22nm ReRAM生產線
對存儲晶元有一定了解的人都知道，DAND，DRAM等是發展了幾十年的存儲晶元，已經發展出完整的全球化產業鏈，相關的技術，配套設施和人才儲備也十分完善。
可是在人工智慧，雲計算等日益發展迅速的新基建領域， 探索 新型存儲晶元也成為了一種趨勢。而ReRAM這種阻變存儲器就是新型存儲晶元，它的優勢體現在讀取速度快，功耗低，應用范圍廣闊。
昕原半導體就是發展ReRAM存儲晶元的國產公司，其成立於2019年，在今年2月中旬正式傳來消息，建成了中國首條28nm/22nm的ReRAM生產線。
基於這座生產線，昕原半導體可以更快將研究成果落地，補充完善國產存儲晶元產業的生產供應鏈。
值得一提的是，在新型的ReRAM阻變存儲器產業中，入局的玩家還不是很多，而建成相關生產線的企業更是少之又少。放眼國外，昕原半導體的這一生產線建設成果都是領先的。這也意味著，中國已經在ReRAM新型阻變存儲器中把握住了先手機會，未來可期。
第二大喜訊：曝合肥長鑫今年投產17nm製程的DDR5 內存晶元
相較於昕原半導體大力發展新型阻變存儲器，合肥長鑫這家存儲巨頭則在傳統賽道上持續攻克難關。有消息爆料稱，合肥長鑫會在今年投產17nm製程工藝的DDR5內存晶元，成為國內首個參與DDR5內存晶元市場的中國企業。
DDR5是計算機內存規格的晶元，相比於DDR4等前幾代內存條，DDR5的性能更加出色，且功耗更低，是當下主流的高性能，高品質內存晶元。
DDR5的市場份額一直把控在三星、SK海力士、美光這三大巨頭手中，製造出的DDR5被各國客戶爭相下單采購，國內也一直存在DDR5內存晶元的空白。
然而喜訊傳來，消息爆料合肥長鑫會在今年進行DDR5內存晶元的投產，且還是17nm的工藝製程。在這一領域內，17nm已經是非常先進高端的水準了。
若爆料消息無誤，則說明國產DDR5晶元已經迎來有望參與全球市場的發展能力。除了投產DDR5晶元之外，合肥長鑫也一直在努力提升產能，得益於背後資本的支持，合肥長鑫計劃在今年實現每月12萬片晶圓的目標，而2年前合肥長鑫的產能水準還停留在每月4.5萬片。
以上兩個關於國產存儲晶元的喜訊接踵而至，一個是昕原半導體在新型ReRAM阻變存儲器建成生產線，為國產新型存儲晶元產業發展提供更多的可能性。
另一個是合肥長鑫計劃今年投產DDR5內存晶元，在17nm工藝的支持下，將有望拿下DDR5市場的一席之地，打破海外巨頭單一市場壟斷的局面。
不難發現，這兩個喜訊都是實現了從0到1的突破，昕原半導體的ReRAM生產線是國內首條，合肥長鑫投產DDR5也是國內首個參與者，可見國產存儲晶元已經開始提速。
其實不只是這兩大國產存儲晶元巨頭，在其餘的長江存儲，福建晉華等等存儲公司的參與下，構建了如今存儲晶元產業快速破局的格局。他們要麼是興建生產線，要麼加快技術研發突破，齊聚力量之下，相信定能為國產存儲晶元創造全新的未來。
海外巨頭長期耕耘技術研發和產業發展，國產企業要想加速進步，還得一步一個腳印。首先要樹立發展目標，其次包括人才資源，緊接著努力將研究成果落地產業。正所謂一分耕耘一分收獲，希望國產企業的耕耘都能得到應有的收獲。
對國產存儲晶元的兩個喜訊你有什麼看法呢？
⑸ 區塊鏈錢包有什麼作用呢，有能說明白的嘛
區塊鏈錢包的本質是一個私鑰，它是一個隨機的哈希值字元串，擁有了私鑰就擁有了該錢包的使用權。如果按照私鑰存儲方式可劃分為：冷錢包和熱錢包
冷錢包是指網路不能訪問到你私鑰的錢包，一般會拿筆記本記錄，雖然免去被黑客盜取私鑰的風險，但是也有可能遺失。
熱錢包是指互聯網能購訪問你私鑰的錢包。熱錢包往往是在線錢包的形式，不容易遺失，但是也同樣具有風險。
⑹ 給出晶元的存儲范圍怎麼連接解碼器
主存晶元和cpu的連接原理
主存通過數據線/地址線/控制線和cpu相連
數據匯流排的位數W D W_DW
D
和匯流排工作頻率f B f_Bf
B
的乘積B = W D f B B=W_Df_BB=W
D
f
B
正比於數據傳輸速率
地址匯流排的位數決定了可定址的最大內存空間
控制匯流排(讀.寫)指出匯流排周期的類型和本次輸入輸出操作完成的時刻
多個內存晶元集成到一個內存條上
多個內存條和主板上的ROM晶元組成計算機所需的主存空間,再通過匯流排與cpu相連
內存條插槽就是存儲器匯流排
內存中的信息通過內存條的引腳,再通過插槽內的引線連接到主板上
主板上的導線連接到cpu上
主存容量的擴展
單個晶元的容量有限
可通過字擴展/位擴展兩方面來擴充主存容量
位擴展法
字擴展發
字位同時擴展
存儲器容量S=地址線數N A N_AN
A
乘以字長W
S = N A × W S=N_A\times{W}S=N
A
×W
位擴展法
cpu的數據線和存儲晶元數據位數不一定相等
必須進行位擴展,使用多個存儲器間對字長進行擴展,使其數據位數和cpu的數據線相等
也即是擴展單個存儲字的字長(僅提升W)
可見,單純的位擴展沒有擴大定址范圍
在同一時刻,cpu片選中所有晶元,每個晶元讀取相同個bit內容
片選信號C S ‾ \overline{CS}
CS
要鏈接到所有晶元
每片的數據線一次作為cpu數據線的一位
採用位擴展時,所有晶元鏈接地址線的方式相同
另一種擴展方式是字擴展法,擴展的是存儲字總數(僅提升N A N_AN
A
)
將多個存儲晶元的以下方面相應並聯
地址端
片選端
讀寫控制端
數據端分別引出
字擴展法
擴展的是存儲字總數(僅提升N A N_AN
A
),字的位數不變
