AI芯片持久戰：是好故事，但不是好生意？

目前，無(wú)論是初創(chuàng )公司還是傳統芯片廠(chǎng)商，壓力都是與日俱增。用一句話(huà)描述 2019 年的AI 芯片市場(chǎng)就是產(chǎn)業(yè)趨于冷靜。

本文轉自公眾號“CV智識”（ID：CVAI2019），作者：韓敬嫻，編輯：張麗娟

2016年，第一代AI芯片開(kāi)始爆發(fā)，傳統芯片廠(chǎng)商、算法公司、互聯(lián)網(wǎng)巨頭魚(yú)貫涌入；如今，三年過(guò)后，“商業(yè)落地”進(jìn)入兌現期。

“前兩年你還可以講我要做AI芯片，但今年如果你沒(méi)有一個(gè)產(chǎn)品做出來(lái)，跟競爭對手比起來(lái)，你其實(shí)就處于劣勢了。”半導體領(lǐng)域出身的投資人北極光創(chuàng )投董事總經(jīng)理楊磊對CV智識表示。

但“落地”的過(guò)程，顯然比芯片研發(fā)本身更具挑戰，這既是對第一代架構設計的試金石，又需要龐大的軟件開(kāi)發(fā)和客戶(hù)支持的力量。

當然，一些AI芯片公司剛剛推出或者剛剛開(kāi)始落地產(chǎn)品、落地場(chǎng)景，但能否真正可以批量工程化應用于產(chǎn)品，能否真正滿(mǎn)足實(shí)際場(chǎng)景需求，以及芯片的穩定性等都有待觀(guān)察。

但這并不妨礙市場(chǎng)調研機構們繼續描繪AI芯片美好的未來(lái)：根據Gartner預測，2022年全球AI芯片的市場(chǎng)規模將從2018年的42.7億美元上升到2023年的323億美元，2019-2023年平均增速約為 50%。

沒(méi)有人會(huì )懷疑人工智能的未來(lái)，也沒(méi)有人質(zhì)疑AI芯片的產(chǎn)業(yè)根基地位，只是在這個(gè)有自己客觀(guān)規律，快不得也慢不得的戰場(chǎng)上，參與者們要如何調整好姿勢戰斗？先入者冠蓋云集，后來(lái)者是否還有機會(huì )？CV智識帶著(zhù)好奇和行業(yè)內多位從業(yè)者聊了聊。

落地

客觀(guān)上看，2019年，AI芯片玩家們商用的步伐并沒(méi)有預期的那么快。

無(wú)論是體量龐大如華為、阿里、特斯拉，還是那些跑得快的初創(chuàng )企業(yè)如億智、登臨、燧原、鯤云等，即使有些已經(jīng)發(fā)布產(chǎn)品或者宣布流片回來(lái)，但距離大規模量產(chǎn)尚有些距離，更何況巨頭們的產(chǎn)品大多還是自用。

有行業(yè)人士甚至調侃，一年前，在一個(gè)峰會(huì )上看到十來(lái)家創(chuàng )業(yè)公司用PPT展示了他們的AI芯片計劃。今年，這些公司只是展示了更新的PPT而已。

AI芯片面臨的商業(yè)化落地問(wèn)題還能從當前的融資案例看出，一位投資人士對CV智識表示，目前融到錢(qián)的幾家主流AI芯片初創(chuàng )企業(yè)，背后都有一個(gè)共性：有客戶(hù)或者產(chǎn)業(yè)資源背書(shū)，“否則很難”。

在深圳鯤云信息科技有限公司創(chuàng )始人兼CEO牛昕宇看來(lái)，“與其說(shuō)AI芯片商業(yè)化難，更多是對于A(yíng)I芯片的落地難度沒(méi)有一個(gè)足夠清晰的認識。”

AI芯片的核心產(chǎn)品指標只有兩個(gè)：算力性?xún)r(jià)比和算法支持通用性。

這兩個(gè)指標支持AI應用落地門(mén)檻的不斷降低，包括部署成本和開(kāi)發(fā)周期。圍繞這兩個(gè)核心指標，還有國產(chǎn)可替代、領(lǐng)域專(zhuān)用接口、領(lǐng)域散熱功耗穩定性指標等細分指標。

“AI芯片落地的過(guò)程其實(shí)是把這些指標與客戶(hù)現有產(chǎn)品指標的差值釋放給客戶(hù)的過(guò)程。”

而這個(gè)過(guò)程有自己客觀(guān)規律，沒(méi)有捷徑，“自產(chǎn)品量產(chǎn)、產(chǎn)品導入、產(chǎn)品出貨都有系統性、工程性的坑要一個(gè)一個(gè)填。”

