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时间: 2020-01-11 17:01:23 作者 匿名 热阅读量:2463

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《中国经济周刊》记者 曹煦 | 北京报道

责编:周琦

(本文刊发于《中国经济周刊》2018年第19期)

依托海量数据、资本加持、巨大的应用场景和市场需求,中国ai芯片有望“弯道超车”。(视觉中国)

5月3日,智能芯片设计公司寒武纪科技发布了国内首款云端人工智能芯片,理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算,达到世界先进水平,可广泛应用于智能手机、智能音箱、智能驾驶等不同领域。

此前不久,另一家现象级的创业公司地平线,也发布了中国首款全球领先的嵌入式人工智能视觉芯片。刚刚结束的北京国际车展上,地平线还展示了搭载新一代自动驾驶芯片架构的自动驾驶计算平台。

寒武纪和地平线们的背后,是一个爆发式增长的市场。前瞻产业研究院预测,2021年全球人工智能(ai)芯片市场规模将达到111亿美元,相比2016年的36亿美元,年复合增长率达到25%。

最令业界欣慰的是,相比传统芯片行业,ai芯片全球起步时间几乎同步,在自主技术研发、建立芯片应用场景上,ai芯片领域蕴藏着“中国芯”弯道超车的机会。

ai芯片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。

与传统芯片不同,ai芯片模拟大脑的神经元和突触,一条指令即可完成一条神经元的处理,这种计算模式在做图像识别等智能处理时,效率可比传统芯片高几百倍。据悉,ai芯片相比传统芯片规模更大,结构更加复杂,运算能力更强,迭代速度从摩尔定律中每18~24个月迭代一次演进为9个月迭代一次。

人工智能的崛起主要得益于三大突破——算法、数据和算力。三者缺一不可,其中算力非常依赖芯片的发展。因此,ai芯片已成人工智能技术发展过程中的关键环节。清华大学微电子研究所所长魏少军说:“如今的人工智能、大数据、云计算背后的真正支撑点就是芯片,没有芯片一切都是假的,这也是人工智能技术绕不开的话题。”

据中科院计算所研究员陈天石介绍,人工智能芯片在设计时专门考虑了视觉、语音和自然语言处理的一些运算的特征。在设计处理器架构时,针对这些应用的特征做了专门的优化。“最后的效果就是在做智能处理任务的时候,性能比传统处理器更好,能耗可以更低。”

目前人工智能芯片已经广泛应用于图像识别、智能安防、智能驾驶、语音识别、消费类电子等领域。业内人士认为,云端智能芯片的问世,将为大数据量、多任务、高通量等复杂的云端智能处理需求提供新的技术支撑。

据悉,寒武纪此次发布的云端芯片,可以支持各类深度学习和经典机器学习算法,充分满足视觉、语音、自然语言处理、经典数据挖掘等领域复杂场景下的云端智能处理需求。

不过,即使像寒武纪这样拥有终端处理和云端智能处理器的商业公司,和国际巨头相比依然存在明显“短板”——产业生态。

“芯片最重要的还是能够用起来,只有被大量使用形成市场规模,从而建立起产业生态,才能通过市场回血实现可持续发展。”中芯国际集成电路制造有限公司工作人员向《中国经济周刊》记者坦言,目前国内人工智能公司都在争分夺秒推出各自的产品和应用,没有时间和精力去给国产的ai芯片做配套。而外国厂商的ai芯片由于起步早, 生态建立得相对完善,因此吸引了大批国内用户。

业内普遍认为,在政策、市场、资本的多重刺激下,中国的人工智能芯片产业正迎来最好的时代,未来发展空间可期。

从政策层面看,2017年3月人工智能首次被写入政府工作报告,同年7月国务院发布《新一代人工智能发展规划》,将人工智能上升至国家发展战略;2017年12月,工信部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018—2020)》;2018年3月5日,十三届全国人大一次会议再次将人工智能发展写入政府工作报告。

从市场一线看,行业垂直门户赛迪网的一份研究报告显示,目前的ai芯片参与者涵盖了新型创业型公司(地平线、上海熠知、探境科技等)、行业或互联网巨头(bat等)、传统芯片公司(华为海思、瑞芯微等)、高校、研究院背景的创业型公司(寒武纪、深鉴科技、清华微电子所等)。

