AI芯片正酝酿什么样的变局?

早春二月，AI芯片投资回暖。2月25日，成立100天的GPU芯片公司摩尔线程宣布融资数十亿元，摩尔线程由前英伟达全球副总裁、中国区总经理张建中创立，其融资信息刚发布立刻在业界发酵。2月11日，另一家GPU芯片的创业公司登临科技宣布完成了A+轮融资，首款GPU+人工智能处理器已成功回片通过测试，开始客户送样。

与此同时，另一阵营的AI算法公司纷纷提速AI芯片商业化进程。2月18日，百度在年度财报会上首次披露AI芯片的进展情况，加上此前其“AI芯片将单独运作”正与IDG等进行融资谈判的消息被媒体传出，百度AI芯片的商业化有望提速。2月9日，由做了二十余年算法的余凯创立的AI芯片公司地平线，宣布完成3.5亿美元C3轮融资，其自动驾驶芯片今年出货量将突破100万片。也是在最近，另外一家AI算法公司依图科技将推出第二颗AI芯片的消息也被传出，而其上市招股书显示，募集资金中有23亿将用于新一代芯片的研发以及生态布局。

GPU投资升温，AI算法公司推进芯片商业化提速，这释放什么样的信号？AI芯片正酝酿什么样的变局？

各路英豪为何蠢蠢欲动

2016年、2017年中国AI芯片市场曾一度火热，其后投资潮渐渐消退。最近AI芯片投资再次升温，涌入众多的新参与者，究其原由，除了众所周知的“缺芯”“卡芯”事件发生，让全产业高度重视芯片，另外一个原因是市场的巨大增长诱惑。

“女版巴菲特”凯瑟琳•伍德的投资公司ARK最近公布了新一期未来投资报告《Big Ideas》，描述了诱人的AI芯片前景：未来15-20年，深度学习将为全球股票市场增加30万亿美元的市值， AI训练成本增长到1亿美元，这里面大部分的成本来自于训练用的芯片；同时未来五年内，数据中心在AI处理器上的支出将增长四倍以上。“女版巴菲特”ARK的研究报告为什么会被众人如此信奉，因为ARK准确地预测了特斯拉和比特币的投资机会。

预测到这样增长机会的不仅仅有ARK，包括IDC、Gartner等诸多研究机构都给出了类似的结果。Valuates Reports研究认为，全球人工智能芯片组在2019年至2025年以45.2%的复合年增长率（CAGR）发展，到2025年规模达到911亿美元。

英伟达的发展速度佐证了这样的AI增速。2月25日，英伟达发布2020年年度财报，营收与净利润都创下历史新高，其中营收为166.75亿美元，净利润为43.32亿美元，同比增长分别为53%、55%，CAGR远超过Valuates Reports预计的45%。过去的5年英伟达股价增长了20倍，现在是全球市值最高的芯片设计公司。

“而英伟达并不是专为AI芯片而生的，仅仅因为英伟达的GPU恰好适用于AI的模型训练。”赛迪顾问集成电路产业研究中心分析师李秧对《中国电子报》记者说。就连不是为AI而生的英伟达都已经获得如此高的增长红利，那么如果专门做AI芯片呢？

IDC预测，随着AI算法模型趋于成熟，中国AI市场将迎来从模型训练主导向AI推理应用主导的转变，AI推理市场支出将从2022年开始超越AI训练市场，未来5年至少有90%的企业应用将嵌入AI，AI将成为整个社会的基础设施。

我们已经见证了云计算成为数字经济基础设施带来的巨大增长，目睹了亚马逊、微软等公司因为云收入的扶摇直上，股价坐上云霄飞车。那么接下来，是不是该转场到AI了？

基于这样的推理，有芯片背景、有芯片抱负的人纷纷组局创立AI芯片公司。从2020年下半年开始，短短几个月冒出很多家AI芯片公司。投资机构追投AI芯片公司，AI芯片投资转暖。

AI算法公司下场，搅局AI芯片

有芯片背景的人组局创业做AI芯片，这很好理解。本来就在“芯”的江湖中，有一身“芯片功夫”，没有理由不到一个正经历大变革的大市场去“扑腾”。但包括百度、依图科技、科大讯飞等AI算法公司最近也纷纷下场搅合AI芯片这池“春水”，就有些令人费解了。

