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2月25日,国芯科技宣布完成1.5亿元B轮融资,又一家芯片公司为AI再出发。

芯片,被喻为国家的“工业粮?#22330;薄?#36825;个?#26085;?#24515;还要小得多的集成电路,却是中国所有进口贸易耗资第一的商品,据海关总署统计,中国每年集成电路进口金额超2000亿美元,已超原油进口总额。

AI行业的兴起,为国产芯片的崛起提供了难得的发展机会。目前,包括寒武纪、地平线、云知声、眼擎科技、云天励飞等新兴企业都相继发布了AI芯片新品或研发成果,值得一提的是,其中大多为初创公司。对它们而言,投入?#21483;?#29255;这样的技术和资本密集型行业,并且同时规划几代产品,背后有着怎样?#30446;?#37327;?

软件定义芯片,算法公司入局

在AI计算中,芯片是承载计算功能的基础部件,软件是实现AI的核心。从应用场景角度看,AI芯片主要有两个方向,一个是在数据?#34892;?#37096;署的云端,一个是在消费者终端部署的终端。从功能角度看,AI芯片主要做两个事情,一是Training(训练),二是Inference(?#35780;恚?/p>

在终端,通用处理器如CPU、GPU,缺乏针对AI算法的专用计算、存储单元设计,功耗过大,能效较低;专用芯片(ASIC)功能单一,难以?#35270;?#28789;活多样的AI任务;传统芯片都难以实现AI芯片需要的“软件定义芯片”这一特性。

即便同一类型的AI算法,也会因为具体任务的计算精度、性能和能效等需求不同,具有不同计算参数。因此,AI芯片必须能够实时动态改变功能,满足软件不断变化的计算需求。

“就好比你的脚是40码,45码的鞋子你能穿但跑不快。”地平线业务副总裁、资深半导体专家张永谦在深圳的办公室接受记者采访。他说,通用芯片是体量大的公司做的事,初创公司则通过算法解决具体场景的问题,所以选择了自己开发芯片,性价比更好。

“具体而言,我们通过对动态人像识别场景的理解,经近百亿的海量数据采集,不断训练算法,打造一个标准分布式的自学习训练平台,并通过对于深度学习的底层抽象运算提炼出各种推动其高效运转的‘直升飞机’,基于这样一个‘指定提取’,打造出AI芯片的基础架构,进而形成‘从场景到算法,再?#21483;?#29255;’的闭?#36153;?#32451;平台。”张永谦说。

市场机会向国产芯片倾斜

值得一提的是,包括阿里的“平头哥”在内,大多数AI芯片公司都是芯片领域的“初生牛犊”。

在张永谦看来,这是一个顺势而为的过程。他解释,在AI落地的早期,行业需求相对集中,大部分客户的AI能力相对较弱,这时厂商会提供解决方案帮助客户以最小的资源投入快速做出智能产品;而当行业发展到一定阶段,客户具备了一定算法能力、数据,需求?#37096;几?#22810;样化,此时除了完整解决方案外,还要支持客户根据不同的场景训练自己的模型。

而市场的机会也向国产芯片倾斜。张永谦说,AI非常依赖大数据,这是中国企业的机会,因为市场、数据、场景都扎根这里。“未来AI芯片产业非常大,图像和语音?#22836;?#23646;于完全不同的应用,就好比做住宅小区和建商业地产,表面上都是盖房子,但背后的运营理念千差万别。”

安?#26639;?#26159;一个AI芯片扎堆的大产业。去年10月,深圳云天励飞的AI芯片DeepEye1000成功流片。芯片出来后凭借其核心竞争力形成技术上的壁垒,进一步增加核心竞争力和其他本领域头?#31185;?#19994;在探索芯片中的应用,比如新零售领域,智能制造领域等,都在密切沟通,在每个领域形成自己的优势。

作为计算机视觉领域的代表企业之一,云从方面也表示,会向芯片产业上游靠拢,使得芯片在设计?#26412;?#33021;适配行业要求,并利用云从占据行业入口的优势,解决目前中国IC设计与最终用户隔离?#21335;?#29366;,提升出货量。

发展软实力,才可以和国外巨头“掰手腕”

