商業(yè)技術(shù)評(píng)論按：作為AI和芯片兩大領(lǐng)域的交叉點(diǎn)，AI芯片已經(jīng)成了最熱門(mén)的投資領(lǐng)域，各種AI芯片如雨后春筍般冒出來(lái)，但是AI芯片領(lǐng)域生存環(huán)境惡劣，能活下來(lái)的企業(yè)將是鳳毛麟角，以下正文：
不久前，谷歌在I／O大會(huì)發(fā)布了其第三代TPU，并宣稱(chēng)其性能比去年的TUP 2．0提升8倍之多，達(dá)到每秒1000萬(wàn)億次浮點(diǎn)計(jì)算，同時(shí)谷歌展示了其一系列基于TPU的AI應(yīng)用。
可以說(shuō)，AI已經(jīng)成為科技行業(yè)除了區(qū)塊鏈之外最熱門(mén)的話題。AI芯片作為AI時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施，也成為目前行業(yè)最熱門(mén)的領(lǐng)域。
可以看到，AI芯片已經(jīng)成為資本追逐的最熱門(mén)領(lǐng)域，資本對(duì)半導(dǎo)體芯片的熱情被AI技術(shù)徹底點(diǎn)燃。在創(chuàng)業(yè)公司未真正打開(kāi)市場(chǎng)的情況下，AI芯片初創(chuàng)企業(yè)已經(jīng)誕生了不少的獨(dú)角獸，多筆融資已經(jīng)超過(guò)億元。
AI技術(shù)的革新，其從計(jì)算構(gòu)架到應(yīng)用，都和傳統(tǒng)處理器與算法有巨大的差異，這給創(chuàng)業(yè)者和資本市場(chǎng)無(wú)限的遐想空間，這也是為什么資本和人才對(duì)其趨之若鶩的原因。
但是，產(chǎn)業(yè)發(fā)展還是要遵循一定的產(chǎn)業(yè)規(guī)律，「商業(yè)技術(shù)評(píng)論」認(rèn)為，絕大多數(shù)AI芯片公司都將成為歷史的炮灰，最后，在云端和終端只剩下為數(shù)極少的幾個(gè)玩家。
為何這么說(shuō)，請(qǐng)聽(tīng)本社慢慢道來(lái)！
首先我們來(lái)分析下目前對(duì)AI芯片的需求主要集中在哪些方面。
先來(lái)講講AI目前芯片大致的分類(lèi)：從應(yīng)用場(chǎng)景角度看，AI芯片主要有兩個(gè)方向，一個(gè)是在數(shù)據(jù)中心部署的云端，一個(gè)是在消費(fèi)者終端部署的終端。從功能角度看，AI芯片主要做兩個(gè)事情，一是Training（訓(xùn)練），二是Inference（推理）。
目前AI芯片的大規(guī)模應(yīng)用主要還是在云端。云端的AI芯片同時(shí)做兩個(gè)事情：Training和Inference。Training即用大量標(biāo)記過(guò)的數(shù)據(jù)來(lái)“訓(xùn)練”相應(yīng)的系統(tǒng)，使之可以適應(yīng)特定的功能，比如給系統(tǒng)海量的“貓”的圖片，并告訴系統(tǒng)這個(gè)就是“貓”，之后系統(tǒng)就“知道”什么是貓了；Inference即用訓(xùn)練好的系統(tǒng)來(lái)完成任務(wù)，接上面的例子，就是你將一張圖給之前訓(xùn)練過(guò)的系統(tǒng)，讓他得出這張圖是不是貓這樣的結(jié)論。
Training和Inference在目前大多數(shù)的AI系統(tǒng)中，是相對(duì)獨(dú)立的過(guò)程，其對(duì)計(jì)算能力的要求也不盡相同。
Training需要極高的計(jì)算性能，需要較高的精度，需要能處理海量的數(shù)據(jù)，需要有一定的通用性，以便完成各種各樣的學(xué)習(xí)任務(wù)。
Inference相對(duì)來(lái)說(shuō)對(duì)性能的要求并不高，對(duì)精度要求也要更低，在特定的場(chǎng)景下，對(duì)通用性要求也低，能完成特定任務(wù)即可，但因?yàn)镮nference的結(jié)果直接提供給終端用戶(hù)，所以更關(guān)注用戶(hù)體驗(yàn)的方面的優(yōu)化。