就像做汽車(chē)的AI芯片，“車(chē)本身是一個(gè)安全的東西，因此汽車(chē)的AI芯片必須經(jīng)過(guò)車(chē)規級檢驗，必須要保證體系功能和安全都能得到充分驗證，無(wú)法跨越。”黑芝麻智能科技聯(lián)合創(chuàng )始人兼COO劉衛紅對CV智識表示。

楊磊用“跨欄”形容AI芯片創(chuàng )業(yè)，“跨欄由三個(gè)要素組成：運動(dòng)員本身的能力（整個(gè)團隊的配置）、欄的高度（AI芯片的難度）以及助跑的長(cháng)度（客觀(guān)發(fā)展時(shí)間）。”

當然，在外界質(zhì)疑AI芯片落地慢的時(shí)候，也有行業(yè)人士表示，無(wú)論是從AI這樣一個(gè)新興領(lǐng)域、從一個(gè)底層硬件平臺、還是從芯片而言，能夠有落地產(chǎn)品已經(jīng)是不錯的商業(yè)進(jìn)展了。

云端：神仙打架

按照場(chǎng)景不同，AI芯片可以分為云端和終端。

云端AI芯片性能較強，并且能夠同時(shí)支持大量運算共同運行。此外，它還能夠支持圖片、語(yǔ)音等多種不同的應用。

市場(chǎng)調研機構ABI在最近發(fā)布的一份描繪當前AI芯片市場(chǎng)狀態(tài)的報告中預計，云端AI推論與訓練服務(wù)應用市場(chǎng)在2024年將從2019年的42億美元成長(cháng)至100億美元。

英偉達是最先吃螃蟹的公司，也憑借GPU在云端AI芯片領(lǐng)域里樹(shù)起了一道高高的護城河。

根據Jon Peddie Research的數據，2018年第四季度，全球獨立顯卡市場(chǎng)中英偉達GPU占比81.2%。英偉達更是憑借GPU在A(yíng)I上的表現，市值在16年到18年間實(shí)現了超10倍的增長(cháng)。

英偉達的成功，吸引不少追逐者。既有AMD、英特爾等傳統芯片巨頭，也有互聯(lián)網(wǎng)以及通訊巨頭們，如谷歌、亞馬遜、阿里、百度、華為。

互聯(lián)網(wǎng)公司造芯玩家中，谷歌無(wú)疑是最具指標意義的。2016年，谷歌I/O開(kāi)發(fā)者大會(huì )上，谷歌正式發(fā)布了首代TPU。到現在，谷歌自主研發(fā)的人工智能專(zhuān)用芯片TPU已經(jīng)迭代到了第三代。

之后，亞馬遜以及國內的百度、阿里等也紛紛跟進(jìn)。

2018年7月，百度發(fā)布了面向云端的AI芯片“昆侖”；11月，亞馬遜在美國發(fā)布機器學(xué)習芯片AWS Inferentia；2019杭州云棲大會(huì )上，達摩院院長(cháng)張建鋒又展示了阿里第一款AI芯片含光800……

通訊領(lǐng)域，2019年8月，華為宣布昇騰 910正式商用，并已經(jīng)用于實(shí)際AI訓練任務(wù)中。

對于這些互聯(lián)網(wǎng)以及通訊大廠(chǎng)們來(lái)說(shuō)，造芯的邏輯簡(jiǎn)單直接：一方面節省成本，另一方面考量自身業(yè)務(wù)的融合優(yōu)化。比如百度做無(wú)人車(chē)和智能家居，阿里有IoT戰略，而目前各種業(yè)務(wù)的計算都要用到大量的芯片。

與傳統芯片廠(chǎng)商不同的是，這些巨頭做AI芯片產(chǎn)品都不是以商品芯片的身份單獨出售，而是與自家的產(chǎn)品捆綁在一起。比如，含光800將通過(guò)阿里云對外輸出AI算力，華為發(fā)布昇騰910用在華為自有服務(wù)器和云業(yè)務(wù)上。

阿里AI Lab首席科學(xué)家陳穎曾向廣州日報全媒體表示，互聯(lián)網(wǎng)巨頭可以發(fā)揮巨頭在A(yíng)I方面積累的技術(shù)優(yōu)勢，而且做出的芯片可以首先在它自己的AI平臺及其應用上得到應用，通過(guò)應用可以推動(dòng)芯片的發(fā)展，形成一個(gè)良性循環(huán)。

