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AI芯片风口背后:“拿来”主义盛行 代工贴牌也能做

2018-02-06 11:21:14来源: AI财经社 关键字:芯片  AI

中国芯弯道超车的机会终于来了,主角是人工智能芯片前赴后继的赶风者纷涌踏至。一面是迅速崛起的行业需求,一面是急功近利的产业氛围,二者夹击间,风口将往哪儿吹?

AI财经社原创】

 文 | 四月  编辑 | 张泽

 

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、张国良院士、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。

也是在这一年,中国AI芯片产业迎来了软件算法出身的余凯入场。


2015年11月,前百度研究院副院长余凯辞职,创立地平线(原“地平线机器人”)。那时,人工智能芯片还是一个让大多数中国从业者摸不着头脑的词。“这是一件非常具有远见的事。因为你看到了别人还没有看到的事情,”余凯谈道。


“低调内敛”、“不善言辞”等传统半导体从业者的标签被一一撕掉。取而代之的是深得互联网精髓的新生代,他们自备“代言人”属性,强调更快地迭代落地,慷慨激昂地讲述着PPT上陡峭的性能提升曲线。



余凯在2017年新品发布会上引用图灵奖得主Alan Kay的言论,“真正认真对待软件的人应该做自己的硬件”。图 | AI财经社 四月


2017年年初,埋头苦干两年后,地平线获得英特尔投资;年底,其首款专用人工智能芯片落地。“我们无疑是这个领域中最快的,没有第二。”活动结束后,余凯激动地对AI财经社说道。

 

2017年11月,人工智能独角兽公司商汤科技宣布引入高通的战略投资。这一芯片巨头表示,正是看中了商汤在机器学习模型与算法上的优势。早些时候,两家公司已就手机和物联网人工智能芯片达成合作。

 

2017年12月,人工智能芯片初创团队熠知科技(ThinkForce)横空出世,宣布完成4.5亿元A轮融资,成为芯片创业队中早期融资额最大的一笔。在其亮眼的投资人背景中——依图科技、云锋基金、红杉资本、高瓴资本,计算机视觉公司依图科技排在第一位。有业内人士指出,该团队早期曾在依图科技内部孵化而成。


创办于2012年,早期以提供语音识别、语音交互等技术方案的云知声也加入了战局。其首款集成人工智能算法的芯片将在今年完成流片。云知声联合创始人李霄寒博士向AI财经社表示,早在2014年,公司就有做芯片的想法,“因为智能家居跟手机不一样,不是纯软件就能解决问题”。


当然,在诸多以算法为核心实力的团队之外,还有“硬”背景出身的人工智能芯片公司。

因获三星、赛灵思、联发科等芯片巨头投资而备受关注的深鉴科技,脱胎于清华大学电子系,其CEO姚颂是一位来自于2011届的90后。他在本科期间就发表了多篇相关论文,同时也是清华电子系学生科协主席。 

 

2015年姚颂本科毕业。一年后,深鉴科技成立。“我们联合创始人之一韩松是在博士研究过程中转向算法方向的。”姚颂谈到团队背景,“做AI芯片靠纯硬件背景行不通。我们在机器学习、SLAM算法(实时定位和地图构建)等方面进行了长期研究。


2014年创立于美国圣地亚哥,两年后选择在中国珠海落地的耐能科技也同样坚信着“硬件工程师”文化。创始人刘峻城曾供职于三星、高通等巨头公司的研发中心,创始团队多毕业于世界名校的电子工程系,拥有超过10年的芯片行业从业经验。2017年11月,耐能科技获得阿里巴巴、红杉、高通等数千万美元的A轮融资。


风口背后:伪概念和“拿来”主义


然而,这不过是冰山一角。


早在2014年12月,“大基金”甫一成立就释放出强烈信号,这是一只200亿美元规模的国家集成电路产业投资基金。随后3年间,各级地方政府相继设立了超过30只半导体产业发展基金,公布的融资规模超过1000亿美元。


仅在资本层面,芯片市场已足够掀起一场创投狂欢。但就在从业者欢呼雀跃地拥抱人工智能芯片之时,它的定义似乎都还没准备好。


“你不觉得AI芯片是个伪概念吗?”一位人工智能芯片创业者对AI财经社直言,“从半导体圈子的人来看,AI芯片概念比较怪,定义也非常宽泛。你做机器学习也是AI芯片,做深度学习也是AI芯片,做某几种特定算法也是AI芯片。

 

地平线CEO余凯则对AI财经社分析道,广义的人工智能芯片是指能够很好地去支持主流算法,尤其是以深度学习为代表的算法的芯片。其中包括GPU(图形处理器)、一些性能不错的CPU和DSP(数字信号处理芯片)等。



参考IT桔子数据统计,过去一年,中国芯片半导体领域投资事件为61起,总融资额超过1500亿人民币。图片来源IT桔子

 

狭义的人工智能芯片则要求高得多。它要围绕深度学习或者人工智能算法,对这颗芯片内部的架构和计算、存储单元进行专门设计,比如谷歌的TPU。 

 

曾在高通、三星电子研发中心、晨星半导体等企业担任研发职务的耐能创始人刘峻诚则表示,在美国,人工智能加速芯片对应着严苛的NSF认证:“要让DNN(深度神经网络算法)计算功耗比提升1000倍的芯片”。 (注:NSF是美国独立的非政府组织,专门致力于为各行业标准制订、产品测试和认证服务工作。


可是这样的讨论仅限于认知层面。和指甲盖一般大小的芯片,一旦植入密密麻麻的电路板,

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关键字:芯片  AI

编辑:冀凯 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/qrs/article_2018020644627.html
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