芯片领域，如何从科学创新到科技创业？| 峰瑞芯片系列
4月24日上午，「峰瑞创投对话·芯片半导体系列」直播第 1 场——《挑战世界级的难题——光子芯片的当下与未来》，曦智科技创始人&CEO沈亦晨在线上与丰叔做了一场深度对谈。
沈亦晨，曦智科技创始人&CEO，麻省理工学院物理学博士。2017年，他以第一作者和通讯作者的身份在《自然·光子》杂志发表封面论文，开创性地提出了一种以光学神经网络为蓝本的全新计算机架构，开创了光子计算这一新的产业方向。基于此项突破，沈亦晨在2017年创办了光子计算与人工智能半导体公司曦智科技。早在天使轮，峰瑞资本就投资了曦智科技。目前，曦智科技在技术研发、产品进度、融资规模等方面均领跑全球光子计算赛道。
沈亦晨和丰叔畅谈了光子芯片的技术创新、应用场景、发展趋势等方面的见解，此外，他还回顾了自己从科学家切换成创业者所经历的挑战与应对方法。
进入正文前，先分享两人在对谈中的一些主要观点：
前沿技术的落地一般都会经历从质疑到被广泛认可的过程。最初，会有很多质疑的声音，关于会不会爆发，会在什么时候爆发？直到爆发真的来临，争议才会平息。
当传统技术方案无法解决市场的供需矛盾时，前沿技术的产业化就会迎来发展机遇。
科研往往是从点上开始突破。但把技术转化为产品，需要将更多的点聚合起来。
硬科技企业在不同发展阶段，需要建立不同的核心壁垒。初始阶段，壁垒在于几个关键的底层技术突破。第二阶段，壁垒在于如何把这些底层技术整合到一个更大、更复杂的软硬件一体化的架构中。再往后，核心壁垒则体现在如何打磨出更好的产品，并逐步建立起开发者生态，积累供应链优势等等。
大中型客户最在意的是软件的通用性。面对大中型客户，科技创业公司最重要的不是做一个大而全的东西，而是找到最让客户痛的点，最能发挥技术优势的场景，并以此为切入点。
创业起步时，最重要的是花最短时间找到一个六七十分的解决方案，然后快速推进，在过程中迭代。即便是硬科技创业，科研能力也只是其中的一部分。
我们附上整理后的部分对话实录，希望能对你有点启发。我们也将陆续在峰瑞资本视频号上放出这场对谈的精彩视频片段。
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/ 01 /
供需矛盾无解背后
是前沿科技的产业化机遇
李丰：我和沈博士第一次见面很早。
沈亦晨：是，我第一次见到丰叔是2015年，那时候我的论文刚写完。
李丰：当时你那篇论文很轰动，无论是《自然·光子》还是MIT，都非常高调地公布了你的研究成果。不过，虽然学界对光子计算这个方向非常认可，产业界对这一全新的技术方向还是存有争议的。
这让我想到我们几乎同期在看的波士顿的另一个前沿项目——晶泰科技（晶泰科技是一家以计算驱动创新的药物研发科技公司，基于前沿计算物理、量子化学、人工智能与云计算技术，为全球创新药企提供智能化药物研发服务。）。
我们2016年投资了晶泰科技后，波士顿的一些生物医疗领域的投资人一度向我们投来过不太理解的目光。光子芯片也一样，我们五年前也去咨询了很多芯片相关的技术专家。但大家对于这个方向到底行不行，应不应该现在做，也没有形成统一的意见。所以我很想知道，这种争议当初有影响你的创业判断么？
沈亦晨：光子计算这个方向，这五年来的发展还是非常快的。五年前，可能全球也就一两家公司在做，2019年又多了两三家，2020年成立了三五家，2021年又成立了十家左右。到目前为止，全球范围内，做这个方向的公司大概已经有二十多家了。光子芯片也成了行业里最热的方向之一。
曦智科技算是其中最早起步的公司之一。2017年曦智科技创立时，连AI芯片都是一个新概念，更不用说我们做的光子AI芯片了。所以，也可以理解为什么很多人会把我们和量子计算这种前沿科技归到一列。不过最近，随着英特尔、英伟达这样的业界巨头都开始加大在光子AI芯片领域的研究和成果发布，业界也越来越认可，这个可能并不是一个那么遥远的事情。
