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下一波大趨勢(shì)和大紅利從互聯(lián)網(wǎng)+讓位于人工智能+,已成業(yè)界共識(shí)。在AI的數(shù)據(jù)、算法和芯片之三劍客中,考慮到AI算法開(kāi)源的發(fā)展趨勢(shì),數(shù)據(jù)與芯片將占據(jù)越來(lái)越重要的地位,而作為AI發(fā)展支柱的芯片更是AI業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)“核心”。在圍繞AI芯片一系列跑馬圈地的“運(yùn)動(dòng)”中,已不是“單點(diǎn)作戰(zhàn)”的競(jìng)爭(zhēng),而是涉及路線(xiàn)、架構(gòu)、應(yīng)用、生態(tài)等全方位的維度。
路線(xiàn)之爭(zhēng)
可以說(shuō),芯片將決定新AI計(jì)算時(shí)代的基礎(chǔ)架構(gòu)和未來(lái)生態(tài)。因此,谷歌、微軟、IBM、Facebook等美國(guó)巨頭都投巨資加速AI芯片的研發(fā),旨在搶占制高點(diǎn),而國(guó)內(nèi)AI芯片更是呈現(xiàn)出創(chuàng)新活躍、百花齊放的格局。
對(duì)于AI芯片廠商而言,首要任務(wù)是選好定位。從應(yīng)用來(lái)看,AI芯片主要分為云AI芯片和端AI芯片。云AI芯片應(yīng)用于云端服務(wù)器及數(shù)據(jù)中心;端AI芯片應(yīng)用于智能設(shè)備、IoT端設(shè)備。從作用來(lái)說(shuō),訓(xùn)練和推理需各成其就。
在云端訓(xùn)練中,多GPU并行架構(gòu)是常用的基礎(chǔ)架構(gòu)方案。而在云端識(shí)別中,基于功耗與運(yùn)算速度的考量,異構(gòu)計(jì)算(CPU+GPU+FPGA/ASIC)是目前主流方案。而終端設(shè)備著重推斷。業(yè)內(nèi)某IP公司負(fù)責(zé)人表示,云端訓(xùn)練和推理更追求性能,而不會(huì)過(guò)多考慮功耗、內(nèi)存等因素。而在終端的訓(xùn)練方面,既要求有大量的數(shù)據(jù),又要求有大量的運(yùn)算,很難滿(mǎn)足。對(duì)于AI芯片公司來(lái)說(shuō),未來(lái)的機(jī)會(huì)肯定是終端的推理。
廠商對(duì)未來(lái)的預(yù)判不盡相同,有的要在云端做大芯片;有的面向終端,開(kāi)發(fā)特定場(chǎng)景的芯片;有的則兩路并發(fā)。那究竟選擇何種路線(xiàn)?對(duì)GPU、FPGA、ASIC的“押注”誰(shuí)將勝出?而無(wú)論是基于GPU、FPGA等通用芯片的半定制方案還是專(zhuān)用ASIC芯片,最終比拼的仍是性?xún)r(jià)比。
架構(gòu)之爭(zhēng)
在AI芯片這一賽道上,既有谷歌、英特爾、英偉達(dá)等頂尖巨頭大手筆的投入,也有無(wú)數(shù)的中小創(chuàng)業(yè)企業(yè)在全力以赴,而路線(xiàn)之爭(zhēng)的背后其實(shí)是傳統(tǒng)與新型架構(gòu)的爭(zhēng)奪。
ICCAD理事長(zhǎng)、清華大學(xué)魏少軍教授稱(chēng),架構(gòu)創(chuàng)新是一個(gè)不可回避的問(wèn)題。目前各家使用的AI方案架構(gòu)互不兼容,沒(méi)有支持的標(biāo)準(zhǔn)AI計(jì)算接口,是否會(huì)出現(xiàn)像當(dāng)年CPU一樣的通用處理器來(lái)一統(tǒng)AI芯片天下?如果存在的話(huà),架構(gòu)是怎么樣的?如果不存在,那目前以滿(mǎn)足特定應(yīng)用的AI芯片一定只能以IP核的方式存在,最終被各種各樣的SoC所集成,如果真是這樣,那今天從事AI芯片開(kāi)發(fā)的公司將何去何從?