將晶元的以下方面相應並聯
地址線
數據線
讀寫控制線
片選信號用來區分各晶元的地址范圍
僅採用字擴展時,各晶元
連接地址線的方式相同
連接數據線的方式也相同
但是在某一時刻只選中部分晶元
通過**片選信號C S ‾ \overline{CS}
CS
**或者採用解碼器設計連接到相應存儲晶元
字位同時擴展法
同時增加N A , W N_A,WN
A
,W
一般先執行位擴展(分組→ \to→整體)
再執行字擴展
連線:
所有晶元的地址線連線還是相同
數據線不同
存儲晶元的地址分配和片選
cpu訪問存儲單元
首先需要進行片選
多個存儲晶元構成的存儲器,選擇其中的一片進行訪問
片選信號的產生分為線選法和解碼片選法
再進行字選
在選中的晶元中,根據地址碼選擇相應的存儲單元
片內的字選通常由cpu送出的N條低位地址線完成的
地址線直接鏈接到所有存儲晶元的地址輸入端
線選法
不需要解碼器,線路簡單
地址空間不連續,片選的地址線必須分時為低電平(否則不能工作)
可能無法充分利用系統的存儲器空間,造成地址資源浪費
比如cpu可用的高位地址線數量不足以選中大量需要獨立選中的晶元(組),即片選信號種類不足
解碼片選法
用高位地址線(除了片內定址外的)通過地址解碼器晶元產生片選信號
半導體存儲晶元的解碼驅動方式
半導體存儲晶元的解碼驅動方式有兩種:線選法和 重合法
線選法
它的特點是用一根 字選擇線(字線),直接選中一個存儲單元的各位(如一個位元組的各個位)
這種方式結構較簡單,但只適於容量不大的存儲晶元
4.19 是一個 16×1 位元組線選法存儲晶元的結構示意圖
如當地址線 A 3 A 2 A 1 A 0 A_{3}A_{2}A_{1}A_{0}A
3
A
2
A
1
A
0
為 1111 時,則第 15 根字線被選中,對應下圖中的最後一行 8 位代碼便可直接讀出或寫入
重合法
由於被選單元是由 X、Y 兩個方向的地址決定的,故稱為重合法
4.10 是一個 1K×1 位重合法結構示意圖
顯然,只要用 64 根選擇線(X、Y 兩個方向各 32 根),便可選擇 32×32 矩陣中的 任一位
例如,當地址線為全 0 時,解碼輸出 X 和 Y 有效,矩陣中第 0 行、第 О 列共同選中的那位即被選中
當欲構成 1K×1 位元組的存儲器時,只需用 8 片即可
存儲器與 CPU 的連接🎈
合理選擇存儲晶元
要組成一個主存系統,選擇存儲晶元是第一步,主要指
存儲晶元的類型(RAM 或 ROM)
晶元數量
ROM 存放系統程序、標准子程序和各類常數
RAM 則是為用戶編程而設置的
考慮晶元數量時,要盡量使連線簡單、方便
地址線的連接
存儲晶元的容量不同,其地址線數也不同,而 CPU 的地址線數往往比存儲晶元的地址線數要多
將 CPU 地址線的低位與存儲晶元的 地址線相連,以選擇晶元中的某一單元(字選)
這部分的解碼是由晶元的片內邏輯完成的
將 CPU地址線的高位則在 擴充存儲晶元時使用
用來 選擇存儲晶元（片選),這部分解碼由外接解碼器邏輯完成
數據線的連接
CPU 的數據線數與存儲晶元的數據線數不一定相等,
在相等時可直接相連;
在不等時必須對存儲晶元擴位,使其數據位數與 CPU 的數據線數相等
讀寫命令線的連接
CPU 讀/寫命令線一般可直接與存儲晶元的讀/寫控制端相連,
通常高電平為讀,
低電平為寫
有些 C P U \mathrm{CPU}CPU 的讀/寫命令線是分開的
讀為 R D ‾ \overline{RD}
RD
(read), 寫為 W E ‾ \overline{WE}
WE
(write) , 均為低電平有效
此時 C P U \mathrm{CPU}CPU 的讀命令線應與存儲晶元的允許讀控制端相連,
而 CPU 的寫命令線則應與存儲晶元的允許寫控制端相連
片選線的連接
片選線的連接是 CPU 與存儲晶元連接的關鍵
存儲器由許多存儲晶元疊加而成
哪一片被選中完全取決於該存儲晶元的片選控制端 C S ‾ \overline{CS}
CS
是否能接收到來自 CPU 的片選有效信號
片選有效信號與 CPU 的 訪存控制信號M R E Q ‾ \overline{MREQ}
MREQ
(MemoryRequst)(低電平有效)有關,
因為只有當 CPU 要求訪存時,才要求選中存儲晶元
若 CPU 訪問外設IO,則 M R E Q ‾ \overline{MREQ}
MREQ
為高,表示不要求存儲器工作
晶元引腳縮寫參考🎆
Pin Name Abbreviations - Using Altium Documentation
https://techdocs.altium.com › files › wiki_attachments
示例
注意到存儲是按照位元組編址,容量是(范圍*8bit)
也不是必須要將十六進制轉換為二進制(可以直接執行十六進制的減法運算:67 F F H − 6000 H + 1 = 800 H = 2 11 = 2 × 2 10 67FFH-6000H+1=800H=2^{11}=2\times2^{10}67FFH−6000H+1=800H=2
11
=2×2
10
=2k
類似的,6 B F F H − 6800 H + 1 = 400 H = 2 10 H = 1 k 6BFFH-6800H+1=400H=2^{10}H=1k6BFFH−6800H+1=400H=2
10
H=1k
此處+1是因為此處范圍為閉區間,包括起始地址
