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㈡ 区块链与隐私计算的结合是必然趋势吗

区块链与隐私计算的结合是必然趋势吗？

我们目前对这个问题的思考框架是：如果不与隐私计算技术结合，区块链技术的应用是 否受到限制、无法向前发展；如果不与区块链技术结合，隐私计算技术是否受到限制、无法 向前发展。如果二者对彼此都是刚需，那么它们相结合的趋势就是必然。

以下为我们对这个问题的思考：

1、隐私计算技术的应用是否区块链技术的刚需

区块链技术有巨大的优势，但是如果没有隐私计算技术，区块链技术的应用会大大受到 限制，因为无法解决链上数据的隐私保护问题，这使得大量涉及敏感数据的场景不愿应用区 块链技术，比如金融和医疗领域。

（1）区块链技术的局限性

第一，链上数据公开透明，数据的合规处理和隐私保护能力不足 区块链作为分布式账本系统，数据的公开透明尽管有利于存证、防篡改，但也存在数据 可轻易被复制、泄漏个人隐私的风险。区块链在公有链上要求不同节点对交易和交易状态进 行验证、维护，形成共识，因此每个参与者都能拥有完整的数据备份，所有的交易数据公开 透明。如果知道某个参与者的账户，就很容易获取其每一笔交易记录，从而据此推断其 社会 身份、财产状况等。以消费场景为例，平台之间存在竞争壁垒，用户也希望保留消费隐私， 因此区块链缺乏对用户流水、物流信息、营销情况等与企业、个人隐私相关的数据缺乏保护 能力，往往导致数据拥有方不愿意让数据进入流通环节。在链上系统的交易不再受中心账本的控制，用户通过使用唯一的私钥进行交易，交易过 程被加密且加密前数据很难还原，仅以私钥作为交易凭证使得区块链内的交易变得更加匿名 和不可控。在分布式账本系统上，所有的转账以地址形式进行，一但发生了诈骗或者洗钱等 金融犯罪，即便可以公开查询地址，但对资金追踪的难度极大，且私钥作为交易凭证很难证 明使用者的身份，因此许多企业、个人通过区块链进行洗钱等违法交易，不利于数据的合规 处理和合法共享。

第二，数据处理能力不足，制约技术的进一步落地和商业化拓展 链上计算受限于网络共识的性能，使得链上交易难以具备实时性和高效率，区块链智能 合约的计算能力需要扩展。以最大的加密支付系统比特币为例，每秒钟只能够处理大约 3 到 7 笔交易5 ，且当前产生的交易的有效性受网络传输影响，往往需要等待 10 分钟左右的记账周 期才能让网络上的节点共同知道交易内容。此外，如果链上有两个及以上节点同时竞争到记账权力，则还需要等待下一个记账周期才能确认交易的准确性，最终由区块最长、记账内容 最多的链来完成确认。

完全去中心化的系统与现实中大部分现有体系的兼容性不足，缺乏链上链下协同、多业 务发展的系统和功能，制约区块链技术的进一步落地。在区块链的技术落地过程中，首先， 各行业本身具有成熟的体系，区块链完全去中心化的形式不一定适合所有的领域和行业；其 次，区块链的平台设计和实际运行成本巨大，其所具备的低效率和延迟性的交易缺陷非常明 显，是否能够弥补原系统更换的损失需要经过一定的精算和比较；此外，使用区块链存储数 据需要对原有数据格式进行整理，涉及到政务、司法领域的敏感数据，更需要建立链接线上 和线下数据的可信通道防止数据录入有误，这带来了较高的人力、物力成本。

（2）隐私计算技术对区块链技术的帮助

隐私计算技术保障数据从产生、感知、发布、传播到存储、处理、使用、销毁等全生命 周期过程中的隐私性，弥补区块链技术的隐私保护能力，实现数据的“可用不可见”。通过 引入隐私计算技术，用户的收支信息、住址信息等个人数均以密文的形式呈现，在平台进行 数据共享的过程中，既能防止数据泄露，又能够保障用户个人隐私的安全，有利于进一步打 破数据孤岛效应，推动更大范围内的多方数据协作。隐私计算技术可与区块链技术形成技术组合，提升数据处理能力、扩大可应用范围。隐 私计算技术通过对数据进行规范化处理，能够提升数据处理、数据共享的效率，提升区块链 的数据处理能力。此外，隐私计算技术+区块链技术的技术组合能够应用于缺乏中心化系统、 但又对敏感数据分享有强烈需求的合作领域，扩展区块链技术的应用场景。

区块链技术的应用是否隐私计算技术的刚需

（1）隐私计算技术的局限性

第一，数据共享缺乏安全检验，制约数据流通的可信性

数据共享的整个流程涉及到采集、传输、存储、分析、发布、分账等多个流程，隐私计 算主要是解决全流程的数据“可用不可见”的问题，但是难以保证数据来源可信和计算过程 可信。

从数据来源可信的角度来说，在数据采集的环节，数据内容本身可能不完整，数据的录 入可能会存在失误；在数据传输的环节，数据的传输可能会被其他的客户端攻击，导致数据 在传输的过程中泄漏；在数据的储存环节，储存数据的角色方有可能会篡改数据或者将数据 复制转卖到黑市，这些都不会被隐私计算技术记录。如果无法保证数据共享各方的身份得到 “可信验证”，就有可能导致数据的隐私“名不副实”。从计算过程可信的角度来说，在数 据分析和发布的环节，数据的共享方有可能私自篡改数据的运行结果和发布内容，对最终数 据处理的结果进行造假。因此，一旦信息经过验证并添加到隐私计算的环境中，很难发现数 据是否被篡改、被泄漏，很难防止不同时间点不同节点的数据造假的情况，在涉及到金融、政务、医疗、慈善等关键领域里，如果数据有误则产生的一系列法律问题则难以追究。

第二，业务水平整体层次不齐，制约技术平台的扩展

当前，隐私计算的技术实现路径主要分为三种：多方安全计算、联邦学习、TEE 可信执行 环境。三种技术路径存在各自的应用缺陷和问题，由于行业内不同公司对于技术的掌握能力 和研发能力有限，导致技术平台的实际应用范围有限，可扩展能力不足。

