人工智能大火让芯片产业迎来风口
【环球时报报道记者赵觉珵甄翔】人工智能领域在2023年大火，也将热度烧到了芯片行业。在海外，英伟达等国际头部芯片厂商伴随需求预期的大涨，正收获越来越多资本青睐。美股13日交易日英伟达股价涨超2%，14日开盘大涨3%，过去一个月股价更是飙升超过25%。在国内，近期对人工智能芯片领域的关注度也进一步提升，寒武纪、富瀚微、中科曙光、龙芯中科等上市企业均曾出现单日股价大涨的情况。面对未来行业需求“翻番式”上涨的态势，行业人士对《环球时报》记者分析称，芯片产业有望能从人工智能热潮中受益，但该领域中国企业实力整体不足，在“资本热浪猛吹”之际要注重自身“造血”能力，以及对抗政治压力的冲击。
国际大厂都想分一杯羹
芯片是人工智能的硬件基石，不同种类的芯片为人工智能模型的训练提供了海量算力。在技术架构层面，人工智能芯片可以分为GPU（图形处理器）等多型芯片，同时CPU（中央处理器）也可用以执行通用人工智能计算。
行业人士告诉《环球时报》记者，人工智能芯片是当前各国激烈的人工智能产业比拼中具有战略地位的一个环节，也是近两年投向人工智能众多资金最为关注的领域之一。独立国际策略研究员陈佳14日对《环球时报》记者表示，近年来，欧美人工智能芯片行业逆势增长，仅2021年全球风险投资机构就发起170笔以上的人工智能芯片类投资交易，风险投资额接近100亿美元，是2020年的3倍还多。国际研究机构Gartner发布的数据显示，2020年人工智能芯片市场规模为220亿美元，预计在2023年将扩大到553亿美元；预计2026年将进一步增长至861亿美元。
行业人士告诉记者，自2012年以来，全球头部人工智能模型训练算力需求每隔3至4个月就会翻一番，每年头部训练模型所需算力增长幅度高达10倍。有分析指出，人工智能等尖端计算领域对计算性能的要求极高，随着今年以来人工智能产业掀起浪潮，整体芯片产业有望能从中受益。
美国福布斯杂志网站披露的数据显示，目前微软和谷歌都计划升级搜索引擎系统，这将大幅增加计算需求。就谷歌而言，集成新功能后每次搜索查询将需要超过51万台高端服务器，共包含410多万枚图形处理器，涉及巨大的新增资本开支。全球许多芯片厂商都有望从尖端计算需求热潮中分一杯羹。
中国人工智能芯片企业不断涌现
根据数据分析和咨询公司万国数据发布的报告，在人工智能芯片领域，英伟达、英特尔、AMD、谷歌、IBM和高通等美国企业主导着全球市场。而过去几年中，中国国内也涌现了一批发展良好的人工智能芯片企业。
电子技术领域知名媒体集团ASPENCORE去年发布的《中国IC设计100家排行榜》显示，国内人工智能芯片公司排名前十企业分别为地平线、寒武纪、燧原科技、瀚博半导体、云天励飞、亿智电子、鲲云科技、芯驰半导体、爱芯元智、九天睿芯。而在由其他机构发布的同类名单中，海思、平头哥、昆仑芯等企业也榜上有名。于2020年7月上市的寒武纪被称为国内“人工智能芯片第一股”，该公司主要产品为云端智能芯片及加速卡、边缘智能芯片及加速卡等。
华为旗下的海思半导体在人工智能芯片领域也已投入多年，先后推出昇腾310和昇腾910两款人工智能芯片。2019年发布时，华为曾表示昇腾910采用自研的达芬奇架构，是当时全球算力最强、训练速度最快的人工智能芯片。
亿欧智库发布的《2022中国人工智能芯片行业研究报告》分析认为，在四大类人工智能芯片及系统级智能芯片领域，国内的发展进度不一。适用于更多垂直行业的终端应用芯片，如自动驾驶、智能安防、机器人等专用芯片发展较快。超过80%中国人工智能产业链企业也集中在应用层。
陈佳也对《环球时报》记者表示，以神经网络计算模型为基础，借助中国近期新能源汽车领域的全面爆发，中国在自动驾驶人工智能芯片研发领域正在快速进步，地平线征程5等产品已被国内新能源汽车广泛搭载。
“两条腿走路”对抗风险