不過,要寫成二進制形式的時候,在標注坐標的時候,每一段的首尾可以標注一下,可以這樣分配:
LHS=[A 0 , A 4 , A 7 , A 8 , A 12 A_0,A_4,A_7,A_8,A_{12}A
0
,A
4
,A
7
,A
8
,A
12
]
RHS=[A 3 , A 7 , A 11 , A 15 A_3,A_7,A11,A15A
3
,A
7
,A11,A15]
但是在畫片選邏輯圖的時候,需要結合cpu地址線的高位部分以及要求的定址范圍,得出哪些cpu地址線需要保持高電平/低電平,從而便於接入特定的地址解碼器(驅動其)進行片選
另外我們可以從二進制形式中方便的看出A 11 , A 12 , A 13 A_{11},A_{12},A_{13}A
11
,A
12
,A
13
的規律,即他們除了A 11 A_{11}A
11
外,其餘都保持不變(分別是A 12 = 0 , A 13 = 1 A_{12}=0,A_{13}=1A
12
=0,A
13
=1);如此一來,就可以確定A 13 , A 12 , A 11 A_{13},A_{12},A_{11}A
13
,A
12
,A
11
(高位到低位分別是100,101這兩種可能(十進制就是4,5;所以最終在連接解碼器輸出端的時候,我們接入的是Y 4 , Y 5 Y_{4},Y_{5}Y
4
,Y
5
而不是其他的解碼器輸出))
第一片存儲晶元用作系統空間,定址空間需要11條地址線才能夠充分利用該晶元的存儲單元
第二部分是有兩片小的4位晶元組合成一個整體上有8位字長的晶元組,然而位擴展不會增加定址范圍,因此和擴展前的地址線要求一致,僅需要10條地址線
M R E Q ‾ \overline{MREQ}
MREQ
端:注意,cpu上的訪存控制信號M R E Q ‾ \overline{MREQ}
MREQ
和A 14 A_{14}A
14
的始終保持低電平不同,在需要訪存的時候,M R E Q ‾ \overline{MREQ}
MREQ
信號(低電平有效/觸發,所以型號名上有overline)才會呈現低電平,從而達到只在需要訪存的時候驅動地址解碼器進行存儲晶元片選
A 12 , A 13 , A 14 A_{12},A_{13},A_{14}A
12
,A
13
,A
14
這幾條地址本質上和其他地址線沒有什麼不同(是指,如果該cpu接入的存儲系統(晶元不通過小晶元擴展而成,而是同一塊晶元的時候,這些地址線仍然以同樣的方式工作))
當然,這里被用來接入片選解碼器,但是解碼器應該對於這幾條線是透明的.
關鍵在於圖中的與非門(用於控製片選RAM部分(晶元組))
由於ROM和RAM屬於的是字擴展(而非位擴展),所以他們不能同時被選中
而A 10 A_{10}A
10
比較獨特,因為ROM晶元片內地址需要11條線(也就是需要A 10 A_{10}A
10
,但是RAM片內並用不上A 10 A_{10}A
10
)(本例中,存儲擴展後,可定址地址范圍不連續)
guess:
我們要讓A 10 A_{10}A
10
有效(高電平)的時候只訪問ROM,而不訪問RAM
又,解碼器Y 5 ‾ \overline{Y_{5}}
Y
5
為低電平的時候有效,故當A 10 , Y 5 ‾ A_{10},\overline{Y_{5}}A
10
,
Y
5
均為低電平的時候才選中RAM(書上的說明是用了與門),RAM也是電平有效(選中)
後兩個晶元構成一組(字長的擴展(也就是為擴展),來匹配機器 cpu 字長)(執行為擴展的時候,注意數據線(D線)的劃分:高位部分和低位部分分別連接到不同的被位擴展的晶元上,同時所有成員晶元被同時片選中(是通過該位擴展晶元組的被選中而同時選所有成員 ))
一般各個存儲晶元都有自己的使能端(片選C S ‾ \overline{CS}
CS
(ChipSelect))(和存儲晶元的地址線以及數據線都是不同的)
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⑺ 國產晶元行業中的龍頭企業有哪些
最近的華為事件，讓大家知道了晶元的重要性，但是晶元並不是只有手機晶元一個，其餘很多行業比如電腦、航天、數控機床等等都是需要用到晶元，而整個晶元的全產業鏈具體要包括三個部分： 晶元設計、晶元製造以及晶元的封測 ，三者缺一不可，只有三方面都具備了，才可以生產出一個真正的晶元。
所以說華為的海思雖然可以設計出晶元，但是我國大陸的晶元製造目前最高只能到12納米的（能量產的只有28納米的），目前最高精度的7納米晶元只有韓國三星以及台積電可以生產，假設台積電放棄給華為代工，那麼華為的高端手機就得廢了，所以台灣還是有牛逼的企業。
目前國內的晶元設計十大龍頭企業為：華為海思、清華紫光展銳、中興微電子、華大半導體、智芯微電子、匯頂 科技 、士蘭微、大唐半導體、敦泰 科技 和中星微電子。
不過真正厲害點也就前兩家，華為海思就不說了，大家都了解，說一下第二家清華紫光展銳，紫光展銳目前是三星手機處理器和基帶晶元除其自產品之外的最大供應商，你買的三星中低端手機系列，裡面的晶元大部分都是紫光展銳的。2017年國內的晶元設計產值上華為海思半導體以361億元銷售額排名第一；清華紫光展銳以110億元排名第二；中興微電子以76億元排名第三。