多方安全计算尽管具有复杂高标准的密码学知识，但其计算性能在实际应用的过程中存 在效率低的缺陷。随着应用规模的扩大，采用合适的计算方案保证运算时延与参与方数量呈 现线性变化是目前各技术厂商面临的一大挑战。多方安全计算虽然能保证多方在数据融合计 算时候的隐私安全，但是在数据的访问、控制、传输等环节，仍然需要匹配其他的技术手段 防止数据泄露、篡改。

联邦学习技术目前在业内的应用通常以第三方平台为基础模型，在基础模型之上进行隐 私计算，这样的基础模型本身存在被开发者植入病毒的隐患。此外，联邦学习的机制默认所 有的参与方都是可信方，无法规避某个参与方恶意提供虚假数据甚至病害数据，从而对最终 的训练模型造成不可逆转的危害。由于联邦学习需要各个参与式节点进行计算，因此节点的 计算能力、网络连接状态都将限制联邦学习的通信效率。

TEE 可信执行环境在国内目前核心硬件技术掌握在英特尔、高通、ARM 等少数外国核心供 应商中，如果在关键领域从国外购买，则存在非常高的安全风险和应用风险。第三，数据共享缺乏确权机制，制约数据流通的应用性 隐私计算通过使用多方数据共同计算、产生成果，然而在实际合作的过程中，由于各个 数据共享方业务水平不同、数据质量不一导致在数据处理的每一个环节难以实现合理的确权。

按照常规的利益分配机制，拥有高质量数据、高成果贡献率的数据拥有方理应从中获取更多 的利润，但是隐私计算仅考虑到数据的“可用不可见”，数据共享方难以从最终结果来判断 谁的数据对于成果的贡献最大，造成利益分配的不公平。如果缺乏合理的成果贡献评估机制和利益分配机制，就会难以激励数据所有者和其他数 据持有者进行合作。尤其是在不信任的多方合作的场景下，会更加增加合作的信任成本，使 得多方协作难以达成，制约数据流通的实际应用性。

（2）区块链技术对隐私计算技术的帮助

区块链技术通过数据流通的所有环节、所有参与者进行记录，实现数据共享流程中的权 责分明，提升了数据流通的可信性。在数据传输的环节，区块链记录数据的提供者，确认数 据提供方身份的真实性和有效性，有利于数据确权，为公平可行的利益分配机制提供参考；在数据储存的环节，区块链保证数据的每一次修改都有迹可循，防止数据的恶意篡改。区块 链技术可作为隐私计算技术的底层平台，保证了加密数据本身的真实有效性，提升了隐私计 算平台里数据流通的可信性，拓展隐私计算技术的应用范围。

3. 结论

隐私计算技术和区块链技术的融合是必然的趋势。对于数据资产的流转来讲，没有隐私 计算，不能解决数据本身的安全和隐私保护问题；没有区块链，不能解决数据的确权问题以 及在更大范围内的数据网络协作问题。将区块链和隐私计算二者结合起来，建设大规模数据 流通网络，在目前的实践中成为有所共识的 探索 方向。

区块链与隐私计算的结合会改变什么？

1、形成大规模数据流通网络和数据要素市场

当前，数据流通存在三方面问题：数据拥有方的数据保护和数据确权难以实现；不同来 源数据的整合处理成本过高、缺乏统一标准；数据利益的分配机制不完善。

如前文所述，区块链和隐私计算技术相结合，可以一方面解决隐私保护问题，一方面解 决数据确权和多方协作问题，从而建立大规模的数据流通网络。

在大规模数据流通网络建立的基础上，真正意义上的数据要素市场才能够形成，数据作 为生产要素的价值才能够被充分发掘出来。

2、推动数据资产化的发展

所谓资产，是指由企业过去的交易或事项形成的，由企业拥有或者控制的，预期会给企 业带来经济利益的资源。

数据的资产化就是让数据在市场上发现价值，能够为企业创造新的经济益。

大规模数据流通网络和数据要素市场的形成，将大大推动数据价值的发现、数据资产化 的发展。

从企业一侧来看，企业的生产经营活动当中沉淀下来的数据会成为宝贵的资产。一方面， 对这些数据的分析和运用，将推动企业改善自身的业务；另一方面，与外部机构进行数据的 共享，能够推动数据发挥出更大的价值，企业自身也将从中获取更多收益。这会反过来进一 步推动企业的数字化转型和对数据资产的管理。未来，对数据资产的盘点可能成为企业在资 产负债表、现金流量表、利润表之外的“第四张表”。

数据资产化的发展，也会推动围绕数据价值挖掘形成全新的服务体系。其中包括数据确 权、定价、交易等各个环节。上海 社会 科学院信息研究所副所长丁波涛将未来数据资产服务体系中的机构分成四类：

第一类提供中介服务，包括数据经纪人，还有数据代理。

第二类提供数据评估，由于数据市场信息不对称或信息混乱，需要提供合规评估、数据 质量和数据价格的评估。

第三类提供价格咨询，如提供法律、经济咨询或者是上市辅导等的咨询服务企业。

第四类提供专业技术服务，包括数据开发、数据处理服务、数据交付服等。数据资产化的发展，带来的将是人们认知的提升、生产效率的提高、生产要素的重组、 创新的产生、经济的发展以及全 社会 整体福利的提升。

3、对现有业态的改变

区块链与隐私计算的结合，将提升企业和个人分享数据、利用数据的积极性，进一步推 动打破“数据孤岛”。其对现有业态的改变主要体现在以下几个层面：

第一，这将带来新的数据和 科技 变革。

首先，这将推动数据密态时代的到来。数据密态时代的核心，是数据流通使用方式的巨 大改变，数据将以密态形式在主体间流动和计算，显著降低数据泄露的风险，并在合规前提 下支撑各种形态业务的发展。此前，数据被加密之后只能用来传输或者存储，但是未来数据 在加密状态下可以被计算。这将带来一系列新的问题和挑战，引发许多相关技术领域的连锁 反应。

其二，这将重塑大数据产业。随着数据流通的安全化，以往较为敏感的数据领域逐渐开 放。以政务数据为例，隐私计算使联合政务、企业、银行等多方数据建模和分析成为可能， 进一步释放数据应用价值，创造了多样化的应用机遇。

