風(fēng)口上的AI芯片，只是國(guó)外巨頭的游戲嗎？

“你們準(zhǔn)備做AI芯片嗎?”

可能這是很多AI公司都會(huì)遇到的一個(gè)問(wèn)題。

根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2017年國(guó)內(nèi)AI領(lǐng)域的投資事件高達(dá)384起，投資總額已經(jīng)超過(guò)622億元人民幣。值得注意的是，這其中，計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域共有139家公司獲得融資，總投資額已經(jīng)達(dá)到了225億元。比如去年接二連三刷新融資記錄的商湯、曠視。

同時(shí)，高額融資的背后也透露出一個(gè)新的趨勢(shì)：技術(shù)層的公司正在往下沉，開始將目光轉(zhuǎn)向基礎(chǔ)層的芯片開發(fā)領(lǐng)域。僅僅是2017年，粗略估算就有數(shù)十家初創(chuàng)公司對(duì)外宣布要做AI芯片。

另外，有數(shù)據(jù)顯示，2016年AI芯片全球市場(chǎng)規(guī)模為23.88億美元，預(yù)計(jì)到2020年AI芯片全球市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到146.16億美元。

AI終端芯片崛起的背后：邊緣計(jì)算

傳統(tǒng)的處理器主要是CPU，隨著算力的要求提高，GPU成為現(xiàn)階段AI行業(yè)的香餑餑。這也是英偉達(dá)這幾年股價(jià)持續(xù)上揚(yáng)的一大重要因素。

而我們現(xiàn)在所說(shuō)的AI芯片指的是是專門針對(duì)AI算法做了特殊加速設(shè)計(jì)的芯片。

基于通用性以及計(jì)算性能的差異，我們通常可以把AI芯片分為三大類：FPGA、ASIC、類腦芯片等。

計(jì)算機(jī)視覺公司曠視曾在采訪中透露公司正在開發(fā)FPGA芯片，而依圖科技也對(duì)外表示未來(lái)有做芯片的計(jì)劃，巧的是，他們?cè)谌ツ晖读巳斯ぶ悄苄酒綯hinkForce。商湯在去年年末獲得來(lái)自高通的戰(zhàn)略投資，其相關(guān)人士表示，芯片方面，商湯主要是和高通合作。

目前，AI芯片主要的使用場(chǎng)景又可以分為云端(服務(wù)器端)和終端兩大類。在云端上，以英偉達(dá)的GPU為主導(dǎo)，而英特爾、谷歌的TPU以及國(guó)內(nèi)的比特大陸也相繼推出了各自的專用芯片。

但是隨著AI的崛起，對(duì)計(jì)算能力的需求越來(lái)越高，云端也有了更多的數(shù)據(jù)壓力。

如果所有的數(shù)據(jù)處理都放在云端，首先會(huì)給通信的帶寬以及實(shí)時(shí)傳輸帶來(lái)壓力，其次涉及到信息安全以及隱私問(wèn)題，所以高性能和低功耗的終端智能被提上日程：把更多的數(shù)據(jù)處理放在靠近數(shù)據(jù)源的設(shè)備端，將一些AI計(jì)算量的壓力從云端轉(zhuǎn)移到邊緣端。

也就是我們一直在說(shuō)的邊緣計(jì)算：

邊緣計(jì)算指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的開放平臺(tái)，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷連接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。

這也是為什么會(huì)涌現(xiàn)出越來(lái)越多AI專用芯片廠商的一大因素。

另外，“云端的服務(wù)器芯片不是誰(shuí)都能做的，一些服務(wù)器是要一個(gè)核電站來(lái)供電的，自然我們普通人就只能集中做AI終端‘接口’芯片。”國(guó)家“千人計(jì)劃”特聘專家、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)微電子學(xué)院副院長(zhǎng)林福江表示。

在這樣的態(tài)勢(shì)下，適用于終端側(cè)設(shè)備的AI芯片也應(yīng)運(yùn)而生。那么，在傳統(tǒng)芯片市場(chǎng)一直被國(guó)外巨頭壟斷的當(dāng)下，AI芯片會(huì)繼續(xù)重蹈覆轍嗎?