半導體產業製造與面板產業相似，屬於資產和技術密集型產業，設備需求量大、技術含量高、附加值高。單廠投資在百億量級，資料顯示一條最先進12英寸晶圓生產線需投資約450億元，而台積電的打算投建的3納米工廠投資預計為200億美元。目前國內晶元製造企業整體實力比較弱，重點上市公司就只有兩家：中芯國際以及華虹半導體等。
2017年國內的集成電腦製造中產值中，前五大里，只有就只有第二的中芯國際以及第五的上海華虹為中國自己的企業，第三的SK海力士也是韓國企業。在晶元製造方面，我國的技術仍然比較弱後。
晶元封測是晶元的最後一個環節，在封測產業中，國內廠商江蘇新潮 科技 、南通華達微電子、長電 科技 、華天 科技 和通富微電等等都屬於較優秀的企業，目前封測產業是國內半導體產業鏈中技術成熟度最高的領域。
國內各個晶元的各方面都有龍頭企業，但是真正在國際上闖出名聲有一戰之力的目前也就是晶元設計中的華為海思半導體，而最薄弱的環節為晶元製造環節，這個與國際上的差距最大。
半導體晶元是一個需要高投入、規模效應的產業，投資周期長，風險大，政府從2013年開始對半導體產業從晶元研發到製造開始了一條補芯之路。 晶元，專業上也稱集成電路，被喻為國家的工業糧食，是所有整機設備的「心臟」，其重要性不可衡量。自2013年開始，我國每年進口的晶元價值超過2000億美元，已經超過石油，成為最大宗的進口產品。2017年達到2500多億美元，國內晶元產業的年銷售額為5000多億人民幣。
根據《中國製造2025》,到2020年我國晶元自給率將達到40%，2025年將達到50%，未來10年我國將是全球半導體行業發展最快的地區,至2030年左右,隨著全球集成電路廠商在中國建廠，我國成為全球半導體生產和應用中心將是大概率。
截至2017年年底，國家大基金成立三年多，累計項目承諾投資額1188億元，實際出資818億元，分別佔一期總規模的86％和61％，二期擬募集1500億～2000億元人民幣，都是用來支持國內晶元的發展。同時資本市場也為助力晶元上市公司發展，大基金一期以IC製造為主，具體分布為：集成電路製造67%，設計17%，封測10%，裝備材料類 6%，目前已上市集成電路設計公司超過20家，有70家半導體和元器件行業上市公司。
晶元產業鏈主要為設計、製造、封測以及上游的材料和設備5大部分。
大基金一期的項目進度情況
1、設計類領域上市公司：兆易創新、景嘉微、紫光國芯、北京君正、中科曙光、中穎電子、富瀚微、聖邦股份
2、製造類領域上市公司：士蘭微、三安光電、中芯國際(港股)
3、設備類領域上市公司：至純 科技 、北方華創、長川 科技 、晶盛機電、精測電子
4、封測領域上市公司：長電 科技 、通富微電、晶方 科技 、華天 科技 、太極實業
5、材料領域上市公司：江豐電子、南大光電、江化微、鼎龍股份、晶瑞股份、上海新陽、中環股份等。
從產業整體看,晶圓製造中芯國際、華力二期28nm晶元生產線已經開始建設投產,將繼續往14nm等先進工藝延伸；晶圓封裝國內中高端先進封裝的佔比已超過30%；設備材料也在關鍵領域取得了一定的突破。
這里只是提供了一個思路和看法，實戰中要結合基本面和技術面相互判斷，有不全之處希望多總結和交流。
根據半導體產業協會（SIA）統計，2016年全球半導體產業產值達3389億美元，創下 歷史 新高，同比增長1.1%。據世界半導體貿易統計協會（WSTS）預測，2017全球半導體產值將來到3778億美元，較2016年跳增11.5%。國外晶元巨頭已經紛紛擴張產能，分割市場。
全球市場中，我國對半導體的市場需求最為突出，2014年我國半導體市場需求全球佔比就達到了56.6%，位列第一。與此形成鮮明對比的是，全球晶元市場由英特爾、高通和三星等國際巨頭把持，我國企業競爭力不強，產品供需缺口較大，CPU及存儲晶元更是幾乎完全依賴於進口，存儲晶元已經成為我國半導體產業受外部制約最嚴重的基礎產品之一，因此存儲晶元國產化也成為了我國半導體發展大戰略中的重要一步。
在各類集成電路產品中，中國僅移動通信領域的海思、展訊能夠比肩高通、聯發科的國際水準。本土集成電路供需存在很大的缺口。
在集成電路中，PC、伺服器的CPU 晶元以及手機等移動終端中需求量最大的存儲晶元更是幾乎完全依賴於進口。賽迪智庫集成電路研究所的研究報告指出，CPU 和存儲器占據國內集成電路進口總額的75%。2013-2016 年間，存儲晶元進口額從460 億美元增至680 億美元，2017 年將突破700 億美元。存儲器已經成為我國半導體產業受外部制約最嚴重的基礎產品之一， 因此存儲器國產化也成為了我國半導體發展大戰略中的重要一步。
在這一領域可以關注的上市公司是： 全志 科技 、紫光國芯、北京君正、匯頂 科技 、兆易創新和長電 科技 。
全志 科技 主要產品為智能終端應用處理器和智能電源管理晶元。
紫光國芯為IC設計企業，主要產品包括智能晶元產品、特種集成電路產品和存儲晶元產品。
北京君正為IC 設計企業，其主營業務為微處理器晶元、智能視頻晶元及整體解決方案的研發和銷售，是智能可穿戴設備產業鏈相關上市公司中唯一的處理器生產企業。
匯頂 科技 從事智能人機交互的研究與開發，主要向市場提供面向手機、平板電腦等智能終端的電容屏觸控晶元和指紋識別晶元。
兆易創新的主要產品分為快閃記憶體晶元產品及微控制器產品。
晶元產業主要包括:設計、製造、封裝與測試
（3）、晶元封裝與測試:中電廣通、精測電子、華天 科技 。
國產晶元行業的龍頭公司有：中新賽克，紫光股份，恆為 科技 ，淳中 科技 ，新大陸，雄帝 科技 ，新北洋，蘇州科達，合眾思壯，朗科 科技 等等公司。