众所周知,做芯片的路很长,整个行业包括设计、制造、封装测试等诸多?#26041;凇!?#20854;实,现在分工非常细,初入者可以先把设计做好,而把芯片制造?#26041;?#22806;包出去。最根本来说,还是以软件定义?#24067;?#30340;思路,需要对架构?#33455;?#24456;深,需要很多人才和资本,这是一个资本密集型产业,也是我们的优势。”张永谦说。

张永谦说,以前做芯片买国外的IP,现在开始自己设计,前提是先把软实力发展起来,才可以和国外巨头“掰手腕?#20445;?#33455;片设计工具、制造、封装等?#26041;?#21487;以逐步完善,“但现在不少人对AI芯片存在不少误区,以为跑个算法就可以称之为AI芯片,结果资本一窝蜂涌入”。

同?#20445;?#20570;平台就会面临资金压力,需要不断融资,而结果却未必如所设想的一样。“期间要经历?#20013;?#36845;代、建生态,要有用户在你的芯片上进行二次开发,有了更多?#30446;?#21457;者后,有了投入就不会再换到其它地方,黏性很强。”张永谦说。

知名通信专家项立刚也表示,最重要的是,得有客户用你的芯片,“华为海思?#20146;?#24049;做自己?#30446;?#25143;,开?#23478;燦行?#19981;完?#39057;?#22320;方,做几代产品后不断有了起色。越多客户愿意用你的产品,改进和提升就越快。”

云天励飞研发副总?#32654;?#29233;军分析,芯片在生态布局上存在的难点是聚焦行业应用场景,因为这需要长时间的建设才能做到,芯片成熟度、客户认可度以及对细分领域和应用场景的竞争力,只有这些条件都达到了,生态才能被接受。但一旦达到了,芯片在这个细分领域内就可以做到垄断,做?#21483;?#19994;第一才可以获得足够利润,即便行业第二和第三也会活得相对艰难。

“创业本身就意味着风险,能够对未来做一个相对趋势判断,风?#31449;?#38477;低了,如果一个企业?#24515;?#21147;,或者该行业有营收的话,就可以适度化解风险。?#34987;?#20255;说。 南方日报记者 郜小平

专家点评

广州市社会科学院产业所副?#33455;吭背路?/p>

格局未立

国产AI芯片

占据有利竞争位置

AI芯片是人工智能领域的核心硬科技,它?#25772;?#27861;实现的载体,是人工智能产业发展的?#24067;?#22522;础。

近年来,随着人工智能技术的应用快速落地,产业生态处于加速构建阶段,全球AI芯片产业快速成长。根据Gartne报告分析,AI芯片在2017年的市场规模为48亿美元,2020年预计达到146亿美元,年均复合增长率为45%。另据CITICS统计预测,伴随着人工智能芯片技术逐步成熟、应用场景增加、市场需求增长,其占据人工智能整体市场规模将呈现逐年递增态势,预?#24179;?#20174;2016年的8%增长至2020年的12%。

核心科技要自主可控,国家针对芯片产业的政策支持力度不断加码,在应用市场快速扩张、政策支持以及技术进步等因素的?#39184;?#20316;用?#25314;?#25105;国AI芯片产业成长势头?#35813;停?#22312;世界上已占据相对有利的竞争位置。根据市场?#33455;?#20844;司Compass Intelligence发布的全球AI芯片排行榜中,来自我国的初创公司地平线、寒武纪等AI芯片公司也位居前?#23567;?#30456;对于CPU、GPU?#21364;?#32479;芯片领域被英特尔、英伟达等外国科技巨头所垄断,目前全球AI芯片市场格局并未确立。随着未来边?#23548;?#31639;兴起和软?#24067;?#32467;合成为趋势,AI芯片拥有比传统芯片更多?#21335;?#20998;领域,依靠对特定场景的设计优化和效能优势,可以为更多公司提供成长空间。

2018年,华为、百度、云知声、寒武纪等多家中国公司发布了AI芯片或模组,2019年?#28251;?#24180;,地平线就获得约6亿美金B轮融资,估值达30亿美元,成为全球最有价值的专注于人工智能芯片和边缘人工智能计算的初创企业。可以预见,中国企业将进一步在这个领域扩大自己的竞争优势。

责任编辑:刘晓明

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