其实，从科研到产业，前沿技术的落地一般都会经历从质疑到被广泛认可的过程。最初的五到十年，大家都会有所疑虑，拿不准这个技术到底会不会爆发，会在什么时候爆发？直到爆发真的到来，这种争议才会平息。
李丰：从投资人的角度，对于初创项目，我们通常最关注的问题有三个：为什么是这个时间？为什么是这个方向？为什么是这个解决方案？首先我们看时间点的问题。当时那个时间点，科研层面的哪些突破让你判定光子芯片创业的时机成熟了？
沈亦晨：其实，光子芯片不是一个特别新的概念。事实上，它已经存在几十年了，甚至比现在大家熟悉的电子芯片存在的时间还久。比如我们平时上课会用的激光笔，里面的激光器芯片就是一个光子芯片。再比如海底光缆里，光缆终端设备的收发模块也是光子芯片。所以，光子芯片的行业应用已经存在几十年了，那是什么变化导致其在最近几年发展提速？最主要的原因在于供需矛盾。
首先看供给侧。
一方面，传统数字芯片在过去五十年里一直在高速发展。根据摩尔定律，集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。过去五十年里，一直如此。直到最近五到十年，“摩尔定律”面临无法延续的窘境。随着单个晶体管尺度越来越小，晶体管集成度越来越高，但因为量子效应，晶体管的能耗很难进一步下降。
此外，随着导线越做越细，横截面积越来越小，电阻越来越高，而导线发热很难往下降。达到一定尺度后，随着器件密度越来越高，发热反而会越来越大。所以，数字芯片在短期内很难继续保持之前的高昂势头，继续突破单位面积或功效的计算能力。
再看需求侧。
过去五到十年，无论是大数据、人工智能，还是这两年的元宇宙，出现了越来越多需要大量计算的场景，人们对芯片计算力的需求仍呈爆炸式增长。未来十年，如果能出现的新的计算能力更强的硬件，科技的推进和落地会有更广阔的想象空间。
所以从供需角度来看，一方面是需求蓬勃上涨，另一面是传统技术突破遭遇瓶颈，跟不上需求增长的速度。在此背景下，一些目光更长远的人，就会愿意承担一些风险，去尝试一些能从底层上实现突破的技术。前沿技术迎来发展机遇。我们的技术突破刚好出现在这个节点，所以我们决定创业，也顺利拿到了融资。
李丰：个体角度呢？
沈亦晨：对，还有一个很重要的推力来自周围的正向鼓励。在MIT，我们可以接触到很多科研外的重要资源，比如当地的创业群体，投资人。其实，刚写完论文时，我也没想太清楚要不要创业。但后来，包括丰叔你在内，很多顶级投资人都不断地鼓励我，肯定这个方向。所以，可以说当初选择迈出这一步，一方面是对技术本身的相信，另一方面也来自外界的正向鼓励。
李丰：回到技术本身，可以给我们科普下，当年你发表的那篇轰动学界的论文，主要创新点在哪里？创业后，曦智科技又在当年论文的基础上有了哪些推进？
沈亦晨：曦智科技做的是光电混合计算芯片，属于光子芯片里的一个比较重要的分支，也就是用光电混合的方式来做高性能的计算芯片。这个方向要解决的一个关键问题是，怎么用光的器件来替代电芯片里的晶体管去做计算？当时我在论文中提到了一个新的解决方案，即利用光在通过网络状的干涉器的过程中的相互干涉和对干涉器的控制来完成大规模线性计算。人工智能会大量使用到线性计算。所以，这算是一个突破点。
做公司后，我们发现其实人工智能的系统要比一个矩阵计算器复杂得多。而光在其他方面，尤其是数据传输方面，也有挺大的发挥空间，比如可以去代替导线。所以，越往后走，我们的技术方案也越来越成熟。
/ 02 /
晶圆厂会瞄准
数字芯片外的增长机会，
利好硅光企业
李丰：硅光技术的相关研究其实已经存在了比较长时间。这些年，包括晶圆厂在内的芯片相关基础技术设施出现了哪些变化，使得硅光相关的技术能有突破的机会？
沈亦晨：总体来讲，过去几年里，从工业角度来看，虽然硅光芯片产业链的成熟度还不及数字芯片产业，但也在迅速提升。尤其是最近两三年，国际上许多大型晶圆厂，EDA设计公司，封测厂都开始正式布局硅光方向。
