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以仙童半导体和德州仪器为劈头的科技生长种子，在半导体行业内散播半个世纪后，最终撞上内存墙。

台积电创始人张忠谋在2014年断言“摩尔定律只剩五六年寿命”，届时，最赚钱的公司不会是半导体企业，而是如Google、Amazon和华为这类能够整合整个物联网系统的公司。

从2015年最先，每年都有人工智能的相关政策出炉，人工智能逐渐上升到国家战略地位，2017年进入十九大讲述。已往五年，AI和风口一词牢牢联系在一起，也和摩尔定律失效联系在一起。

现有的半导体进化速率将越来越不能知足AI时代呈指数增进的算力需求。为制止硬件被数据“吞噬”，美国2017年提出“软件界说芯片”的观点，将科技创新的风向标扔向了互联网企业。

然而事实证明，多数把AI芯片当成风口的人都赌输了。包罗国资靠山寒武纪在内的初创企业，亏损延续扩大，离盈利还差一场马拉松。

这不是一个单纯靠砸钱和砸人便能成就的行业，由于有着跨越许多行业的时间及试错成本，意味着芯片必须尽早买通新的商业模式以维持研发，如可落地的AI应用。

就像英伟达追过英特尔一样，更适宜人工智能大规模高算力需求的GPU得以被重新估值。随着对“缺芯”劣势的认知加深，市场对具备软硬件一体化优势的互联网企业寄予厚望。

华为之后，小米破费三年从汹涌S1挣扎到汹涌S2，携手联发科想脱节高通，OV带数十亿上场赌芯。

不外眼下真正值得细究的，是以BAT为代表纷纷宣布造芯的互联网企业。

阿里旗下半导体公司平头哥自研出玄铁910，乐成适配Linux内核与安卓系统；腾讯建立深圳宝安湾腾讯云盘算有限公司，营业涵盖集成电路设计、研发；百度带着AI算法入场最早，2010年已使用FPGA举行AI架构的研发，2018年昆仑1出世，次年流片乐成，随后实现量产，性能提升3倍的昆仑2眼见量产。

业内盛传GPU阻碍人工智能生长不是毫无道理，无论是深度学习所需的大数据照样强化学习面临的并行方式，都可以从自然具备软件手艺和数据资源的互联网公司获得解决方案。

海内的芯片设计领域与国际差距并不算太远，因此，我们可以换个思绪来看芯片的未来：与其拘泥于只能针尖式突破，暂时毫无设施的的EDA/IP和光刻机，不如看看互联网企业能够为芯片带去什么架构创新。

下一个十年，或许是芯片行业的黄金十年，也是互联网企业的新征程。

01

产业结构，芯片生气？

越是有想象力的市场，资源越偏好。

海内外资源对AI芯片的偏好略有不同，这与半导体的生长历史有关。以硅谷为代表的半导体投资行业愿意松手赌注高门槛的云端芯片公司。海内则主要是富有积累的大型互联网企业在举行云端芯片研发，但偏向终端芯片的初创企业也通常能获得资源青睐。

亚太地区以后很长一段时间都还会是全球最大的半导体消费市场，市场会倒逼科技创新。

2020年，可以说是AI公司的发作之年，去年公布的2035年远景规化中，AI是主要要害。AI四小龙里，除商汤外的云从、依图和旷视先后提起IPO。

AI芯片的价值随着AI行业的生长水涨船高。比特大陆高调进军智慧都会，欣博电子团结百度又结构金融、安防领域，地平线主攻自动驾驶和AIoT市场，清微智能和寒武纪类似，仰仗学术靠山，有CGRA架构手艺加持……

不外芯片自己的特征使得市场可能还需要走过一段泡沫期，过滤大部分偏科选手。

现在海内排名靠前的IC设计公司，放到国际行列，多处于第三梯队，除开一些外部不可抗力因素外，市场也是一个很主要的因素。

AI芯片面临更新换代十分迅速的消费和企业服务市场，随着图像识别、语音识别等智慧领域生长，算法对算力需求的增进已非硬件升级就可以实现。从2012年以后最先，算力需求险些是每3个月就翻倍一次。

