目前半導體供應鏈瓶頸的根源已經潛伏多年，但COVID-19大流行讓問題浮出水面。在2020年2月的一篇預測報道中，半導體工程公司(Semiconductor Engineering)警告稱，200毫米晶圓的芯片廠設備的需求即將超過供應，這類設備通常用于較老、較慢的芯片。

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物聯網(IoT)設備不需要最快的芯片，可以用200毫米的晶圓制造，其需求的激增通常被認為是導致芯片供求失衡的根本原因。高速發展的物聯網產業引發了對各種尺寸芯片的需求激增，而芯片生產則進一步滯后。根據華爾街日報的一篇文章提到，在2021年第三季度芯片交付周期達到22周，是2020年底,約13周的將近兩倍。這也是自2013年開始監測該行業以來所見到的最長交貨時間。其他特定類型的芯片，包括用于汽車的微控制器，交貨時間甚至長達32周。這是促使二手車價格在過去一年中上漲21%的潛在因素。

全球芯片短缺也開始影響人工智能。許多人工智能模型，如計算機視覺和NLP(自然語言處理)，都依賴強大的GPU進行模型訓練。所以當芯片廠正在努力生產較老、速度較慢的芯片時，GPU等高端芯片也存在短缺。

GPU巨頭英偉達(Nvidia)的首席執行官黃仁勛(Jensen Huang)警告稱，該公司正面臨供應鏈方面的限制。英偉達的GPU生產依賴于亞洲芯片廠。8月15日，在公司公布財務業績后，黃在與分析師的電話會議上表示：“目前的評估是，明年大部分時間，我們將看到供應緊張的環境，主要是因為我們的需求太大了。”

全球都在加速企業的數字轉型戰略，并以更快的速度推動對人工智能應用的需求。這也引發新型芯片設計蓬勃發展，這些設計針對的是新興的人工智能。

SambaNova Systems，這是一家成立4年的人工智能初創公司，估值已經超過50億美元。該公司已與臺積電簽訂合同，使用7nm(納米)工藝制造其可重構數據流單元(RDU: ReconfigurableDataflow Unit 一種下一代處理器，旨在提供本地數據流處理和可編程加速)。RDUs在預先配置的機架中出售，或者通過軟件即服務(SaaS)交付方法作為API提供。

SambaNova公司首席執行官兼聯合創始人Rodrigo Liang表示，快速的硬件只是SambaNova人工智能的一部分。他說，開發一個成功的人工智能解決方案還有很多其他因素。

芯片短缺加速了業界對計算效率的關注。終端用戶越來越傾向于使用人工智能特定的解決方案，而不是使用商品組件，以獲得這種效率帶來的好處。人工智能是一個系統問題，單靠芯片是無法解決的，為了成功地將人工智能項目投入生產，終端用戶必須能夠將人工智能集成到他們的工作流程和應用程序中。積累單個組件(如芯片)和自集成解決方案是一項耗時且昂貴的工作，且大多數組織缺乏所必須的重要技能和專業知識。

除了芯片短缺，一個同樣重要的問題是人工智能人才短缺。Liang說：“目前，大多數人工智能人才都在大型科技公司工作。為了實現更普遍的人工智能公平，行業必須提供高易用性的產品，為終端用戶降低實施和擴大人工智能所需專業知識的門檻。”

可以肯定的是，我們生活在一個有趣的時代。物聯網設備的爆炸式增長、居家辦公的要求以及芯片廠本身的產能短缺，這些因素結合在一起，導致對芯片的需求超出了可用供應。

然而，危機也可能是機遇。如果處理能力受到限制，創新型公司會找到解決這個限制的方法。各大公司已經承諾投入數千億美元建造新的芯片廠。中國許多公司也都開始投入芯片研發和生產行業。這一危機將在未來幾年促使行業釋放出更多的創新。