其三，人工智能产业将获得新一轮的发展。数据、算法和算力是人工智能发展的三要素。近几年来，由于缺乏可用的数据，人工智能的发展遭遇瓶颈。未来，5G 和物联网的发展将使 得万物互联，数据量大幅增长。区块链+隐私计算技术的应用，可以使得人工智能利用海量数 据优化模型，真正迈向“智能化”。其四，这将为区块链产业的发展带来新的机遇。区块链与隐私计算相结合，将拓展联盟 链的节点数量，从而进一步扩大可协同利用的数据资源的范围。

第二，在 科技 变革的基础之上，区块链与隐私计算相结合，将给许多传统产业带来变革。

在政务领域，一方面，可以实现政府不同部门之间的互联互通及数据共享，从而促进政 府不同部门的协同，提高政府的效率以及决策质量，推动智慧城市的建设；另一方面，可以 促进政务数据与民间数据的双向开放。政务数据向 社会 开放，可以为企业或学界所用，释放 更多价值。民间的数据源向政府开放，可以提高政府在决策以及政务流程等方面的效率。

在金融领域，支付、征信、信贷、证券资管等各个领域都会因之发生变化。总体来看， 主要是影响到金融的风控和营销两个方面。区块链与隐私计算技术的结合，可以在符合法律 规定、不泄露各方原始数据的前提下，扩大数据来源，包括利用金融体系外部的互联网数据， 实现多方数据共享，联合建模，从而有效识别信用等级、降低多头信贷、欺诈等风险，也有 助于信贷及保险等金融产品的精准定价；同样，内外部多方数据的共享融合也有助于提高金融机构的反洗钱甄别能力。

在医疗领域，未来在疾病治疗、药物研究、医疗保险等多个领域，区块链与隐私计算都 能助推医疗信息化建设，带来巨大变革。在疾病治疗和药物研究方面，区块链与隐私计算结 合，能够促进更多的医疗数据被联合起来进行分析和研究，从而为许多疾病的治疗带来新的 突破。在医疗保险方面，区块链与隐私计算技术结合，主要是可以使得保险公司可以应用到 更多的数据，改善保险产品的设计、定价、营销，甚至可以促进保险公司对客户的 健康 管理 等。

区块链与隐私计算技术相结合，目前应用的重点领域是政务、金融、医疗领域，但是未来其应用将不仅仅局限于这三个领域，还将在更多领域发挥作用。

第三，数据权利、利益将重新分配。

这可能是区块链与隐私计算技术相结合所带来的最为核心，也是最为深刻的，与每一个人 的切身利益都息息相关的变革。

首先，这涉及到每个产业链不同环节利益的重新分配。

前述在广告营销领域的应用落地为例，此前广告营销的利益分配主要是在广告主与渠 道商之间。但是，未来应用区块链和隐私计算技术，可以在更大范围内进行数据协作，则要 解决广告主、多个渠道方、消费者之间多方数据协作的问题，这其中就涉及到多方之间权责 的划分、利益的重新分配。

其次，这还涉及到企业与个人之间利益的重新分配。

欧盟的 GDPR,美国的 CCPA 等法案中涉及用户的一项重要权益即“portability，（可携 带权）”。即第三方应用不能封锁个人数据，一旦个人有下载的诉求，APP 需要提供便利的 API 利于个人拷贝数据。美国公司已陆续为用户提供 API，如果在这方面功能缺失，个人客户 可以提出诉讼，而公司也将面临巨额的罚款。在中国的《个人信息保护法》当中，也有相关的条款。《个人信息保护法》第四十五条规 定，“个人有权向个人信息处理者查阅、复制其个人信息”、“个人请求查阅、复制其个人信息 的，个人信息处理者应当及时提供。个人请求将个人信息转移至其指定的个人信息处理者， 符合国家网信部门规定条件的，个人信息处理者应当提供转移的途径。”

目前，中国公司的区块链+隐私计算 探索 主要集中在 To B 服务领域，但是区块链是全球 化的商业，如果美国已经出现这样的模式，中国大概率不会完全不受影响。伴随着消费级软硬件技术能力的提升，区块链与隐私计算技术结合，会逐步对个人与机构 之间的数据服务进行变革。对于个人用户而言，将有机会获得自身隐私数据的完全掌控权， 并为数据业务过程中所涉及的数据隐私需求获得更强的技术性保障。目前关于 To C 服务的相关问题，国内业界还在探讨当中。

为什么区块链+隐私计算的应用尚未大规模普及？

第一，区块链+隐私计算的落地应用，主要是在涉及需要多方数据协作的情况，目前实际需求尚未爆发。

从隐私计算技术发展的角度来看，目前隐私计算尚在落地初期，解决的主要是两方之间 的数据协作问题，涉及到多方的场景还不多，因此很多时候还没有体会到对区块链+隐私计算 应用的需要。

从区块链技术发展的角度来看，区块链技术在许多领域的应用目前并非刚需。不少问题 可以应用区块链解决，但是不用区块链技术也能解决，而应用区块链技术解决的成本更高。因此，目前区块链项目的建设主要是政务部门和大型企业较为积极，因为政府和大型企业从 长远发展的角度来考虑，可以做前瞻性的投资建设和技术布局，但是大多数商业机构需要衡 量投入与产出。

区块链技术与隐私计算技术结合，主要是用于处理数据协作问题。从数据治理的角度来 看，目前大多数机构都在处理自身内部的数据治理问题，内部的数据体系梳理好之后，才涉 及到与外部进行数据协作，因此还需要时间。

第二，区块链+隐私计算的落地应用较为复杂，涉及到新商业模式的创造、权责以及利益 的重新分配，因此需要的时间更长。

以在广告营销领域的应用落地为例，目前的大多数应用 都只是落地了隐私计算平台，主要涉及两方数据协作，直接应用隐私计算技术，延续此前商 业应用即可。但是，如果引入区块链技术，则要解决广告主、渠道方、消费者之间多方数据 协作的问题，这其中可能涉及到多方之间权责的划分、利益的重新分配，新商业模式的形成 需要时间进行 探索 。

应用的大规模普及，还需要解决哪些问题？

区块链+隐私计算的应用在大规模铺开之前，还需要具备三方面的条件：

第一，从外部环境来看，需要全 社会 整体的数字化水平的提高。 打个比方，区块链+隐私 计算将来会形成数据流通的高速公路，但是路上要有足够的车。目前全 社会 的数字化正在快 速推进当中，大多数机构都是正在进行自身内部的数据治理，他们需要先处理好自己的数据， 之后才能产生更多的与外部数据进行协作的需求，这还需要时间。

