AI芯片市場(chǎng)需要一把火還是一桶冰？

格局未定，商用先行，AI芯片廠(chǎng)商或需要精細化操作，方能找到出路。

最近，AI芯片市場(chǎng)明顯“冷”了下來(lái)。

作為芯片市場(chǎng)的一哥，英偉達剛剛發(fā)布的Q1季度報告表現就十分不理想。數據顯示，截至2019年4月28日，英偉達當季收入22.20億美元，環(huán)比增長(cháng)1%，同比下跌31%，毛利率58.4％，環(huán)比提高3.7個(gè)百分點(diǎn)，同比減少6.1個(gè)百分點(diǎn)；凈利潤3.94億美元，環(huán)比下跌31％，同比下跌68％。數據一出，整個(gè)AI芯片市場(chǎng)的心態(tài)都很難不受影響。

英偉達營(yíng)收下跌的因素有很多，作為高端芯片設計巨頭，就像是早年蘋(píng)果顯著(zhù)優(yōu)勢被不斷追趕上一般，現在英偉達也處在這樣的困局之中，創(chuàng )新無(wú)力，優(yōu)勢漸失。因此，它的利潤下跌暗示出兩個(gè)信號：1.整個(gè)市場(chǎng)平均水平上升了；2.高端AI芯片市場(chǎng)產(chǎn)品性能發(fā)展“停滯不前”。

可見(jiàn)，形勢已然生變。

人人可做的AI芯片

從應用角度來(lái)看，AI芯片主要應用在云、邊緣和端側。其中云上最為常見(jiàn)的產(chǎn)品是AI加速器，其主要用于加速深度學(xué)習訓練和推理；而在邊緣和端側，則根據在智能手機、安防、汽車(chē)等領(lǐng)域應用場(chǎng)景的不同出現各類(lèi)AI芯片。其中云端訓練需求大約占AI芯片市場(chǎng)的50%，云端推理需求約占AI芯片市場(chǎng)的25%，邊緣和端側占據25%。

數據顯示，AI芯片市場(chǎng)規模在未來(lái)5年將會(huì )增長(cháng)10倍，到2022年達到35億美元，可以說(shuō)是一個(gè)相當可觀(guān)的市場(chǎng)。

但是入局者很多，尤其是在應用端，國內原本做安防、語(yǔ)音語(yǔ)義、人臉識別、云計算等領(lǐng)域解決方案的公司紛紛開(kāi)始了自研芯片的道路，從百度、阿里到思必馳、云天勵飛。而2018年大批AI算法公司開(kāi)始轉向各自所在領(lǐng)域的AI芯片研究，這也不再讓人感到驚奇。

開(kāi)先河的人是誰(shuí)？似乎是特斯拉。大家應該都還記得，馬斯克“嫌棄”英偉達芯片之后自己默默地就研發(fā)了用于自動(dòng)駕駛的芯片，速度很快就換下了英偉達芯片，完全是一副“很容易做”的態(tài)勢。

公開(kāi)數據顯示，截止2018年底，國內芯片設計公司規模已經(jīng)發(fā)展到近1700家，雖然受經(jīng)濟影響，增速大不如前兩年，但是仍然有不少人想要搶奪這塊蛋糕。在A(yíng)I的大背景下，人人可做芯片成為一個(gè)再正常不過(guò)的現象，這也讓這部分尚未成型的市場(chǎng)爭奪格外激烈。

2018年是格外熱鬧的一年，包括云知聲、思必馳、出門(mén)問(wèn)問(wèn)等國內不少AI初創(chuàng )企業(yè)紛紛推出了自己的芯片或模組。而今年年初，云知聲更是一口氣發(fā)布了三款芯片：第二代物聯(lián)網(wǎng)語(yǔ)音AI芯片雨燕Lite，面向智慧城市的支持圖像與語(yǔ)音計算的多模態(tài)AI芯片海豚(Dolphin)以及面向智慧出行的車(chē)規級多模態(tài)AI芯片雪豹(Leopard)；而思必馳也攜手中芯國際發(fā)布AI語(yǔ)音芯片TAIHANG。如此之類(lèi)，比比皆是。

可以看出，尤其是在終端應用上，芯片設計巨頭的優(yōu)勢正在逐漸消失。

為什么AI芯片人人可做？

“做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )芯片并不難。”在剛剛結束的CAIS大會(huì )上，賽靈思人工智能業(yè)務(wù)資深總監姚頌公開(kāi)表示。

