如今先進的芯片工藝已經(jīng)到了5nm、4nm甚至3nm了，180nm工藝聽上去已經(jīng)是老古董了，然而這種工藝現(xiàn)在并沒有淘汰，在一些微控、MCU及物聯(lián)網(wǎng)芯片中還是主力，市場空間并不小。

現(xiàn)在谷歌提供了免費的機會幫大家制造180nm芯片——沒錯，就是免費的，但需要開源。

這個項目是谷歌2020年就在推的了，此前與半導體制造廠商Skywater合作贊助了Open MPW Shuttle Program，將芯片設計中的PDK開發(fā)套件完全開源、免費了。

在這個項目中，網(wǎng)友可以隨意提交芯片設計，充分利用開源的EDA、PDK等工具開發(fā)自己需要的芯片，谷歌則會負責免費制造芯片。

此前使用的工藝是Skywater公司的SKY130，也就是130nm工藝，后來谷歌又跟GF格芯達成了合作，后者的180nm工藝也被納入了這個計劃中，現(xiàn)在免費制造的就是格芯的180nm工藝。

最近幾周有很多關于OpenAI的ChatGPT和底層的GPT-3語言模型(“LLMs”)是否會對谷歌搜索的未來構成潛在威脅的討論。

大部分談話都圍繞著谷歌的LaMDA聊天機器人是否能夠超越ChatGPT，或者是否足以避免中斷。

但是，如果深入研究谷歌在LLMs領域的嘗試，就會發(fā)現(xiàn)不太被人關注的Pathways AI基礎設施，它在為其下一代PaLM LLMs提供動力，其規(guī)模是GPT-3的3倍。

以下分析將概述OpenAI和谷歌在LLMs方面的最新進展，并評估它們對這家科技巨頭長期前景的影響。

鑒于谷歌(NASDAQ：GOOGL，NASDAQ：GOOG)在過去十年中成長起來的龐大規(guī)模，就其資產(chǎn)負債表和在廣告、視頻流媒體和云計算等各種數(shù)字垂直領域的市場份額而言，投資者已逐漸將重點從利潤豐厚的份額增長轉移到可持續(xù)性。

具體來說，市場關注的是谷歌將如何繼續(xù)保持其市場領先地位，并在顛覆性的情況下保持長期增長和盈利軌跡。

OpenAI最近發(fā)布的ChatGPT讓人們對谷歌商業(yè)模式的可持續(xù)性產(chǎn)生了更大的興趣和關注，尤其是谷歌搜索和廣告，這是谷歌的主要業(yè)務。ChatGPT讓公眾得以一窺當今大型語言模型LLMs的能力。

不可否認，這引發(fā)了人們對谷歌在在線搜索引擎領域的市場領導地位是否面臨即將被顛覆的風險的猜測和分析。諷刺的是，在收集相關信息的過程中，谷歌搜索可能是訪問量最大的目的地。

手機性能跑分一直都各家廠商比較關注的重心，即使大家都用同樣的芯片，也要在跑分上斤斤計較，來展現(xiàn)自己的優(yōu)化能力。這當然也是當年雷軍在發(fā)布會上一句“不服跑個分”所引起的風潮，不過現(xiàn)在來看已經(jīng)有大佬級廠商對芯片性能的發(fā)展不是那么在意了，在這些廠商看來，性能測試跑分再高，也不意味著體驗提升，而他們更在意的是用戶在實際應用中所能獲得的個性化功能。

雖然現(xiàn)在芯片工藝已經(jīng)到了 5nm、4nm 甚至 3nm 了，但 180nm 工藝這種老古董并沒有淘汰，在一些微控、MCU 及物聯(lián)網(wǎng)芯片中還是主力，而且市場空間并不小。如果你有設計芯片的能力，那么谷歌就提供了免費的機會幫大家制造 180nm 芯片，但免費則意味著需要開源。

該項目是谷歌在 2020 年就推行了的，此前與半導體制造廠商 Skywater 合作贊助了 Open MPW Shuttle Program，將芯片設計中的 PDK 開發(fā)套件完全開源和免費。也就是說在這個項目中，網(wǎng)友可以隨意提交芯片設計，充分利用開源的 EDA、PDK 等工具開發(fā)自己需要的芯片，谷歌則會負責免費制造芯片。

實際上現(xiàn)在安卓手機上最新的芯片包括驍龍8 Gen2以及天璣9200，都已經(jīng)開始采用ARM最強的核心Cortex-X3，盡管被人譏諷為擠牙膏，但是如果是跑安兔兔或者Geekbench這些測試程序，性能還是會明顯提升，安兔兔跑分都已經(jīng)超過了120萬。但問題是，在實際的手機體驗上，這些性能更強大的芯片，是不是真的給用戶帶來了提升?我們覺得并非如此。

縱觀這幾年的芯片，實際上從驍龍865開始，理論上的性能并沒有為用戶帶來體驗上的多大提升，縱然再激進的用戶也要承認，在大多數(shù)應用上，現(xiàn)在的手機和三年前并沒有太大的區(qū)別。驍龍870受到用戶和廠商的追捧，除了本身價格便宜之外，也有性能夠用的因素。實際上在驍龍865之后，驍龍888、驍龍8 Gen1、驍龍8 Gen2除了跑分之外，我們的確沒有感受到在手機體驗上的太大差異。

當然游戲或者是個例外，不過功耗和發(fā)熱的問題，也使得廠商不得不限制芯片在GPU部分的發(fā)揮，包括驍龍888和驍龍8 Gen1，都因為相同的問題讓廠商不得不降低芯片的頻率，來降低芯片發(fā)熱和功耗，以達到延長續(xù)航時間和保證用戶體驗的效果。新的芯片有時在性能發(fā)揮還不如過去的芯片，這多少顯得有點諷刺。