因此，AI芯片从降生之初就是为了填补CPU、GPU无法实现的能效和通用性，进而才气真正落地到商业应用上。

传统芯片每秒瓦可以举行的操作完全不能知足大规模深度学习的算力需求。一样平常而言，AI专用芯片的能效是 CPU 的万倍，GPU 的百倍，可到达100 TOPS/W以上。

知足了算力需求，还需要知足通用性，通用AI芯片被称为AI芯片皇冠上的明珠，不外短时间内还没有设施出现像曾经的CPU一样的AI通用算法芯片，这便是机遇。

以百度自主研发的XPU为例，该架构专用于解决盘算密集型和基于规则的多样化盘算义务，既能提高能效也有助于天真性，昆仑芯片的高性能便得益于此。

随着AI芯片的生长，未来的盘算机和各种终端很可能都需要配备AI芯片，手艺正在把互联网带向神经网络的款式。

02

AI上云，终端入芯

现在市场上的AI芯片从用途来看大致分为云端和终端两类。除了坚持云端芯片开发的寒武纪、百度等，多数企业都将重心放在了终端AI芯片的研发上。

云端芯片门槛更高，研发成本更高，一个产物从设计到流片乐成再到量产，耗资往往数千万美元，并非一样平常的AI芯片初创企业所能拿下。以小米汹涌S2为例，延续五次流片失败就已耗光2500万美元。

当云盘算无法承载IoT装备碎片化趋势下的算力需求，终端装备就需要分管响应的数据处置义务。简而言之，无论是云端照样终端的AI芯片，都需要具备响应的算力。

训练算力涉及大量数据，这对海内外的大型互联网企业来说都较为容易。加之云端芯片研发面临的手艺、用度门槛，不难理解，为何现下只有华为、百度和寒武纪三家能够真的将产物做出来。

不外，终端市场一直是海内优势。终端AI芯片需要在现有盘算机架构上，模拟人体神经网络的神经元和突触，这就需要研发相对CPU和GPU更具天真性的AI芯片。

凭据定制化水平，AI芯片可以分为GPU、FPGA和ASIC三大类型。其中ASIC的定制化水平最高，天真性最差，寒武纪MLU100和1M两款芯片，手艺门路都是ASIC。

GPU和FPGA的天真性较佳，前者专用多重义务处置，主打云端训练和推理，后者长于单数据流剖析，主打云、终端推理。

从成本、功耗及平均算力来思量，半定制的FPGA是性价比更高的选择。

以百度的通用芯片昆仑为例，这款芯片基于FPGA研发AI架构，既可应对云端的高密度盘算，也可以稳固边缘端的基础盘算。

FPGA高性能、低成本、自主可控和易编程等特点对应的是广漠的市场前景和生命周期。基于FPGA天真的优势，产物更新换代、市场转变越迅速的行业更适用昆仑一类的AI芯片。

固然，FPGA的手艺门路也有其弱点，在实现重大庞大的算法时，需要增添DSP等高级模块。

久远看来，AI芯片企业只会越来越多，智能终端还具有许多尚未开垦的领地，也面临向手机外其他形态迁徙的可能。

只管资源市场对芯片投资进入镇定期，但AIoT趋势并不会放缓，而且还会加速造芯企业优胜劣汰。

Gartner相关讲述显示，2019年到2023年，AI芯片的市场规模增速为每年50%，预计2023年将跨越320亿美元。

我们必须要清晰的一点是，芯片制造行业类似军备赛，被寄托了更多历史使命和科技振兴的希望，AI芯片的设计则自然携带商业属性，不能脱离现实应用场景和可延续的商业模式。

现实应用方面，造车和造芯险些是孪生兄弟，此外另有以小米、小度、小爱等一系列智能音箱的落地装备。

AI芯片成为自力产业的潜力伟大。前段时间传出百度将建立自力的AI芯片企业，从百度近两年在AI领域的动作来看，可能性较大。随着Apollo智能驾驶商业化落地，智能音箱的市场拓宽，AI芯片应用市场的成熟已入开局。