言下之意，現在應用于深度學(xué)習算法的AI芯片開(kāi)發(fā)起來(lái)并不是一件困難的事情。因為應用在特定領(lǐng)域，對于初創(chuàng )公司來(lái)說(shuō)，專(zhuān)用架構設計已經(jīng)沒(méi)有太高門(mén)檻，早期的初創(chuàng )公司如寒武紀、地平線(xiàn)等公司也都已經(jīng)開(kāi)始比拼工程能力和客戶(hù)能力。

那AI芯片到底為何如此容易做？

回答這個(gè)問(wèn)題還需要回到AI芯片是什么這個(gè)話(huà)題上。

說(shuō)起AI芯片，它是一個(gè)比較寬泛的概念，且至今為止都沒(méi)有一個(gè)明確的定義。從廣義范疇上講，面向AI計算應用的芯片都可以稱(chēng)為AI芯片。除了以GPU、FPGA、ASIC為代表的AI加速芯片（基于傳統芯片架構，對某類(lèi)特定算法或者場(chǎng)景進(jìn)行AI計算加速），還有比較前沿性的研究，例如類(lèi)腦芯片、可重構通用AI芯片等。

但后者距離大規模商用還有較長(cháng)距離，暫時(shí)不會(huì )對市場(chǎng)造成太大影響。因此一般情況下，當我們談?wù)揂I芯片，我們通常指的是以GPU、FPGA、ASIC為代表的AI芯片，而它們本質(zhì)上就是AI加速器或計算卡，即專(zhuān)門(mén)用于加速AI應用中的大量計算任務(wù)的模塊（其他非計算任務(wù)仍由CPU負責）。

如業(yè)內人所分析，因AI芯片就是用于計算的芯片，效率高，功能相對單一，且不涉及IP授權問(wèn)題，應用起來(lái)更節約資源且門(mén)檻要比通用芯片低，故而進(jìn)場(chǎng)者眾多。

當然，除了技術(shù)本身，AI芯片市場(chǎng)發(fā)展的停滯不前也為入局者留有了足夠的時(shí)間。有業(yè)內人調侃說(shuō)，“我去年把工作重心放在了5G，今年轉回來(lái)去做AI芯片，發(fā)現還是沒(méi)有多大變化。”

可以看出，門(mén)檻低、專(zhuān)用性強、AI芯片再難創(chuàng )新等因素都直接促使了AI公司紛紛去做自己的AI芯片。

市場(chǎng)混戰，誰(shuí)能勝出？

不同于傳統芯片市場(chǎng)，AI芯片專(zhuān)用性強，進(jìn)入門(mén)檻也相對較低，且基礎架構設計沒(méi)有特定限制，因此整個(gè)硬件市場(chǎng)頗為“混亂”，資源也比較分散。

發(fā)展兩年下來(lái)，“魚(yú)龍混雜”成為AI芯片市場(chǎng)的發(fā)展現狀，不再抱著(zhù)參數和性能說(shuō)話(huà)，走競價(jià)路線(xiàn)成為芯片廠(chǎng)商不得不做的轉變。

在談到這一問(wèn)題時(shí)，姚頌也明確表示認可。

他認為公司在做AI芯片時(shí)其實(shí)就是在做產(chǎn)品，“能不能用、好不好用和用戶(hù)能不能離得開(kāi)”成為衡量AI芯片的三大標準。

“底層技術(shù)過(guò)關(guān)是基礎，贏(yíng)得市場(chǎng)還是要看軟件服務(wù)乃至生態(tài)。而一款芯片到底好不好，性能參數并沒(méi)有那么重要，重要的是其在具體應用中的表現。”

在舉例時(shí)，姚頌提到，即便是在賽靈思做的最不為人知的汽車(chē)領(lǐng)域，其芯片在實(shí)測場(chǎng)景中也已經(jīng)能夠達到每一百萬(wàn)芯片中低于2顆芯片的缺陷數和每10^9小時(shí)內發(fā)生錯誤數大概在12次的優(yōu)秀表現。沒(méi)有參數，沒(méi)有性能，只有客戶(hù)與應用數據，而這就是最大的“話(huà)語(yǔ)權”。

確實(shí)，對于早期進(jìn)場(chǎng)且有了眾多芯片產(chǎn)品的AI芯片公司們，如寒武紀、地平線(xiàn)、百度，甚至包括英偉達，都開(kāi)始沉下心來(lái)做市場(chǎng)，同時(shí)在下一代芯片的定義和設計上，他們也都謹慎和冷靜了許多。