這次風(fēng)口上的AI芯片，是國(guó)外巨頭的游戲嗎?

在鎂客網(wǎng)《做芯片的不如做項(xiàng)鏈的?國(guó)內(nèi)高端IC芯片破局已刻不容緩|專訪中科大副院長(zhǎng)、浙大教授》一文中提到：

雖然我國(guó)已消化了近1/3市場(chǎng)需求而成為全球最大的芯片消費(fèi)國(guó)，但繁榮背后卻有一個(gè)殘酷的事實(shí)：我國(guó)國(guó)產(chǎn)芯片的自給率不到30%，產(chǎn)值不足全球的7%，市場(chǎng)份額更是不到10%，也就是說(shuō)中國(guó)“芯”90%以上依賴進(jìn)口。

截至2016年底，中國(guó)芯片的進(jìn)口金額達(dá)到1.3萬(wàn)億人民幣左右，而同期的原油進(jìn)口不到0.7萬(wàn)億。中國(guó)在芯片進(jìn)口上的花費(fèi)已經(jīng)接近原油的兩倍。

同時(shí)，像?？低?、大華股份、宇視科技等安防巨頭都和英偉達(dá)、英特爾等芯片商保持緊密聯(lián)系。

種種案例表示，在半導(dǎo)體這塊，國(guó)內(nèi)一直落后于國(guó)外。所以AI芯片也是一次趕超的機(jī)會(huì)，這也是為什么一些初創(chuàng)公司會(huì)得到國(guó)資背景資本的支持，比如寒武紀(jì)的投資者就包括國(guó)投創(chuàng)業(yè)和國(guó)科創(chuàng)投。

同時(shí)，去年12月，在工業(yè)和信息化部關(guān)于印發(fā)《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020年)》的通知中，提到要在智能終端、自動(dòng)駕駛、智能安防、智能家居等重點(diǎn)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的規(guī)?；逃?。

AI芯片作為最基礎(chǔ)的一環(huán)，提前做好“攻城略池”的準(zhǔn)備，也是為后續(xù)發(fā)展做好鋪墊。有資料顯示，我國(guó)也已經(jīng)制定了發(fā)展半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的目標(biāo)，2016年，芯片國(guó)產(chǎn)率只有26.2%，到2025年，國(guó)產(chǎn)率將增加到七成。這意味著國(guó)內(nèi)的半導(dǎo)體制造能力也要同步增加。

而且相較之下，AI芯片研發(fā)上，目前國(guó)外的半導(dǎo)體巨頭動(dòng)作并不大，主要還是以收購(gòu)和合作為主，以英特爾為例，他們陸陸續(xù)續(xù)收購(gòu)了Altera、Nervana、Movidius、Mobileye等多家公司，拿下了FPGA等多種芯片處理器技術(shù)。

在國(guó)家“千人計(jì)劃”特聘專家、IEEE Fellow、南京大學(xué)教授王中風(fēng)看來(lái)，“芯片一般來(lái)說(shuō)是巨頭的游戲，但許多國(guó)際型大公司，例如美國(guó)的博通公司以及日本和韓國(guó)的一些大公司在AI方面的研發(fā)投入并不大， 主因是機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能算法并不是這些公司的傳統(tǒng)強(qiáng)項(xiàng)，當(dāng)然也有些注重利潤(rùn)率的公司不想進(jìn)入還不太成熟的AI市場(chǎng)。初創(chuàng)的AI芯片公司如果專注一些特定應(yīng)用場(chǎng)景是有可能在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占有一席之地的。”

林福江教授認(rèn)為國(guó)內(nèi)初創(chuàng)公司做AI芯片是能夠突圍的，“‘接口’芯片(用于終端的芯片)的特殊應(yīng)用，硬件也不太大，而且以算法為主，小公司是有很大機(jī)會(huì)的。”