看想了解哪一塊市場的，ic產業鏈太長了各家專注點不同，紫光，展訊，華為海思，中興都是巨頭。消耗量跟終端產品的價格決定了公司的利潤率跟銷售額。
目前， 汽車 ，手機，數碼影像以及其他3c產品是大規模又有利潤的市場，可喜的是國內ic行業一直在進步，在逐漸佔領這些利潤較高又量大的行業。
整個ic行業最難得的是ip，也就是soc廠商需要研發跟購買授權的地方，這部分還有待改善加強，希望寒武紀這類公司能走出一條特色道路來。
據說廣州粵芯12寸晶圓6月份投產。
⑻ 鈦資本研究院：全球產業鏈重構下的晶元機遇
近期的中美貿易戰，既是挑戰也是 歷史 性機遇，將促使不少產業的產業鏈進行格局重組、重構甚至推倒重來。而晶元是本次中美貿易戰的重點，由於華為受到的各種影響，全球晶元產業被置於國際聚光燈下。在貿易戰背景下，晶元產業鏈的哪些環節會產生哪些變化？這些變化會對創業投資產生哪些影響？其中蘊含著哪些新的機會？2019年6月6月，中國發放了首批5G牌照，比原定2020年5G商用時間表提前了整整一年，這說明推動 歷史 發展勢在人為。
在新一代企業級 科技 投資人投研社第21期，鈦資本邀請晶元領域專家時昕博士對相關問題進行解答。時昕博士是Imagination公司主管中國區戰略市場與生態的高級總監，擁有處理器設計及軟體生態的豐富行業經驗，加入Imagination之前在華為公司擔任智能計算業務部業務發展總監，此前，時博士曾在AMD、ARM、Synopsys、三星半導體韓國總部等國際公司擔任不同的技術與商務崗位職責。時昕博士畢業於中科院聲學所，研究方向為處理器設計，同時擁有北大MBA學位。
半導體，是元素周期表的某些元素，如硅、鍺、碳等等，在一定條件下有導電或絕緣的特性。半導體大致可以分成幾個大類：第一類是感測器，包括傳統的感測器和MEMS（微機電系統）感測器，傳統的感測器包括壓力、溫度、氣體、磁場、慣性、指紋、聲音等感測器，MEMS工藝可以做得更小；第二類是光電器件，包括現在常用節能燈上的發光二極體，以及電子面板如手機或電視面板，包括華為折疊屏手機用面板也屬於半導體器件；第三類是分立器件，包括晶體管、功率器件、模擬或射頻；第四類是集成電路，包括數字集成電路、模擬集成電路、射頻集成電路。
我們今天討論的主要是第四類——集成電路，特別是數字集成電路（集成電路還包含模擬集成電路和射頻集成電路等，這些今天不做詳細討論）。比如一些高速AD，即模數轉換、數模轉換特定電路，也包括一些射頻集成電路，如天線等。目前常用的晶元較多基於硅，所以晶元從業者經常自嘲是「硅農」。還有其它的元素，如基於鉀的砷化鎵、氮化鉀在功率器件和微波器件方面很有優勢，而碳作為替代硅的下一代半導體材料，在學術界已經火了很久。
全球晶元發展比較領先的國家和地區：美國是半導體的發源地，晶元就是在美國實驗室里發明的，矽谷的名字由來也與之關；日本有一段時間晶元發展得比較好，但因為受到打壓，最後一蹶不振；台灣地區發展比較好的是TSMC這種代工廠，TSMC的崛起離不開張忠謀教父級人物的個人能力，以及當時中國台灣在電子方面的進步；韓國能夠發展起來，實際上是用類似於財閥的機制，集中資源辦大事，三星是從存儲器起家，目前發展到不僅包含存儲器，也有邏輯晶元和面板。韓國和台灣地區的存儲器和面板產業對比是很明顯的例子，存儲器和面板等產業都需要巨額資金的支持，台灣地區也有政策資金的支持但比較分散，韓國相對來說比較集中投給了三星，所以最終在面板和存儲方面，台灣地區完全被韓國拋下了。從這個角度來說，像存儲、代工、面板等需要巨量資金的這種行業，不要分散力量，集中力量才能把事辦好。
2018年全球晶元公司Top15榜單，可惜其中沒有一家中國公司。據海關總署的統計數據，2017年中國晶元進口總額大概為26萬億元，在2018年還繼續同比增長13%。中國集成電路的自給率大概是1%~10%，每年的進口額高居不下，所以很多場合都說中國每年用於進口晶元的資金已經超過進口原油，一定要盡快發展自己的晶元產業。
投資人可能比較關心的是，怎樣投出下一個NVIDIA，也就是隨著人工智慧大火的GPU公司。打 游戲 的人可能知道NVIDIA是做顯卡的，GPU是顯卡上用的主要晶元，在晶元行業里沒有特別專門區分GPU和顯卡。
想要投出下一個NVIDIA，要看在哪些賽道上出現巨型新興公司的可能性比較高：在2018年全球晶元公司Top15排行榜中，內存公司最多，有三星、海力士、鎂光；第二多的是處理器公司，NVIDIA的GPU就是一種處理器；另一個比較容易出巨頭的賽道是做通信相關的晶元，像高通、博通。榜單里有很多家是IDM模式，也就是既有晶元設計，也有自己的生產線，像Intel、三星、TI、ST、NXP等公司；高通、博通、NVIDIA都是Fabless模式，也就是只做晶元設計。
在上個世紀，很多晶元公司都要自己做設計和生產，隨著台積電代工模式的出現產生了一種模式叫Fabless，或者說叫IC design house，這些公司只做晶元的設計，而把生產交給第三方公司做代工。
2017年Fabless公司Top10榜單，十家公司中六家來自美國，一家來自新加坡，一家來自台灣地區，兩家來自祖國大陸（華為的海思和清華下的嘉瑞集團），而歐洲和日本在榜單上都出局了。再考慮到博通把總部遷移到美國，那就意味著美國佔了七家，比例非常驚人。其中比較看好的是海思，海思在2018年的營收將近74億美金，之前有看法說如果海思的營收在2019年能保持20%的增幅，有可能超過圖一中的NXP，不過在現在的形勢下這個挑戰的難度大大增加了。