现阶段，市场对硅光供应链投入的增加，主要得益于光通信市场的蓬勃发展。目前，硅光芯片主要的市场还是光通信领域。此外，还有其他一些发展潜力很高的领域，比如光计算，光传感的激光雷达等等，这些也在驱动硅光供应链越来越成熟。
所以，当前每个环节都有比较成熟的供应商，且技术都在不断升级。至少我们目前要做一个硅光芯片，是完全能通过既有的产业链实现量产的。而且硅光技术本身并不要求极尖端的制程，所以能做这方面工艺的晶圆厂很多。
李丰：嗯，我也注意到，现在越来越多的晶圆厂不再跟进或者放弃研发更先进的纳米制程。结果就是他们已经建设好的产能需要寻找一些新的应用突破点。晶圆基础设施的这种变化是不是对硅光产业也有一些推动作用？
沈亦晨：是。如果晶圆厂一直走数字芯片这条路，制程竞赛会越来越难打。现在，要从5纳米往3纳米走，可能需要投入上千亿美元。全世界能做这件事的晶圆厂屈指可数。那么其余晶圆厂要往什么方向发展？除了数字芯片，其他产能需求的增长点和爆发点在哪里？这一趋势对硅光芯片企业是有利的。
不过，芯片行业这两年一直还是产能吃紧的状态。无论是国内还是国外，在产能特别吃紧的时候，大家还是愿意在现有产能的基础上先把钱赚够了，再去开发一些新技术。但从长远上看，你的判断肯定是正确的，会有越来越多的晶圆厂瞄准数字芯片外的增长机会。
李丰：去年底，我们根据公开数据做过一个推算。从 2019到2024年，中国大陆主要晶圆厂在8英寸和12英寸芯片上的产能将翻三倍左右。这一数据还没有将未来两三年内新投入的钱和产能效应算进去。虽然目前我们的芯片供需缺口仍然存在，但假定几年后，大陆主要晶圆厂的产能可以实现供求平衡，甚至能略有产能富裕。这些富裕的产能可以如何利用？会往哪个方向发展？
沈亦晨：我相信供应商会基于对产业的全面认知去做出最有利的规划。从我的角度，硅光会是他们一个很好的选择，会带来很大的产能增长机会。除了硅光，还有几个方向，现在看起来也发展得比较快且不需要特别高的制程，比如微机械结构芯片，基于新型忆阻器的芯片，MRAM、RRAM这样的存内计算芯片等等。
/ 03 /
硅光技术未来最大的机会
在于进一步提高集成度
李丰：下一个问题，我们回到硅光。从对光的控制这件事来看，未来行业很可能会在哪些方面取得突破性进展？
沈亦晨：我们特别看好的就是硅光。当然，光子芯片除了用硅，还有很多其他做光的方式，包括刚才说的MEMS等等。
李丰：你们看好硅光的原因是什么？
沈亦晨：最主要的原因在于，它可以直接利用既有的供应链，可以用晶圆厂做电芯片的那套工艺和封装方式去做光芯片，不需要重新开发一整套工艺。
此外，硅光最大的潜力还在于，能在一颗芯片上集成很多光的器件。现在，光通信用的光芯片上，可能器件数量就是几个或十几个。硅光技术未来最大的机会在于，可以进一步提高集成度，比如集成几千、几万，甚至几十万个光的器件。而随着集成度的不断提升，就像电芯片走过的发展历程一样，光芯片的用途也会越来越广，会产生越来越多的应用场景。
计算可能是光芯片最重要的一个应用场景，主要是用光芯片去做线性运算以及数据搬运，这两者产生的功耗量占计算芯片功耗总量的八成以上。因为光芯片本身没有发热的问题，所以有很大机会能显著降低计算系统和计算芯片的能耗问题。这个都是我们在硅光技术方向可以去做的事情。除此之外，激光雷达、光传感、DToF等领域也可能产生很多新的商业应用场景。
/ 04 /
科研讲究从点突破，
产品则需要把更多的点汇成面
李丰：确实，我也特别看好硅光未来在计算上可以大规模地节约能耗，并提高效率。我们投出的20多个芯片相关的项目里，大概1/3都是跟硅光有关的，既涉及你们这样偏底层创新的，也涉及到传感器、检测等方方面面。
接下来的一个问题和创业本身有关。你创业这些年，在科研成果产品化或商业化的过程中，最大的体会是什么？