AI芯片公司“各自為政”，不會(huì)出現(xiàn)一家獨(dú)大

確實(shí)，現(xiàn)在大多數(shù)計(jì)算機(jī)視覺或者自然語(yǔ)言處理初創(chuàng)公司，更多的是從技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)，圍繞終端側(cè)開發(fā)相應(yīng)的芯片。毫不夸張的說(shuō)，軟硬件解決方案+前后端通吃正在成為大趨勢(shì)。

地平線的創(chuàng)始人余凱在此前的采訪中也表示，“芯片最終是拿來(lái)用的，并不是用來(lái)發(fā)論文的，所以要看在具體場(chǎng)景下把這個(gè)問(wèn)題解決的怎么樣。傳統(tǒng)的芯片可能不用管后續(xù)的應(yīng)用，所以他們只能做到他們的層次，多少瓦處理多少計(jì)算力，并沒有去考慮計(jì)算力對(duì)應(yīng)用的意義，這個(gè)是傳統(tǒng)的芯片問(wèn)題。”

AI芯片“回歸初心”的話，其本質(zhì)上是為具體的應(yīng)用場(chǎng)景而服務(wù)的。云知聲loT事業(yè)部副總裁李霄寒認(rèn)為，“技術(shù)實(shí)際上還在其次，最關(guān)鍵要看你解決問(wèn)題的具體場(chǎng)景，要從具體的場(chǎng)景出發(fā)，去推演芯片能不能解決實(shí)際的問(wèn)題。”

從鎂客網(wǎng)接觸到的一些AI企業(yè)來(lái)看，現(xiàn)階段AI芯片的應(yīng)用也主要以金融、安防、物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛等幾個(gè)細(xì)分的場(chǎng)景為主。

“目前國(guó)內(nèi)做AI芯片的公司可能有幾十家，重合度不會(huì)低。但多數(shù)公司有自己的側(cè)重點(diǎn)，例如寒武紀(jì)主推自己的AI專用處理器，地平線機(jī)器人在自動(dòng)駕駛方面發(fā)展較多，商湯在智能監(jiān)控方面積累較好。”

王中風(fēng)教授表示，“最終市場(chǎng)必然會(huì)淘汰其中大部分的公司，有些公司會(huì)互相合并，也有些公司被大公司收購(gòu)，能夠自己獨(dú)立發(fā)展并成功上市的也許不到十家。”

但是在那些重合度比較高的細(xì)分市場(chǎng)中，最終會(huì)不會(huì)出現(xiàn)一兩家芯片廠商壟斷呢?

對(duì)此，林福江教授認(rèn)為，AI芯片發(fā)展到后期不會(huì)出現(xiàn)這樣的局面，“AI芯片更多是概念產(chǎn)業(yè)，是把一些可以解決算法問(wèn)題的東西引進(jìn)到芯片中來(lái)，我不認(rèn)為會(huì)有通用AI芯片，也不會(huì)有一兩家大的芯片廠商來(lái)統(tǒng)一。”

AI芯片是階段性的，指望它在一兩年回本略顯著急

一般情況下，芯片研發(fā)的周期都是按照年來(lái)計(jì)算，按照去年的發(fā)布時(shí)間，2018年下半年會(huì)有不少AI芯片陸續(xù)面世。

如此長(zhǎng)的研發(fā)投入時(shí)間有可能無(wú)法和算法以及應(yīng)用的發(fā)展同步，這種不確定性，也帶來(lái)未知的風(fēng)險(xiǎn)。尤其是對(duì)于芯片這種燒錢的硬件，出了一點(diǎn)紕漏，損失的都是千萬(wàn)元以上。

換句話說(shuō)，雖然國(guó)內(nèi)芯片產(chǎn)業(yè)是巨大的，但是整個(gè)研發(fā)成本非常之高，成功率也很難有保證。

而且AI芯片僅僅強(qiáng)化深度學(xué)習(xí)能力是不夠的，傳感器接入，信號(hào)處理，檢測(cè)識(shí)別，以及軟件層面的決策和反饋等，各個(gè)環(huán)節(jié)需要的算法和計(jì)算特性也是不一樣的。