在“老中青”三代企业的发力之下,中国ai芯片产业热闹非凡。数据显示,仅2017年下半年,在芯片制造巨头台积电的生产线上,就有超过30家企业的ai芯片在排队等待流片(指把设计好的技术文件交给芯片生产厂家进行生产)。

据悉,深鉴科技、云知声、异构智能等一批国产芯片公司均将在2018年完成流片。可以预见,2018年将会是“ai中国芯”密集落地的一年。

事实上,百度、阿里等互联网巨头都已默默“上芯”。

阿里不但宣布自主研发ali-npu的ai芯片,4月20日又全资收购嵌入式cpu研发与产业化公司中天微。此外,阿里还投资了寒武纪、深鉴和翱捷等数家初创半导体公司。

百度则布局更早,2017年就率先成为第一家拥有自有芯片的网络巨头,其发布的xpu(云计算加速芯片),采用自主设计的新一代ai处理架构,可应用在ai、数据分析、云计算和无人驾驶上。

除了这些巨头,包括地平线、华夏芯、比特大陆等本土ai企业都宣布推出或正在研发人工智能芯片。最新消息称,台积电南京晶圆厂已经向比特大陆交付了首批16nm芯片。

与此同时,敏锐的资本早已嗅到商机。2017年8月,成立仅一年的寒武纪宣布完成1亿美元 a轮融资,投资方阵容强大,阿里巴巴、联想、科大讯飞等企业均有参与。2017年10月,定位为“ai时代英特尔”的本土人工智能芯片初创企业地平线,也获得了英特尔领投的近亿美元融资。

必须正视的是,国内的“芯声”虽大,但在全球ai芯片的市场版图中,目前依然是欧美巨头的天地。

近日,调研机构compass intelligence发布了全球ai芯片公司排行榜,其中nvidia(英伟达)位居第1,intel(英特尔)紧随其后,nxp(恩智浦)位列第3。ibm、amd、arm、苹果、谷歌、高通等欧美巨头占据了榜单前列。华为成为榜单上最靠前的中国身影,位居第12位。

排名榜首的英伟达针对人工智能专门开发的gpu(图形处理芯片),凭借着便捷的编程环境和丰富的生态体系,成为业界主流方案。包括阿里、华为在内的众多中国企业都采购了英伟达生产的gpu。目前,英伟达全球业务中约1/5来自中国。

诸多事例证明,若核心技术受制于人,可能在极端情况下给企业带来无法预测的风险。不过,业内人士普遍表示,虽然在通用芯片领域中国“受制于人”,但是在人工智能时代,依托中国人口红利的海量数据、资本加持、巨大的应用场景和市场需求,让中国ai芯片有望“弯道超车”。

在百度总裁张亚勤看来,进入ai时代后,技术需要新的架构,很多公司在做ai芯片,就会产生新的操作系统、新的芯片和新的生态。这就是中国公司的机会。

专注tmt领域投资的旭辉资本董事总经理韩琳对《中国经济周刊》记者说,当前的人工智能正处于产业化的早期阶段,所有的国家都站在同一条起跑线上。而中国政府从上至下给予了人工智能高度关注,完成了一系列政策层面的顶层设计,使得中国企业在竞争中占据了一定优势。“中国本土芯片公司拥有大数据优势和本地化的应用场景资源,必将加速崛起。而在华外资企业也在积极投身人工智能发展大潮,和本土公司深度合作,助力中国人工智能产业发展壮大。”

地平线副总裁张永谦接受《中国经济周刊》记者采访时同样认为,中国本土企业在国内市场更有优势。“以自动驾驶为例,国外与中国的路况差异极大,这意味着需要进行大量数据训练、深度学习的自动驾驶人工智能。”

也有业内人士认为,中国发展ai芯片应主动融入世界,拒绝“闭门造车”。前述中芯国际工作人员向《中国经济周刊》介绍说,整个集成电路产业已是一个高度全球化的产业,没有一个国家可以独立运行,“中国大陆的产业力量非常薄弱,必须坚持开放发展,深度融入全球产业链,才能有所作为。”

华为荣耀总裁赵明对此予以认同,“在芯片设计上,国内厂商追赶得很快,但设计的工具在美国。芯片设计是全球‘多国部队’在做,像华为的芯片研究,日本、美国、欧洲的公司都有参与。”

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