從2000年左右到現在，國內的晶元雖然是高 科技 行業，卻是以中低端產品為主。國內晶元公司被戲稱為「一代拳王」，就是說憑借某一款產品盛極一時，卻缺乏持續引領市場的能力。比如，2000年左右全世界MP3里的晶元基本都來自中國南方的一家公司，但當MP3市場萎縮後，該公司就很難找到下一類別的市場。
另一方面，國內晶元公司的技術進步主要依靠摩爾定律，也就是說更多是依靠代工廠、EDA工具和IP公司的技術進步。同時，國內晶元公司嚴重依賴第三方IP導致產品的同質化非常嚴重。IP公司和EDA公司里，經常聽到客戶抱怨公司像跑步機，必須不停地跟著跑，這也從另一方面說明，晶元公司沒有能夠從技術方面引領EDA和IP，而是跟在後面跑。
好的消息是，國家對晶元產業很重視。不僅給予國家級科研支持，像「863計劃」和2001、2002每年幾十億的專項投資，還從產業基金方面給與了很多支持。2014年，國務院發布了《國家集成電路產業發展綱要》，奠定了未來集成電路的戰略發展方向；同年9月，在工信部和財政部的指導下，設立了國家集成電路投資基金股份有限公司，被稱做「大基金」。大基金參與方都是國內比較有實力的企業，一期的募資總規模1300多億元，超募了原定目標的15%。基金所有權為基金電路產業投資股份有限公司，採取了市場化機制的管理模式和公司制的經營模式，跟以往的政府項目補貼模式有本質不同。大基金的一期從2014年到現在將近五年的時間，拉動作用顯著，現在已經開始啟動大基金二期，募資規模將要超過一期且投資方向也要圍繞國家戰略和新興行業進行規劃，比如智能 汽車 、智能電網、物聯網等等，盡量向裝備材料業給予支持。
晶元產業鏈中主要的環節如上圖所示，最上方是用戶，既可以是ToB用戶也可以是ToC用戶。比如既可以是運營商使用的5G設備，也可以是一般消費者使用智能手錶或智能家電等等。在用戶下面有系統解決方案的提供商，像做智能手機的企業會有兩方面的需求：一是硬體供應商，主要指晶元的供應商；二是軟體供應商，比如智能手機需要AP和基帶的供應商。封裝測試很重要，像安卓從晶元系統商拿到是封裝和測試後的。封裝和測試在整個產業鏈里門檻不是最高的，中國有很多工廠做得不錯，像長電在全球排名不錯，它的晶元主要是做封裝測試，晶元本身由代工廠製造，包括TSMC、三星、中芯國際等公司。
晶元代工廠的需求包括：第一，根據晶元設計公司的設計文件，生產製造晶元；第二，無論是晶元設計還是晶元生產都需要技術支撐，像EDA工具和IP模塊，不僅存在於晶元設計公司的上游，還會與晶元代工廠有技術溝通和合作。比如代工廠需要做7nm工藝的研發，就要跟EDA工具提供商如Synopsys溝通確認，其工具能否支撐7nm的設計，甚至需要共同開發。開發IP模塊，也要確定其是否能夠在7nm上正確實現功能和性能，這可能要幾方合作。甚至對於CPU，晶元代工廠提供給客戶的不僅僅是CPU的設計，還要跟代工廠共同開發針對此CPU可能會用到的特殊基礎庫，沒有基礎物理庫，CPU、IP也無法在客戶最終系統級晶元里正確使用。
晶元代工廠的上游是TSMC以及國內的中芯國際。它們也有上游，比如光刻機90%以上由荷蘭ASML提供。整個晶元生產線牽扯到的設備非常多，其中技術門檻最高的是光刻機，還有其他設備比如離子注入、蝕刻等等。除了設備之外，晶元代工還需要准備晶元生產過程中的耗材或原材料，比如所有的晶元最終都要做到晶圓上，包括每個工藝節點上要做光刻還需要有光刻膠等等原材料，都需要供應商。所以，晶元產業鏈條中的環節非常多，欠缺了任何一個環節，鏈條就會被打斷，無法實現。
結合中國目前的現狀，上圖中用白色標出來的是不需要擔心的。中國是全球最大的市場之一，最不缺的就是用戶了。封裝測試在中國也有不錯的基礎，晶元設計雖然在排行榜中排前十的不多，但至少有一兩家公司。
其它的方面可能比較讓人擔心。軟體演算法方面，像操作系統OS、專用軟體、底層數學庫等大部分都受制於美國。EDA工具和IP模塊幾乎完全受制於美國。前兩天對華為的制裁開始後，幾家EDA公司比如Cadence、Synopsys、Mentor Graphics三巨頭，都已經切斷向華為的供應，不僅不再給華為提供技術支持，也不做軟體更新。IP模塊中，排名靠前的IP公司也以很快的速度說停止對華為的支持。
上圖是IP公司的榜單。這些IP公司幾乎全部來源於美國或受制於美國。排名第一的是ARM公司，原來是一家英國公司，後來被日本的軟銀集團收購了，但它也要受制與美國，所以所謂禁令出來後，很快就停止了與華為的合作。排名第二、第三的兩家公司是EDA三巨頭中的Synopsys、Cadence，都是美國公司。Ceva是一家以色列公司，雖然不是美國公司，但是美國的盟友。Imagination公司原來跟ARM一樣是一家英國公司，在2017年被中國的資金完全收購了，所以目前在所有權上完全屬於中國資金所有。同時技術也不來源於美國，因為在被中國國資收購前，把所有的美國技術全部剝離出去了，所以目前不用擔心這家公司。
IP公司主要分成兩類：第一類主要是處理器IP，像CPU、GPU、MPU、DSP等等，比如ARM是移動端的CPU，包括手機、 汽車 電子等等；另一類是介面IP，比方設備都會用DDR的memory介面，像PCIE介面、USB介面等等。