尽管发展迅速且在部分细分领域成绩突出，但业内人士普遍坦言，国内厂商与英伟达等头部企业还存在明显差距。有专家在接受媒体采访时形容称，“国产GPU、AI加速芯片目前缺少高端产品，能力相对单一。和英伟达相比，相当于是单项运动员和全能选手。前者可能能够在某一个方面的性能超过英伟达，但从通用性来说，还达不到英伟达的性能。”
亿欧智库认为，未来，中国人工智能芯片行业挑战与机遇并存。挑战在于，技术方面受限于基础理论、关键设备等未能达到国际一流水平，瓶颈较难突破，因此芯片制造环节仍有所差距。机遇在于，在垂直行业应用的芯片设计及相关企业的数量上，中国仍占据较为优势的地位；应用上，消费电子、自动驾驶、智慧安防、机器人等仍是较为主流的应用方向，政策指导使产业获得更好的联动性，同时，人工智能逐步横向往媒体、医疗、教育等行业渗透与拓展。
芯谋研究首席分析师顾文军14日对《环球时报》记者表示，近年来国内人工智能芯片创业“热浪猛吹”，创业公司上百家，吸引了资本市场的高度关注，时常传出千万级、亿级的融资热讯。然而，很多进入者没有厘清芯片创业的逻辑，设计能力与市场开拓应该“两条腿走路”，如果自身“造血”能力无法发展起来，很难过“产业冬天”。
芯片的研发具备长周期、高投入、高风险的特征。根据寒武纪此前披露的2022年年度业绩预亏公告，2022年公司营业收入同比略有增长，但归母净利润预计亏损10.35亿-12.65亿元，同比扩大19.11%-45.58%。公司为保证产品竞争力持续提升及吸引行业人才，持续加大研发投入，预计2022年的研发费用为14.04亿至17.16亿元，将同比增长23.62%-51.09%。
值得警惕的是，美国及其盟友对中国的打压也为中国人工智能芯片乃至人工智能产业的发展增添挑战。陈佳表示，芯片产业链政治化影响正在加深，将导致全球科技资源在人工智能芯片产业链方面加剧对抗。
香港《南华早报》近日报道称，美国在2022年以来进一步加强对中国芯片领域的限制，目标之一就是阻碍中国人工智能产业的发展。例如英伟达的A100芯片和H100芯片均为人工智能训练的最先进产品，但已于去年8月禁止向中国出口。国内一家AI初创公司的创始人表示，相关限制让高性能芯片的需求高企，并提升可用芯片的价格，从而降低企业利润、阻碍企业获得客户。
中国那些具有人工智能算法设计能力的公司
中国那些具有人工智能算法设计能力的公司
2018-07-12eNet&Ciweek/轩中
2018中国具有算法设计能力的人工智能代表性企业榜单排名企业综述1百度最早布局人工智能的大企业之一，阿波罗无人驾驶系统是其在人工智能的代表性产品。2阿里巴巴旗下有达摩院人工智能实验室，发布“天猫精灵”等人工智能产品；阿里云是中国四大人工智能平台之一。3腾讯有三个人工智能部门，在美国西雅图建有人工智能实验室。腾讯的人工智能团队有30多个科学家，毕业于哈佛大学、麻省理工学员以及哥伦比亚大学等。产品有腾讯云小微。4寒武纪人工智能与芯片结合的企业，其自主研发的人工智能芯片应用于华为手机。5科大讯飞中国四大人工智能平台之一，其自主研发的语音识别技术代表了中国乃至世界水平。6地平线机器人专注于人工智能嵌入式系统的开发，提倡软硬件结合的人工智能解决方案。7旷视科技机器视觉企业，推出FaceID在线身份验证服务，推出Face++人工智能开放平台。8华为2012年的6月份，成立了诺亚方舟实验室，与寒武纪合作推出人工智能手机芯片。9商汤科技致力于计算机视觉和深度学习原创技术的创新型科技公司，提供人脸识别、语音技术、文字识别、人脸识别、深度学习等一系列人工智能产品及解决方案。10云从科技通过API、SDK以及面向用户自主研发产品形式，提供人脸与图像检测人工智能服务。11朗镜科技致力于运用世界领先的计算机视觉技术和大数据挖掘与分析服务帮助品牌商、零售商实时获取渠道终端商品信息，实现消费决策场景可视化、数据化、实时化。12第四范式创始人具有在今日头条人工智能推荐系统的从业经验。13云知声自主研发首款面向物联网的人工智能芯片雨燕。