从“性能对比”到“营收对比”,2019年AI芯片将转向商业化竞争

云视角

2019-03-28

科技云报道原创。
从初创公司、互联网公司、科技公司到矿机公司,各家厂商似乎都在芯片方面患上了“焦虑症”,好像错过了这趟车,就错过了一个时代。

虽然AI的热潮正在褪却,但作为AI的分支产业,芯片依旧是被追逐的风口。目前,AI芯片已经形成几大阵营,不仅有以寒武纪等为代表的AI初创企业,也有以阿里旗下平头哥为代表的互联网企业,还有比特大陆为代表的矿机企业,同时传统芯片厂商也在积极入局。

厂商迎来芯片上市高峰期

只见芯片不见产品局面或改观

2018年9月,阿里在云栖大会上宣布成立独立半导体公司“平头哥”,首款AI芯片Ali-NPU预计最快今年下半年面世,阿里希望通过自研的强大技术平台和生态系统整合能力,推动国产自主芯片的产业化落地。

华为则正与美国主要的人工智能芯片开发商英伟达、英特尔和高通以及ARM、IBM公司合作。在HUAWEI CONNECT 2018上,华为轮值董事长徐直军首次系统公布了华为的AI发展战略、全栈全场景AI解决方案。同时,还正式公布了华为自主研发的全球首个覆盖全场景人工智能的昇腾(Ascend)系列芯片,包括华为自主研发的两款AI芯片——昇腾910和昇腾310。

据了解,昇腾910基于7nm工艺,侧重高效计算,是目前单芯片计算密度最大的芯片,计算力超越谷歌及英伟达。昇腾310芯片基于12nm工艺,最大功耗仅8W,是极致高效计算低功耗AI芯片。最关键的是,昇腾芯片都使用自研的达芬奇架构。

这两款AI芯片的上市时间,昇腾910/昇腾310将于今年第二季度上市,还提供提供AI云服务。华为还将在今年推出针对应用于手机、智能穿戴设备等昇腾系列3款AI芯片。

在华为看来,昇腾系列AI芯片是其人工智能解决方案的核心部分和关键支撑,与云、物联网、视频、边缘计算、大数据等技术协同,打造成一个能够支撑各行各业数字化转型的开放“平台”,从而实现普惠AI。

而矿机厂商比特大陆于2018年正式发布了其终端AI芯片BM1880。BM1880芯片可以作为协处理器使用,也可以作为主处理器从以太网接口或USB接口接收视频流、图片或其它数据,执行推理和其他计算机视觉任务,甚至其它主机也可以发送视频流或图片数据给BM1880,BM1880做推理并将结果返回主机。

然而,BM1880并不是真正的主角。2017年11月,比特大陆正式发布其第一代云端AI芯片BM1680,随后2018年Q1发布第二代芯片BM1682。按照规划,2019年或将推出第三代芯片BM1684;2020年,将推出第四代张量计算处理器BM1686。

比特大陆的AI芯片维持着9-12个月的迭代速度,已经远远超过了日趋缓慢的摩尔定律。在AI芯片的快速迭代中,比特大陆实现了从云端到终端的布局。

与此同时,比特大陆重点放在了AI芯片落地场景上,一口气推出了一系列应用性产品。这些产品被分为三大类:“安防/互联网产品”、“园区产品”、“终端产品”。

可以看到,整体AI芯片的商业化步伐进一步加快。这种潜在的“加速”趋势或许才是最值得深思的,整体AI芯片行业之前处于“只见新闻,不见芯片”、“只见芯片,不见产品”的状态或许马上将迎来改观。

中国芯片厂商格局初定

商业化将是芯片竞争力重要一环

据不完全统计,国内有超20家企业投入AI芯片的研发中来。目前,入局AI芯片领域的企业也已经形成了几大阵营:

一是以寒武纪、地平线、深鉴科技(被收购)、异构智能、云天励飞等为代表的AI初创企业;

二是以百度、阿里旗下“平头哥”等为代表的互联网企业;

三是如瑞芯微、国科微等传统芯片企业瞄准AI芯片;

四是华为这种既有芯片又有终端的平台性企业;

还有就是以比特大陆、嘉楠耘智这类矿机厂商向AI转型的企业。

 

市场研究公司Compass Intelligence发布的最新研究报告显示,在全球排名前24的AI芯片企业中,英伟达、英特尔以及IBM分别位列前三名,中国公司占据七个席位,排名最高的是华为海思,位列榜单第12位,其余包括联发科、瑞芯微、芯原、寒武纪、地平线等。

需要明了的是,全球制造业中,整体发展格局已有了一个明晰轮廓。全球制造业的发展都在比拼科技与创新,中国要与之比对的无外乎是美国、欧盟及日本。其中,美国作为全球科技创新中心居于顶层,而中国目前仍以中低端制造为主。

从最新出炉、国内编制的《全球科技创新中心评估报告》也可以看出一些端倪,百强城市中,美国占了26席,中国占了8席(分别为北京、上海、香港、深圳、广州、台北、杭州、天津),美国作为全球科技创新龙头仍是名至实归。

像英特尔、高通、英伟达那样的商业化芯片,也是需要与一国高端制造业能力进行匹配的,无论设计,或是工艺,甚而产业链,皆是如此。比如,英伟达就打通了从交流、科研、发表论文,再到应用、商业化等整个链条。

而中国虽然以论文数量占据优势,但在论文质量、场景应用、商业化规模方面仍然具有不小差距。尤其在商业化方面,英特尔、高通、英伟达等巨头依旧占据产业链的顶端,把持着商业化的入口,中国芯片要想突破巨头的铜墙铁壁仍有不小的挑战。但这却是必经之路,2019年,芯片如何进行商业化,将是中国所有芯片厂商必须思考的问题。

如同两军对垒,决定全局胜负的并非一城一池之得失,而在于战略意图是否达成。同样的,在AI芯片领域,最终比拼的还是生态圈,而不仅仅是特定指标上的胜负。只有将性能与商业化同步提升,才能真正将中国芯片推向全球,否则只会落得好货没市场的尴尬境地。

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