AI晶元公司有多少種生存之道？

晶元驅動著每一次的科技革命，與此同時，新的時代也將給晶元行業帶來新的增長點。如今，AI熱潮正在推動AI晶元市場快速增長。根據Allied Market Research去年發布的報告，2017年全球機器學習晶元市場規模約24億美元，預計到2025年這一市場規模將達到約378億美元，複合年增長率（CAGR）為40.8％。

高速增長且短期內規模將達百億美元的AI晶元市場不僅驅動著傳統晶元公司戰略和技術的轉型，同時還吸引了不少新的玩家，這其中有巨頭也有初創公司，有的擅長硬體，還有的從演算法和軟體切入。但無論如何，對於企業而言關鍵的是能夠在市場上佔領一席之地，那麼，晶元公司有多少種路徑可選？？

巨頭的生態化戰法

目前，AI晶元領域有兩類巨頭參與其中，一類是傳統的晶元巨頭，比如英特爾、英偉達、AMD，另一類是更擅長軟體的科技巨頭，比如谷歌、Facebook、亞馬遜、百度、阿里、騰訊。

傳統晶元巨頭順勢而為

傳統的晶元巨頭往往能夠更早享受到新的時代帶來的利好。比如始於2012年的第三次AI熱潮，憑藉著GPU的並行運算優勢，在眾多創業者剛開始準備AI晶元的創業甚至還未開始創業之際，英偉達就在2016年推出了第一款專為深度學習優化的Pascal GPU，伴隨著Pascal GPU的出貨，英偉達成為了眾多AI晶元公司想要超越的目標。當然，為了從AI市場獲得更高營收，英偉達也在持續更新針對深度學習優化的GPU。

英特爾也快速從AI中獲利，並且它們獲益的一個重要原因就是雲計算的普及以及數據中心不斷增長的AI需求。因此，在伺服器市場佔據明顯優勢的Xeon（至強）晶元給創立超過50年的英特爾率先帶來AI營收。但擺在英特爾面前的問題是，通用性很強的CPU並不擅長並行計算，因此想要繼續保持在晶元領導力僅靠至強處理器顯然還不足夠，還需要進行戰略和技術上的轉型。因此我們看到，2016年中旬，時任英特爾CEO的科再奇（Brian Krzanich）在博客上提到：「要把英特爾從一家PC公司轉型為一家驅動雲計算和數以億計的智能、互聯計算設備的公司。」如今，英特爾已經從過去的以晶體管為中心堅決地轉向以數據為中心，並將「萬物互聯」定為未來發展趨勢。

而英特爾用以支持戰略轉型的就是六大技術支柱，包括製程、架構、內存、互連、安全、軟體。僅看晶元，英特爾除了CPU，藉助收購已經擁有了FPGA、自動駕駛專用處理器、神經網路處理器，明年還將推出自主研發的獨立GPU Xe，而這些處理器都可以用於AI。

科技巨頭「被迫」自給自足

相比傳統晶元巨頭們的順勢而為更好地滿足市場需求，更擅長軟體的科技巨頭們則有種被迫進入晶元領域的意味。在智能設備的普及達到一定程度且AI大熱之時，積累了大量數據的科技巨頭們更加意識到挖掘數據價值能夠帶來的優勢，對AI晶元強烈的需求也由此產生。

但隨著AI演算法的發展以及對AI技術應用的逐步深入，科技巨頭們發現兩個明顯的問題，第一是現有的AI晶元的算力並不能很好地滿足他們的需求，第二是深度學習的GPU售價高昂。因此，算力不足、晶元價格高昂以及個性化需求沒有很好地被滿足成為了科技巨頭們自主研發AI晶元的驅動力。

在眾多選擇自主研發AI晶元的科技巨頭中，谷歌的腳步更快一步。2011年谷歌就開始認真考慮使用深度學習網路，但這些網路運算需求高，令他們的計算資源變得緊張。2016年5月，谷歌在I/O大會上首次公布了自主研發的TPU，並稱這款晶元已經在谷歌數據中心使用了一年。2018年發布的TPU 3.0性能可達100PFLOPS，能效可達GPU的幾十甚至上百倍。

谷歌之後，國外的Facebook、亞馬遜，國內的百度、阿里也紛紛開始自研AI晶元，成為了這一輪AI熱潮的一個亮點。巨頭們希望借自主研發的AI晶元以更低的成本滿足自身的個性化需求，最終獲得更大的優勢。

初創公司各有絕招

如果說巨頭們進入AI晶元市場有些被迫的意思，但他們至少擁有充足的資金，也不用太過擔心晶元的市場接受程度。但AI晶元初創公司們不僅缺乏資金，能否獲得市場的認可還面臨巨大的不確定性，因此對於AI晶元初創公司而言，想要在AI晶元市場分一杯羹，都需要各出絕招。

既然資源有限且風險更大，除了需要明白自身的優勢之外，初創公司們還需要謹慎地思考諸多問題。比如：到底要做雲端還是終端晶元？要做視覺晶元還是語音晶元？用哪一種晶元類型更合適？面向哪些市場？用什麼樣的商業模式？這一系列的問題都指明，晶元領域已經門檻夠高，難度夠大，想要在新興的AI晶元市場獲得一席之地，雖然難度更大，但路徑也更多。

被巨頭收購

對於初創公司而言，被巨頭收購顯然是一個不錯的結局。比如被英特爾收購的Mobileye、Nervana。還有在國內引發巨大關注的賽靈思收購深鑒科技。但想被巨頭收購，與巨頭關係的親密成都以及能否增強其生態實力非常關鍵。比如深鑒科技2016年成立之後，就一直基於賽靈思的技術平台開發機器學習解決方案，兩家公司合作密切。當然初創公司也需要有自己的創新，深鑒科技在FPGA 2017大會上，其論文被評為唯一的最佳論文。關於這個話題，更多可參考雷鋒網此前的《什麼樣的AI晶元初創公司會被科技巨頭收購？》一文。