沈亦晨：这个问题特别好。我个人来讲，从科学到商业化，有两方面体会很深。
首先，从做的事情本身。科研往往是从点上开始突破。我之前在MIT做研究时，看到的只是一个非常大的系统里的一个点，在这个点上实现了突破。但作为研究者的视角，很容易将这个点视作全世界，把它当作系统中最重要的部分。
到后面做产品，做商业化后，我们会吸纳各方面的人才，一起去完成一个计算系统。在这个过程中，你会很强烈地感知到，这个点只是系统中众多点中的一个。如果我们要做出一个有竞争力的产品，就需要有更多的点聚在一起，才能支撑起商业化。因此对创始团队需要更快地拓展自己的知识面，拓宽团队的专业背景。
以光电混合计算芯片为例，除了光，软件和电芯片也是相当重要的组成部分。这部分可能相对而言创新的空间不是特别大，但也是必须解决的部分。我很喜欢把光芯片和电动车行业类比。十五年前，电动车行业最核心的创新领域是电池、驱动和电源管理系统。但是要做一辆车出来，方向盘、座椅、轮胎都是必备的。所以我最大的体会是，科技创新可能只体现在个别的点上，但最后产品是一个面。
再说公司治理，科学研究和做商业化需要两种完全不同的治理方法。做科研要求的是严谨、一丝不苟。做商业化，其处事方式要求你更快地去试错，去迭代，才能快速地把这个产品做出来。这是两种截然不同的心态。相信很多从科研转创业的同行，也会有自己的体会。
/ 05 /
硬科技创业在不同阶段的核心壁垒
李丰：从最初拥有一个科研层面的突破性想法，到做成可商业化的产品，这个过程中做了哪些调整，甚至是妥协？
沈亦晨：起步阶段，对于科技特别是硬科技创业，能提出一个基于产业界痛点的，且具有壁垒的解决方案是非常关键的。对于我们来讲，科研上的突破，专利的积累，还有在这个研究领域深耕多年的团队都是我们创业最初的核心壁垒。
到了第二阶段，做产业化和商业化的过程中，就会碰到各种需要妥协的地方，有时候就需要稍微收回来一点科研高度。
以我们曦智为例，从财务上看，过去五年里，随着时间的推移，我们在底层技术上的科研投入比例是逐渐缩小的。一开始，可能八成资金都投入到了底层设计和封装方案上。到现在，大概只占三四成了，更大一部分会投入到产品化、商业化和软件团队。
从最初的几个人到现在上百人的团队，电芯片、光芯片、软件，团队里大家互相去了解对方的行业，团队在这个过程中不断打磨，去做一整个完整的产品的经验。所以，到第二阶段，我们的竞争壁垒就变成了做产品的经验。
综上，初始阶段，我们的壁垒在于几个关键的底层技术突破，到第二阶段，我们就要把这些底层技术整合到一个更大、更复杂的软硬件一体化的架构中。再往后，随着产品的不断迭代，在改进和妥协中，我们会打磨出更好的产品，并逐步建立起开发者生态，积累供应链优势，这些都会成为未来我们的核心壁垒。
李丰：把技术产品化，做成一个解决方案，需要晶圆厂这样的基础设施的配合，那你会需要你的合作伙伴为你做一些特殊的配合么，比如材料、工艺、产能、制程等等？
沈亦晨：对于做出产品来讲，目前是不需要。既有的供应链完全能满足我们做产品的需求。当然，如果能更深度地绑定和配合，未来肯定能做出更好的产品。我们也期望作为头部客户，能跟晶圆厂有一些更深度的绑定，做一些更适合我们的工艺。
/ 06 /
和头部客户打交道的经验教训
李丰：明白。再回到需求这边。通常情况下，需要用到这种能明显提高效率、降低功耗的AI计算芯片的，都是一些大型甚至超大型的头部客户。他们是最能把你的产品用出效果、用出技术来的客户。过去的两三年里，在跟这些最头部的客户打交道时，你有什么经验或教训？
沈亦晨：确实，这个可能是国内外很多AI芯片初创公司都面临并亟待解决的问题。这些头部客户最大的诉求在于软件的通用性。越大的客户对产品成熟度的要求越高，比如能即插即用，能适配成千上万的应用。以英伟达为例，它本身已经花了大量的时间，营造了软件开发者生态。对于任何一个想要打入这个行业的产品，都需要解决大客户的诉求，即怎样能够尽快把这些产品用上，而不需要对底层软件的框架做大范围的修改。