14思必驰提供车载、智能家居和智能机器人等智能硬件的语音交互服务。15依图科技基于图像理解的信息获取和人机交互服务。16深鉴科技神经网络压缩、编译、神经网络处理器DPU设计、FPGA开发、系统集成完整开发能力。17碳云智能通过数据挖掘和机器分析提供个人性健康指数分析和预测。18优必选集人工智能和人形机器人研发、平台软件开发运用及产品销售为一体的全球性高科技企业。19瑞为技术图像智能感知产品与解决方案提供商。在智慧商铺、智能家电、车载智能、智能安防等领域均有规模产品应用。20今日头条人工智能推荐系统应用于媒体产品。2018《互联网周刊》&eNet研究院选择排行这是对中国人工智能生态系统梳理中关于算法的部分。
文艺复兴时期的著名画家米开朗其罗在西斯廷教堂天顶上创作了一幅壁画《创世纪》，在那幅画里，上帝从天而降，将手指指向亚当，在这个惊心动魄的瞬间，亚当的肉体被注入了智慧。
正如人类被上帝赋予智慧一样，计算机也正在被人类赋予智慧。而智慧的本质在于算法。
自2016年谷歌的阿尔法狗战胜围棋顶尖高手李世石以来，人工智能已经成为时代的新潮流。不断有形形色色的新公司涌现出来，它们声称自己是搞人工智能的。这些公司组成了一个纷繁复杂的生态系统。据报道，截止到2017年6月，全球一共有人工智能企业2542家，而中国有592家，占比为23%。那么，是不是所有的人工智能企业都具备算法设计能力呢？真实情况肯定不是这样的。
什么是人工智能？
笛卡尔曾经在回答“什么是人？”这个问题的时候一针见血地指出“我思，故我在”。笛卡尔认为，人类的本质在于思考。
那么，如果一台计算机也会思考呢？
我们可以把人工智能认为是一种会思考的机器。但是，到底什么是“思考？”比如一台会下象棋的机器算不算在思考？
因此，我们需要更清晰的人工智能的定义。可惜的是，人工智能的定义一直是非常模糊的，这个概念从提出来到后来被实践，前后已经经历了60多年的时间。
根据2017年李开复与王咏刚先生合著的《人工智能》一书，对人工智能这一概念一共有5种定义，其中，第4种定义可能最接近反映人工智能的本质：人工智能是会学习的计算机程序。
在这个定义中，人工智能与学习能力联系了起来。这个定义也凸显了学习型算法对人工智能的重要性。也就是说，对人工智能来说，更重要的应该是学习能力，而不是思考能力。
最新崛起的人工智能，不但具有学习能力，而且还具有“深度学习”的能力。
这里说到的“深度学习”，其实指的是人工智能软件所采用的一种算法。什么是算法呢？这就好像我们用纸牌算24点，比如有4个扑克牌，每张牌上的数字分别是：2、4、9、6。我们需要用加减乘除四则运算来得到24（每个数字只能参与一次计算）。
我们可以采取两种不同的算法。
第一个算法是：4x9-2x6=36-12=24
第二个算法是：4x（9-6/2）=4x（9-3）=4x6=24
因此，采取不同的算法，可以从已经存在的数据中得到相同的结果。但很明显，第一种算法只需要经历一个中间步骤；而第二种算法需要经历两个中间步骤。因此，从计算所花费的时间来说，第一种算法更快速更高效。
同样道理，深度学习是人工智能的基本算法之一，与深度学习算法并列的还有专家系统与统计模型等。
学术界给出了人工智能的三要素：数据、计算能力以及算法。
算法对人工智能具有与生俱来的重要性。
从人工智能的三要素来看：数据是人工智能的原料，人工智能一般要吃进去一些数据然后才能建立一个理论模型，从而具有智能——这就是阿尔法狗的工作原理，阿尔法狗在看了几千个棋谱以后，自己与自己实战对弈，产生了大量数据，在这些数据的基础上学习总结下棋经验，最后具有了很高的智能。而计算能力与硬件相关，这包括CPU与GPU、FPGA以及ASIC等硬件解决方式，比如当年吴恩达在谷歌的时候就是动用了上万个CPU来做“猫脸识别”，取得了巨大成功——计算机开始认识了猫，目前在计算能力上，业界倾向于开发专用的人工智能芯片来处理相关的问题，比如寒武纪开发的人工智能芯片就已经用到了华为的手机上。人工智能的算法也非常广泛，其中比较重要的算法是深度学习算法，而实现深度学习算法的框架则有Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras等。目前来看，华人在人工智能算法设计上并不落后，其中Caffe与MXNet都是中国人发明的。Caffe的发明人是贾扬清，MXNet的作者是李沐。
