Techtribune报道，新冠疫情使得许多芯片大厂不得不停止生产。

如何使芯片的制作过程对于紧急情况拥有更强的缓冲能力和适应能力成为了众多厂家关注的焦点。

众所周知，芯片的设计世界上只有少数几家公司可以进行，如三星和、英特尔、英伟达和高通。而其他公司的做法是选择外包给别的公司，大约80%的芯片是在亚洲制造的。台积电是目前全球最大的芯片制造商，该公司目前负责全球28%的产能。对于中国台湾地区来说，这种集中性投产无疑大有裨益，但也造成了全球目前的供应紧张。

现如今，中国、美国和一些欧洲国家正在增加对芯片研究和开发的投资。亚马逊、谷歌、微软和其他主要的美国科技公司也在大力投资，投资额估计为数亿美元。这将有助于使半导体行业更具弹性。

节省时间

最近英国《自然》杂志一篇报告指出，谷歌的研究人员已经成功地减少了设计芯片的时间。这是一项重大成就，将加快供应链的速度，这项技术专长需要广泛分享，才能确保谷歌公司的 "生态系统 "遍布全球。而行业则必须确保一旦应用这项节省时间的技术，那些拥有必要核心技能的人不会被赶走。

根据摩尔定律，每块芯片的晶体管数量随着晶体管变小，大约每两年会翻一番，每块微芯片的晶体管数量已经从1970年代初的几千块增长到今天的数百亿块。

尽管芯片制造在很大程度上是自动化的，但设计仍然依赖于手工过程。

工程师和设计师在此过程中会使用计算机辅助设计软件，但他们仍可能需要花费数周或数月的时间来弄清楚如何将所有部件装入可用空间。

谷歌的研究人员现在已经表明，使用人工智能（AI）可以在一天之内完成这一过程。

通常情况下，芯片的表面积在几十到几百平方毫米的范围内，这个空间必须容纳数以千计的组件，如内存、逻辑和处理单元，以及许多英里的超薄电线将这些组件连接在一起。设计过程中最困难的方面之一是 “芯片的规划"问题。这涉及到弄清楚在哪里最好地放置这些部件，就像建筑师设计建筑物的内部空间，使其能够容纳所有必要的设备和配件一样。

谷歌研究人员使用了10,000张芯片平面图来训练他们的软件。然后，机器自动得出了如何在不使用更多空间、电线和电力的情况下，生成比工程师设计的平面图的方法。

这是一项重大的突破。小型化和低功耗对于智能手机中使用的芯片尤为重要。

人工智能生成的芯片的设计时间不到6个小时，该方法已经被用于谷歌的TPU中，主要用于该公司基于云的机器学习应用。现在谷歌团队将会对其进行更多次数的测试，以确保其强大性，并能扩展到其他数据集和芯片类型中。如果更多测试能持续成功，那么此技术在芯片设计工具包中的地位就不言而喻了。