第二，从技术发展来看，技术成熟尚需投入。 区块链+隐私计算技术的应用，实际上是牺 牲了数据流通的效率、提升了安全性，但是数据流通的效率也非常重要，未来需要在效率和 安全这两个方面形成一定的平衡，安全要保障，足够的效率也要满足，这其中涉及到许多技 术的研发、行业标准的制定，技术产品化的发展和完善、技术成本的进一步降低，还需要时 间。

第三，还需要相关法律法规的完善，以及数据交易商业模式的形成。 不过，这一条件与 前两个条件相比，其在目前的重要性相对次之。因为随着需求的爆发、技术的完善，相关的法律法规以及商业模式就会随之形成，这一条件在现阶段并非限制区块链与隐私计算技术落 地应用的最关键因素。

区块链+隐私计算的应用中还蕴藏着哪些趋势？

1、国产化的趋势

区块链+隐私计算的应用，涉及网络安全、数据安全，未来将成为新基建的重要组成部分。这是关乎网络空间主权、国家安全和未来发展利益的重要方面，因此这个领域的国产化是未来趋势。

在区块链+隐私计算技术应用的国产化当中，软件的国产化是相对容易实现的。难点在于 硬件的国产化，其中最难的部分是芯片的国产化。

这一部分的发展，与信创领域的发展相关。信创，即信息技术应用创新产业，其是数据 安全、网络安全的基础，也是新基建的重要组成部分。信创涉及到的行业包括 IT 基础设施：CPU 芯片、服务器、存储、交换机、路由器、各种云和相关服务内容；基础软件：数据库、操 作系统、中间件；应用软件：OA、 ERP、办公软件、政务应用、流版签软件；信息安全：边 界安全产品、终端安全产品等。

在区块链+隐私计算领域，目前已经有企业在尝试产品的国产化。例如，前文提到的，蚂 蚁链自研了密码卡、隐私计算硬件以及自研可信上链芯片，同时还推出了摩斯隐私计算一体 机。创业公司如星云 Clustar、融数联智也在进行相关国产化硬件产品的研发。

2、软硬件技术相结合、更多技术融合发展的趋势

目前，在区块链与隐私计算技术相结合的实践中，也呈现出了软硬件技术相结合、更多 技术融合发展的趋势。这主要是缘于几方面的需求：

第一，是加强数据安全性的需求。

隐私计算主要是解决数据在计算过程中不泄露的问题，区块链主要是解决存证问题，二者结合仅能解决数据安全的一部分问题。数据从产生到计算再到消亡，会涉及采集、传输、 存储、计算、销毁等多个环节，其生命周期可能会有数十年之久，要真正保障数据安全需要 一个更加全方位的、体系化的解决方案，以使得每个环节上都有对应的技术体系保障数据安 全 在数据采集阶段需要精心设计设备可信架构，在网络传输阶段需要合理运用安全协议， 在存储阶段需要兼顾加密与性能，在数据计算阶段需要灵活选择可信执行环境与密态运算。除此以外，计算环境的可信与安全在防御纵深建设上也至关重要。这些安全保障能力的技术 图谱会涉及到可信计算、软硬件供应链安全、隔离技术、网络与存储的透明加密、密钥管理、 可信执行环境等等。这其中每一个技术点都有软硬件结合、多种技术融合发挥的空间。

第二，是提升计算性能的需求。

隐私计算的性能目前还比较低，在计算机单机、单机和单机之间、计算机集群之间这三 个层面上都存在。

在计算机单机上，隐私计算由于运用了密码学技术，计算过程中涉及到很多加密解密的 步骤，这使得计算量以几何级数增加。以全同态算法为例，在通用芯片上密文运算的速度比 明文运算慢了 10 万倍。这意味着，做同样的运算，如果用全同态算法，在 Intel 最新的 Icelake 处理器上，跑出来的效果等同于 Intel 的第一代 8086 处理器，直接回退了数十年。这使得全 同态加密在现实情况下就不具备可用性了。算力问题也是导致全同态算法一直未得到广泛应 用的根本原因。

在单机之间和计算机集群之间，会涉及到单机之间和集群之间的通信效率问题。一方面， 主流的隐私计算技术无论是联邦学习还是多方安全计算，都有通信问题。密文膨胀、传输次 数膨胀，会导致单机之间网络传输效率成为隐私计算的瓶颈之一。另一方面，由于大多数隐 私计算的场景都是跨多方的，多方要通过公网进行通信，公网的带宽与时延目前也是巨大的 鸿沟。

性能的问题，会随着时间的推移越来越严重。2021 年，隐私计算的落地尚处于颇为早期 的阶段，主要是在一些机构内部或者是两方、三方之间应用，处理的数据量较小，这个问题 还不明显。可是未来，多方数据交换需求的到来、5G 和物联网的发展所带来的数据量急剧增 大，最终导致的将是数据量爆发式的增长，这需要消耗大量的算力。

到那时，隐私计算的性 能将面临巨大的挑战。现在在硬件的创新方面正处于体系结构的黄金时代。这是因为，移动互联网的飞速发展 使得应用场景发展很快，上层的软件也发展很快，这使得在计算机底层进行支持的硬件甚至 芯片都需要随之进行改变，进入了新一轮的创新周期。

而从区块链与隐私计算结合的长远发展来看，软硬件结合、多技术融合，对隐私计算来 说，可以提升性能、安全性和计算效果；对区块链来说，可以促使更多机构低成本加入联盟 链，扩大联盟链应用范围。

END

编辑 | 领路元

来源 | 零一 财经 《区块链+隐私计算一线实践报告（2022）》

㈢ 国产芯片与美国芯片的差距在哪儿，最快多久才能赶超

不要老是盯着光刻机，国产芯和美国芯的真正差距还是在专利和标准上！

许多人认为中国的芯片制造工艺不行，的确目前国产的光刻机只能达到90nm的精确度，国内最好的芯片代工厂中芯国际的工艺水平也只在28nm-14nm之间。但是芯片厂商完全可以找技术先进的代工厂，例如华为的麒麟970和苹果手机的芯片都是让台积电代工。从芯片制造环节本身来说，芯片制造属于产业链的下游，中国和美国都是外包的。