上邊說的是晶元設計的上游，晶元設計的下游對於解決方案來說非常關鍵的是軟體公司，特別是對於處理器來說。有些剛開始做晶元相關投資的投資人，可能經常會忽略掉這一點，晶元公司的軟體實力經常是決定一家晶元公司能否成功的關鍵。很多號稱做AI處理器、硬體晶元流程的公司，前端、後端、市場、融資都有大咖壓陣，但是團隊里居然沒有一個軟體大咖。如果這個晶元公司是與軟體公司一起合作或由軟體公司投資定製的一款晶元，那可能還好，但如果這家晶元公司獨立地往市場上推，可能經常用戶都找不到它。
大家都喜歡類比NVIDIA，但很多人都不知道，賣GPU晶元盈利的NVIDIA公司，軟體工程師的人數遠遠多於晶元設計工程師的人數。NVIDIA的GPU和AMD的GPU比較起來可能各有千秋，為什麼市場上用NVIDIA的GPU的比例要遠大於AMD的GPU，主要就在於軟體生態做得好。整個CUDA軟體生態，不僅有對AI各種框架的支持，也包括在各行各業，像天文、科學計算、氣象等基礎運算庫。在專用處理器方面，這是一個非常復雜的工程，不能完全由硬體出身的專家負責，因為不了解應用軟體，另外也經常會忽視軟體工具鏈的開發。設計一個專用處理器需要經歷很多步驟，比如需求分析、架構設計、硬體實現等等，而軟體工具鏈的開發非常重要，比如處理器上的軟體編程環境如何、用什麼樣的編譯器、提供什麼SDK和函數庫，是否能夠支持AI所需的所有卷積運算、矩陣運算、FFT運算等等。晶元本身軟體工具鏈之外，還有更多的軟體生態。以智能手機為例，手機晶元上如果不能跑安卓系統就比較麻煩，安卓上還跑微信、支付寶、抖音等等應用。因此，把晶元做出來後，只是萬里長征剛剛開始，後面還有更多數量級上的工作。
晶元面臨的另個問題就是人才和資金的缺口十分巨大，雖然中國在這方面持續投入了很多年，但是目前來看可能還是不夠。2018年，中國電子信息產業發展研究院（CCID）和工業和信息化部軟體與集成電路促進中心（CSIP）聯合發布了《中國集成電路產業人才白皮書（2017—2018）》，提到了中國集成電路人才缺口大概30多萬，這個數字值得玩味。
十幾年前就開始說，中國集成電路每年的人才缺口大概有幾十萬，很多專家、學者、大咖一直在呼籲，很多高校也都開設了晶元設計相關的專業，每年培養出了很多的人，為什麼人才缺口持續一直是這樣的狀態？白皮書中也有分析，每年培養出來的人才，八成左右在畢業後轉行做互聯網或金融，因為從事晶元設計行業賺不到錢。晶元設計打工者賺不到錢倒不是因為晶元設計的老闆比較摳門，而是晶元設計公司的老闆自己也沒賺到錢。
為什麼？因為晶元設計行業的特點就是投入非常高，一次流片可能就是幾百萬，如果比較新的工藝10nm、7nm，投入的量級可能不變，但單位變成美元，而且一次流片還不一定成功，甚至兩次流片都不一定成功。除了流片費用，還有EDA費用、IP的費用、員工養家糊口的工資，這些投入非常高昂，而且一個晶元項目基本周期是一年半左右。因為周期比較長，投入比較大，同時還有非常高的風險，一年半前定好的產品需求，即使流片一次成功，到上市時能否滿足市場需求，就要在一年半後上市時才可能確切的知道。也由於這方面的原因，民間資本非常不願意進入晶元行業，其財務回報率IRR等指標，相對於大規模的創新互聯網公司也不好看。
所以如果考慮向晶元業進行投資，可能要做好與團隊進行長跑的心理准備，很難像互聯網那樣一兩年就獲得比較理想的或至少是比較明確的回報。還有在開始時，公司很難從技術上就能做出一個判斷，很多情況下要看選擇的團隊和團隊的技術積累和技術能力如何、團隊的市場潛力、團隊之間是否能長期合作共事等更加重要的指標。
在晶元產業中，除了IP、EDA和代工廠等實體組織外，還有一些環節非常關鍵，比如標准。像WIFI聯盟、藍牙聯盟等等行業組織，先是取消華為的成員資格，幾天後又恢復了華為的成員資格，雖然這是一場鬧劇，但還是讓人揪了一把汗。還有IEEE學術組織，也在美國政府禁令的影響下，對華為進行了一些限制，後來又放開了。對於標准，可能有人認為標准制定後就是公開的，照做就行了，不是標准制定委員會的成員也沒什麼關系，這就想簡單了。需要參與標準的制定有兩點因素：第一，每家公司技術的積累和布局是不完全一樣的，參與標準的制定有利於讓標准向自己更擅長技術方向上去傾斜，這非常重要——有句話是「三流公司做產品，二流公司做專利，一流公司做標准」；第二，如果不能在早期參與標準的制定過程，可能就很難在早期深入了解、獲得標準的發展方向，從而很難制定一個三年或更久的產品規劃圖。作為一個晶元公司在與客戶溝通時，沒有一個清晰的產品規劃路線圖，客戶的信任可能就打折扣，對企業未來打一個問號。而且各家公司的技術積累的方向也可能不完全一樣，如果能夠使標准更加傾向自己積累的方向，那麼技術公司就能夠獲得更好的領跑優勢。
前面進行的很多分析可能有些偏悲觀了，但是其實我們也不必過分悲觀。之前的一段時間可以看到一個趨勢，晶元產業在國內的發展非常明顯，特別在2014年國家的「大基金」推出後，晶元設計公司的數量幾乎翻了一番還多，大幅增長。
在中國，政府的指引非常重要，一定要關注。在第一期大基金的工作中有一個餅圖可以看到投資的重點，65%投資了製造方面，因此像中芯國際這些年的進步非常明顯，雖然距離台積電或三星還有代差，但是對於大部分晶元公司所針對的中端用戶差不多可以了。
大基金已經開始了第二期，募資規模將會超過一期，而且將圍繞國家的戰略和新興行業進行投資，並且盡量對裝備材料給予支持。在第一期中，設計方面的投資大概17%，在二期應該會明顯對設計公司加大比例，同時設計公司相對來說在晶元產業里，與製造相比算是花費少的，所以應該會有更加明顯的拉動。大基金二期目標是募集1500億元人民幣，這方面在未來可以期待很大的支持力度。
