資本、政策加持下 中國AI晶片企業能否撼動行業巨頭輝達？

人工智慧已經成為時下最熱門的風口，各行各業的公司都在試圖通過該技術提升工作效率和競爭優勢。

在晶片領域，輝達作為領先的硬體生產商，影響力不可忽視。此前，美銀美林集團在一份報告中表示，輝達將會成為人工智慧晶片的主導供應商，該公司正在創造人工智慧計算行業的標準。 

除了輝達之外，過去兩年出現了一批人工智慧晶片創業企業，他們都躍躍欲試地想要成為下一個輝達，不過，但真正的競爭可能來自 AMD、谷歌這樣的老牌企業，以及一批中國 AI 晶片公司。 

當下的中國，人工智慧已經上升到國家戰略。根據 2017 年 7 月國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》，2020 年，中國人工智慧的戰略目標是，技術和應用與世界先進水平同步，人工智慧產業成為新的重要經濟增長點，核心產業規模超過 1500 億元，帶動相關產業規模超過 1 兆元。

那麼，趕上世界東風的中國 AI 晶片公司如今發展如何？他們能在多大程度上與輝達形成競爭？

輝達：AI 晶片市場領導者

輝達無疑是 AI 晶片市場中無可爭議的領導者。2017 年，輝達可謂是風光無限。從遊戲、數據中心到人工智慧，市場對輝達晶片的需求一路上升。

由於深度學習對計算速度的要求是「暴力」的，輝達 GPU 晶片可以讓大量處理器並行運算，速度比 CPU 快十倍甚至幾十倍，因而成為絕大部分人工智慧研究者和開發者的必備「核彈」。

《財經天下周刊》的消息稱，國內搞 AI 創業的人幾乎全在用輝達 GPU 和平台，一個小型 AI 創業團隊在輝達晶片上花費幾十萬元很正常。

矽谷明星投資人 Andreessen Horowitz 也透露：「我們投資了一大串各個領域做深度學習的創業公司，每一個都跑在輝達的平台上。」

受此影響，輝達的股價也一路飆升，從 2015 年的 20 美元漲到如今的逾 220 美元，漲幅超 1000%，市值已突破 1300 億美元。

除了在晶片行業居於前列，輝達在遊戲顯卡、自動駕駛領域也很活躍。

在近期舉行的 2018 年 CES 展會上，輝達發布了最新 65 英寸高端遊戲顯示器，宏碁、華碩和惠普將利用其技術規格與標準作為 4K HDR 顯示器進行生產。這種超大型的顯示器搭載 G-Sync，很適合高端遊戲 PC 產品。

在自動駕駛方面，輝達創始人黃仁勛於美國西部時間 1 月 7 日晚在拉斯維加斯召開記者會，宣布與福斯以及 Uber 的重大合作項目。黃仁勛還透露，輝達目前在自動駕駛領域已經擁有超過 320 家合作企業和機構。

輝達在人工智慧領域的強大實力可見一斑。

AI 晶片追趕者：Intel、AMD、谷歌

輝達也並非是 GPU 領域的唯一巨頭，Intel、AMD 和谷歌也有著不可忽視的優勢。

在半導體市場，Intel 多年來一直占據「龍頭」地位。然而，人工智慧的崛起使得這家全球最大的個人電腦零件和 CPU 製造商正遭受着嚴峻的挑戰。在此壓力下，Intel 選擇通過「強強聯合」的方式來回擊。

2017 年 12 月，相爭 50 多年的 Intel 和 AMD 宣布將聯手推出一款結合英特爾處理器和 AMD 圖形單元的筆記本電腦晶片，一時間業內譁然。

芯謀研究總監王笑龍認為：「如果 Nvidia 在個人電腦 GPU 上營收減少，那麼 Nvidia 在新市場的開發就會被牽制，所以 Intel 選擇和 AMD 合作。」

數據研究機構 Gartner 的研究主管 Alan Priestley 也認為，Intel 和 AMD 的合作將會對 Nvida 產生一些影響，「目前 Intel 和 AMD 聯合推出的這款晶片的應用領域也正是 Nvidia GPU 的應用領域。很明顯，Intel 處理器已經滲入到這個領域內，並且通過新款晶片，AMD 也會在這一領域內獲得立足點。」

