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[導讀] 美國當地時間 10 月 28 日,全球第二大礦機設計與制造廠商嘉楠耘智正式向美國證券交易委員會(SEC)提交首次公開發(fā)行(IPO)招股書,計劃 11 月下旬以股票代碼“CAN”在納斯達克上市。在

美國當地時間 10 月 28 日,全球第二大礦機設計與制造廠商嘉楠耘智正式向美國證券交易委員會(SEC)提交首次公開發(fā)行(IPO)招股書,計劃 11 月下旬以股票代碼“CAN”在納斯達克上市。在招股書中,嘉楠耘智將自己定位為:“領先的超級計算解決方案提供商”,希望利用先進工藝技術的早期和大規(guī)模采用的趨勢來建立世界一流的半導體公司。

招股書顯示,嘉楠耘智已經具備 AI 芯片設計能力,這也是嘉楠耘智商業(yè)模式的一部分。2018 年 9 月,嘉楠耘智發(fā)布了第一代 AI 芯片 Kendryte K210,并于 2018 年第四季度開始批量生產。同時,招股書中也說明,公司會在將來平衡礦機業(yè)務和 AI 芯片業(yè)務(當前 AI 芯片業(yè)務占比較?。雽w行業(yè)的領先者和新入者也被視為潛在的競爭對手。

除了嘉楠耘智,其他礦機廠商也在不斷嘗試進入AI芯片領域。比特大陸在2016年宣布業(yè)務向AI芯片方向延伸。利用其在研發(fā)礦機時在ASIC芯片上的技術積累,比特大陸已量產發(fā)布多款云端系列和終端人工智能芯片,可應用于人臉識別自動駕駛和城市大腦等諸多人工智能場景,將為福州的城市大腦項目提供基礎算力支持。比特大陸兩位創(chuàng)始人之間的爭斗也是在詹克團試圖讓比特大陸在人工智能芯片行業(yè)加大投入的背景下發(fā)生的。

另一方面,國內第三大礦機制造商億邦國際在去年年底提交的招股書中也表示,已完成了包括物聯網應用在內的三項人工智能芯片開發(fā)項目的初步可行性研究,分別是智能家居系統(tǒng),智能健康終端及服務器,以及智能自動化務農系統(tǒng)。其首款人工智能芯片預計于2019年下半年完成。

為什么三大礦機廠商都對人工智能芯片如此熱情?為什么比特大陸聯合創(chuàng)始人詹克團要頂著團隊不和、公司內斗的風險轉型人工智能芯片呢?鏈得得記者對蜂鳥礦機CEO劉志赟和人工智能專家張礫進行了采訪。他們認為,礦機廠商進軍人工智能芯片不但是大勢所趨,也有先天優(yōu)勢。

從市場的角度來看,人工智能芯片不但是未來芯片產業(yè)的發(fā)展方向,更是我國半導體產業(yè)彎道超車的重要節(jié)點。比特大陸、嘉楠耘智、億邦國際等礦機廠商作為全球半導體行業(yè)新貴,將目光轉向人工智能芯片領域是大勢所趨。

隨著全球范圍內越來越多的政府和企業(yè)組織逐漸認識到人工智能在經濟和戰(zhàn)略上的重要性,并從國家戰(zhàn)略和商業(yè)活動上涉足人工智能,全球人工智能產業(yè)發(fā)展迅速,根據德勤的一份報告中顯示的數據,2018年中國人工智能市場規(guī)模超過300億元人民幣,人工智能企業(yè)數量超過1000家,位列全球第二。據德勤推算,世界人工智能市場將在2020年達到6800億元人民幣,復合增長率達26.2%。人工智能芯片作為人工智能產業(yè)鏈的上游,無疑也面臨著巨大的發(fā)展前景。ABI Research在一份報告中預測,AI 芯片市場預計將從 2019 年的 42 億美元增長到 2024 年的 100 億美元。

曾任堪薩斯大學深度學習實驗室主任的人工智能專家張礫告訴鏈得得App,作為全球發(fā)展最快的人工智能市場,中國在芯片制造方面均落后于國際先進水平。長期以來,中國的芯片大部份依賴進口,芯片設計和制造方面的技術基礎薄弱。根據中國海關總署數據顯示,2015-2017年中國進口芯片總量分別為3140億塊、3425億塊、3770億塊,進口額分別為2299千億美元、2270千億美元和2601千億美元。這也使芯片進口額連續(xù)三年超過了原油。

但張礫也表示,人工智能領域的應用目前還處于面向行業(yè)應用階段,生態(tài)上尚未形成壟斷,國產處理器廠商與國外競爭對手在人工智能這一全新賽場上處在同一起跑線上,因此,基于新興技術和應用市場,中國在人工智能芯片行業(yè)方面將大有可為。

蜂鳥礦機CEO劉志赟在接受鏈得得App專訪時表示,從技術的角度來看,人工智能芯片和礦機芯片在設計、制造等方面都有著較高的重合度,技術壁壘并非難以逾越,礦機芯片的設計和生產經驗將大大降低人工智能芯片的設計和生產難度。

通常意義上的 AI 芯片指的是針對人工智能算法做了特殊加速設計的芯片。為了支持多樣的 AI計算任務和性能要求,理想的AI芯片需要具備高度并行的處理能力,同時也需要較低的功耗和極高的能量效率。

因此,同樣需要具備高度并行的處理能力,同時也擁有較低的功耗和極高的能量效率的礦機芯片與人工智能芯片的需求高度重合,并且也擁有近似的架構。礦機采用的專用集成電路,是專為進行哈希運算而特殊設計的定制芯片。定制的特性有助于提高 ASIC 的性能功耗比,缺點是電路設計需要定制,相對開發(fā)周期長,功能難以擴展。但在功耗、可靠性、集成度等方面都有優(yōu)勢,尤其在要求高性能、低功耗的移動應用端體現明顯。

劉志赟認為,礦機廠商所擁有的芯片設計團隊在設計挖礦使用的ASIC芯片方面已經擁有了從設計到投產的一系列經驗,這種經驗對于越過人工智能芯片的技術壁壘無疑是有幫助的。

因此,綜合市場與技術的角度來看,礦機廠商進軍人工智能芯片不但是大勢所趨,也有先天優(yōu)勢。但需要注意的是,雖然人工智能芯片市場方興未艾,還有大量的發(fā)展空間,但競爭卻非常激烈。在AI芯片領域,高通、谷歌、英偉達英特爾、AMD等國際巨頭紛紛發(fā)力,國內的寒武紀、華為海思、阿里平頭哥也不甘示弱,在研發(fā)上投入了大量資源。與這些巨頭相比,礦機廠商的先天優(yōu)勢并不明顯。因此,想要進軍人工智能芯片領域,礦機廠商們還需要付出更多努力。

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