云知聲的李霄寒認(rèn)為，做AI芯片有三個(gè)要素必須要考慮：

第一：有沒有相應(yīng)的芯片知識(shí)，會(huì)不會(huì)做芯片。

第二：有沒有算法和應(yīng)用，其實(shí)從核心的角度，我們是在為算法找一個(gè)適合的應(yīng)用平臺(tái)，如果我們做AI芯片的話，必須要有AI方面的算法，算法和硬件是綁定的。

第三：要有自己的業(yè)務(wù)模型，當(dāng)芯片出來(lái)后，怎么去銷售它，誰(shuí)是你的客戶，你準(zhǔn)備把它做成一種什么樣的產(chǎn)品形態(tài)，這些業(yè)務(wù)模型都是要考慮的。

從這個(gè)角度說(shuō)，現(xiàn)在有一部分公司是有算法技術(shù)的，但如果僅僅從一個(gè)點(diǎn)出發(fā)去著手做芯片研發(fā)，擺在他們面前的則是后續(xù)的落地應(yīng)用以及終端市場(chǎng)的開發(fā)。

李霄寒告訴鎂客網(wǎng)，“雖然在做芯片這件事情上是盈利，但是指望第一款芯片出來(lái)就能回本就太激進(jìn)了。”

“芯片沒有那么好做，投入大產(chǎn)出低，現(xiàn)在這么多人做芯片，我覺得大多數(shù)都會(huì)被淘汰掉。”云從科技聯(lián)合創(chuàng)始人孫慶凱表示。

AI芯片是一個(gè)需要長(zhǎng)線投入的產(chǎn)業(yè)，它有自己的演進(jìn)路線，基本上不可能在一兩年時(shí)間內(nèi)一蹴而就，開始賺錢。比如，當(dāng)?shù)谝豢钚酒瞥龊螅酒瑥S商肯定要繼續(xù)做相應(yīng)的優(yōu)化，包括添加功能 、降低成本等，而且它的生產(chǎn)測(cè)試也有自己的周期。

就像大多數(shù)初創(chuàng)公司認(rèn)為的：AI芯片是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，指望它在一兩年回本就有點(diǎn)著急了。

一位業(yè)內(nèi)人士表示，“我沒看清楚為什么大家都開始做芯片，不過(guò)芯片這個(gè)方向是好的，它是一個(gè)市場(chǎng)發(fā)展方向。但是也不像業(yè)界內(nèi)傳的這樣神乎其神，泡沫有點(diǎn)大。在盈利方面，芯片本身就不容易，更何況AI芯片的還是在炒概念。”

確實(shí)，將芯片的性能、功耗和使用場(chǎng)景結(jié)合起來(lái)，做出一個(gè)非常好的產(chǎn)品，這實(shí)際上對(duì)每個(gè)企業(yè)都是巨大的挑戰(zhàn)。

林福江教授則認(rèn)為只有等基于旋轉(zhuǎn)電子的量子計(jì)算機(jī)30年后成為普及，才會(huì)有真正的AI終端出現(xiàn)。

結(jié)語(yǔ)：

2018年是檢驗(yàn)這些AI芯片廠商的開端，到底是哪些初創(chuàng)公司能做到小而美或者大而全，在優(yōu)勝劣汰的過(guò)程中，芯片市場(chǎng)格局將發(fā)生大的變化，即使是像英偉達(dá)這樣的公司，也隨時(shí)面臨著被新的黑馬逆襲的危機(jī)。

而很多沒有太多半導(dǎo)體背景的資本大量進(jìn)入芯片領(lǐng)域，也釋放出一個(gè)信號(hào)：山雨欲來(lái)風(fēng)滿樓，變天的時(shí)刻不遠(yuǎn)了。