深度学习算法到底是什么？
2006年，深度学习的创始人杰弗里.辛顿及合作者发表了一个里程碑的文章《一种深度置信网络的快速学习算法》，这一论文宣告了深度学习时代的来临。
深度学习算法能在目前的人工智能方法中占据了主流地位，这背后的原因在于深度神经网络的发展。
深度神经网络中的“深度”两个字指的是“多层”的神经网络。如果把神经网络看成是一个大楼，那么深度神经网络就有一个多层的大厦，它可以有比较多的神经元结构层次，一般来说，我们可以把隐藏层多于一层的神经网络结构称为“多层”的神经网络，也就是深度神经网络。
如果从“血统”上来说，机器学习是深度学习的父亲。而深度神经网络是深度学习的母亲。这对父母一结合，生出来的孩子才是深度学习。
我们可以用公式来表示这个关系：
深度学习=机器学习+深度（多层）神经网络
与人的学习还是不太一样的。机器的深度学习一般要依靠大数据，比如计算机要看过几百万张汽车的照片以后，才能在图像识别中确定出汽车的照片。而一个小孩只需要看过两三辆汽车，就可以把汽车识别出来。从这个意义上来说，人类的学习不太需要大数据。与人类的学习能力相比，这也说明目前的深度学习算法还有很大的进步空间。
人工智能有哪些应用场景
从人工智能的应用场景来看，大概可以划分6大类：自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉以及机器人学。其中，每一大类又可以分为各个小类，比如计算机视觉又可以具体应用到人脸识别以及自动驾驶等多个垂直领域。
正如石墨烯行业最核心的问题是需要找到合理的应用场景一样，虽然人工智能概念如火如荼，但也需要真正落地找到切实的应用场景，实现良性的商业循环。
目前来说，人工智能的应用层出不穷，涌现了很多企业。比如人工智能可以用到医疗与教育领域，也可以用到物流与安防领域，甚至可以用到军事领域。在这个过程中，涌现了非常多的垂直领域的公司，但能够不依靠融资，在商业上获得正循环的企业并不多。
因此，我们需要考虑的是这些企业的核心竞争力。正如芯片的核心竞争力是光刻机与EDA工具一样，人工智能的核心竞争力在算法设计能力。腾讯副总裁姚星曾经在展望人工智能行业的发展趋势时说：“算法，将成为人工智能时代的‘科技原力’”。
国内有哪些企业具有人工智能的算法设计能力呢？
一般来说，要设计算法，必须要有相关的科学家或者有研究经历的工程师，否则很难进行人工智能的算法创新。人工智能的算法设计对数学与计算机技术都是有比较高的要求，不是一般的程序员可以胜任的。
因此，懂算法设计的科学家成为人工智能公司的核心竞争力之一。
以阿里巴巴公司为例子，2017年7月，阿里巴巴发布“天猫精灵”，其背后的专利包括基于神经网络的声纹识别技术。用户可以使用天猫精灵的对话操作系统，通过语音进行购物和支付，并使用独特的语音签名作为身份验证的一种形式。那么，阿里巴巴的这些人工智能算法是怎么设计出来的呢？据了解，阿里人工智能实验室的首席科学家是王刚。王刚2005年本科毕业于哈尔滨工业大学，2010年在伊利诺伊大学香槟分校获博士学位。王刚此前在新加坡南洋理工担任教授，他显然是一名学院派出身的人工智能专家。
百度公司作为国内人工智能的领先企业，也曾经聘请了多位人工智能领域的科学家。百度曾聘请余凯、吴恩达、陆奇等人工智能专家担任高管，这也从侧面反应了百度在人工智能领域有很强的算法设计能力。正是在算法设计能力的基础上，百度才发布了阿波罗无人驾驶系统等人工智能平台。