看準市場搶先進入

認清自身的優勢，能夠搶奪市場先機並看準市場也是初創公司獲得成功的有利因素，比如地平線、雲天勵飛和寒武紀等初創公司。地平線在2015年成立，目前第一代AI晶元已經實現大規模商業化。在智能駕駛領域，地平線已經和全球四大汽車市場Tier1s和OEMs建立了合作關係。在AIoT領域，地平線攜手合作夥伴已賦能多個國內一線製造企業、現代購物中心及知名品牌店。

雲天勵飛同樣成立時間很早，2014年成立後，經過兩年其基於IFaaS 1.0的雲天「深目」在深圳龍崗公安分局上線，率先實現「百萬人群，秒級定位」，在「深目」動態人像識別系統已經成為現象級產品之後，雲天勵飛在2018年10月流片了具有自主知識產權的DeepEye1000 嵌入式視覺AI晶元，進一步將產品的應用場景拓展至機器人、無人機、智慧城市、新零售等AI邊緣計算場景。

寒武紀同樣率先進入了AI晶元市場，並且憑藉2016年的終端AI智能處理器，成為了海思麒麟處理器實現AI的關鍵部分，當然也應用於數千萬的智能手機中。2018年寒武紀又推出雲端處理晶元，完成了雲端 終端AI晶元的布局。

技術實力，加上先發優勢成就了一些AI晶元初創公司。

將演算法優勢延伸至硬體

在AI時代，軟硬一體的重要性更加突顯，因此除了擅長硬體的初創公司之外，也有一些公司本身擅長演算法向硬體領域延伸。思必馳就是一個典型的代表，雖然思必馳在2007年就成立，並且專註智能硬體的自然語音交互，但其直到2019年初才發布第一代AI語音晶元。這背後的邏輯是，作為擅長演算法的思必馳，此前採用第三方的晶元就可以滿足需求，但隨著語音演算法的演進以及市場競爭的加劇，對AI語音晶元提出了更高要求，並且，擁有自研的晶元能夠更好地發揮軟硬一體的優勢，更有利於參與市場的競爭。

觸景無限同樣有AI演算法的優勢，自2016年開始就已經提供了實際的前端感知產品，也更了解現有晶元在安防場景落地時的痛點。為了把前端感知的優勢進一步增強，觸景無限也在逐步加大對晶元的投資。將攜手國內知名晶元企業，打造人工智慧感知晶元（SoC），為下一代人工智慧感知領域提供端到端的全方位解決方案。相較於現有的前端AI晶元，他們的前端感知晶元將從設計伊始就瞄準應用落地，以多年的前端經驗打造真正適合安防市場的晶元。

尋找獨特的產品 市場

從圖像AI晶元到語音AI晶元的兩大類AI晶元，從硬體到演算法的不同切入角度，上面我們提到的初創公司都主要在終端AI晶元市場。由於雲端AI晶元市場巨頭的生態優勢難以被打破，因此，即便雲端AI晶元市場利潤更高且市場需求更加穩定，但大部分初創公司依然只能放棄這一市場。

但也有例外，比如成立於2015年的天數智芯，他們既不主攻AI演算法，也不是單純硬體公司，而是定位為一家軟硬體結合的系統級公司。天數智芯從提升軟體算力上入手，把軟體作為承載其生態的關鍵，迅速在行業場景中推出具體落地的應用解決方案，為晶元產品獲取一個入口，適時推出AI晶元，通過軟體加硬體的方式不僅提升算力的均值，還將提升算力的峰值。同時通過可透明遷移的軟體平台更好的獲取客戶，並以特定領域的應用獲得認可，再以通用的晶元向更多應用領域拓展。目前，天數智芯的邊緣側AI推理晶元已經在FPGA上驗證並得到客戶認可，今年下半年可供貨。同時，預計明年將推出國內首顆高端 GPGPU晶元用於雲端訓練。

除了上述四種路徑之外，初創公司還有許多種路徑可選，比如晶元架構創新、商業模式創新、用更快的速度滿足市場需求等等。但最為關鍵的是，擁有創新的技術，並且能夠獲得市場的認可才是能夠在AI晶元市場立足的關鍵。

想要更進一步了解AI晶元公司到底如何取得成功，以及巨頭和獨角獸如何看待AI晶元的落地，快來參加將於2019年7月13日由中國計算機學會主辦，雷鋒網、香港中文大學（深圳）聯合承辦的CCF-GAIR全球人工智慧與機器人峰會的AI晶元專場。在AI晶元專場，晶元巨頭英特爾，AI晶元商用化進程處於不同階段的初創公司，包括地平線、雲天勵飛、思必馳、觸景無限、天數智芯等公司的重磅嘉賓將會分享他們關於AI晶元需求和落地的獨到見解。資本作為影響AI晶元落地的關鍵，未來資本將如何推動AI晶元的落地以及晶元市場未來的機會在哪？華登國際的投資人將分享其前沿的觀點。當然，AI晶元專場還為你準備了一個小驚喜，中國開放指令生態（RISC-V）聯盟秘書長包雲崗教授將為你解讀當下非常火熱的RISC-V架構如何幫助晶元公司更好地抓住AI和5G市場。

具體請參考AI晶元終版議程，還有驚喜大咖正在確認中，議程可能有微調：雷鋒網

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