叫板全球巨頭，初創公司撬動AI芯片市場

2月25日，國芯科技宣布完成1.5億元B輪融資，又一家芯片公司為AI再出發。

芯片，被喻為國家的“工業糧食”。這個比掌心還要小得多的集成電路，卻是中國所有進口貿易耗資第一的商品，據海關總署統計，中國每年集成電路進口金額超2000億美元，已超原油進口總額。

AI行業的興起，為國產芯片的崛起提供了難得的發展機會。目前，包括寒武紀、地平線、云知聲、眼擎科技、云天勵飛等新興企業都相繼發布了AI芯片新品或研發成果，值得一提的是，其中大多為初創公司。對它們而言，投入到芯片這樣的技術和資本密集型行業，并且同時規劃幾代產品，背后有著怎樣的考量?

軟件定義芯片，算法公司入局

在AI計算中，芯片是承載計算功能的基礎部件，軟件是實現AI的核心。從應用場景角度看，AI芯片主要有兩個方向，一個是在數據中心部署的云端，一個是在消費者終端部署的終端。從功能角度看，AI芯片主要做兩個事情，一是Training(訓練)，二是Inference(推理)。

在終端，通用處理器如CPU、GPU，缺乏針對AI算法的專用計算、存儲單元設計，功耗過大，能效較低;專用芯片(ASIC)功能單一，難以適應靈活多樣的AI任務;傳統芯片都難以實現AI芯片需要的“軟件定義芯片”這一特性。

即便同一類型的AI算法，也會因為具體任務的計算精度、性能和能效等需求不同，具有不同計算參數。因此，AI芯片必須能夠實時動態改變功能，滿足軟件不斷變化的計算需求。

“就好比你的腳是40碼，45碼的鞋子你能穿但跑不快。”地平線業務副總裁、資深半導體專家張永謙在深圳的辦公室接受記者采訪。他說，通用芯片是體量大的公司做的事，初創公司則通過算法解決具體場景的問題，所以選擇了自己開發芯片，性價比更好。

“具體而言，我們通過對動態人像識別場景的理解，經近百億的海量數據采集，不斷訓練算法，打造一個標準分布式的自學習訓練平臺，并通過對于深度學習的底層抽象運算提煉出各種推動其高效運轉的‘直升飛機’，基于這樣一個‘指定提取’，打造出AI芯片的基礎架構，進而形成‘從場景到算法，再到芯片’的閉環訓練平臺。”張永謙說。

市場機會向國產芯片傾斜

值得一提的是，包括阿里的“平頭哥”在內，大多數AI芯片公司都是芯片領域的“初生牛犢”。

在張永謙看來，這是一個順勢而為的過程。他解釋，在AI落地的早期，行業需求相對集中，大部分客戶的AI能力相對較弱，這時廠商會提供解決方案幫助客戶以最小的資源投入快速做出智能產品;而當行業發展到一定階段，客戶具備了一定算法能力、數據，需求也開始更多樣化，此時除了完整解決方案外，還要支持客戶根據不同的場景訓練自己的模型。

而市場的機會也向國產芯片傾斜。張永謙說，AI非常依賴大數據，這是中國企業的機會，因為市場、數據、場景都扎根這里。“未來AI芯片產業非常大，圖像和語音就分屬于完全不同的應用，就好比做住宅小區和建商業地產，表面上都是蓋房子，但背后的運營理念千差萬別。”

安防更是一個AI芯片扎堆的大產業。去年10月，深圳云天勵飛的AI芯片DeepEye1000成功流片。芯片出來后憑借其核心競爭力形成技術上的壁壘，進一步增加核心競爭力和其他本領域頭部企業在探索芯片中的應用，比如新零售領域，智能制造領域等，都在密切溝通，在每個領域形成自己的優勢。

作為計算機視覺領域的代表企業之一，云從方面也表示，會向芯片產業上游靠攏，使得芯片在設計時就能適配行業要求，并利用云從占據行業入口的優勢，解決目前中國IC設計與最終用戶隔離的現狀，提升出貨量。