但是在上游的专利和标准上，由于 历史 原因（计算机是美国人发明的、集成电路行业也是发源于美国），基本上都掌握在美国以及它的盟友手上。例如Intel 在x86 框架指令集中就有着大量的专利作为自己的专利壁垒，其他国家如果没有专利授权的话去研发一款能运行Windows的自主CPU是绝无可能的。

同样在移动芯片领域中，ARM也占据了专利的上风。ARM本身不生产芯片，只是设计芯片的架构，靠着技术授权给其他半导体制造商就可以数钱数到手抽筋。

另外说芯片的发展，不得不提的就是操作系统。即使是绕过了专利搞出了一套新的芯片技术，性能还领先，但是没有操作系统的支持的话依然是没有用武之地，这就是为什么当年Windows+Intel联盟所向披靡的原因。中国前几年研发的自主CPU龙芯，其实性能已经达到了能用的程度，但是没有操作系统的配合，只能跑跑空罩宽Linux，终究不能成为主流。

中国目前发展芯片的机遇在一些还没有制定标准的专用芯片领域，例如人工智能芯片等。另外，世界也是在不断变化中，现在占据领先不代表永远不会被赶超，微软和ARM的合作就试图挑战Intel的地位，中国目前也得到了x86架构的授权正在不断追赶。

最快多久才能赶超？有生之年肯定看得到！

这个问题问得好。

国产芯片落后了多少，从一些事件就能看出。

同样是前段时间，网上流传着紫光的内存条，一开始的DDR3大家说这是奇梦达当年倒闭时前的最后作品，后来的DDR4被证明用的是海力士的颗粒。而紫光自己到底有没有能力生产出内存颗粒一直是个迷。有的说下半年紫光就能生产出自己的DDR4颗粒，但目前来看紫光高层有波动，能否如期完工还是个问号。

然后就要说说我们Al芯片的骄傲寒武纪了。这个芯片商商很奇怪，他们的官网没有任何性能介绍，要知道就算是挖矿用的矿机芯片和顶级的FPGA芯片也都有性能介绍。而衡量Al芯片性能的参数就是半精度计算和深度计算能力，这些参数很普通，根本不是什么机密，那么他们为何不展示呢？

最后，我们的代工业务，中芯国际的核心业务是28nm工艺，14nm正在研制。而英特尔在2009年就成功操作出了同级别的32nm工艺。

我想从这闷返几件事就能看出，我们落后人家至少十年！至于赶超，现在我们要什么没什么，难道要用口号去赶超？如果真能静下心来，十几年的差距也不是那么容易赶上的。我想等到二十一世纪中叶，我们应该能赶上去。

谢邀。从技术角度考虑，个人觉得差距是：

cpu 底层技术，这个假如不模仿，差距是至少50年。

cpu技术

cpu即中央处理单元（CPU）是计算机内的电子电路，通过执行指令指定的基本算术，逻辑，控制和输入/输出（I / O）操作来执行计算机程序的指令。 计算机工业至少从20世纪60年代初开始使用“中央处理器”。 传统上，术语“CPU”是指处理器，更具体地涉及其处理单元和控制单元（CU），将计算机的这些核心元件与外部组件（诸如主存储器和I / O电路）区分开。

美国掌握大量的芯片底层核心技术。

instruction set 指令集目前都是国外的。

A list of computer central processor instruction sets:

哪个是中国的，或者以上哪个是中国公司全掌握的？以上只是底层技术的一面。。。。

50年的差距，更多的是人才的差距

每一个人多学一些cpu知识，汇总起来可以加快缩小这个差距。

40万芯片人才缺口该怎么补上？

努力吧，少年老年们。

基于别人的房基去建设高楼大厦，别人要断你，不让你上和下，那你只能飞上楼和飞下楼了。

差距有多大呢

最近这两年我们大国崛起的声音越来越多，城市化水平越来越高，人均GDP越来越多。尤其是移动互联网，更斗亮是有了移动支付、共享单车这种走在前沿的创新，许多人都产生了一种错觉，中国 科技 突飞猛进终于可以吊打一切了。

但是， 事实是中国在国防技术相关的商业航空器、半导体、生物机器、特种化工和系统软件等核心技术领域，和美国差距在10年以上。 找点例子，大家感受一下。

来点手机行业的例子感受一下。

手机上常用的大猩猩玻璃的前身是康宁公司在20世纪60年代生产的，具防弹功能的特种玻璃。

Iphone里使用的Siri是美国国防部先进研究项目局2003年投资的CALO计划。

中国国产手机里的操作系统都是谷歌的安卓操作系统。

很多中国国产产品每年都要向 思科、高通、西门子、诺基亚等很多公司缴纳专利费。 尤其是高通公司，每一个智能手机都要向高通缴纳专利费，要知道高通是3/4G领域的奠基者，在全球通信领域具有垄断地位，也因垄断被发改委罚款60亿人民币。

华为 的麒麟970，技术架构是来自英国的ARM公司（现在是日本的）。芯片是台湾生产的，中国大陆没有生产能力 。

随便说点计算机领域的

计算机的核心--cpu，目前民用的只有两家intel和AMD ，遗憾的都是美国的， 由cpu引申出来的计算机主板芯片大多数也是这两家。你计算机里用的硬盘大多数都是美国的。 制作显卡芯片的目前两家最大----AMD和英伟达 ，他们也是美国的。

中国的BAT虽然是世界级的软件公司，但是主营业务不是卖广告就是搞 游戏 。

我们看一下美国的IT巨头都在干什么？苹果，当年自己开发了CPU和硬件芯片对抗Intel，自己做操作系统对抗微软和谷歌，然后自己攒手机卖，就挣得比世界其他IT公司都多；谷歌，虽然跟网络一样发小广告，但是人家并购并发展了youtube和安卓系统，搞无人驾驶 汽车 ，搞人工智能打败了围棋世界冠军，和NASA创办奇点大学；微软，虽然操作系统做的越来越烂，但微软在基础的软件编程平台、数据库、图像识别技术及各项开源软件都作出了杰出的贡献。亚马逊一家的云平台就占据了世界市场的50%。

而相比之下， 中国没有世界级的国产数据库，没有世界级的编程语言 。甲骨文给中国政府、如银行电信电力石油等央企提供一套数据库，便宜的几十万元，贵的更是数百万元。而 这些数据显示着中国的经济情况，国家机密的数据都躺在美国人的数据库上。 中国的企业始终致力于靠关系拿项目，而始终忽视了研发底层技术核心。在今天中国的市场环境下，没有一个中国公司具有美国公司那样高的视野和格局。