寒武纪作为国内第一家发布人工智能芯片的公司，其自主研发的人工智能芯片已经应用于华为手机。而它的创始人之一陈天石2010年毕业于中国科学技术大学计算机学院，获工学博士学位。同年陈天石进入中国科学院计算技术研究所工作，研究方向为计算机体系结构和计算智能，他也是一位具有人工智能算法设计能力的科学家。
旷视科技的联合创始人与首席技术官唐文斌毕业于清华大学，曾经是清华大学计算机系研究生，他还是全国青少年信息学奥林匹克竞赛、首届“YaoAward”金牌获得者，他也是具有人工智能算法设计能力的科学工作者。
大浪淘沙始于真金璀璨，沧海横流方显英雄本色
虽然中国有很多人工智能公司。但从核心技术来说，只有那些拥有人工智能算法设计能力的公司才是具有核心技术竞争力的。正如在中兴通讯被美国禁运芯片事件中我们可以看到的那样——只有掌握了核心技术，才可以在市场竞争中拥有主动权。而人工智能的核心之一就是算法设计。
大数据与云计算以及人工智能是三个相互独立的概念。人工智能的英文是artificialintelligence，其首字母是A。大数据的英语是bigdata，其首字母是B。云计算的英文是cloudcomputing，其首字母是C。所以，人工智能与大数据以及云计算的关系被简单形容为ABC的关系，但必须注意，这三个概念是相互独立的，很多中小企业把这三个概念混为一谈，混淆这些概念，胡乱炒作高科技概念是不可取的。只有正确区分ABC的关系，才能捋清楚人工智能这个生态系统。
在人工智能纷繁复杂的产业图景中，犹如石墨烯产业一样，必须要找到其应用场景。
在任何一个领域，对企业来说，只玩概念是不能走向未来的。
（文/轩中）
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来源：内容由于半导体行业观察（ID:icbank）编译自「Sourceeletimes」，谢谢。
美国半导体产业占全球市场份额的近一半，并呈现稳定的年度增长。自1990年代后期以来，美国半导体产业一直是全球销售市场份额的领导者，每年近50％的全球市场份额。此外，美国半导体公司在研发，设计和制造工艺技术方面保持领先或高度竞争的地位。下面我们来看一下美国十大半导体公司：
1、英特尔公司
英特尔公司是最出色的计算机芯片公司之一，其提供的平台产品融合了各种组件和技术，包括微处理器和芯片组，独立SoC或多芯片封装。
产品：英特尔主要拥有以下产品-处理器，服务器产品，英特尔NUC，无线，以太网产品，内存和存储，芯片组和图形。
应用范围：云计算，游戏，内容创建，高性能计算和人工智能，信任安全性和隐私，高效的设计和编程，连接性和通信以及内存和存储。
创新/技术：英特尔在全球拥有40,000多项专利。英特尔正在致力于跨计算和通信的新兴创新，例如5G网络，自动驾驶，区块链，感官，预期计算，神经形态计算和量子计算。
全球市场：公司总部位于美国加利福尼亚，业务遍及11个国家，拥有11万多名员工。
收入：2020财年，英特尔创造了779亿美元的历史新高。
2、高通
高通公司是一家从事无线行业技术开发和商业化的半导体公司。
产品：5G，人工智能，蓝牙，调制解调器RF系统，处理器和Wi-Fi。
应用范围：音频，汽车，相机，工业和商业，移动计算，网络，智能手机，智能城市，智能家居，可穿戴设备和XR/VR/AR。
技术/创新：高通公司拥有惊人的140,000项专利和5G技术的专利申请。它正在研究5G和无线技术，人工智能，扩展现实（XR）和大学关系。
全球市场：高通公司总部位于美国圣地亚哥，在30个国家/地区拥有130个办公地点，拥有39,000多名员工。
收入：2020财年，高通创造了约235亿美元的收入。
3、美光科技
美光科技公司是计算机存储器和计算机数据存储（包括动态随机存取存储器，闪存和USB闪存驱动器）的生产商。
产品：他们提供三类产品-内存（DRAM，NAND，NOR闪存），存储（存储卡和SSD）和高级解决方案（3DxPoint，高级计算，Authenta安全性和Hetro内存存储引擎）。
