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AI芯片市場(chǎng)需要一把火還是一桶冰?

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(dá)剛剛發(fā)布的Q1季度報(bào)告表現(xiàn)就十分不理想。數(shù)據(jù)顯示,截至2019年4月28日,英偉達(dá)當(dāng)季收入22.20億美元,環(huán)比增長(zhǎng)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(rùn)3.94億美元,環(huán)比下跌31%,同比下跌68%。數(shù)據(jù)一出,整個(gè)AI芯片市場(chǎng)的心態(tài)都很難不受影響。

AI芯片市場(chǎng)需要一把火還是一桶冰?

英偉達(dá)營(yíng)收下跌的因素有很多,作為高端芯片設(shè)計(jì)巨頭,就像是早年蘋果顯著優(yōu)勢(shì)被不斷追趕上一般,現(xiàn)在英偉達(dá)也處在這樣的困局之中,創(chuàng)新無(wú)力,優(yōu)勢(shì)漸失。因此,它的利潤(rùn)下跌暗示出兩個(gè)信號(hào):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(shì)已然生變。

人人可做的AI芯片

從應(yīng)用角度來(lái)看,AI芯片主要應(yīng)用在云、邊緣和端側(cè)。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(xí)訓(xùn)練和推理;而在邊緣和端側(cè),則根據(jù)在智能手機(jī)、安防、汽車等領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景的不同出現(xiàn)各類AI芯片。其中云端訓(xùn)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(cè)占據(jù)25%。

數(shù)據(jù)顯示,AI芯片市場(chǎng)規(guī)模在未來(lái)5年將會(huì)增長(zhǎng)10倍,到2022年達(dá)到35億美元,可以說(shuō)是一個(gè)相當(dāng)可觀的市場(chǎng)。

但是入局者很多,尤其是在應(yīng)用端,國(guó)內(nèi)原本做安防、語(yǔ)音語(yǔ)義、人臉識(shí)別、云計(jì)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(lì)飛。而2018年大批AI算法公司開(kāi)始轉(zhuǎn)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(yīng)該都還記得,馬斯克“嫌棄”英偉達(dá)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(dá)芯片,完全是一副“很容易做”的態(tài)勢(shì)。

AI芯片市場(chǎng)需要一把火還是一桶冰?

公開(kāi)數(shù)據(jù)顯示,截止2018年底,國(guó)內(nèi)芯片設(shè)計(jì)公司規(guī)模已經(jīng)發(fā)展到近1700家,雖然受經(jīng)濟(jì)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AI的大背景下,人人可做芯片成為一個(gè)再正常不過(guò)的現(xiàn)象,這也讓這部分尚未成型的市場(chǎng)爭(zhēng)奪格外激烈。

2018年是格外熱鬧的一年,包括云知聲、思必馳、出門問(wèn)問(wèn)等國(guó)內(nèi)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(jì)算的多模態(tài)AI芯片海豚(Dolphin)以及面向智慧出行的車規(guī)級(jí)多模態(tài)AI芯片雪豹(Leopard);而思必馳也攜手中芯國(guó)際發(fā)布AI語(yǔ)音芯片TAIHANG。如此之類,比比皆是。

可以看出,尤其是在終端應(yīng)用上,芯片設(shè)計(jì)巨頭的優(yōu)勢(shì)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?!痹趧倓偨Y(jié)束的CAIS大會(huì)上,賽靈思人工智能業(yè)務(wù)資深總監(jiān)姚頌公開(kāi)表示。

言下之意,現(xiàn)在應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)算法的AI芯片開(kāi)發(fā)起來(lái)并不是一件困難的事情。因?yàn)閼?yīng)用在特定領(lǐng)域,對(duì)于初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō),專用架構(gòu)設(shè)計(jì)已經(jīng)沒(méi)有太高門檻,早期的初創(chuàng)公司如寒武紀(jì)、地平線等公司也都已經(jīng)開(kāi)始比拼工程能力和客戶能力。

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(jì)算應(yīng)用的芯片都可以稱為AI芯片。除了以GPU、FPGA、ASIC為代表的AI加速芯片(基于傳統(tǒng)芯片架構(gòu),對(duì)某類特定算法或者場(chǎng)景進(jìn)行AI計(jì)算加速),還有比較前沿性的研究,例如類腦芯片、可重構(gòu)通用AI芯片等。

但后者距離大規(guī)模商用還有較長(zhǎng)距離,暫時(shí)不會(huì)對(duì)市場(chǎng)造成太大影響。因此一般情況下,當(dāng)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(jì)算卡,即專門用于加速AI應(yīng)用中的大量計(jì)算任務(wù)的模塊(其他非計(jì)算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé))。

如業(yè)內(nèi)人所分析,因AI芯片就是用于計(jì)算的芯片,效率高,功能相對(duì)單一,且不涉及IP授權(quán)問(wèn)題,應(yīng)用起來(lái)更節(jié)約資源且門檻要比通用芯片低,故而進(jìn)場(chǎng)者眾多。

當(dāng)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(nèi)人調(diào)侃說(shuō),“我去年把工作重心放在了5G,今年轉(zhuǎn)回來(lái)去做AI芯片,發(fā)現(xiàn)還是沒(méi)有多大變化?!?/p>

可以看出,門檻低、專用性強(qiáng)、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。

AI芯片市場(chǎng)需要一把火還是一桶冰?

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