对任何一家初创公司，要在软件生态上和英伟达这样几十年营造起来的生态正面抗衡，挑战都不言而喻。具体到我们自身，我最近很多时间都花在了怎样找到Killer App上。
大公司往往有很多不同的应用场景，就像在一个大的umbrella下有很多垂直业务，不同的业务场景都会有各自的倾向性。有的业务在现有的计算硬件上特别“痛”，比如说他们需要处理一个特别大的计算模型，还需要再一定时间内处理完。
所以，我们第一阶段的重心之一就是去寻找那些让大中型客户特别痛的那些痛点，找到最能发挥光的优势的那些计算应用场景。在这些特别痛的场景下，当客户面临几十倍算力提升的诱惑时，很可能就愿意牺牲一部分在软件通用性上的学习成本。这就是我们第一阶段Early Adopter（早期采用者）的主要画像。
我们不会直接去做一个大而全的东西，第一阶段我们就去找痛点。因为这个市场太大了，万亿美金级别的市场，我们要精确定位出那些最痛的点。我觉得任何一个新的创新技术要商业化，都可以按照这个思路去找切入点。这是我们最近最花精力的部分。我们比较幸运，目前已经找到了好几个这样的点。
李丰：对，这个特别重要。通用芯片的创业者经常面临这种矛盾，一方面只有大客户才能用得好产品，另一方面短期内又很难建立起生态。你们的做法确实提供了一个很好的思路，当然前提是有明确的技术突破和明显的技术优势。如果优势明确，又能找到一个比较锐的点，在那个点上，对效率的需求是可以超过通用性和生态型的需求，也许就可以刺破那张纸。
沈亦晨：对。
/ 07 /
创业起步阶段，
最重要的是尽快找到
一个六七十分的方案，
边跑边看
李丰：如果这五年的创业经历，你有机会重走一遍，你会在哪些方面有所调整，让自己少走一些弯路，或者更快到达？
沈亦晨：过去五年里，变化太大了，很多都是预料之外的，比如疫情等等。我个人的变化也很大。创业之前，我是做过心理准备的，比如会预想一些难题。但即使这样，一开始还是或多或少走了些弯路。我总结下来，有几个比较重要的建议，可以供有创业想法的朋友们参考。
首先，起步的时候，速度很关键。我们当初很多时间都耗费在了解决方案上，我们希望能想出一个满分的解决方案，所有细节都要满分。其实，越到后面越发现，对创业来讲，要花最短的时间找到一个六七十分的解决方案，然后快速推进，在过程中迭代。其实，最初花费在打磨100分方案上的时间和精力，后来会发现并不那么重要。因为创业本身远非只拼科研能力，招募、选择客户和投资方都很重要，都需要你花时间认真对待。
李丰：对。很多好学生的思维惯性是要得100分，或者至少99分。但做产业时，因为调整和变化是层出不穷的，重要的是先想办法把问题解决，再边跑边看，边动边看。
沈亦晨：确实是这样。我身边很多人都有同感。很多科学家出身的创业者往往对自身的要求很高，但某种程度上，太精益求精也可能是种桎梏，因为你必须考虑时间成本。
/ 08 /
硬科技创业需要区分好
“紧急的”和“重要的”
李丰：这也是我们在硬科技创投领域大家探讨比较多的，就是对技术和商业化两方面knowhow的平衡。因为很难有科学家一出来创业就有很强的商业化能力，同样商人出身也很难一上来就非常了解技术。在这两个指标构成的象限里，不同行业、不同模式和应用、不同阶段，二者的占比也会有差别。从你的现阶段的情况出发，说说你对于这两种能力在硬科技产业中发挥作用的占比？
沈亦晨：就像我刚才说的，早期，核心技术的比例会更高一些，到了中期和后期，会越来越追求技术和商业化的平衡，甚至商业化的比例会更高。
李丰：嗯，你可以接着谈经验教训了。刚才谈到了起步阶段，速度很关键。
沈亦晨：对。第二点，我想强调下团队必须对公司的愿景有强烈的信念，这对硬科技创业公司尤其重要。因为硬科技最大的挑战在于时间周期长。