Training將在很長(zhǎng)一段時(shí)間里集中在云端，Inference的完成目前也主要集中在云端，但隨著越來(lái)越多廠商的努力，很多的應(yīng)用將逐漸轉(zhuǎn)移到終端。
然后我們來(lái)看看目前的市場(chǎng)情況。
1、云端市場(chǎng)已被巨頭瓜分殆盡，創(chuàng)業(yè)公司生存空間幾乎消失。
云端AI芯片無(wú)論是從硬件還是軟件，已經(jīng)被傳統(tǒng)巨頭控制，給新公司預(yù)留的空間極小。下面這張圖是Compass Intelligence公布了全球AI芯片榜單。因?yàn)锳I芯片目前在終端應(yīng)用極少，所以榜單頭部的排名可以近似的認(rèn)為就是云端AI芯片的目前市場(chǎng)格局。
我們可以看到，芯片巨頭Nvidia（英偉達(dá)）已經(jīng)牢牢占據(jù)AI芯片榜首，由于CUDA開(kāi)發(fā)平臺(tái)的普及，英偉達(dá)的GPU是目前應(yīng)用最廣的通用AI硬件計(jì)算平臺(tái)。除了有實(shí)力自研芯片的企業(yè)（全世界也沒(méi)幾家），如果需要做AI相關(guān)的工作，必定需要用到Nvidia的芯片。Nvidia的芯片應(yīng)用普遍，現(xiàn)在所有的AI軟件庫(kù)都支持使用CUDA加速，包括谷歌的Tensorflow，F(xiàn)acebook的Caffe，亞馬遜的MXNet等。
除了一騎絕塵的英偉達(dá)，其他老牌的芯片巨頭都沒(méi)閑著，特別是Intel通過(guò)買(mǎi)、買(mǎi)、買(mǎi)奮力的將自己擠到了頭部玩家的位置。微軟在最新的Build大會(huì)上公布了基于英特爾FPGA的AI方案，而英特爾的FPGA業(yè)務(wù)正是通過(guò)收購(gòu)Altera獲得的。
除此之外，我們可以看到像Google這樣的互聯(lián)網(wǎng)廠商也亂入了前五。這當(dāng)然要?dú)w功于上面提到的TPU，雖然谷歌不直接售賣(mài)芯片，但是谷歌通過(guò)云服務(wù)提供TPU的調(diào)用服務(wù)。谷歌很早就開(kāi)源了Tensorflow軟件平臺(tái)，這使得Tensorflow成為最主流的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件平臺(tái)，已經(jīng)成了事實(shí)上行業(yè)的軟件平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)。而Tensorflow最佳的計(jì)算環(huán)境必定就是谷歌自己的云服務(wù)了，通過(guò)軟件、硬件（或者說(shuō)云）環(huán)境的打通，谷歌妥妥的成為AI芯片領(lǐng)域的一方霸主。
現(xiàn)在業(yè)界爭(zhēng)論的焦點(diǎn)是AI芯片的處理器架構(gòu)用哪種是最好的，有前面提及的有GPU、FPGA、DSP和ASIC，甚至還有更前沿的腦神經(jīng)形態(tài)芯片。現(xiàn)在GPU可以認(rèn)為是處于優(yōu)勢(shì)地位，但其他幾種的處理器架構(gòu)也各有優(yōu)勢(shì)。Intel則是多方下注，不錯(cuò)過(guò)任何一種處理器架構(gòu)。谷歌在TPU（其實(shí)就是一種ASIC）方面的巨大投入帶來(lái)了硬件效能的極大提高，目前看來(lái)對(duì)GPU的沖擊將是最大的，原因不單單是因?yàn)閷?zhuān)用架構(gòu)帶來(lái)的效率優(yōu)勢(shì)，還有商業(yè)模式方面帶來(lái)的成本優(yōu)勢(shì)。在半導(dǎo)體行業(yè)內(nèi)的普遍觀點(diǎn)是，一旦AI的算法相對(duì)穩(wěn)定，ASIC肯定是最主流的芯片形態(tài)。看看挖礦芯片的進(jìn)化歷程，這個(gè)觀點(diǎn)非常有說(shuō)服力。
