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【芯觀點】群雄逐鹿 本土AI芯片廠商如何破局?

來源:愛集微

#芯觀點#

#人工智能#

#AI芯片#

08-07 16:16

芯觀點──聚焦國內外產業大事件,匯聚中外名人專家觀點,剖析行業發展動態,帶你讀懂未來趨勢!

集微網報道,1956年夏季,麥卡錫在美國達特茅斯學院夏季研討會上首次提出了“人工智能”(AI)這一概念,而后人工智能歷經起伏,近年來在機器視覺、智能制造、智慧城市等應用的驅動下駛向了高速發展的“快車道”。相關數據顯示,2020年AI市場規模將達到2萬億美元,到2030年市場規模將達到15.7萬億美元。與此同時,CPU和傳統計算架構無法滿足對于并行計算能力的需求,此時需要特殊定制的芯片,于是GPU、FPGA以及ASIC等AI芯片憑借著自身優勢迅速滲透到各個領域。

那么全球AI芯片的競爭格局如何?在英偉達獨占鰲頭,谷歌、英特爾、賽靈思等國際大廠技術優勢明顯的背景下,本土廠商又該如何破局?

國外廠商優勢明顯

從功能來區分,AI芯片可分為面向訓練和面向推理的兩大類,由于計算量巨大,對性能要求高,AI的“訓練”部分主要在云端進行,而“推理”部分可在云端和端側進行。

在云端AI訓練領域,英偉達的GPU芯片可謂是“獨占鰲頭”。該公司早在2004年便開始在AI領域有所布局,并在2012年的ImageNet(圖像識別領域賽事)大賽上迎來里程碑式發展。當時Geoffrey Hinton的學生通過兩個GPU將深度卷積神經網絡AlexNet的準確率提高了10.8%,這一結果震撼了學術界,英偉達也借此從游戲市場一大步跨入AI市場。此后,英偉達乘著深度學習和區塊鏈的東風,成為AI芯片領域“霸主”。

英偉達的成功除了起步較早,技術優勢明顯外,Cambrian-AI Research創始人兼首席分析師Karl Freund在《集微訪談》中指出:“與此同時,英偉達坐擁一萬工程師,以及杰出的超算系統,這些也是他保持領先地位的原因。

除了英偉達外,谷歌、英特爾、賽靈思等國外廠商也在AI領域占有一席之地。

其中,谷歌的明星產品是面向云端市場自研的TPU,被認為是打破 GPU “壟斷”地位且打開AI芯片新競爭格局的關鍵所在。2016年其第一代TPU在世界著名的人機圍棋大戰助力 AlphaGo 打敗李世石“一戰成名”,宣告并不是只有GPU才能做訓練和推理。時隔五年,TPU v4已問世。

英特爾主要面向計算機視覺,該公司在AI領域的“氪金”實力不容小覷。2015年斥資167億美元收購FPGA生產商Altera公司;2016年以153億美元并購自動駕駛公司Mobileye;2019年以20億美元并購了AI芯片公司Habana Labs。這都昭示了英特爾在AI領域的布局和野心。

另外,賽靈思則是FPGA芯片的龍頭,FPGA是四大高端芯片之一,由賽靈思聯合創始人Ross Freeman于1984年發明,全球第一款商用FPGA芯片為賽靈思XC4000系列產品,可見其在FPGA領域的地位。

國內廠商爭相入局

隨著5G和人工智能行業的快速發展,全球AI芯片行業市場成長空間巨大,市調機構Tractica的報告顯示,2025年全球人工智能芯片市場規模將達到726億美金,年復合增長率高達46.14%。

面對潛力巨大的市場,國內各大互聯網和ICT公司爭相入局,自上個月騰訊確認“造芯”后,包括騰訊、百度、阿里在內的互聯網三巨頭在“自研AI芯片”之路上再次碰頭。

2018年7月,百度正式發布了中國首款云端全功能AI芯片“昆侖”,用以替代2017年百度推出的基于FPGA的云端AI加速芯片,2019年“昆侖”成功流片,2020年量產;今年3月,百度確認其昆侖芯片業務完成獨立融資,并稱正在研發中的昆侖2性能比昆侖1再提升3倍,將于今年下半年實現量產。

2019年9月的云棲大會上,阿里展示了其首款AI芯片——含光800,此為阿里平頭哥成立以來首款硬件產品,是阿里20年發展史上首款自主研發、流片量產的芯片。它主打推理,重點應用于視覺場景。性能打破了現有AI芯片記錄,性能及能效比全球第一。

另外,包括美團、字節跳動等互聯網新貴也紛紛涌入AI芯片賽道。

ICT公司中,華為早在2018年便發布了全球第一個覆蓋全場景的人工智能 IP和芯片系列:Ascend(昇騰)系列芯片。此后,“昇騰310”產品和云服務獲得廣泛應用,應用于智能園區、自動駕駛等場景。

在群鹿逐雄的背景下,一大批AI初創公司也涌現出來。在今年7月的世界人工智能大會期間,寒武紀、燧原科技、天數智芯、瀚博半導體、地平線、黑芝麻智能等多家AI公司均展現了最新產品。其中,燧原科技、瀚博半導體均宣布將在年底量產。

本土廠商如何破局

2021 世界人工智能大會的 “AI·智能計算引領變革”主題論壇上剖析了當前AI芯片產業的三大發展趨勢,第一,GPU、FPGA和ASIC等共同成為支撐人工智能技術發展的底層硬件;第二,PyTorch、TensorFlow和Caffe等主流框架及如TensorFlowTFLite的一些輕量級框架隨應用需求逐步完善、發展;第三,云邊端各領域算力需求不斷提升,AI芯片成為產業焦點,廣泛覆蓋計算機視覺、自動駕駛等領域。

在AI芯片發展的同時帶給了本土廠商諸多機遇,不過不可否認的是國外芯片巨頭在該領域占據了絕大部分市場份額,無論在技術上還是人才聚集方面都有著優勢,本土廠商如何破局成為了值得深思的課題。

Karl Freund表示:“現在初創公司們開始意識到和英偉達在數據中心領域正面對抗是十分困難的,基本上初創公司毫無勝算。因此他們開始探索其它選擇,邊緣市場或許還有機會。邊緣市場的發展也確實帶來了很多動態商機,比如自動駕駛汽車需要平衡潛在的安全因素、性能和成本,來制造安全智能的產品?!?/p>

瀚博半導體創始人兼CEO錢軍此前在接受集微網編輯采訪時指出,初創公司打造一款芯片時會遇到非常多的挑戰,在整個框架設立之初就會遭遇瓶頸。但最重要的是理解客戶需求,從客戶角度出發。

此外有投資者認為,初創公司想要對抗英偉達,應該選擇不一樣的道路?!癎PU屬于通用型芯片。但在推理側,不需要那么高的通用性,應用場景更加多樣化。國產廠商可以從專用定制的推理芯片入手,體現差異化優勢?!?/p>

總結:在智能化的浪潮下,本土AI芯片廠商應基于自身優勢,利用國內市場和政策提供的有利環境實現突圍。

(校對/木棉)

責編: Aki

holly

作者

微信:zhaoyueyue117288

郵箱:zhaoyue@lunion.com.cn

作者簡介

關注存儲、CIS、電源管理IC、驅動IC、專利訴訟等領域。微信號:zhaoyueyue117288

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