“AI芯片四杰”成型 谁能占据先机实现弯道超车

[导读] 中国工程院院士、中星微电子集团创建人兼首席科学家邓中翰也公开表示“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。人工智能与航天、军工等重要领域一样,必须实现底层核心芯片的自主可控,才能确保国家安全、公共安全和信息安全。”

近日,关于人工智能的话题不断升温。

马化腾、董明珠等也屡屡提到人工智能与芯片产业的发展。其中马化腾也提到了腾讯未来将对AI芯片的投资。

中国工程院院士、中星微电子集团创建人兼首席科学家邓中翰也公开表示“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。人工智能与航天、军工等重要领域一样,必须实现底层核心芯片的自主可控,才能确保国家安全、公共安全和信息安全。”

事实上,中国芯片产业长期落后于西方,而人工智能赛道方兴未艾,外界普遍认为是弯道超车的好机会。

AI芯片方兴未艾

近年来,人工智能备受关注。2016年7月,人工智能首次纳入《“十三五”国家科技创新规划》;2017年7月印发《新一代人工智能发展规划》。有关报告中亦提及:“促进新兴产业加快发展,深化大数据、人工智能等研发应用,培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群,壮大数字经济。”由此可见,人工智能将为未来经济发展注入新动能。

有关人士表示,将会把人工智能方面立法列入抓紧研究项目,围绕相关法律问题进行深入的调查论证,努力为人工智能的创新发展提供有力的法治保障。

大众所了解到的人工智能应用及产品包括各种智能音箱、智能汽车、无人机等,但人工智能之所以能够实现智能化,最基础的还是其芯片以及收集的大量数据,芯片提供强大的算力,从而使得机器能够运用大量数据进行“深度学习”以获得某种规律,从而最终根据规律来实现应用的智能化。

由此可见,AI芯片在整个人工智能产业链中占有较为重要的位置。AI芯片可分为通用性芯片(GPU)、半定制化芯片(FPGA)、全定制化芯片(ASIC)、类脑芯片四种类型。

根据清华大学的AMiner团队所发表的2018人工智能芯片研究报告,AI芯片的主流架构经历了一系列的变化。从一个开始最为通用的CPU,到后来随着高清视频、VR、AR游戏等行业的发展,GPU(显卡的芯片)产品取得快速的突破,同时人们发现GPU的并行计算特性恰好适应人工智能算法及大数据并行计算的需求,因此开始尝试使用GPU进行人工智能计算。

进入2015年后,GPU的性能功耗比不高的特点使其适用场合受到很多限制,业界开始研发针对人工智能的专用芯片,也就是全定制化的ASIC芯片,通过更好的硬件和芯片架构,在计算效率、能耗比上进一步提升。

行业分析师王树一表示,对于大多数的人工智能芯片公司而言,最终还是要在市场上生存,找到合适的应用场景进行落地,成为大部分人工智能公司发展的必然选择。也因此AI行业的发展已经从以技术驱动逐步发展成为了一个以场景和运用驱动为主的产业,全定制化芯片也越来越受到青睐。

比特大陆产品战略总监汤炜伟在2018年10月的AI新品发布会上曾分析道,在AI芯片架构变革的背后其实是各行各业对于日益高涨的AI算力需求的急剧提升。互联网的普及以及发展产生了海量的视频、语音、图像、文字等数据,这些数据在传输、储存以及检索等过程中都遇到了诸多难题,行业对于如何能够更好地利用这些数据以满足自身业务需要有着迫切的需求。

“AI芯片四杰”成型

王树一表示,当前AI芯片可分为三个梯队,第一梯队已经杀出重围,成为事实行业标配选择的公司;第二梯队仍在竞争,有机会在某些特定场景生存下来,比如国内外很多的公司,不排除有机会有的公司能杀到通用市场,成为巨头;第三梯队,找不到应用场景又没有融到足够过冬钱的公司,将在这次寒冬中逐渐失去活力。

