揭秘人工智能芯片乱象:搞噱头挖对手墙角

2018-02-07 10:12:00 AI财经社 分享
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  深度学习技术,犹如一管强大的兴奋剂,让中年迟暮的半导体产业整个沸腾了——“它能让现有的芯片性能提升1万倍”。

  正在经历“摩尔定律失效”危机的从业者们喜出望外,终于因深度学习而柳暗花明。

  随之而来的还有,前赴后继的赶风者,他们野心勃勃,手握前沿算法,纷纷誓言要做传统半导体行业的颠覆者……让资本和市场兴奋不已。

  坊间传闻,仅仅2017年下半年,在全球最大晶圆代工厂台积电,忙碌的流水线上已积攒了超过30款人工智能芯片等待下线流片。作为芯片正式量产前的小规模试产,流片意味着芯片距离落地越来越近了。

  AI时代下的“软”红利

  中国是全球最大电子产品制造国,但芯片却一直是从业者们的一块心病。

  虽然中国市场消耗着全球近三分之一的芯片,但芯片自给率低却是不争的事实。业界早有“中国进口芯片比石油还多”的说法。

  “这个数字大概是10%左右,”芯片行业资深专家莫大康谈到中国芯片的自给率时说道,“一些机构给出的数字为17%,但这是把英特尔和三星在中国生产的芯片也计算在内。”

  需求催生出市场。自上世纪90年代开始,华为海思、展讯、中星微等一批中国芯片企业崛起,但站在全球市场上来看,这远远不够,直到最近以深度学习为首的人工智能技术落地。

  依托中国人口红利的海量数据,资本加持、人才和巨大市场需求,让中国成为人工智能时代最具潜力的选手。同时,政府立志实现“人工智能强国”宏愿,人工智能芯片被列为八大关键技术之一。

  一切因素向好,似乎中国芯弯道超车的机会终要来临,主角是人工智能芯片(AI芯片)。它又被称为深度学习芯片、神经元芯片,主要指专为深度学习计算特点和需求而设计的一类专用芯片。

  制图/四月

  根据AI财经社统计,国内以AI芯片为核心的创业规模公司为18家,成立时间多为1-2年,融资轮次集中在A轮及更早,多聚焦在端智能和视觉领域。

  在这群极具挑战精神的人工智能芯片创业者中,中科寒武纪是最为耀眼的一家:已经拿下华为麒麟970芯片合作订单——将其人工智能芯片的设计专利植入麒麟970芯片,为华为Mate10、荣耀V10等旗舰手机加速。据业内人士透露,该款芯片的出货量将达到3000万片。

  “公司如其名”。中科寒武纪依托于“国家队”创建,其中陈云霁、陈天石两兄弟为创始人。陈云霁9岁上中学,14岁进入科大少年班,是典型的“天才少年”。弟弟陈天石也基本沿袭了哥哥的成长路径。

  从左到右依次为陈云霁、陈国良院士、陈天石。图片来源于网络

  “我毕业后一直做芯片,弟弟一直做算法——芯片加算法,正好诞生了‘寒武纪’人工智能芯片。”陈云霁说道。

  这位在2015年就入选《麻省理工科技评论》“全球最佳创新人士”的天才语出惊人:“要让人工智能芯片的计算效率提高1万倍,功耗降低1万倍。”

  这对遵循摩尔定律运转了近70年的半导体业而言,是一次巨大冲击!

  过去,芯片的迭代周期为18个月,每一次迭代性能提升一倍。现在,“算法”这项软技能犹如九阳神功,要将硬件的铁律打破。

  也正因为此,在人工智能芯片创业团队中,大多数领头人为人工智能研究型学者或偏算法型人才,并没有沿袭芯片行业的传统——硬件科班出身。

  早在2015年,英特尔豪掷167亿美元收购可编程芯片厂商Altera时,投行分析师Tony给出的投资意见就是,“VC们在面对这样的芯片创业者——根本没有意识到他们在从事软件工作,不具备软件知识,应该迅速撤离。” 可编程芯片(FPGA)现已经成为芯片厂商进军AI的敲门砖。

  随后的一年里,英特尔加大筹码,开启了“买买买”的大力布局战略,代表性的收购案包括以3.5亿美元收购AI芯片创业公司Nervana、4亿美元收购计算机视觉芯片Movidius、153亿美元收购自动驾驶供应商Mobileye等。大企业的布局,更加速了追风人的步伐。

责编:张阳