AI芯片應(yīng)該具備的基本要素在于:可編程性、架構(gòu)的動(dòng)態(tài)可變性、高計(jì)算效率、低成本、應(yīng)用開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)便等,目前的CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等均不是理想架構(gòu)。魏少軍教授認(rèn)為,通用AI處理器的驅(qū)動(dòng)力來(lái)自以下兩個(gè)方面:開(kāi)發(fā)AI芯片硬件構(gòu)架的代價(jià)非常高,不是所有廠家都能承受的;IP的可擴(kuò)展性、架構(gòu)的支持廣度、標(biāo)準(zhǔn)AI計(jì)算接口,對(duì)AI芯片的普及非常重要,而開(kāi)發(fā)相關(guān)算法也不是一朝一夕就可以完成的。
寒武紀(jì)作為AI芯片賽道上的主要玩家之一,認(rèn)為AI必然會(huì)出現(xiàn)一種重量級(jí)的應(yīng)用,硬件就必然要標(biāo)準(zhǔn)化、通用化。而地平線(xiàn)創(chuàng)始人余凱則認(rèn)為AI的應(yīng)用在各個(gè)場(chǎng)景里千差萬(wàn)別,更可能的情況是,在每一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域會(huì)出現(xiàn)一個(gè)主導(dǎo)架構(gòu)。未來(lái)的架構(gòu)之爭(zhēng)還將持續(xù)。
陣營(yíng)之爭(zhēng)
在AI這一巨大風(fēng)口之下,老將新兵均蜂擁入場(chǎng),以分享這一新興生態(tài)圈紅利,同時(shí)也將變數(shù)再次放大。
除新興的地平線(xiàn)、寒武紀(jì)、深鑒、比特大陸等這些廠商之外,我們看到,一方面,諸多老牌芯片企業(yè)正在積極擁抱AI,成為AI芯片產(chǎn)業(yè)中的重要力量,諸如中星微、北京君正、中天微、杭州國(guó)芯等傳統(tǒng)SoC處理器芯片或者多媒體芯片企業(yè)就是其中的代表。另一方面,切入AI芯片領(lǐng)域的算法和系統(tǒng)公司逐漸增多,比如商湯、???、大華、依圖、華為等,他們積極地通過(guò)自主研發(fā)與并購(gòu)?fù)顿Y的方式加大對(duì)AI芯片的投入。
相比那些活躍的初創(chuàng)AI芯片新生力量,老牌企業(yè)具有更加完備的前后端設(shè)計(jì)、產(chǎn)品、驗(yàn)證和測(cè)試團(tuán)隊(duì),具備打造一顆完整SoC芯片產(chǎn)品的工程化經(jīng)驗(yàn)。老牌芯片企業(yè)的入場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),和新生力量在人才、產(chǎn)品層面的角力,是未來(lái)AI產(chǎn)業(yè)值得關(guān)注的一大看點(diǎn)。而系統(tǒng)公司離場(chǎng)景最近,對(duì)場(chǎng)景真實(shí)需求的深刻了解,強(qiáng)大的軟硬件一體化產(chǎn)品能力、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)渠道能力以及充足的資本儲(chǔ)備等,將使得它們?cè)谔幚砗捅姸郃I芯片初創(chuàng)企業(yè)的關(guān)系上始終處在一個(gè)更加主導(dǎo)的地位,更增加了產(chǎn)業(yè)格局的不確定性。
AI芯片的技術(shù)壁壘并不低,但只要行業(yè)集中度高,贏家就會(huì)選擇通吃。比如做手機(jī)的廠商,出貨量到了一個(gè)閥值,都有動(dòng)力自己做芯片,如蘋(píng)果、三星、華為還有小米等都選擇了自己開(kāi)發(fā)手機(jī)芯片。這對(duì)于高通、聯(lián)發(fā)科、展訊等手機(jī)芯片供應(yīng)商來(lái)說(shuō)也是一大沖擊。而這在AI領(lǐng)域也將上演同樣的故事。
應(yīng)用之爭(zhēng)
商業(yè)應(yīng)用是AI的關(guān)鍵因素之一,AI只有解決了實(shí)際的問(wèn)題才具有價(jià)值。AI芯片巨大的研發(fā)成本、流片成本、分銷(xiāo)成本都需要應(yīng)用來(lái)“稀釋”。