应用范围：5G，汽车，客户端，消费者，工业物联网，移动，网络和服务器。
技术/创新：美光在其整个历史中已贡献了近44,000项专利。它创造了世界上最先进的DRAM处理技术，美光的X100NVMeSSD–最快的NoSQL数据库，可提高AeroSpike的性能。
全球市场：美光科技公司总部位于美国博伊西，在17个国家/地区拥有43个办事处，拥有34,000名员工。
收入：2020财年收入为214.4亿美元。
4、德州仪器公司
德州仪器（TI）是一家全球半导体公司，致力于为工业，汽车，个人电子产品，通信设备和企业系统等市场设计，制造，测试和销售模拟和嵌入式处理芯片。
产品：TI的主要产品包括放大器，音频，时钟和定时，数据转换器，管芯和晶片服务，DLP产品，接口，隔离，逻辑，微控制器（MCU）和处理器，电机驱动器，电源管理，射频和微波，传感器，空间和高可靠性，开关和多路复用器，无线连接以及计算器和教育技术。
技术/创新：公司在全球拥有45,000项专利。他们正在与Cobots和MachineLearning一起为电动汽车的无线电池管理系统创建新的解决方案。
应用：它们在工业领域（航空航天和国防，网格基础设施，医疗，照明等），汽车，通信设备，企业系统，个人电子产品，安全性和物联网等领域具有应用程序。
全球市场：TI在全球拥有14个生产基地，拥有10个晶圆厂，7个组装和测试工厂，以及多个凸块和探针工厂，拥有30,000名员工。该公司总部位于美国达拉斯。
收入：德州仪器（TI）2020财年的收入为144.61亿美元。
5、英伟达公司
NvidiaCorporation是一家技术公司，主要为游戏行业设计和制造图形处理单元（GPU）而闻名。
产品：Nvidia提供的产品包括图形卡，笔记本电脑，G-sync显示器和GEFORCENOW云计算游戏。
应用：公司开发了基于GPU的深度学习，以使用人工智能解决诸如癌症检测，天气预报，自动驾驶汽车，竞争性游戏，专业可视化，深度学习，加速分析和加密货币挖掘等问题。
创新/技术：Nvidia拥有7,300项专利资产。它已经成功开发了诸如企业与开发人员（CUDA，IndeX，Iray，MDL），游戏（GameWorks，G-syncBatteryBoost），架构（Ampere，Volta，Turing）和行业技术（AI计算，深度学习，ML）的技术。它正在研究3D深度学习，应用研究，人工智能和机器学习，计算机图形学，电子竞技，医学，网络等。
全球市场：NVIDIA总部位于美国圣塔克拉拉，在28个国家/地区拥有57个办事处，拥有9,100名员工。
收入：2020财年收入为109.2亿美元。
6、AMD
AMD（AdvancedMicroDevices）是一家全球半导体公司，致力于开发高性能计算和可视化产品，以解决世界上一些最棘手和最有趣的挑战。
产品：台式机和移动处理器，业务系统处理器，服务器处理器，图形卡，ProGraphics，服务器加速器，嵌入式图形，嵌入式图形和嵌入式合作伙伴目录。
应用：AMD专注于本能和身临其境的计算，以及该技术如何释放机器学习和其他高性能计算应用程序的能力，以应对重要的全球性挑战，包括医疗，教育，制造，科学研究和安全性。
技术/创新：它在全球拥有8000项已发布的专利。它正在研究高性能计算（HPC），高级内存技术，低功耗和机器智能等领域。
全球市场：AMD总部位于美国圣塔克拉拉，在23个国家/地区设有38个办事处，在全球拥有11,400多名员工。
收入：该公司2020财年的收入为97.6亿美元。
7、ADI
ADI公司在设计，制造和营销几乎所有类型的电子设备中使用的高性能模拟，混合信号和数字信号处理（DSP）集成电路（IC）方面处于世界领先地位。
