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[導(dǎo)讀]經(jīng)過了2017年的巨頭紛爭,2018年的AI芯片市場進(jìn)入了百花齊放的局面。針對各種細(xì)分領(lǐng)域的AI芯片不斷出現(xiàn),讓整個市場展示了一種異樣的活力。老巨頭們的焦慮英偉達(dá)依然是AI芯片業(yè)無可爭議的領(lǐng)頭羊。在全

經(jīng)過了2017年的巨頭紛爭,2018年的AI芯片市場進(jìn)入了百花齊放的局面。針對各種細(xì)分領(lǐng)域的AI芯片不斷出現(xiàn),讓整個市場展示了一種異樣的活力。

老巨頭們的焦慮

英偉達(dá)依然是AI芯片業(yè)無可爭議的領(lǐng)頭羊。在全球領(lǐng)先的超算中,大部分有英偉達(dá)的GPU;全球AI的創(chuàng)業(yè)公司,大部分都在使用英偉達(dá)的芯片和軟件進(jìn)行開發(fā)。英偉達(dá)還在2018年發(fā)布了世界上最大的GPU DGX-2,量產(chǎn)了自動駕駛芯片Xaiver。但是,英偉達(dá)的股價在第四季度重挫54%,主要原因是挖礦熱潮的減退,但側(cè)面也說明了AI帶來的泡沫逐漸在消退,英偉達(dá)在數(shù)據(jù)中心的業(yè)務(wù)表現(xiàn)沒有達(dá)到預(yù)期。

另一家老牌的芯片巨頭Intel,發(fā)力較晚,但也一直在奮力追趕?,F(xiàn)在已形成Xeon處理器進(jìn)行計算、Nervana 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器訓(xùn)練 AI 模型;Movidius視覺處理芯片在嵌入式IoT設(shè)備上進(jìn)行圖像/視頻處理;FPGA在云端和邊緣設(shè)備上進(jìn)行 AI 推斷的產(chǎn)品布局。2018年Intel還發(fā)布了云端AI芯片Spring Crest,預(yù)計在2019年量產(chǎn)。

谷歌是最早進(jìn)行AI芯片開發(fā)的系統(tǒng)廠商之一,獨(dú)有的TPU芯片已經(jīng)在2018年推出了第三代,性能達(dá)到了每秒鐘運(yùn)算 100 多千萬億次。并且,谷歌也是積極推進(jìn)AI應(yīng)用落地的公司,在2018年12月推出了付費(fèi)無人出租車服務(wù)“Waymo One”,揭開全球自動駕駛商業(yè)化大幕。

手機(jī)處理器的AI軍備競賽更是熱火朝天,蘋果發(fā)布了A12 Bionic仿生芯片,高通的驍龍855中加入AI引擎,華為的麒麟980配備了雙NPU單元,聯(lián)發(fā)科則推出了獨(dú)有APU單元的Helio P90芯片。

巨頭們動用了強(qiáng)大的資源不遺余力地進(jìn)行開發(fā),或許是因為焦慮感太強(qiáng),來自四面八方的挑戰(zhàn)者們正窺視著他們的領(lǐng)地。

新入局者的野望

電商和云服務(wù)巨頭亞馬遜緊跟谷歌的步伐,在2018年11月推出了自己的AI芯片Inferentia,這是亞馬遜在2015年花費(fèi)3.5億美元收購芯片公司Annapurna Labs后的產(chǎn)物。居高不下的服務(wù)器成本壓力,是云服務(wù)商自研芯片的最大動力,同時,開發(fā)芯片也能增加他們對技術(shù)的掌控能力。

在國內(nèi)的BAT三巨頭中,百度和阿里都義無反顧地直接加入了戰(zhàn)局。嵌入式CPU IP Core公司中天微被阿里收購之后,與達(dá)摩院芯片團(tuán)隊整合成“平頭哥”公司,2019年將推出首款A(yù)I芯片。戰(zhàn)略上“ALL IN AI”的百度則推出了云端AI全功能芯片“昆侖”,算力達(dá)到了每秒260萬億次定數(shù)運(yùn)算。騰訊沒有直接推出AI芯片,但也在2018年領(lǐng)投了AI芯片公司燧原科技,該公司產(chǎn)品是針對云端數(shù)據(jù)中心開發(fā)的深度學(xué)習(xí)高端芯片,定位于人工智能訓(xùn)練平臺。

網(wǎng)絡(luò)巨頭們樂此不疲地進(jìn)入AI賽道,芯片公司更是不甘人后了。國內(nèi)市場的開拓者寒武紀(jì)公司發(fā)布了第三代機(jī)器學(xué)習(xí)專用芯片寒武紀(jì)1M和云端AI芯片MLU 100。其中,1M采用了7nm工藝,MLU 100則是16nm工藝。專注于語音識別的云知聲推出了第一代 UniOne 物聯(lián)網(wǎng) AI 芯片雨燕。小米生態(tài)鏈旗下華米公司發(fā)布可穿戴領(lǐng)域第一顆人工智能芯片——“黃山1號”,這也是全球首款基于RISC-V開源指令集的可穿戴處理器。最讓人意外的是,雖然已有了麒麟芯片,華為還是推出了兩款全自研AI芯片昇騰910和昇騰310,均采用華為的達(dá)芬奇AI架構(gòu)。這也表明了在AI的賽道上,誰都不想完全依賴于他人。

除去這些,國際和國內(nèi)其他芯片公司也沒有閑著,他們不是已經(jīng)準(zhǔn)備量產(chǎn)就處在正在研發(fā)的路上。而且,各種終端廠商也在自研AI芯片。這一市場已經(jīng)進(jìn)入群雄并起的時代。

關(guān)鍵是落地

阿里達(dá)摩院在發(fā)布的2019年十大科技趨勢報告中提到,在數(shù)據(jù)中心的AI訓(xùn)練場景下,計算和存儲之間的數(shù)據(jù)搬移已經(jīng)成為瓶頸,新一代的基于3D存儲的AI芯片已成為趨勢。而且,真正能體現(xiàn)AI芯片優(yōu)勢的還是邊緣計算場景。

圖像識別、語音識別、安防、自動駕駛,都是AI芯片大展拳腳的地方。國內(nèi)芯片公司在2018年發(fā)布的諸多AI芯片,也多著眼于垂直應(yīng)用領(lǐng)域,這種趨勢也延續(xù)到了2019年。在今年年初,云之聲發(fā)布了新的AI規(guī)劃,就包括了針對不同場景定位的多個AI芯片。無獨(dú)有偶,思必馳也于年初發(fā)布聚焦于語音應(yīng)用場景下的AI專用芯片TAIHANG芯片(TH1520)。

不過,真正的大考還沒到來,除了用于手機(jī)中的圖像識別,AI芯片還沒有完全展示出自己的潛力。沒有殺手級的應(yīng)用是最大的痛點(diǎn),曾被寄予厚望的智能音箱市場,目前表現(xiàn)也只能勉強(qiáng)及格。而安防、汽車這些巨量市場,也只是打開了一道門縫。所以,在尋找AI芯片最佳的“著陸點(diǎn)”上,還需要產(chǎn)業(yè)鏈上下一起努力。


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