AI 造芯:创新 or 玩票?

只有连续做几款有竞争­力的芯片,算法厂商才有望在市场­上站住脚。

China Financial Weekly - - Contents 目录 - 文/《财经国家周刊》记者李瑶

只有连续做几款有竞争­力的芯片,算法厂商才有望在市场­上站住脚。

“没有典型场景应用没有­意义,没有超越Nvidia(英伟达)的芯片没有意义,没有世界级的算法没有­意义!”在近期的一场发布会上,依图科技CEO 朱珑以三个“没有意义”开场,细数人工智能(AI)芯片之难,进而提出“算法即芯片”的概念。

朱珑代表的依图科技想­表达一个观点:摩尔定律濒临失效,算法将决定芯片的未来。在新概念的铺垫下,依图科技发布了首款自­研云端视觉推理 AI 芯片“求索”。

依图不是唯一一家“从软件到芯片”的公司。时间再往前推一年,云知声、思必驰、Rokid(若琪)等国内其他 AI算法公司,也先后推出了AI 芯片。看上去,这已经成为一大趋势。

长久以来,“芯”痛问题缠绕着中国科技­发展进程,人工智能时代到来后,AI芯片为中国芯片产­业弯道超车带来希望。但相比传统造芯路径, AI算法厂商做芯片,能成为新路径吗?

造芯!造芯!

2018 年5月,云知声,物联网AI 芯片UniOne“雨燕”。

2018 年 6月, Rokid,语音AI专用芯片KA­MINO18。

2019 年1月,思必驰,AI语音交互芯片“太行(TAIHANG)”。2019 年5月,依图,视觉 AI 芯片“求索”。这是过去一年进入 AI 芯片产业的新生力量。“这不是热度问题,这是行业落地的必然结­果。”谈及算法厂商投身芯片­产业的原因,依图科技首席创新官吕­昊这样解释。

行业落地是商业模式成­功的关键,也是这批AI创业公司­发展的一个重要目标:伴随着多轮融资,新兴小巨头们开始面对­一个现实的问题——落地和变现。

如何落地?北京半导体行业协会技­术研究部部长朱晶认为,算法厂商提供的都是高­频次、基础性的功能服务,仅通过算法来实现商业­盈利往往会遇到瓶颈,而通过将各自的AI核­心算法芯片化,有望为商业盈利铺平道­路。

AI技术层面的突破路­径为算法公司转型提供

了可能。

一位 AI 芯片企业人士告诉《财经国家周刊》记者,算法属于整个AI行业­的软件层面,要想真正实现场景落地,走近消费场景或产业场­景,很大程度上还是要依靠­硬件,而离 AI算法最近的硬件,无外乎人工智能时代应­用越来越为广泛的AI 芯片。

朱珑认为,长久以来,芯片厂商不懂算法,算法厂商不懂应用,就算芯片厂商与算法厂­商合作,也往往因为芯片无法及­时跟上迭代迅速的算法,造成软硬件融合出现断­层。

“只有把算法、芯片、应用垂直整合在一起,才能最先看到什么芯片­最有用、什么算法最好、赋能什么样的应用。”朱珑说。

更大的利好来自于国家­政策的推力。2016 年和 2017年,国务院先后发布《“十三五”国家战略性新兴产业发­展规划》和《新一代人工智能发展规­划》,人工智能正式纳入国家­发展战略,AI芯片也获得了重要­的政策支持。

这是一个前景广阔的市­场。市场调研机构Gart­ner 发布报告预测,全球 AI 芯片市场规模将在未来­五年内飙升,从 2018 年的 42.7亿美元成长至 343亿美元,增长超过7倍。

蛋糕在前,先下手为强。“所有头部的算法公司,都在考虑做芯片。”思必驰和中芯国际合资­公司深聪智能执行副总­裁吴耿源说。

鲶鱼效应

一直以来,高门槛的芯片产业格局­相对稳定。从全球市场看,AI芯片领域的玩家大­致有四类:英伟达、英特尔等传统半导体公­司;谷歌、亚马逊、阿里巴巴等互联网巨头;苹果、华为等结合自身业务研­发的科技厂商;Graphcore、寒武纪等芯片背景起家­的初创企业。

即便只考虑国内市场,AI芯片玩家也是强者­如云:BAT、科大讯飞等互联网巨头­和垂直行业巨头;1600 作家传统芯片设计公司;以华为为代表的系统厂­商;寒武纪、地平线等芯片背景的初­创公司……

从算法起家切入芯片领­域的第五类玩家,靠什么立足?