产品：ADI公司提供广泛的产品组合，包括放大器，模拟功能，A/D转换器（ADC），音频和视频产品，时钟和定时，D/A转换器（DAC），高速逻辑和数据路径管理，工业以太网，接口与隔离，功率监控，控制与保护，光通信与传感，电源管理，处理器与微控制器，射频与微波，传感器与MEMS以及开关与多路复用器。
应用范围：ADI公司按航空航天与国防，汽车，建筑技术，通信，消费者，数据中心，能源，医疗保健，工业自动化，测量仪器和测量以及安全与监视等细分市场提供相关技术和解决方案。
技术/创新：它在全球拥有超过47,000项专利。它一直在研究3D飞行时间（ToF），5G，A2B音频总线，网络安全，GaN（氮化镓），物联网（IoT），探测器（LIDAR）解决方案，MEMS开关，OtoSense，雷达系统，RadioVerse，RF领导者，传感器接口和SmartMesh。
全球市场：总部位于美国诺伍德，在30多个国家/地区拥有15,900名员工。
收入：ADI2020财年收入为56亿美元。
8、安森美半导体
安森美半导体是基于半导体的解决方案的领先供应商，提供全面的产品组合，包括节能连接，传感，电源管理，模拟，逻辑，定时，分立和定制设备。
产品：存储器，音频/视频ASSP，接口，标准逻辑，微控制器，离散和驱动器电源管理，定时和信号调理，隔离和保护设备，放大器和比较器，传感器，宽带隙电源模块，连接性，光电，定制代工服务，SoC，SiP和定制产品。
应用范围：用于航空航天和国防，汽车，工业和云电力，物联网，医疗和个人电子产品。
技术/创新：安森美半导体正在从事汽车，物联网（IoT），创新以及工业和云电源领域的研究。
全球市场：总部位于美国亚利桑那州，在24个国家/地区拥有74个办事处，拥有34,000名员工。
收入：安森美半导体2020财年的收入为53亿美元。
9、微芯科技
MicrochipTechnology是工业，汽车，消费，航空航天和国防，通信和计算市场上智能，连接和安全的嵌入式控制解决方案的领先提供商。
产品：微控制器和微处理器，模拟，航空航天和国防，放大器和线性，时钟和定时，数据转换器，嵌入式控制器和超级I/O，铸造服务，FPGA和PLD，高速网络和视频，接口和连接性，LED驱动程序和背光，内存，电源管理，以太网供电，安全IC，传感器，智能能源/计量，存储，同步和计时系统，触摸和手势以及无线连接。
应用范围：它们用于医疗，航空航天与国防，音频与语音，汽车，电池管理，CAN，显示器，计算，以太网，物联网，照明，计量，USB，无线与网络，家用电器等领域。
技术/创新：他们一直致力于汽车应用的高端电流检测放大器，汽车以太网音频视频桥接（AVB）的第一个全集成解决方案，以太网交换机，机器学习和超大规模计算基础设施以及三模式存储控制器。
全球市场：Microchip总部位于美国钱德勒，在28个国家/地区拥有67个办事处，拥有18,000多名员工。
收入：Microchip2020财年的收入为53亿美元。
10、Xilinx公司
XilinxInc.是一家技术公司，主要是可编程逻辑器件的供应商。该公司发明了现场可编程门阵列。正是半导体公司创造了第一个无晶圆厂制造模型。
产品：设备（ACAP，FPGA和3DIC，SoC，MPSoC和RFSoC），评估板和套件（评估板，SoM），加速器（数据中心加速器卡，计算存储，SmartNIC和Telco），以太网适配器（8000系列）以太网，X2系列以太网），软件开发工具（Vitis软件平台，VitisAI），硬件开发，嵌入式开发，核心技术（3DIC，配置解决方案，连接性，设计安全性，DSP，以太网，ML，内存，RF采样）和加速的应用程序。
应用范围：航空航天与国防，汽车，广播与ProA/V，消费电子，数据中心，仿真与原型设计，工业，医疗保健/医疗，测试与测量，有线与无线通信。
技术/创新：它拥有4400项专利，主要针对高端现场可编程门阵列（FPGA）。目前，它正在研究高级设计流程，异构多核体系结构，网络处理，信号处理以及嵌入式系统和FPGA中的高级应用程序。