据悉,目前在国内AI芯片领域,有四家各具特色的公司被称为“AI芯片四杰”,这四家分别为华为海思、比特大陆、寒武纪和地平线。

比特大陆,这家成立5年多的厂商,一路将区块链芯片的工艺从55nm推进到7nm,全球市场份额占70%以上,其招股书显示,在2017年以及2018年上半年营收均超过25亿美金,成为仅次于海思的国内第二大IC设计厂商,估值达到150亿美金。

区块链芯片只是比特大陆的广为人知的一面,相对低调的是其专注安防领域的AI芯片。比特大陆在2015年组建芯片研发团队,定下了研发面向深度学习的张量处理器的战略,此后,经过一年多的研发,分别在2017年和2018年推出两代云端AI芯片,对外发售基于芯片的深度学习板卡和高性能服务器,专注在安防场景。

在安防这一应用场景下,比特大陆研发了用于视频结构化的算丰高密度智能服务器SA3,这一产品能够处理约90路1080P的视频数据,已被用于公安、交通等场景的视频智能分析、视频AI云的技术设施和算力服务,以及园区、广电等场景的视频智能分析。日前比特大陆已与福州市政府部门、中移杭研、联通网研院等达成战略合作,基于其AI芯片的算力云和服务器、边缘计算盒子等产品不断商用落地。

寒武纪在过去一年,也做了不少事情。例如其云端智能芯片MLU100及板卡正式面世,完成新一轮融资估值达到25亿美金,再如参加民营企业座谈会、寒武纪1H加持华为麒麟980等。

此前,寒武纪携八家合作伙伴和端云全线亮相2018安博会,也预示了对进军安防行业的决心。寒武纪联合星宸半导体/SigmaStar(原MStarSmartCamera事业部)和的卢深视(国内三维视觉领域新锐公司)推出了集成寒武纪终端智能处理器IP产品的系统解决方案,以芯片+场景展示实际应用。

地平线最近因为其6亿美金融资又上头条,估值也上涨至30亿美金,本轮融资的领头方来自SK海力士。根据官方消息,未来一年将在汽车级处理器架构以及第三代处理器架构方面取得突破。

地平线与其他三家芯片企业不同之处在于,创始团队大多算法行业出身,因此公司一直对外宣称要走“软硬件一体化”的路子,算法芯片两手抓。在过去几年中,地平线相继推出了征程、旭日两款芯片,以及一个自动驾驶计算平台Matrix,其他产品还未出现在公开信息中。

2017年底发布的AI视觉芯片“旭日1.0”,标志着他们正式跻身智慧城市及智慧零售领域。地平线认为,他们的机会在于将他们在自动驾驶领域的芯片和算法能力,包括基于芯片对海量数据的实时处理,以及大规模强化训练和模型优化方面的能力,延伸到视频安防市场。

最后压轴的是估值达到350亿美金的华为海思,除了一系列麒麟手机芯片外,海思在智慧城市领域也耕耘日久。2018年10月10日,在2018华为全联接大会上,海思官宣 All in AI,发布了面向全场景的技术解决方案,是包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案。

具体来说,基于海思的“达芬奇”架构,海思发布了服务器芯片昇腾910和终端芯片昇腾310,两款新品均不会对外单独销售,最终将以AI加速卡、加速模块、服务器和一体机等模式对外销售。

作为资金和科研实力较为雄厚的厂商,华为的野心在于建立起自己的一整套从由底层芯片到上层应用的AI生态,而不仅仅是单纯的芯片厂商。

以上四家AI芯片公司,其战略特色各有不同,其中有集中于具体场景的,也有要做AI生态的,王树一表示两种类型公司并不矛盾,一方面要商业化落地,必然要与具体应用场景结合,只有达到一定的规模,全定制的ASIC才有经济效益,所以也有可能是通用芯片用到专用场景。

对于做生态的企业,除了“PPT”公司,大约两种,一种已经杀出重围的头部公司,比如国外的英伟达、英特尔以及赛灵思;另一种是将来的杀出重围者。

未来“AI芯片四杰”如何能在占据先机的国外巨头的竞争下实现弯道超车,仍然需要时间和市场的考验。

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