正如牛昕宇所說(shuō)“在這個(gè)充分競爭并且巨頭已經(jīng)入場(chǎng)的市場(chǎng)中，落地平臺級的芯片系統，有兩個(gè)問(wèn)題必須解決：一是，產(chǎn)品研發(fā)過(guò)程中，產(chǎn)品價(jià)值定位是否清晰，產(chǎn)品商用后是否能釋放給客戶(hù)足夠價(jià)值。以及隨著(zhù)市場(chǎng)上產(chǎn)品的演進(jìn)，所提供產(chǎn)品價(jià)值是在增強還是減弱；二是，AI芯片是一個(gè)系統工程，作為平臺級核心芯片，AI芯片在單一指標領(lǐng)先的同時(shí)，其它指標仍需達到及格線(xiàn)才能真正落地。”

巨頭們造芯的方式既有自建團隊如谷歌者，今年6月，IST就報道，谷歌正在為印度班加羅爾的gChips部門(mén)進(jìn)行大量招聘，在64個(gè)職位空缺中，大部分都是與芯片設計相關(guān)的職位。也有尚未公布自研芯片但通過(guò)投資布局的，比如騰訊投資了比特大陸、Diffbot、iCarbonX、CloudMedx、Skymind、ScaledInference等企業(yè)。

互聯(lián)網(wǎng)及通訊廠(chǎng)商紛紛造芯，是否仍然會(huì )對其他AI芯片提供商產(chǎn)生影響呢？

對此，ABI Research首席分析師Lian Jye Su 曾公開(kāi)表示，“這對于剛開(kāi)始使用自己芯片組的CSP來(lái)說(shuō)是極具挑戰的，我們甚至預測，到2024年CSP這個(gè)市場(chǎng)將下降15％至18％。而機會(huì )更多地來(lái)自于私有數據中心領(lǐng)域。

巨頭爭奪的另一側，也不乏一些打算虎口奪食的初創(chuàng )企業(yè)，比如寒武紀、鯤云、登臨等，但芯片是一個(gè)贏(yíng)者通吃的市場(chǎng)，由于高昂的研發(fā)費用，只有市場(chǎng)第一才能形成規模優(yōu)勢從而轉化成成本優(yōu)勢，云端AI芯片市場(chǎng)，生態(tài)已經(jīng)形成，“如果在理論架構層面沒(méi)有創(chuàng )新，新公司的空間極小。”

面對與巨頭的競爭，牛昕宇坦言，在有限的資金下降低試錯成本，是所有芯片初創(chuàng )公司需要面臨和解決的問(wèn)題，因此對鯤云而言，一方面在落地過(guò)程中逐步迭代數據流架構和編譯器至商業(yè)成熟階段再推出芯片，降低迭代成本；另一方面，通過(guò)在架構方面采用數據流架構CAISA數倍提升芯片利用效率，降低芯片的流片成本。

終端：群雄逐鹿

云端受限于算力成本、傳輸帶寬渠道、時(shí)延問(wèn)題以及數據脫敏問(wèn)題，催生AI向終端下沉。

“即使在城市級的安防場(chǎng)景下，人臉識別的比對環(huán)節由于涉及到數據庫的保密問(wèn)題必須放在云上，但檢測、跟蹤、特征提取環(huán)節是放在端側的，因此后期有云智能的應用也一定是云端協(xié)同的。”億智電子創(chuàng )始人陳峰對CV智識表示。

終端AI芯片，大勢所趨。

探境科技創(chuàng )始人兼CEO魯勇在之前芯片發(fā)布會(huì )上表示，基于用戶(hù)對智能家居越來(lái)越高的接受度，2019年智能家居也會(huì )快速普及，也將帶動(dòng)AI芯片的落地。

在黑芝麻智能科技聯(lián)合創(chuàng )始人兼COO劉衛紅看來(lái)，自動(dòng)駕駛是一個(gè)千億美元級的藍海市場(chǎng)，他看好AI芯片在無(wú)人駕駛的落地。他認為，感知、低功耗、高算力以及滿(mǎn)足汽車(chē)功能規范是自動(dòng)駕駛AI芯片落地的關(guān)鍵。

與云端AI芯片由巨頭把持不同的是，終端AI芯片戰場(chǎng)既有頂級玩家的互搏，也有各類(lèi)跨界玩家不斷涌入。

既有傳統SoC供應商，如全志、君正、瑞芯微等，也有依圖、曠視、云知聲、思必馳等為代表的AI算法供應商，還有算法+芯片供應商，如寒武紀、地平線(xiàn)、深鑒科技等。