全球市场：Xilinx总部位于美国圣何塞，在8个国家/地区拥有12个办公地点，拥有5000多名员工。
收入：2020财年的收入为31.6亿美元。
美国的优势与劣势
全球销售市场份额的领先地位还使美国半导体产业能够从良性循环的创新中受益。销售领导地位使美国工业界可以对研发投入更多，这反过来又有助于确保美国继续保持销售领导地位。只要美国半导体行业在全球市场份额中保持领先地位，它将继续从这一良性创新循环中受益。
美国半导体公司在商业模式和子产品方面是市场领导者，但是对于某些商业模式细分市场，美国产业落后于其亚洲竞争对手。美国半导体行业在逻辑和模拟半导体的销售方面保持着市场份额的领导地位。但是，对于存储器和分立半导体，其他国家的行业处于领先地位。
同样，就商业模式而言，美国在某些领域领先，但并非全部。
例如，亚洲继续主导着半导体生产的外包方面。近80％的半导体晶圆厂和组装/测试业务集中在亚洲。尽管全球供应链为该行业带来了价值和效率的提升，但它们也突显了美国需要考虑在这一领域进行战略投资的必要性。
美国技术竞争力：美国半导体行业是先进半导体芯片设计领域无可争议的技术领导者。这包括AI所需的平台技术，在微处理器，图形芯片和可编程逻辑处理器中占有主要市场份额。当今用于前沿逻辑应用的最先进的IC使用10纳米（nm）技术，并在芯片上封装了超过200亿个晶体管，尺寸约为四分之一。美国在5G相关半导体的关键设计中也处于有利地位，在支持无线通信，网络管理和数据存储的芯片中处于领先地位。最后，美国公司正在领导努力开发用于自动驾驶汽车的新芯片，包括先进的图像传感器，数据处理器和车载雷达。
美国半导体行业的研发支出一直很高，反映出美国市场份额领先地位与持续创新之间的内在联系：从1999年到2019年，美国半导体行业的研发支出以大约6.6％的复合年增长率增长。无论年销售额的周期如何，它始终保持较高的水平，这反映了对半导体生产进行研发投资的重要性。2019年，美国半导体行业在研发上的总投资总额为398亿美元。
美国半导体制造商在美国的制造基地保持最多，比其他任何国家都多：2019年，总部位于美国的公司的前端半导体晶圆产能中约有44％位于美国。美国总部位于美国的前端半导体晶圆厂产能的其他领先地点是新加坡，中国台湾，欧洲和日本。值得注意的是，与其他主要市场相比，中国大陆在前端制造方面吸引的美国投资更少。不幸的是，在过去十年中，海外芯片制造业的平均增长率是美国的五倍。这主要是由于各国实施了强有力的激励计划以吸引半导体制造业。
美国半导体创新政策格局
为了确保美国在全球半导体行业中继续保持领导地位，美国必须采取雄心勃勃的竞争力和创新议程。
研究：
美国对联邦科学机构在半导体特定研究方面的投资增加了三倍，从每年约15亿美元增加到50亿美元，以推进将极大提高芯片性能的新材料，设计和架构。
美国在联邦科学机构对半导体相关领域（例如材料科学，计算机科学，工程学和应用数学）的研究投资增加了一倍，以推动半导体技术的飞跃式创新，这些创新将驱动未来的关键技术。
国内制造业：
建立新的制造业资助计划，以刺激美国新的陆上先进半导体制造设施的建设，其中包括领先的逻辑代工厂，先进的存储器和模拟晶圆厂，以提供国防，关键基础设施和更广泛的基本商业需求。
提供半导体制造税收优惠政策，例如购买新的半导体制造设备可退还的投资税收抵免。
员工人数：
改革高技能的移民制度，使美国高等院校的合格STEM毕业生以及世界各地的STEM毕业生可以工作，创新并为美国在半导体行业的领导地位做出贡献，并促进我们的经济发展。
将美国对STEM教育的投资增加50％，并实施一项全国STEM教育计划，到2029年使美国STEM毕业生的数量增加一倍。
贸易与知识产权：
批准自由贸易协定并使之现代化，包括《美国墨西哥-加拿大协定》，以消除市场障碍，保护知识产权并促进公平竞争。
为执法和情报机构增加资源，以防止和起诉包括盗用商业秘密在内的半导体知识产权盗窃案。