用一句話(huà)描述2019年的市場(chǎng)，AI芯片產(chǎn)業(yè)相對平靜，“熱度”都傳導到了應用市場(chǎng)。

AI芯片困局：競爭力與差異化

目前，無(wú)論是初創(chuàng )公司還是芯片設計巨頭，壓力都是與日俱增。一般而言，只要有應用場(chǎng)景的支持、足夠的資金和工程能力，AI芯片做出來(lái)不會(huì )成為大的問(wèn)題。但對于A(yíng)I芯片這一新興市場(chǎng)而言，談市場(chǎng)布局實(shí)在有些為時(shí)過(guò)早，大家心中都明白這將是一場(chǎng)持久戰，而產(chǎn)業(yè)真正的未來(lái)和發(fā)展方向還是取決于創(chuàng )新。

從現有的市場(chǎng)情況來(lái)看，2019年整個(gè)產(chǎn)業(yè)趨于平靜也反應出了大家已經(jīng)逐漸從保證功能的粗放設計轉變?yōu)樘岣吒偁幜筒町愋缘木氉髁?，但?strong>做出競爭力和差異化卻不容易。

如何提高競爭力？

上文提到，想要贏(yíng)得客戶(hù)，做服務(wù)、建生態(tài)是當下打開(kāi)市場(chǎng)的出路，但是“硬件好做，軟件難”卻是大家普遍反映的問(wèn)題。

有業(yè)內人指出，無(wú)止境的軟件工具優(yōu)化讓大家備受困擾，從單核、多核到多芯片、多板卡，再到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法與非NN算法、異構系統、軟硬件聯(lián)合優(yōu)化，軟件工程師會(huì )遇到各種問(wèn)題，這都將為大家不斷深耕上層的帶來(lái)阻力。

最近，臺灣成立的“臺灣AI芯片聯(lián)盟”（AI on Chip Taiwan Alliance，簡(jiǎn)稱(chēng)AITA）就是為了合力為AI芯片的開(kāi)發(fā)構建相對完善的軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境和生態(tài)，以推動(dòng)芯片的商業(yè)化。

而做出差異性就更是一件難上加難的事情，盡管這很可能是AI芯片公司發(fā)展的最終出路。

對于差異化這件事，尤其是在現有的商用AI芯片基礎上，業(yè)內普遍認可的是AI芯片架構創(chuàng )新。但有前車(chē)之鑒，對于現在A(yíng)I芯片架構熱潮會(huì )不會(huì )重蹈三十年前的體系架構熱潮的失敗，誰(shuí)也不敢保證。

不過(guò)從業(yè)內各人士發(fā)出的聲音來(lái)看，向通用方向發(fā)展成為最易落地的方案。百度昆侖芯片的架構師歐陽(yáng)劍就結合他們的研發(fā)經(jīng)驗指出通用性會(huì )越來(lái)越重要，同時(shí)曾經(jīng)力挽展訊于狂瀾之中的芯片設計工程師李力游就稱(chēng)未來(lái)云—端通用的芯片將不會(huì )是夢(mèng)，而這必將打破現有的市場(chǎng)格局。

最后

從全球市場(chǎng)覆蓋率來(lái)看，雖然如今英偉達的優(yōu)勢逐漸被趕超，但云端的訓練和推理市場(chǎng)幾乎被英偉達包下，邊緣和端側的應用則主要被三星、高通、英特爾、英偉達等廠(chǎng)商占據，除了華為，鮮有國內廠(chǎng)商出現在市場(chǎng)占有率前沿的名單上，這是不爭的事實(shí)。

此外，國內第一梯隊的AI芯片設計公司在高性能芯片上尚未形成強競爭力也是需要關(guān)注的地方?？梢?jiàn)，賣(mài)片只是第一步，路漫漫其修遠兮。

值此之際，為集思廣益共同探尋國內AI芯片產(chǎn)業(yè)的現狀與發(fā)展方向，鎂客網(wǎng)決定于8月9日舉辦一場(chǎng)2019中國AI芯片創(chuàng )新者大會(huì )，為業(yè)內交流提供平臺，希冀借此為產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展貢獻力量。

詳情點(diǎn)擊鏈接：http://www.huodongxing.com/event/5500484053400?td=4372063733173

最后，記得關(guān)注微信公眾號：鎂客網(wǎng)（im2maker），更多干貨在等你！