其他的是不想长篇大论的分析， 希望大家好好认清现实。现阶段实现芯片全部自主化、国产化，基本不可能，所以要做的只能是站在巨人的肩膀上，利用好最先进的资源和技术，全力发展自己，在不断追赶中减少差距。

问的好~估计自中兴事件以来，中国人都关注这个问题吧。其实，这要分情况看，低端芯片领域我们并不比美国差，不用妄自菲薄；真正存在差距的是 高端芯片 ，特别是IC芯片。

其实芯片行业或者是集成电路行业，整个范围是要比大家想的丰富的多的。芯片并不只有CPU，或者是NPU这些。我们用到的耳机，指纹识别，冰箱，电视，电梯等等都会用到大小不同功能不同的芯片，像电源所用的芯片，目前代工厂就可以满足国内需求。

真正存在巨大差距是高端芯片，总体来说就是 三方面差距：

设计差距

中国的经济体量巨大，所以我们不缺钱，我们缺的是什么？答案就是人才。首先要设计芯片，设计出来之后交给代工厂生产，设计芯片软件方面中国在世界上的占比为0%，国内目前芯片生产商最好的应该是中芯国际，最好的制程是 14纳米 ，而台积电跟三星今年7纳米就要要量产了。 中间差了二代 。

光刻上的差距

这主要就是光刻机的问题。光刻机目前美国处于垄断，造价和售价都是很贵的，每年量产不超过30台，国内目前只能购买国外淘汰掉的光刻机，绝大多数来源于日本。而且瓦森纳协议中，每过几年都会更新禁售列表，比如2010年90nm以下的设备都是不允许对中国销售的，到2015年就改成65nm以下的了，即便如此，我们购买二手光刻机还是需要美国的审批。

晶圆制备的差距 

这方面我们差距其实不是很大，目前IC芯片的衬底都是硅，需要运用电子级硅制造硅碇，再将硅锭精细切割，而中国即使是一些低端的国产率较高的芯片，其中很大一部分野都是买的国外的晶圆，然后自己切割，不过随着国内集成电路的发展，晶圆切割其实已经能慢慢实现了。

中国已经错过了一个发展的黄金期，再想要追赶付出的代价将会非常大，而在未来，人工智能、深度学习的大浪潮下，传统的通用计算会很吃力，而眼下新的发展机遇又会到来。这次中兴事件警钟的敲响，让我们重新开始认识到机遇的重要性，开始研制的寒武纪AI芯片， 阿里达摩院规划的AI芯片都属于新领域芯片， 希望这次芯片发展的快车，我们不会再被落下。

凡是吹牛逼祸国殃民的所谓科学家和各类专家全部滚蛋。凡有责任心有担当的国家培养 科技 人员要有爱国之心向国家向全民立下军令状，保证在短期内研发出中国自主品牌的中国航空发动机和中国芯。所有中国科学家有谁敢站出来向国家和人民立下军令状？

首先是整体半导体集成电路技术和制造的落后，这个牵涉到方方面面，但是哪怕你用别人的芯片标准，别人的技术规格，哪怕不考虑光刻机的问题，这方面依然问题较大。可以打一个比方，中芯国际现在有14nm的制程工艺的，但是要真是制造14nm的芯片，良率会远远不及境外工厂，这就是整体集成电路技术和制造的落后，民用商用芯片考虑成本，良品率不及别人，也没人愿意跑你这里来制造了！

然后再说设备问题，光刻机以及其他设备依然是绕不过的事儿，国内有28nm最好的设备，但是三星、Intel和台积电都是7nm的设备了，这个差距你不可能无视！当然就算28nm的制程工艺，还是那个问题，整体集成电路水平的落后，会让成本变得较高。而更新的14nm，中芯国际都在挣扎，更别说制造更先进的芯片了！

最后则是芯片标准和技术规范。X86是Intel的，PowerPC是IBM的，这两家基本处理器架构都是美国公司，这个你没辙。而ARM也是英国的，当然授权问题倒不是很大，即使是操作系统，Linux各种做也不是问题，但是技术和标准中国是没法整了，在全球经济一体化的时代，还是那个问题，成本和利益，这部分中国应该不会再去搞事了，没意义！

总的来说，还是要发力在集成电路上，制造和技术能力这部分提高了，才去考虑所谓的设备问题，这个差距和美国很明显，但并不是不可追赶！

多少年这个答案可能事关我们每个人了。芯片设计技术的提升需要市场试错和反馈，不是所有的bug都能在实验室里发现。市场上有人买有人用才能给手机企业，软件企业，包括芯片企业带来资金回笼(为研发再投入)以及更重要的市场对技术的验证(为下一步技术完善和研发方向提供宝贵意见及数据积累)。大家对当年刚用安卓手机时一天死n次机的情况应该还有印象吧，但那时没有更好的手机了，所以大家(市场)的包容度都很高，在大家的共同努力下，填平了当时设备各方面的研发投入(手机用的顺畅事关软硬件配合，及自身技术的成熟，当然也包括芯片，或者说芯片是最为复杂的部分)。

总之，要是大家愿意一夜回到从前，还能忍受一天司机n次，只用简单应用程序(现在的应用都比较复杂，用户体验好，但对硬件要求高)，我觉赶超的时间会大大缩短，也许5-10年？所以，你愿意么？问的再具体点，在你可以选择更好而且便宜，只是用了国外芯片的手机的情况下，你会愿意选择完全国产，用自主芯片，但经常死机，如龟速的手机么？

(ps我内心的答案是:我愿意买两部，肯定会有一部是纯国产的，哈哈！)

就看你这样吹牛逼，三百年也不行，这样的文化制度，无法超越了。

不过我看过一个记录片，宣称年出口1800亿片芯片，我立马关掉了视频。

绝对没听错，一千八百亿，是不是早就超越了。

中国的芯片工业水平能否在10年内达到世界前列呢，大家有何感想？

从美国对华为的制裁以及疫情影响导致全球缺芯，这些致命因素无疑加重了我国集成电路业的发展，我国部分高端芯片和元器件短期内无法实现国产替代，只能大规模依赖进口。

我国倚重进口主要缘于国产芯片与国际水平差距太大，而信号链芯片相较于电源管理芯片的设计更为复杂。我国在政策措施扶持下，中国集成电路新增产线的陆续投产以及快速发展的势头。