但依據(jù)專(zhuān)家觀點(diǎn),AI的關(guān)鍵性應(yīng)用需要追求 99.9……% 后的多個(gè) 9,做不到就沒(méi)法商業(yè)化。比如自動(dòng)駕駛,“關(guān)鍵性應(yīng)用”的普遍特點(diǎn)就是這樣,項(xiàng)目通常很貴,研發(fā)周期巨長(zhǎng),需要技術(shù)大牛坐鎮(zhèn)以及持續(xù)的融資能力。而大部分是非關(guān)鍵性應(yīng)用,比如人臉識(shí)別,通常比拼綜合實(shí)力,包括對(duì)行業(yè)的洞察理解力、產(chǎn)品和工程化能力、成本控制、供應(yīng)鏈能力、營(yíng)銷(xiāo)能力、迭代能力等等。
此外,不同行業(yè)有不同的“聚焦”。在汽車(chē)行業(yè),安全性、實(shí)時(shí)性是最重要的問(wèn)題。而在安防領(lǐng)域,AI+視頻監(jiān)控最看重的是把被動(dòng)監(jiān)控變?yōu)橹鲃?dòng)分析與預(yù)警,對(duì)識(shí)別率、算力及成本有很高的要求。在消費(fèi)電子領(lǐng)域,手機(jī)因?yàn)榇钶d麒麟970芯片的華為mate10手機(jī)與同樣嵌入AI芯片的iPhoneX帶領(lǐng)手機(jī)進(jìn)入智能時(shí)代。另外,亞馬遜的Echo引爆了智能家居市場(chǎng),對(duì)AI的訴求要解決功耗、安全隱私等問(wèn)題。
要選擇哪個(gè)垂直領(lǐng)域,取決一些關(guān)鍵因素:市場(chǎng)空間夠不夠大?行業(yè)集中度如何?技術(shù)是改良還是革命?競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的壁壘誰(shuí)更高?顯然,在消費(fèi)電子、安防、智能汽車(chē)等AI場(chǎng)景應(yīng)用領(lǐng)域,仍然有諸多硬仗要打。
生態(tài)之爭(zhēng)
在AI的競(jìng)爭(zhēng)維度上,生態(tài)絕對(duì)是關(guān)鍵一環(huán)。
在AI平臺(tái)化的趨勢(shì)下,未來(lái)AI將呈現(xiàn)若干主導(dǎo)平臺(tái)加廣泛場(chǎng)景應(yīng)用的競(jìng)爭(zhēng)格局,生態(tài)構(gòu)建者將成為其中最重要的一類(lèi)模式。目前,科技巨頭都已在AI產(chǎn)業(yè)鏈的基礎(chǔ)技術(shù)層和應(yīng)用層著手布局,比如Google推出了TensorFlow分布式學(xué)習(xí)框架,國(guó)內(nèi)百度建立并開(kāi)放了PaddlePaddle全開(kāi)源深度學(xué)習(xí)平臺(tái),還推出了DuerOS和Apollo兩大AI操作系統(tǒng)。
對(duì)騰訊、阿里、百度這些巨頭來(lái)講,為維持自己的王者地位,必然也必須要構(gòu)建出AI的生態(tài)系統(tǒng)。而在AI生態(tài)層面,值得關(guān)注的動(dòng)向是:一是隨著生態(tài)的進(jìn)化,很多領(lǐng)域都會(huì)有訓(xùn)練好的模型可以用來(lái)參考,未來(lái)算法的壁壘會(huì)越來(lái)越低,如果一個(gè)公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力只是算法,那將非常危險(xiǎn);二是AI芯片廠商不能僅考慮自己獨(dú)特的體系結(jié)構(gòu)和軟件開(kāi)發(fā)套件,在當(dāng)前的情形下,要不就打造成包括硬件及軟件生態(tài)的全AI服務(wù)流程能力,要不就需要融入一個(gè)合適的生態(tài)圈,否則長(zhǎng)遠(yuǎn)的競(jìng)爭(zhēng)力將難以保證。
伴隨AI的演變,算力的提升促進(jìn)了算法的發(fā)展,算法的發(fā)展又對(duì)AI芯片提出了需求?!澳阍谂埽緛?lái)的優(yōu)勢(shì)者也在跑?!边@句話(huà)適用于英偉達(dá)和英特爾的巨頭之爭(zhēng),也適用于AI芯片公司。在全新的AI芯片領(lǐng)域,未來(lái)的版圖還有諸多想象空間,就看如何著墨了。(校對(duì)/范蓉)
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