余凯是从“算法”来到“芯片”赛道的代表人物之一，他曾经担任百度研究院副院长、深度学习研究室主任，在2015年离开百度创立了AI芯片公司地平线，今年地平线的自动驾驶芯片出货量要突破100万片。为什么做了20多年的软件算法，创业之时要选择做人工智能芯片，芯余凯给出的理由是：“对于AI 芯片来说，最核心的是软件跟硬件的结合。因为 AI 芯片本质上是手段，目的是为了跑软件。你不懂AI软件，怎么去设计高效的芯片？这是一个常识性的逻辑，但是绝大部分人却意识不到。”

算法公司作为“AI深水”中的关键角色，既目睹了AI对算力的巨大“吞噬性”，又目睹了通用芯片对于跑AI算法支撑的“不给力”，在软硬件必须整合的趋势下，出来造芯就成为必然。

“软件的硬件化，硬件的软件化是接下来的大趋势。” 李秧认为，“软件硬件化、算法硬件化、算法即芯片，能够极大地提升算法运行的速度。AI算法平台公司将特定常用的、成熟的AI算法，比如声音识别、人脸识别等算法固化成一个软核或硬核，那么其处理效率会非常快，还可以将这样的SoC芯片卖给下游供应链提供相关的服务。”

位于北京中关村的顺天立安公司从事服务机器人研发。最近，顺天立安正联合位于福建的某IC设计企业将其机器视觉算法进行“芯片化”。顺天立安总经理袁海杰对《中国电子报》记者透露：“机器人的底盘、操作系统等重要环节大部分是一样的，而不一样的地方在于场景化能力。”对于服务机器人而言，避障能力直接影响其灵敏度，顺天立安是采用激光雷达+视觉算法来构建机器人避障能力，其中机器视觉算法是顺天立安竞争力优势，现在她希望将这些算法进行固化，实现芯片化，不排除未来向行业提供的可能。

依图科技是一家AI算法起家的创业公司，去年5月推出了第一颗视觉推理芯片求索（questcore）。依图科技联合创始人兼CEO朱珑认为，随着半导体从工艺到架构创新进程趋缓，半导体界要按照“摩尔定律”来获得性能价格比的更迭，挑战越来越大，规模效益在减弱，需要在新的维度寻找突破口。

朱珑认为，人工智能发展已经到了“算法即芯片”的时代：过去这几十年芯片基本上是按照“通用”的思路来发展的，但“广义计算其实是脱离算法的”。芯片大厂希望将功能需要标准化，满足各类用户的需求，这样的结果必然无法满足差异化的个性化需求。就像用CPU来进行图像计算一定无法获得GPU的效率一样，所以AI计算也需要专门的AI芯片，AI芯片一定要结合算法、结合任务对象进行定制，才有可能带来极致效率。

按照算法即芯片的思路，依图在2017年12月收购了芯片设计公司Think Force，开始造芯，其做出来的第一颗芯片，求索给出的效果是：一台依图1U服务器（搭载4核questcore芯片）提供的算力与8张英伟达P4卡服务器相当，且体积仅为后者一半，功耗不到20%。

“AI即算法”带来极致效率同样体现在另外一个AI算法公司百度身上。百度去年年底宣布其云端AI芯片昆仑1已经量产2万片，性能相比T4 GPU提升1.5-3倍。而2月18日的百度财报会上，李彦宏透露，其下一代7纳米昆仑2芯片即将量产，性能比昆仑1提升3倍。

在人工智能时代，用户对于AI供应商的诉求，正变得越来越多维。2月初，上汽集团副总裁、上汽乘用车总经理杨晓东在谈及上汽与地平线的合作时讲了几个理由，其一是地平线的芯片经过了汽车前装市场量产验证，其二是强大的视觉感知算法和数据闭环技术能力。

杨晓东的看法代表了用户选择的一个重要变化，不再是“芯片的事情归芯片”、“算法的事情归算法”。用户选择的是结果，“芯片+算法 ”正在成为越来越多AI算法公司向外赋能的新模式。

不懂芯片的AI算法公司们能够做好芯片吗？曾经有媒体问余凯，你在百度工作都是软件基因，能做好芯片吗？余凯给出的答案是：“任何人刚出发时一定不是全能冠军，关键是要知道自己缺什么，在成长中去补齐人才和团队，然后对大趋势的判断要对，要能够不断学习。”他认为，地平线是芯片公司里面最懂软件算法、算法公司里面最懂芯片的。这个基因跟传统的芯片公司非常不一样。

商业化落地才是AI芯片的“纠结点”

毫无疑问，在巨大的商业机会面前，需要技术与模式的大变革，但无论哪种变革都需要商业的变现支持。

如果AI算法公司自研芯片，仅仅是希望通过“芯片+算法”获得差异化的能力，其“芯”仅仅是“自给自足”，那么其实没有什么好讨论的，只要AI算法公司有钱，能够养得起属于自己的IC设计团体，付得了高额的流片费用，那就自己做好了。但是如果希望商业化，向更多第三方企业提供芯片，一切就另当别论。