我国所需核心芯片主要依赖进口，中国芯片封装企业市场目前的占有率较高，部分在高端芯片器件封装领域有较大突破。集成电路产品在功能稳定的同时，需要更小的体积及更少的外围器件，有分析师预测到2030年集成电路产业将扩大至5倍以上。

半导体芯片作为数字时代的基石。

不仅是是信息技术产业的核心，更是保障国家安全的战略性、基础性和先导性产业，已经成为了全世界的必争赛道。芯片国产化替代已经到了加速的窗口期，这也将给A股的芯片板块带来巨大的投资机遇。

拜登签署了《芯片和科学法案》。美国在“芯片法案”中加入“中国护栏”条款，进一步限制和阻止中国芯片先进制造能力的发展。虽然美国出口管制政策短期对国内产业链有所影响，但中长期来看更加凸显国内半导体核心底层产业链自主可控的重要性。

中国芯片技术发展到哪一步了？

芯片行业的设计领域是指从规范制定、架构设计到流片的所有过程。 很多朋友可能不知道什么是tape out。 换句话说，对于芯片设计来说，通俗的讲，芯片在晶圆厂生产之前的所有过程都属于设计领域。 在芯片行业，我们把只从事芯片设计，没有其他生产、封装、测试业务的公司称为无晶圆厂或设计公司，如国内的华为海思、紫光展锐、中兴微电子、比特大陆、寒武纪、汇顶科技、 全志就是这样的公司，美国的高通和博通也是。 而同时拥有芯片业务和芯片晶圆制造业务的公司，我们称之为IDM，国内的士兰微属于这类公司，美国的英特尔，韩国的三星和海力士，意大利的意法半导体也属于这一类。 这样的公司。

对于世界知名的芯片设计公司，请注意，它仅指报告盈利数据的前 10 家公司，有些公司可能更高，但没有公布数据。 这里只统计发布财报数据的前十名公司。 以下数据仅指芯片设计公司，不包括台积电、格芯等晶圆厂，也不包括芯片原材料和半导体设备公司。 上面的文字讲述了前十名的设计公司是如何优秀的，他们的业绩是如何飙升的。 下面我们从芯片的具体细分来看，看看大陆公司在芯片设计各个领域与世界先进水平的差异。 看看每个芯片设计领域是否有可能在十年内达到世界前列，我们将从处理器芯片、通信芯片、存储芯片、消费电子芯片、FPGA芯片几个主要领域进行比较。

一、CPU处理器类芯片它包括移动设备的处理器，如手机和平板电脑，微处理器，如台式电脑和笔记本电脑，以及嵌入式设备处理器。 手机处理器芯片国内与世界领先水平存在较大差距。 全球知名的手机处理器厂商包括高通、MTK（联发科），苹果和三星也有自己的手机处理器芯片。 国内大部分手机厂商，比如小米、vivo、oppo，都使用高通或者联发科处理器核心！ 国内手机处理器设计的主要厂商是华为海思。 但是，由于众所周知的原因，台积电无法提供海思代工芯片，所以华为的麒麟芯片现在陷入了尴尬的境地！

目前国内其他公司，据我所知，只有紫光展锐研发的虎贲T7510芯片。 该芯片采用台积电的12nm工艺。 根据网上的说法，这颗芯片相当于高通骁龙710系列。 在国内手机厂商中，似乎只有海信使用过这款处理器芯片。 看下图，从2020年第一季度到2021年第二季度，全球手机处理器市场份额，华为海思持续下滑，市场份额从12%下降到3%，而市场份额 联发科从 24% 增加。  %增至38%，而另一家大陆公司展锐则维持在5%。

二、目前，华为手机处理器芯片以芯片生产为主。 原本华为海思接近手机处理器芯片第一梯队，但受美国制裁影响，其先进制程处理器芯片无法流片，导致手机处理器项目搁置。 未来十年，如果华为海思仍受到美国制裁，国产手机处理器芯片恐怕只能寄希望于紫光展锐！ 紫光展锐目前处于手机处理器研发第二梯队。 未来十年，如果国内手机厂商愿意与展锐合作，在部分机型手机中使用展锐的处理器芯片，展锐可能在十年后。 多年后，将接近第一梯队，甚至进入手机处理器第一梯队，达到世界领先水平！

三、这个领域能够对英特尔构成威胁的，估计只有AMD了。目前这个国家和美国差距太大了！ 目前兆芯正在研发x86处理器，而且近两年似乎已经发布了与英特尔第七代产品性能相当的处理器。 此外，海光也在做微机处理器芯片，不过采用的是AMD的禅宗架构。 未来十年，这块很难追上英特尔和AMD达到世界领先水平！ 微处理器和微控制器微处理器）和微控制器现在正在模糊界限并将两者结合在一起。 

在这一领域，荷兰的NXP、美国的Microchip、德州仪器、飞思卡尔、意大利的意法半导体、日本的瑞萨电子都处于领先地位。 在国内，我只知道深圳科创板上市公司芯海科技主要从事这项业务。 微和中科黎明。 新成立的初创公司是 Moore Thread 和 Biren。 但国内企业与英伟达、英特尔、AMD在GPU领域差距巨大，短时间内不可能赶上。 在图像处理GPU方面，中国必须努力追赶。 在我看来，未来十年在 GPU 芯片上赶超英伟达和 AMD 将非常困难！

四、通信芯片传播是一个大概念，一个大范畴，各种通讯芯片也是五花八门通信可分为移动通信、wifi通信和蓝牙通信。 移动通信设备中最重要的器件是射频芯片和基带芯片。 射频芯片负责射频收发、频率合成、功率放大； 而基带芯片负责信号处理和协议处理。 手机基带芯片大家可能听说过基带但不知道它是什么。 这东西简直就是手机通话和上网的必备组件。 

也就是说，没有它，手机既不能通话，也不能上网。 不言而喻。全球移动通信市场在1G-3G时代发展后，很多半导体厂商进入4G时代的基带芯片市场。 但是，5G基带芯片的性能要求和技术复杂度都远高于前几代。 目前全球只有高通、华为海思、紫光展锐、三星和联发科发布了5G基带芯片。 英特尔将5G通信业务卖给了苹果，5G基带芯片尚未推出。 基带芯片方面，中国大陆有华为海思和紫光展锐，台湾有联发科。