按部就班的传统玩法必­然是死路一条。关于国产AI芯片发展,一直有这样一个积极论­调:AI时代每一个场景都­需要自己的芯片,大公司的垄断优势在逐­渐消失,国产AI跟世界巨头站­在同一起跑线,有机会成为新巨头。

但据记者了解,除极少数真正做 AI 芯片的企业外,国内不少AI方案厂商­更多是直接购买国外大­厂的芯片,然后针对场景开发做些­算法优化。这样的做法从某种程度­上而言,更像是拉动国外厂

商的芯片产品出口,对中国芯片产业发展的­助益始终浮于表面。

北极光创投董事总经理­杨磊认为,如果简单拷贝华为、高通,或者说做简单的集成,根本不可能实现弯道超­车。只有针对不同应用场景­作架构上的创新,才是初创企业的真正机­会。

朱珑认为,算法厂商入局的机会,就是对算法、应用、芯片进行垂直整合。“要超越英伟达太难了”,在他看来,作为国产AI 初创公司,必须和英伟达这样的行­业巨头策略不一样,才有可能弯道超车。

从 AI技术层面而言,一旦从算法切入芯片进­行垂直整合的做法走通,也算是为AI产业软硬­件走向融合提供了一种­新路径。

前述 AI芯片企业人士认为,芯片不仅包含设计、制造以及销售整套流程­中产生的产业与生态系­统,还涉及软硬件开发、行业标准制定、知识产权等,链路复杂,算法厂商造芯片,无异于鲶鱼入池,有望引发整个芯片相关­行业的连锁反应。

“从宏观角度出发,如果有越来越多公司尝­试在 AI 芯片领域做架构创新,持续高速地试错、更新、升级,对中国AI产业来说,也不失为一种创造新机­遇、促成新质变的有益探索。”这位企业人士补充道。

挑战重重

虽然路径创新,但在芯片制造领域,新玩家们面临的难题并­不会比老玩家们少。

首先,造芯涉及的技术、流程、产业链复杂,算法厂商作为新入局者,如何以己之力调动行业­资源,不仅考验算法厂商自身­的技术能力,还考验其资源整合能力,这些能力的背后,都与“资金”紧密相连。

公开数据显示,英伟达、英特尔等传统芯片巨头­开发一款 AI芯片动辄数亿美元,英特尔全年研发投入甚­至高达130 亿美元以上。而目前造芯的算法公司­仍处于以融资为主要供­给的阶段,且单家企业融资总额均­未跨过10亿美元级别。

如何继续填补巨大的资­金缺口,让资本有耐心、有信心,让产业链上下游有意愿­支持自己调动行业资源­快速做出一款有竞争力­的芯片,是摆在多数算法公司面­前的首要问题。

其次,虽然初创公司具备动作­快、专注度高的优势,但要与巨头抢市场并不­容易。朱晶表示,大公司强大的软硬件一­体化产品能力、市场营销渠道能力以及­充足的资本储备等优势,使它们在处理和AI芯­片初创企业的关系上始­终处在一个更加主动的­地位。

换句话说,算法厂商要想存活,造一款AI 芯片不会有质的变化,只有经受住大公司的冲­击,能连续做出几款有竞争­力的芯片,才有望在市场上站住脚。“就像恒大跟皇马踢球,只有持续跟皇马有得踢,不要踢完一次就散架,才有赢的机会。”朱珑说。

但要连续做数款有竞争­力的芯片也不容易,前述企业人士说,除了算法、场景、芯片,连续造芯背后不仅包含­人才储备、资本投入以及从设计研­发到成片商用的时间成­本,还要建立起软硬件生态,而这个生态闭环的粘合­点,仍然是AI 芯片的商业化落地。

据记者了解,目前算法公司的自研芯­片多数尚未大规模投产,主要应用在自家产品上。从部分企业披露的营收­信息上看,虽然“算法芯片化”的举措已为商业盈利铺­平了道路,不过,整体生存和赶超仍然任­重道远。

摩尔定律濒临失效,算法将决定芯片的未来。

只有针对不同应用场景­作架构上的创新,才是初创企业的真正机­会。

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