在云端，互聯(lián)網(wǎng)巨頭已經(jīng)成為了事實(shí)上的生態(tài)主導(dǎo)者，因?yàn)樵朴?jì)算本來(lái)就是巨頭的戰(zhàn)場(chǎng)，現(xiàn)在所有開(kāi)源AI框架也都是這些巨頭發(fā)布的。在這樣一個(gè)生態(tài)已經(jīng)固化的環(huán)境中，留給創(chuàng)業(yè)公司的空間實(shí)際已經(jīng)消失。所以地平線的余凱在前幾年就對(duì)「商業(yè)技術(shù)評(píng)論」表示，云端市場(chǎng)是巨頭的禁臠，創(chuàng)業(yè)公司沒(méi)有任何機(jī)會(huì)。
2、終端市場(chǎng)群雄割據(jù)，機(jī)會(huì)尚存。
上面說(shuō)到了Inference現(xiàn)在主要是在云端完成的，這主要是因?yàn)楝F(xiàn)在終端上基本沒(méi)有合適的處理單元可以完成相應(yīng)功能。所以我們發(fā)現(xiàn)很多AI功能都需要聯(lián)網(wǎng)才可以使用，這大大限制了AI的使用場(chǎng)景。所以將Inference放到終端來(lái)，讓一些功能可以本地完成，成了很多芯片廠商關(guān)注的領(lǐng)域。
華為的麒麟970便是最早將AI處理單元引入到終端產(chǎn)品的芯片，其中該芯片中的AI核心，是由AI芯片創(chuàng)業(yè)公司寒武紀(jì)提供的IP（知識(shí)產(chǎn)權(quán)）。該芯片的引入，可以幫助華為手機(jī)在終端完成一些特定的AI應(yīng)用，比如高效的人臉檢測(cè)，相片的色彩美化等。此后，蘋(píng)果，三星都宣布了在其處理器中引入相應(yīng)的AI處理單元，提升手機(jī)終端的AI應(yīng)用能力。
在終端上，由于目前還沒(méi)有一統(tǒng)天下的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，芯片廠商可以說(shuō)是八仙過(guò)海各顯神通。
給手機(jī)處理器開(kāi)發(fā)AI協(xié)處理器是目前看來(lái)比較靠譜的方式，寒武紀(jì)Cambricon－1A集成進(jìn)入麒麟970就是一個(gè)很好的例子。由于華為手機(jī)的巨大銷(xiāo)量，寒武紀(jì)迅速成為AI芯片獨(dú)角獸。而另外一家創(chuàng)業(yè)公司深鑒科技此前獲得了三星的投資，其AI芯片IP已經(jīng)集成到三星最新的處理器Exynos 9810中。
然而能獲得手機(jī)大廠青睞的AI芯片廠商畢竟是少數(shù)，更多的AI芯片廠商還需要找到更多的應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)使自己的芯片發(fā)光發(fā)熱。
一些傳統(tǒng)AI服務(wù)廠商很容易想到將自己的服務(wù)進(jìn)行垂直拓展，比如的自然語(yǔ)音處理廠商云知聲從自己的傳統(tǒng)語(yǔ)音業(yè)務(wù)出發(fā)，開(kāi)發(fā)了自己的芯片UniOne語(yǔ)音AI芯片，用于物聯(lián)網(wǎng)IOT設(shè)備。
相對(duì)于語(yǔ)音市場(chǎng)，安防更是一個(gè)AI芯片扎堆的大產(chǎn)業(yè)，如果可以將自己的芯片置入攝像頭，是一個(gè)不錯(cuò)的場(chǎng)景，也是很好的生意。包括云天勵(lì)飛、?？低暋缫暱萍嫉葟S商都在大力開(kāi)發(fā)安防領(lǐng)域的AI嵌入式芯片，而且已經(jīng)完成了一定的商業(yè)化部署。
相對(duì)于云端，終端留給AI芯片創(chuàng)業(yè)公司更廣闊的市場(chǎng)。但是于此同時(shí)，由于應(yīng)用環(huán)境千差萬(wàn)別，沒(méi)有相應(yīng)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，各個(gè)廠商各自為戰(zhàn)，無(wú)法形成一個(gè)統(tǒng)一的規(guī)?；袌?chǎng)，對(duì)于投入巨大的芯片行業(yè)來(lái)說(shuō)，是好故事，但不一定是個(gè)好生意。
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