發展軟實力，才可以和國外巨頭“掰手腕”

眾所周知，做芯片的路很長，整個行業包括設計、制造、封裝測試等諸多環節。“其實，現在分工非常細，初入者可以先把設計做好，而把芯片制造環節外包出去。最根本來說，還是以軟件定義硬件的思路，需要對架構研究很深，需要很多人才和資本，這是一個資本密集型產業，也是我們的優勢。”張永謙說。

張永謙說，以前做芯片買國外的IP，現在開始自己設計，前提是先把軟實力發展起來，才可以和國外巨頭“掰手腕”，芯片設計工具、制造、封裝等環節可以逐步完善，“但現在不少人對AI芯片存在不少誤區，以為跑個算法就可以稱之為AI芯片，結果資本一窩蜂涌入”。

同時，做平臺就會面臨資金壓力，需要不斷融資，而結果卻未必如所設想的一樣。“期間要經歷持續迭代、建生態，要有用戶在你的芯片上進行二次開發，有了更多的開發者后，有了投入就不會再換到其它地方，黏性很強。”張永謙說。

知名通信專家項立剛也表示，最重要的是，得有客戶用你的芯片，“華為海思是自己做自己的客戶，開始也有些不完善的地方，做幾代產品后不斷有了起色。越多客戶愿意用你的產品，改進和提升就越快。”

云天勵飛研發副總裁李愛軍分析，芯片在生態布局上存在的難點是聚焦行業應用場景，因為這需要長時間的建設才能做到，芯片成熟度、客戶認可度以及對細分領域和應用場景的競爭力，只有這些條件都達到了，生態才能被接受。但一旦達到了，芯片在這個細分領域內就可以做到壟斷，做到行業第一才可以獲得足夠利潤，即便行業第二和第三也會活得相對艱難。

“創業本身就意味著風險，能夠對未來做一個相對趨勢判斷，風險就降低了，如果一個企業有能力，或者該行業有營收的話，就可以適度化解風險。”黃偉說。 南方日報記者 郜小平

專家點評

廣州市社會科學院產業所副研究員陳峰

格局未立

國產AI芯片

占據有利競爭位置

AI芯片是人工智能領域的核心硬科技，它是算法實現的載體，是人工智能產業發展的硬件基礎。

近年來，隨著人工智能技術的應用快速落地，產業生態處于加速構建階段，全球AI芯片產業快速成長。根據Gartne報告分析，AI芯片在2017年的市場規模為48億美元，2020年預計達到146億美元，年均復合增長率為45%。另據CITICS統計預測，伴隨著人工智能芯片技術逐步成熟、應用場景增加、市場需求增長，其占據人工智能整體市場規模將呈現逐年遞增態勢，預計將從2016年的8%增長至2020年的12%。

核心科技要自主可控，國家針對芯片產業的政策支持力度不斷加碼，在應用市場快速擴張、政策支持以及技術進步等因素的共同作用下，我國AI芯片產業成長勢頭迅猛，在世界上已占據相對有利的競爭位置。根據市場研究公司Compass Intelligence發布的全球AI芯片排行榜中，來自我國的初創公司地平線、寒武紀等AI芯片公司也位居前列。相對于CPU、GPU等傳統芯片領域被英特爾、英偉達等外國科技巨頭所壟斷，目前全球AI芯片市場格局并未確立。隨著未來邊緣計算興起和軟硬件結合成為趨勢，AI芯片擁有比傳統芯片更多的細分領域，依靠對特定場景的設計優化和效能優勢，可以為更多公司提供成長空間。

2018年，華為、百度、云知聲、寒武紀等多家中國公司發布了AI芯片或模組，2019年剛開年，地平線就獲得約6億美金B輪融資，估值達30億美元，成為全球最有價值的專注于人工智能芯片和邊緣人工智能計算的初創企業。可以預見，中國企業將進一步在這個領域擴大自己的競爭優勢。

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