不久前，有媒体传出百度目前正与投资机构洽谈融资，欲将芯片业务进行商业化独立运作。百度芯片尤其是云端芯片要想商业化，最大难题是生态支持。此前，余凯曾经谈及地平线创业之所以选择做“边缘端”的汽车自动驾驶芯片而不是“云端”芯片，原因是 “因为云端芯片的生态已经形成了，你要打就很难” 。

要想向第三方供货，突破生态是AI芯片商业化的关键，“但做AI生态，没有啥捷径，得有坚持做下去，干几代产品的决心，得持续发展应用软件和开发合作伙伴。” 浪潮信息副总裁、浪潮AI&HPC产品线总经理刘军对《中国电子报》记者说。

此前，刘军曾在接受《中国电子报》记者采访时，曾讲过一个英伟达做CUDA软件平台的故事。现在大家谈英伟达都把焦点放在GPU身上，但其实CUDA软件平台功不可没。因为CUDA计算平台，让英伟达培育起来开发者生态，但在2012年之前，英伟达其实已经默默耕耘CUDA计算平台达五六年之久，英伟达公司内部也有不少人抱怨：“还要不要继续做CUDA？投入那么久，也没有看到多大的回报！”刘军之所以清楚英伟达内部对CUDA的抱怨，是因为当年他负责浪潮HPC团队，每年有一项工作就是给行业客户进行CUDA培训，同时帮行业用户写CUDA软件。后来的事情大家都知道了，2012年AI风潮起来，英伟达一下子就被“AI馅饼”砸中，乘风而上。

这段关于英伟达与浪潮的“往事”揭示了几个关键信息：一是很多在外界看起来是“天上掉馅饼”的“时来运转”，其实都经历了很长时间的“至暗时刻”。只是外人没有看到，被馅饼砸中的人，通常都热身了很久。二是在计算产业领域，每一个成功技术和产品的背后，似乎都和“生态”是否蓬勃发展有关。

李彦宏在财报发布后发布了全员信，称百度将长期投入，使得百度成为一家领先的“AI生态型”公司，显示出其对于推进AI生态的决心。现在百度在算力、算法、开发平台和开发者生态上是全速推进。

依图科技处于上市前的缄默期没有接受采访，其上市招股书显示，其第二代求索芯片已完成设计、开发工作，目前处于试流片阶段。这次募集资金中有23亿元将用于新一代处理器的研发，该项目还包括了“不断优化开发工具链和应用中间件的通用性和易用性，构建基于求索芯片系列的算力生态，吸引更多的AI算法厂商和解决方案厂商加入” 。开发工具和应用中间件是构建下游生态的两大关键，依图芯片希望向第三方供货加速生态布局的企图心昭然若揭。

目前以英伟达CUDA为代表的通用计算架构生态体系仍占据主流地位，为了突破英伟达建立的牢固生态，包括依图与百度等的“算法芯片阵营”正在加速布局。除了云端，边缘侧的“算法派”AI芯片阵营也在加速生态布局，科大讯飞对于芯片的生态布局采用的是“砸钱”路线。

路波科技是一家机器人创业公司，目前正在研发儿童机器人“PandaBot”。“PandaBot”能够陪伴儿童睡觉、模仿妈妈心跳等等，是0-7岁的儿童宠物，预计在今年6月问世。去年路波科技将“PandaBot”的芯片供应商从中国台湾新唐科技换成了科大讯飞。路波科技CEO颜其峰对记者透露，之所以更换供应商，一方面因为科大讯飞的语言芯片比新唐科技芯片的性价比高，另外一方面因为科大讯飞战略投资了路波科技，虽然投资只有100万元，占了少量股份。

2019年10月科大讯飞发布家电行业专用语音芯片CSK400X系列，通过深度神经网络算法解决家居中的噪音问题，支持200个唤醒词作为命令词 。

据颜其峰透露，深圳华强北有许多IoT创业公司，团队并不大，所以交钥匙的“AI算法+芯片”方案很受欢迎。从算力的角度看，他希望科大讯飞的语音芯片能够支持更多的指令，实现语音交互对话。

据不完全统计，在中国有超过2600家AI公司，这些企业对于AI芯片的诉求各异。究竟哪些AI算法公司能够抓准用户特征，贴合生态需求，完成商业闭环的构建，成为新AI时代的又一个“英伟达”？我们等待时间给出答案。
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