2019年1月2日，云知聲再次發(fā)布正在研發(fā)中的三款定位不同場(chǎng)景的AI芯片；1月4日，思必馳推出了AI語(yǔ)音芯片深聰TAIHANG芯片；7月，億智的第一款芯片已經(jīng)進(jìn)入量產(chǎn)；黑芝麻智能在今年8月也發(fā)布了“華山一號”自動(dòng)駕駛芯片A500；9月地平線(xiàn)的征程二代芯片在法蘭克福車(chē)展正式亮相；探境科技也在不久前發(fā)布了語(yǔ)音識別芯片音旋風(fēng)611……

與傳統芯片廠(chǎng)商不同，AI 算法公司發(fā)布芯片并非純粹賣(mài)芯片硬件，而是將自己的算法和軟硬件結合形成一套完整的解決方案向外出售。

有行業(yè)人士對CV智識表示，這樣可以做出更好看的流水。他舉例，即使一顆芯片只賣(mài)1美金，這也比收費僅兩三塊人民幣的license來(lái)錢(qián)快，而且有了AI芯片之后還可以軟硬件打包賣(mài)，這樣流水可以更大。

軟銀中國管理合伙人張岳鵬也認為，算法公司做芯片，其商務(wù)意義大于技術(shù)意義。找到最擅長(cháng)的落地場(chǎng)景，給客戶(hù)提供一整套的解決方案，便于拿下商業(yè)合同，但是他們并不會(huì )真的說(shuō)就自己做芯片。

一位芯片行業(yè)人士透露，有些算法公司會(huì )直接選擇最“省事”的方式：買(mǎi)別人的芯片，然后改個(gè)外包Mark即可。

對于芯片廠(chǎng)商來(lái)說(shuō)，也在補齊軟件算法一端，“只有自己的芯片加自己的算法的時(shí)候，你才能做到耦合程度提高。”一位業(yè)內人士對CV智識表示。

縱觀(guān)眾多參與者，既有原來(lái)做芯片的，由硬到軟切入，還有從軟件算法切入的，由軟到硬切入。相對于云端，終端留給AI芯片創(chuàng )業(yè)公司更廣闊的市場(chǎng)。

但無(wú)論是由硬到軟，還是由軟到硬，AI芯片所涉及的軟件算法和硬件兩個(gè)部分，一個(gè)講究快速迭代，一個(gè)強調系統性的程序思維，天然存在對抗性，因此如何磨合團隊也是關(guān)鍵。

與此同時(shí)，楊磊形容國內的AI芯片市場(chǎng)像一個(gè)橄欖球，低端需求最少，中端需求最大，高端需求比中端少，但比低端大，但在產(chǎn)品供給端，由于低端門(mén)檻較低，供給占據大部分，一片紅海。

一位在芯片領(lǐng)域從事多年市場(chǎng)工作的業(yè)內人士對CV智識表示，“現在大部分的時(shí)間都是在教育客戶(hù)”，客戶(hù)最為敏感的依舊是產(chǎn)品成本問(wèn)題，這就導致了一些AI芯片廠(chǎng)商采取激進(jìn)的低價(jià)策略，“你賣(mài)1塊，別人就敢賣(mài)8毛”。

對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。

結語(yǔ)

目前，無(wú)論是初創(chuàng )公司還是傳統芯片廠(chǎng)商，壓力都是與日俱增。用一句話(huà)描述 2019 年的AI 芯片市場(chǎng)就是產(chǎn)業(yè)趨于冷靜。

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。

正如牛昕宇所說(shuō)，AI芯片的挑戰在于市面上已經(jīng)有廣泛使用的產(chǎn)品，所以不同于其他領(lǐng)域客戶(hù)可以迅速接受新推出的硬件產(chǎn)品，所有的AI芯片產(chǎn)品都要清晰定位自己的產(chǎn)品價(jià)值，即與已經(jīng)在使用的AI加速產(chǎn)品，自家產(chǎn)品能做到哪些其它產(chǎn)品不能解決的問(wèn)題。

當然，技術(shù)創(chuàng )新性只是AI芯片落地的關(guān)鍵之一，其中還會(huì )涉及到切入的領(lǐng)域、商業(yè)模式、市場(chǎng)環(huán)境等因素的影響。

“從長(cháng)遠而言，我們可以看到AI行業(yè)的迅速發(fā)展和AI應用的逐步落地，而這個(gè)過(guò)程是不可逆的：人工智能應用一旦落地，效率的提升便不允許退回人工的方式。這個(gè)賽道足夠長(cháng)，只要AI應用能落地、產(chǎn)品有價(jià)值，AI芯片公司就可以逐步實(shí)現商業(yè)閉環(huán)和長(cháng)期發(fā)展。”

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