国产芯片订单量井喷，国产芯片现在处于什么水平？

中国现在能做14nm芯片。

14nm并不是停在实验室里面的研发，也不是投产，而是规模量产。此外90nm光刻机、5nm刻蚀机、12英寸大硅片、国产CPU、5G芯片等也实现突破。此次14nm虽然量产，但其实与国际水平还有着较大的差距，尤其是光刻机，我们还依旧依赖着国外的技术，光刻机大概率还是用ASML的。

光刻机的技术我们目前还难掌握，制程也没有国外3nm,5nm先进，但3nm虽先进，但3nm的成本过高，市场需求量也没那么大，所以就留给了我们弯道超车的机会，在我们不断加大研发和人才培养的现状下，相信未来我们定可以实现芯片自主。

手机芯片行业

在手机芯片行业，尤其是高性能芯片领域，依旧处于高通、联发科、海思、三星以及苹果五家争霸的局面，但同时具有手机终端制造能力和芯片研发能力的只有海思和三星，而高通和联发科则只提供解决方案，没有终端。

比较特殊的是苹果，其芯片自主设计但委托生产，同时完全自用。其中三星的Exynos芯片除用于自家高端手机外，只有魅族采用；而多年来，海思处理器一般都应用在华为的明星机型上面。

以现在的发展速速，中国的芯片工业水平能否在10年内达到世界前列呢？

国产芯片现在处于什么水平:

中国的芯片制造技术在快速发展，同时存在工艺落后、产能不足、人才紧缺等问题。

目前发达国家的芯片工艺是要比国内的先进很多，而国内芯片发展也是屡屡受到阻碍，但这些都只是短暂的，同时还能刺激国产芯片的发展节奏，在未来不久的时间中，国产芯片会有着越发壮大，迟早会追赶上发达国家的脚步。

但是另一方面，中国集成电路制造工艺落后国际同行两代，预计于2019年1月，中国可完成14纳米级产品制造，同期国外可完成7纳米级产品制造；产能严重不足，50%的芯片依赖进口；同时中国的产能和需求之间结构失配，实际能够生产的产品，与市场需求不匹配；长期的代工模式导致设计能力和制造能力失配、核心技术缺失；投资混乱、研发投入和人才不足等问题，导致中国集成电路产业目前总体还处于“核心技术受制于人、产品处于中低端”的状态，并且在很长的一段时间内无法根本改变。

再具体一点的，数字电路部分的芯片设计我们还可以抄一抄、赶上来，但是在模拟电路部分，我们的晶振、AD采集卡等产品的精度还不够高，积累得还不够，核心技术还没有把握到手里。

2、在手机、矿机领域，“中国芯”已占有一席之地

虽然中国的芯片产业整体上还比较落后，但是这并不妨碍我们在一些具体的应用场景中造出自己的芯片。

举两个例子，一个是手机芯片、一个是新兴的区块链技术中的底层——“挖矿”用的计算芯片。

在移动互联网的大潮中，中国企业早早介入了手机芯片的研发之中，在手机这个应用场景中占有了自己的地位。

在区块链技术火爆的今天，矿机专用的芯片基本上已经被中国的产品所垄断。挖矿用的芯片起初只是普通电脑的CPU，后来是GPU、FPGA芯片，再后来中国的创业者通过把其中不必要的部件都减掉，造出来专门用来挖矿的芯片，把算力和能耗发挥到极致，再加上中国强大的基础制造体系，一举垄断了这个新兴的市场。

在传统芯片领域已经被巨头垄断的当今，一些面向专门的应用领域的芯片是中国未来实现弯道超车的重点，除了上面提到的手机芯片、矿机芯片，还有专门用于人工智能计算的AI芯片等等。

个人认为中国的芯片工业水平能否在10年内达到世界前列不太可能。因为发展也是需要时间来沉淀。

虽然我特希望中国的科技行业早日领先世界，但现实不能脱离，饭要一口一口吃，尤其是我们现在的基础材料和基础软件问题，才是最严重的，一旦软件和材料人家卡了脖子，那才是最要命的。

所以现在科技之路任重道远，我们确实太缺少数学家，物理学家了，联想到我们的教育问题该怎么培养数学天才，物理天才呢？这可能是深一步的问题。返回中芯国际，我个人认为中国最起码要再做一个芯片制造公司，尤其是瞄准国产供应链，国家控股不上市，保证我国有把握。

实际上我不太喜欢中芯国际，主要有以下几点:

1本次涨价，其实涨价无可厚非，也是正常的，但它除了现在已经在生产线上的外，对已经签订的合同全部涨价，这是否违反合同法？而且不管人家为此合同付了多少钱，只要没生产就涨价，严重的违法合同法，典型的资本家也没有几家吧，现在是卖方市场，但如此作为会给商家及世界留下什么印象呢？

2限制，以及高端光刻机没有办法得到，直接导致了中芯国际在芯片制造领域始终是一个二流甚至三流。

3随着中国芯片制造供应商的崛起，尤其是国产光刻机或者碳基芯片突破后，国家势必要再造一家国家绝对控股的公司，国家的根本大计怎么能掌握在资本手里呢？所以当中国科技崛起时，中芯国际在国内也不会是最好的。

最后，中国芯片要赶上世界先进水平，一是需要政府大力扶持相关企业，优先发展，二是芯片企业要找准研究方向，加大投入科研经费，三是国家需要培养大批研究芯片的专业人才。

㈣ 学软件开发要会什么

IT技术领域可以分为18个领域：

人工智能，云计算，大数据，区块链，物联网，设计，Web开发，移动开发，游戏开发，服务端开发，数据库，架构，测试，运维，网络管理，安全技术，认证考试，信息化建设。

软件开发一般指web开发、移动开发、游戏开发、服务端开发、数据库这几类，你可以选择其中一类或几类学习和研究，现在比较火的属于移动开发和游戏开发了。技术其实都是触类旁通的，能学号一个，就能学号好外一个。

高端的软件开发就是人工智能、云计算、大数据、区块链、物联网等，这里就不深入讨论。先从基本的软件开发开始吧。

web开发：

移动开发

游戏开发

服务端开发

数据库