Facebook加入AI芯戰局，晶元救國可能要靠BAT

新智元報道

作者：克雷格、肖琴

【新智元導讀】國內正在熱議「缺芯」的時候，Facebook傳出正在招人，計劃自己研發AI晶元。至此，美國的四巨頭谷歌、蘋果、Facebook、亞馬遜都與AI晶元產生了交集。同時，高通舉步維艱，到了被群雄分食的地步，禁售也可能是壓垮它的最後一根稻草。這恰恰證明晶元公司本身也面臨非常大的挑戰，未來主導AI晶元的或許並非晶元公司，而是谷歌、亞馬遜這樣的AI巨頭，它們重整生態，用雲服務來擠壓底層硬體供應商的戰略布局已經很明顯。整個產業生態系統在升級，新智元認為，目前已經不能從晶元看晶元，必須要升級到AI雲的維度。反觀之下，BAT有無造芯可能？

晶元救國的重任交給BAT了？

彭博（Bloomberg）昨晚報道，Facebook正在招聘負責打造「端到端SoC/ASIC、固件和驅動程序開發組織」的經理，其目的是降低對高通、英特爾等晶元巨頭們的依賴。

亞馬遜2個月前也被曝出在開發AI晶元，如果亞馬遜和Facebook真把造晶元的事兒辦成了，美國的四大互聯網巨頭谷歌、蘋果、Facebook、亞馬遜就都有了自主研發晶元的能力。

這邊國內輿論正為「缺芯」痛心疾首，甚至責怪自己人只會靠所謂的商業模式「創新」圈錢，並沒有掌握核心技術。但當那邊傳來Facebook的消息時候，才突然意識到：

不然BAT也造塊晶元試試？

Facebook也「缺芯」，LeCun自曝做過晶元

Facebook官方公告稱，公司總部目前在招聘ASIC & FPGA設計工程師，候選人要求具有架構和設計半定製和全定製ASIC的專業知識，需要與軟體和系統工程師合作，了解當前硬體的局限性，並利用他們的專業知識打造針對多種應用（包括AI/ML，壓縮，視頻解碼等）的定製解決方案。

Facebook招聘信息的崗位要求

不久前，剛卸任Facebook人工智慧研究部門（FAIR）負責人、轉為Facebook首席AI科學家的LeCun也轉發這篇招聘啟事。

有趣的是，LeCun還自曝自己很久很久以前是一名晶元設計師，他還有電氣工程師文憑，果然博學。

不過，Facebook拒絕對招聘信息發表評論。

高通進入「多事之秋」，Facebook也想自力更生

至於為什麼要做晶元，彭博認為，Facebook在試圖降低對英特爾和高通等晶元製造商的依賴。

首先，Facebook自己研發的晶元可以用在其數據中心來為硬體設備、人工智慧軟體和伺服器服務。

Facebook的招聘的崗位屬於基礎建設（infrastructure）的範疇，所以很有可能晶元團隊會把精力投入到該公司的人工智慧伺服器上。現在，對Facebook的人工智慧系統進行訓練的伺服器Big Basin是英偉達提供的。

Big Basin由英偉達的GPU驅動，組合成大型的人工智慧軟體訓練網路，讓Facebook產品能夠進行對象和面部識別和實時文本翻譯，並描述和理解照片和視頻的內容。

英偉達的GPU

其次，Facebook擁有大量的智能硬體設備，下個月它將推出Oculus Go，這款售價200美元的獨立虛擬現實頭戴式耳機將使用在高通處理器。Facebook即將推出的智能音箱也需要配置高通或英特爾的晶元。

Oculus Go

未來，這些設備可以通過定製的晶元來進行迭代，而通過使用自己的處理器，公司可以更好地控制產品開發，並能夠更好地協調軟體和硬體。

另外，靠人不如靠自己，Facebook依賴的高通在今年「諸事不順」。

高通先是與博通陷入了近半年之久的收購拉鋸戰，最後特朗普親自下令，才躲過被收購的命運；緊接著，高通創始人的兒子Paul Jacobs被董事會免去董事長職務，經歷了較大的人事變動；而高通收購恩智浦又遇到了中美貿易戰的尷尬時間點；最近為了對投資者做出的降低10億美元成本承諾，又傳開始裁員的新聞……

有這麼一個不靠譜的隊友，Facebook能放心嗎？

AI晶元競爭中國入局，FPGA和ASIC是未來趨勢

Facebook著力打造的ASIC和FPGA，一個是專用集成電路，一個是半定製的現場可編程門陣列，這兩者是除GPU之外的、人工智慧的重要硬體解決方案。此舉也可看出，Facebook在人工智慧領域的部署已經超出軟體研發，開始涉足底層硬體。

由於初始成本高，研發周期長，處理器和晶元開發可能是中國爭奪人工智慧領域的國際主導地位最困難的部分。目前，AI硬體可以分為兩類：

（1）用於訓練 AI 演算法的CPU、GPU等，其中CPU的優勢為處理各類數據及強邏輯判斷能力，GPU在浮點運算、並行計算等方面性能優異；

（2）FPGA及以谷歌TPU為代表的專用集成電路ASIC。其中FPGA稱為現場可編程門陣列，用戶可以根據自身的需求進行重複編程，具有靈活性高的優點。如果說 CPU 和 GPU 是在架構級別做到 「通用」 的話，FPGA 就是在更低一級的電路級做到了「通用」。通過硬體描述語言對 FPGA 編程後，它可以模擬任何一種晶元的架構，包括 CPU 和 GPU 的架構，通俗地說，FPGA 是一種可編程的 「萬能晶元」。它非常適合探索性的、小批量的產品。