除此之外，第二梯隊的谷歌也在試圖引發新的顛覆。

2016 年，谷歌宣布將獨立開發一種名為 TPU 的全新處理系統。該系統是專門為機器學習應用而設計的專用晶片。透過降低晶片的計算精度，減少實現每個計算操作所需的晶體管數量，從而能讓晶片的每秒運行的操作個數更高，讓經過精細調優的機器學習模型就能在晶片上運行得更快。與 CPU、GPU 相比，TPU 效率提高了 15-30 倍，效能提升了 30-80 倍。

崛起中的國產 AI 晶片廠商

隨著「中國製造 2025」、「網路強國」等重大戰略的實施，中國晶片企業也在迅速發展，其實力不可小覷。

寒武紀科技

寒武紀是全球第一個成功流片並擁有成熟產品的 AI 晶片公司，擁有終端 AI 處理器 IP 和雲端高性能 AI 晶片兩條產品線。2016 年發布的寒武紀 1A 處理器（Cambricon-1A）是世界首款商用深度學習專用處理器，該產品還入選第三屆世界網路大會（烏鎮）評選的十五項「世界網路領先科技成果」。

寒武紀的團隊則源自中國科學院計算技術研究所，後者是中國第一個專門從事計算機科學技術綜合性研究的國立學術機構，聯想、曙光等一批高技術企業就誕生自該所，目前它也是寒武紀科技的重要股東和產學研長期合作夥伴。

2017 年 8 月，寒武紀科技完成 1 億美元 A 輪融資，由國投創業，阿里巴巴創投、聯想創投、國科投資、中科圖靈、元禾原點、涌鏵投資聯合投資。本輪融資後，該公司躋身「獨角獸」行列。

華為

2017 年的數據顯示，華為已經成為中國第一大、全球第三大智慧型手機製造商。但華為在研發手機的同時，也在研發人工智慧處理器。

2017 年 9 月，在柏林 IFA 展上，華為正式對外發布了最新的麒麟 970 晶片，這也是華為首款人工智慧（AI）晶片。該晶片首次採用台積電 10nm 工藝，與高通最新的驍龍 835 晶片是一個工藝，但集成 55 億個晶體管遠比高通的 31 億顆、蘋果 A10 的 33 億顆多，帶來的是功耗降低 20%。

據了解，麒麟 970 在繼承過去數代成果的基礎上，首次集成 NPU（Neural Network Processing Unit）專用硬體處理單元，創新設計了 HiAI 行動計算架構，其 AI 性能密度大幅優於 CPU 和 GPU。

同年 10 月，搭載麒麟 970 的華為 Mate 10 開賣，成為目前市面上第一款搭載 AI 晶片的智慧型手機。

深鑒科技

深鑒科技公司由四位畢業於清華大學和史丹佛大學的科技人員於 2016 年創立，是一家專注深度學習處理器解決方案的人工智慧科技公司，致力於深度學習處理器與編譯器原創技術的研發，從而讓所有算法開發者都能便捷使用。

2017 年 10 月，深鑒科技公布了其晶片計劃。官方資訊表示，由深鑒自主研發的晶片「聽濤」、「觀海」將在 2018 年第第三季推出，其中，「聽濤」系列晶片採用台積電 28 納米製程，核心使用深鑒自己的亞里士多德架構，峰值性能 1.1 瓦 4.1 TOPS，預計將於上半年完成產品裝載。

此外，深鑒科技也公布了深度神經網路開發套件——「DNNDK」，這是一個深度學習軟體開發工具包，旨在簡化和加速深度學習應用程序的開發。該產品不僅極大降低 DPU 平台深度學習應用開發門檻和部署難度，還能夠大大縮短算法部署到硬體的周期，實現 AI 行業產品研發過程極致提速。深鑒科技 CEO 姚頌說，DNNDK 是國內首個深度學習開發套件，可以對標輝達 TensorRT。