商业模式上，自产自销并非恒久之计，也支持不起高耗的研发成本。科技成果赋能于己只是低级关卡，赋能于彼才是恒久生态。

入场早不代表最终胜利，开源才气将一切机遇无限放大。百度2010年上场AI架构赛道，芯片设计之初主要是为了支持自己的机械学习平台BML。

随着行业生长，昆仑芯片已经实现对全球主流操作系统CPU，深度学习框架Pytorch和 TensorFlow等的支持。实在，这种开放性，在百度开启开源深度学习框架飞桨(PaddlePaddle)对0基础用户的友好模式时就已见眉目。

类似去年百度在资源市场的逆势上涨，我们也需要重新审阅AI算法加持下的软件创新，能为窄小的硬件天下带去什么。

03

软硬一体，应用先行

全球AI芯片市场，英伟达依然占有着一半以上的市场份额，英特尔努力转型，Google的TPU从降生以来备受瞩目。

险些所有人都想跨越英伟达，但所有人都需要跨越硬件、软件两条大河。

对照有代表性的是英国AI芯片制造商Graphcore研发的IPU,由于兼具CPU与GPU的工作能力，ARM创始人赫曼·豪瑟将其称为盘算机史上的第三次革命。

赫曼的上述评价带有相当的主观情绪，IPU最终是否能够挑战英伟达，成为一方霸主，暂时还很难说。尤其是在芯片制造已从2D转3D的今天，软件领域的颠覆性创新显得越来越主要，这也是为什么说互联网企业可以在AI芯片领域大有可为的理由之一。

就海内的AI造芯行业而言，资金首先就会刷掉一大批竞争者，再剩下一群或偏硬件或偏软件的玩家。

唯有软硬件连系到位得玩家才可能真正存活下来，这类似于寒武纪创始人陈天石所谓“端云一体”思绪。商业落地是寒武纪的弱势，它不得不与各大具备成熟商业系统的厂商如OV、遐想、美的等保持深度互助。

再好的AI芯片都需要藉由AI应用实现商业落地，对于普通用户来说，云盘算不容易直接感受，能直接感受到的商品是如智能音箱这一类的AI终端。

终端芯片要求比云端更低的功耗，最常见用于智能家居语音交互、智能车载语音交互等场景。

智研咨询数据显示，2020年海内AI语音市场规模达155亿元，接下来还会保持高速增进的态势。

云知声、思必驰和百度等是着力语音芯片领域的代表企业。其中，思必驰与海信、长虹、阿里、北汽等达成了深度互助，而云知声在2019年公布雪燕、海豚等产物后最先打击IPO。百度的鸿鹄语音芯片则是对传统语音交互手艺举行了刷新。

值得一提的是，百度最新公布的小度智能音箱2红外版得益于这种手艺刷新，平均功耗仅100mw，低于3C产物通行的待机尺度。

传统智能音箱走的是将语音交互支解为先增强后识别的路子，增强和识别模块优化目的不一致，拾音严重依赖声源定位，在真实使用环境中性能会大打折扣。

鸿鹄语音芯片打破了这种传统方案，它分管了语音交互中庞大地盘算，将语音增强和识别地建模举行端到端一体化，统一二者的优化目的。这种“基于复数的卷积神经网络”的手艺将语音识别的错误率降低了30%，高噪音环境下的叫醒率也提升了10%。

上述压缩能耗，分管算力，互联网企业做芯片的头脑，实在是在为AI终端应用的市场普及开路。

不同于寒武纪一类科研身世的AI初创公司，阿里、微软、亚马逊、百度等互联网企业最先扎根半导体行业，追逐异构盘算。表面上看是在销售硬件，现实上图的是硬核手艺背后的增值服务。

唯有走出销售商品的阶段，AI才会真正成为新基建。由于说到底，AI、AI芯片以及背后的软硬件一体化，都是作为服务存在的。显然，服务是一个更具有想象空间的天下。