而ASIC是為專門目的而設計的集成電路，由於完美適用於神經網路相關演算法，ASIC在性能和功耗上都要優於GPU和FPGA，例如谷歌TPU性能比GPU快30倍。

根據騰訊研究院的報告，從基礎層的晶元企業數量來看，中國擁有 14 家，美國 33 家，中國僅為美國的 42%。美國廠商遍布AI晶元的各個流派，IC 設計環節的產業結構非常均衡，並且在 GPU 和 FPGA 兩個領域，美國企業是完全壟斷的，中國企業只在 FPGA 編譯、ASIC 和類腦晶元方面略有作為。

圖：AI晶元格局（不完全統計），中國企業正在入場

美國四大AI巨頭都造晶元，BAT離造芯之路還有多遠？

今年2月，TheInformation稱，亞馬遜正在為其Echo音箱設計AI晶元，目的在於讓運算進程加快，像聽歌、報時這些簡單的指令可以直接在本地完成。

目前，蘋果與谷歌已經研發並應用了自己的AI晶元。

本月初，當媒體曝出蘋果計劃最早從2020年開始在Mac上使用自家的晶元而非英特爾的處理器時，英特爾股價一度暴跌9.2%。之前有統計稱，英特爾5%的收入來自蘋果公司。

蘋果A系列晶元強大到連谷歌都坐不住。去年底，谷歌挖來前蘋果公司工程師John Bruno搞晶元。Bruno是ASIC設計專家，曾在顯卡廠商ATI工作，後來擔任AMD總工程師，也領導了蘋果晶元相關的技術分析團隊。

John Bruno

谷歌的TPU不僅在為搜索、翻譯、相冊等應用加速，它今年初開放的機器學習利器Cloud TPU進一步讓AI雲出現大變局。因此，亞馬遜研發AI晶元，很有可能用在亞馬遜AWS上，以此來應對谷歌的挑戰。

如果Facebook和亞馬遜研發出了AI晶元，這意味著谷歌、蘋果、Facebook和亞馬遜四家AI巨頭，都擁有了AI晶元研發能力，英特爾、高通、英偉達們可能會瑟瑟發抖。

目光回到國內。

國內輿論正為「缺芯」痛心疾首，但當Facebook這家社交媒體公司也要造晶元時，國內的社交巨頭、電商巨頭、搜索巨頭是否也有研發AI晶元的可能？

目前，BAT三家都沒有（直接）造晶元，但具備一些相關的技術。

去年3月，騰訊雲宣布已經形成FPGA、GPU和25G網卡雲伺服器的全矩陣AI基礎設施計算平台，同時公布一系列技術和生態部署，包括推出1機4卡的FPGA雲伺服器、1機8卡的GPU雲伺服器，以及將把25G網卡部署在FPGA和GPU的雲伺服器上，為後續的GPU集群和FPGA集群提供網路基礎設施等舉措。

新智元曾發表過騰訊雲FPGA雲化的設計初衷、應用場景和價值的文章。

去年8月，百度在美國Hot Chips大會上與賽靈思合作發布XPU，它是一款256核、基於FPGA的雲計算加速晶元。

不過，它的核心很小，沒有緩存或操作系統，開發者只能用彙編語言，根據百度研究院歐陽簡當時的說法，其效率與CPU相當。百度還在一個月後推出FPGA/GPU雲伺服器。

此外，百度去年還發布DuerOS智慧晶元，不過，這款晶元由紫光展銳RDA5981集成，採用了ARM公司mbed OS內核及其安全網路協議棧。

除了技術之外，BAT對AI晶元公司主要以投資為主，其中，阿里投資5家晶元公司，數量最多。

新智元認為，目前已經不能單純從造晶元來看晶元，必須要升級到AI雲的維度來看。騰訊FPGA雲化、百度FPGA/GPU雲伺服器都代表了這一方向。

與此同時，高通舉步維艱，到了被群雄分食的地步，對中興禁售也可能是壓垮它的最後一根稻草。這也恰恰證明晶元公司本身面臨非常大的挑戰，未來主導AI晶元的或許並非晶元公司，而是谷歌、亞馬遜這樣的AI巨頭，它們重整生態，用雲服務來擠壓底層硬體供應商的戰略布局已經很明顯。

整個產業生態系統在升級。BAT除了創新商業模式，在AI晶元領域能否有所作為是我們最應該關注的趨勢。

參考資料：

https://www.bloomberg.com/news/articles/2018-04-18/facebook-is-forming-a-team-to-design-its-own-chips

https://www.facebook.com/careers/jobs/a0I1200000KujvKEAR?q=asic+fpga

https://www.theinformation.com/articles/amazon-is-becoming-an-ai-chip-maker-speeding-alexa-responses

https://www.nextplatform.com/2017/08/22/first-look-baidus-custom-ai-analytics-processor/

https://www.theverge.com/2017/3/8/14855276/facebook-big-basin-ai-training-server-design-upgrade

https://dueros.baidu.com/html/2017/exhibition_0330/73.html

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