由於其在 AI 領域的突出優勢，2017 年 10 月深鑒科技宣布完成最新一輪 4000 萬美金融資，由螞蟻金服、三星電子領投，招商局創投、華創資本跟投。此前，該公司分別於 2016 年 5 月和 2017 年 5 月完成了天使輪、A 輪融資。

地平線機器人

2015 年，前百度研究院副院長余凱創立地平線機器人，並開啟了研究高難度的、基於深度神經網路算法的處理器晶片的道路。

時隔兩年半，地平線機器人於 2017 年 12 月 20 日宣布推出旗下的兩款嵌入式人工智慧視覺晶片，分別面向智能駕駛和智能攝影機。

其中，面向智能駕駛的嵌入式人工智慧視覺晶片被命名為「征程（Journey）1.0 處理器」，該晶片支持高性能的 L2 ADAS 系統；能夠同時對行人、機動車、車道線、交通標示牌、紅綠燈等 8 類目標進行準備的實時檢測與識別。

而面向攝影機的視覺晶片被命名為「旭日（Sunrize）1.0 處理器」，它集合了地平線的深度學習算法，可廣泛應用於智能安防、智慧城市等場景。

這兩款處理器採用關注模型（Attention Engine）+ 認知模型（Cognition Engine）的數據處理流模式，可將晶片的計算速度提升 10 倍以上。

余凱還透露，地平線將會在 2018 年推出下一代面向自動駕駛的征程處理器。

2017 年 10 月，地平線機器人完成了近億美元 A + 輪融資，本輪融資由英特爾投資領投，嘉實投資聯合投資，其他投資方包括現任股東晨興資本、高瓴資本、雙湖投資和線性資本。

比特大陸

據公開資訊，比特大陸成立於 2013 年，目前在全球擁有超過 1000 名員工，分布在北京、台灣、北美等地區。該公司目前晶片出貨量達數十億，在全球建立了百億次計算的數據中心。

2017 年 11 月，比特大陸公布了該公司人工智慧品牌 SOPHON（「算豐」），並帶來了全球首款張量加速計算晶片 BM1680, 以及板卡 SC1/SC1+、智能影音分析服務器 SS1 等產品。

據悉，BM1680 是一款面向深度學習應用的張量計算加速處理的專用定製晶片，適用於 CNN、RNN、DNN 等深度神經網路的推理預測和訓練。

按照規劃，比特大陸將於 2018 年發布第 2 代算豐 AI 晶片 BM1682，計算能力將大幅提升，後續還將陸續發布第三代、第四代。湯煒偉表示，按照規劃每隔 9 個月左右就會推出新的算豐 AI 晶片，而再過一兩代，比特大陸有信心在深度學習推理上超過 GPU 的實際性能。

2017 年 9 月，比特大陸被曝將從 IDG 資本、紅杉資本等風投公司募得 5000 萬美元，以提升其在主流投資者中的地位。

Thinkforce

據 Thinkforce 官網資訊，2017 年，這家公司由晶片設計、算法軟體、系統開發領域的資深專家創立，該公司立志於設計融合一流 AI 算法和先進製成工藝，並以此構建人工智慧硬體平台，提供一站式行業應用解決方案。

2017 年 12 月，Thinkforce 宣布完成由依圖科技、雲鋒基金、紅杉資本、高瓴資本的 4.5 億元 A 輪融資。

同時，Thinkforce 還公布了其計劃推出的 AI 晶片特點：基於業界先進的半導體製程工藝，採用自主研發的微內核 ManyCore 架構，能完成 AI 雲虛擬化調度在晶片級的實現。此架構將 AI 雲的彈性計算和調度提升一個量級，類似 CPU 的虛擬化給雲端運算的彈性調度帶來成倍的成本節約。同時，該技術結合自主研發的固件和 TFDL 軟體 SDK 能夠實現對於各類神經網路模型的計算加速，相對於輝達主流計算卡能實現 5 倍以上的功耗和成本節省。

在資本和技術的雙重刺激下，中國的 AI 晶片業的未來將不可估量。

『新聞來源／華爾街見聞』