國家花大力氣支持晶元產業有一個根本原因，中美博奕不是針對一家公司，中美兩國博奕也不能再用過去的眼光考察了，根本是誰能夠佔領 科技 發展的制高點。所以針對國內的企業，從去年的中興、福建的晉華，到目前的華為，接下來大疆、海康等AI四小龍等等，可以看到打擊的目標都是高 科技 企業，所以這戰爭是不是場持久戰？像華為可以通過囤半年或一年的貨，用自有備胎從容應對就可以嗎？
如果真的是兩國博奕，要佔領未來 科技 發展的制高點。若僅有設計公司，晶元設計的部分是完全不足以支撐的，像晶元的上游EDA、IP，還有晶元的代工、代工廠的上游，完全都在別人手裡，想要把產業鏈重新連起來，裡面相當多的環節都要重新開始自己建設，國內雖然也有EDA公司，就算不是重新開始也是從一個非常低的起點開始。
上圖分析在幾個方面中國與世界水平還差多少：封裝測試方面不用特別擔心；在設計方面，基本上具備了終端方面設計的能力；在代工方面，由於投入巨大，需要一定的時間。這些方面目前有差距，但是差距既是挑戰，對從業者來說也意味著機遇。在迎接這些挑戰中，需要遠離浮躁，要能夠堅持下去。一個晶元項目做一年半，甚至可能一次流片不夠，還要經過更長時間的忍耐，這對從業者也是非常大的考驗。
中國的晶元如果想要在某些方面有所突破，在哪些方向或賽道上有可能會出未來黑馬？
首先，晶元相關的內存、代工、封測等等領域，基本上投入都非常巨大，以數十億計的資金才有可能參與，這些領域可能更多需要依靠國家戰略進行追趕甚至趕超；
其次，IDM廠商。世界上TOP 15里有很多IDM廠商，像Intel、三星，中國還是有機會出現年輕的公司，比如華為海思。因為有持續的資源保證，海思有華為十幾年持續的幫助和投入，獲得了現在中國晶元領域排名第一的位置。中國還有其它的IDM，比如像無人機，還有很多比較成功的互聯網公司，也都在嘗試進行晶元的研發。在手機廠商和家電廠商中，除華為外，沒聽說哪個品牌或資源聲勢特別大，更多的手機廠商應該做嘗試；
再次，很多人說國內要做自己的EDA公司，而EDA公司數十年的 歷史 已經證明了，初創EDA公司最終最好的結局就是被三巨頭收購，除非國內的EDA公司將來跟美國是一個世界兩套體系，那就幾乎要從頭開始發展EDA產業，不然這方向不太可能有較大型的公司出現；
第四就是IP公司。在IP公司榜單前十名沒有一家國內公司，直到2017年年底時，收購了Imagination。在榜單上可以看到IP公司最近幾年的營收，IP公司活得很艱難，市場份額都不大。如果只是做單一IP公司，沒有機會做CPU或GPU這種比較大空間的IP，那單一或少數幾個IP的公司是很難生存的。如果將來迫不得已發展自己的IP，那唯一的方式就是某個具有號召力的組織機構振臂一呼，大家一起做聚合平台，把很多單一的IP聚合到一起，才有可能被晶元公司所採用。
最後，在晶元設計行業里有更多的機會，晶元設計方向也很多，主要考慮這么幾點：首先，開源處理器也有隱患，將來需要完全源自於中國自主的處理器架構，不管是MCU微控制器、手機AP（Application Processor，即應用晶元）的MPU，還是一些在特定場合下的對特定指標有要求的數模、模數轉換器件和射頻器件。
希望投資機構能做好陪伴團隊長跑的心理准備。中國的優勢在於巨大的市場，可以立足於本地市場做持續引領，不要又成為「一代拳王」。像安防、AI行業，中國不僅僅有巨大的市場，而且也有很多AI的初創公司，在演算法和軟體方面也非常有技術領導力，還有像能源、 汽車 等等行業，一定會有國內供應商的重要一席之地。
除此之外，類似中國基金全資收購英國IP公司Imagination，也是一條可行的道路。除了美國外，在其它的一些地方，特別是歐洲還有些小而美的公司可以進行國際並購，從財務上面取得控制權，然後再慢慢消化吸收、引進人才等等。
此前，鈦資本曾在2018年12月邀請了湖杉資本創始人蘇仁宏在「新一代企業級 科技 投資人投研社」在線研討會第九期上分享了中國半導體領域的投資挑戰和機會（在鈦資本微信公號中查看）。當時認為未來十年，中國晶元產業鏈將重構，這是最大的整合機會。傳統的模式已經越來越沒有效率了，今後的世界會越來越扁平，信息流會越來越短，數據的傳輸效率會提升，也會帶來新的應用模式，整個產業鏈條會發生重構，而產業價值重點是晶元、雲、數據。
而到了2019年6月，隨著中美貿易戰的升級和持久化，打開了中國晶元產業的 歷史 性機遇窗口期。在美國禁令發出後，不少國際晶元產業鏈上的公司切斷了對華為的技術供應，這將在很大程度上警醒和影響中國的 科技 投資流向。相對來說，半導體行業新的技術並不多，推動力大多數情況下並不是新技術。而 科技 投資的流動，將影響全球半導體產業格局的發展。過去，沒有中美貿易戰， 科技 投資更關注應用創新以及產業鏈的整合；而在中美貿易戰的影響下， 科技 投資將有可能關注在全球不同的區域重建半導體生態，以保證國際競爭中的可持續性發展。
中國提前一年發放5G商用牌照，這在很大程度上拉升了中國在全球半導體產業鏈中的市場地位，也為國內半導體產業發展和創業創新提供了廣闊的實驗場和產業空間。現在需要的是更大膽更具創意的想像和想像空間——如果要在亞太和歐洲市場重建整個半導體產業及生態，是否能夠做的不一樣，例如還需要專業人士完成晶元設計么，還是人工智慧就可以完成？好的消息是，已經有了到目前為止的整個半導體產業發展 歷史 可以借鑒和對標，需要思考如果推倒重來的話是否有更好的方式、方法和路徑？不是每個產業都有推倒重來的機會，在大挑戰面前也是大機遇。