在一个很长的时间周期里，如果团队的信念感不够，很容易就坚持不下来，或者会经不住诱惑去变更方向。但技术上的一些最重要的突破，往往需要一个团队在很长时间宗教般狂热地信仰某个大方向，在一件很复杂的事情上长时间的坚持。
在确保团队有这个长期的信念和坚持的同时，另一个重要的点在于区分紧急和重要的事。什么是紧急的，什么是重要的，很多时候这两个概念背后所指是不同的。
当下紧急的，就是现在必须要马上去做的事。对我们来说，就是找到那个Killer App，找到我们的那根针要去戳的市场最痛最弱的那个点。那重要的事情，对我们来说，就是在底层技术上的投入，需要不断做出创新的技术和产品。重要的事的持续的时间周期更长，比如在未来的三、五、十年内看到成果，当下并没有那么紧急。
这其实也回答了你刚才有关平衡的那个问题。在这个过程中，必须一直找到一些新方法去做出更好的平衡。比如在周期比较长的技术突破领域，我们可以和其他企业、供应商、科研类高校合作。但对于当下最紧急的事，我们肯定会自己来做。当然，从企业策略规划角度，要把各种中长期任务做好分级规划，挑战确实很大。
李丰：接下来是一个管理问题。之前你提到过团队磨合。很多科学家创业都会遇到这个问题。以你们为例，你们有商业市场团队，有传统芯片设计团队，也有做光学基础技术的团队，也会有软件算法的团队。这几块，大家的实力都很强，各有一套逻辑和体系。但团队要聚合在一起，做出一个产品，把点合成面。在这个过程中，必然存在一个谁配合谁，或者谁接受谁，谁愿意以谁为核心来设计需求的问题。你是如何做好团队管理的？
沈亦晨：现在，我们团队在这个问题上已经好多了。过去五年里，确实有那么两三年是团队磨合的阵痛期。最初我们主要是科学家团队，接着我们补充进了产品团队，后期又导入了商务市场团队。
当时一个很大的冲突点在于，技术团队很想要做出一个最厉害的技术，在技术面前，成本或者客户需求被他们放在了相对次要的位置。但从市场团队的角度，他们更注重客户需求，需要不断地和技术团队沟通，传递技术最终还是为产品服务的理念。当然，经过了两三年的磨合，团队上下大家都认可了公司需要以客户和市场为导向。
不过，以市场和产品为导向并不是说技术团队就要放弃他们对前沿科技的追求。这也是我们之前提到的在“紧急的”和“重要的”之间做平衡。目前，我们是通过跟外部合作来推进前沿技术的研究，这样也能控制成本。
李丰：从今天往后看，你觉得曦智科技在发展过程中，最需要找到什么样的人才和合作伙伴？
沈亦晨：我觉得最近这三年，公司最重要的目标就是前面提到的，找到行业的痛点和切入点，进行商业化、市场落地。
从人才角度，芯片市场很广阔，我们需要找到在各个尺度上对这个行业有深入了解的人，包括BD、marketing，productization等方向的人才。比如在软件方面，现在我们对接客户时，要做一个软件栈，也就是芯片背后的编译驱动。在硬件领域，我们正在国内招聘VP这样级别的人才。
图片中显示的是目前曦智科技正在热招的岗位，覆盖硬件、软件、市场这三大方向。我们期待有热情，愿意拥抱新技术的伙伴加入我们。
李丰：既然提到前沿科技，最后想请你做一个展望。在你看来，芯片方向，还会有哪些技术，可能在当前看是存有一定争议或者不确定性，但未来可能有做大做强的机会？
沈亦晨：我自己是物理出身，所以我看的方向会比较发散一些。未来五到十年里，整个芯片行业可能还是以硅的技术为主，主流的产品或技术方向是非数字的CMOS，包括硅光、MEMS、存内计算忆阻器等等。
但如果目光看得更长远些，我认为一些更新的技术方向会陆续涌现并迎来增长，比如三五族化合物半导体、室温超导技术等等。特别是室温超导技术，如果新的材料能够做到室温超导的话，对整个芯片行业都会是一次颠覆。但这个时间跨度不是五年或十年，可能会更久一些。
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