對(duì)于大部分AI芯片公司而言，如何度過2019年的資本寒冬是他們更關(guān)注的問題。在資本寒冬，投資機(jī)構(gòu)為了安全考慮，還是投資頭部企業(yè)。隨著AI應(yīng)用的普及，市場上基于云端和終端的應(yīng)用需求誕生了一系列AI芯片公司，掀起了一波熱潮。AI芯片熱度自2018年第三季度達(dá)到頂峰后逐漸降低，于2019年2月驟降至冰點(diǎn)，AI芯片行業(yè)遇冷。

有可預(yù)見的市場空間，但如今AI芯片卻明顯遇冷，可以說現(xiàn)在AI芯片行業(yè)遇冷。相較于2017、2018年的AI芯片狂潮，2019年的情況會(huì)有所改變。

AI芯片需要過硬的迭代

盡管目前AI在行業(yè)應(yīng)用方面的滲透有限，但是算力的供需還是不平衡。原來由摩爾定律驅(qū)動(dòng)的計(jì)算產(chǎn)業(yè)，面對(duì)爆發(fā)式的計(jì)算需求無以為繼。摩爾定律在正常的時(shí)候，以每年1．5倍增長，50％的算力增長，在過去幾年間，每年的算力實(shí)際增長只有10％。人工智能在過去幾年間，算力增長了30萬倍，至少每一年的算力要增長10倍。

這意味著人工智能除了算法外，對(duì)算力也存在強(qiáng)大的需求。面對(duì)增多的B端應(yīng)用場景，也有更多的AI芯片公司加入角逐。從功能角度細(xì)分，AI芯片可分為訓(xùn)練芯片和推理芯片，在訓(xùn)練方面，目前英偉達(dá)獨(dú)樹一幟，但是在推理方面，可選擇的芯片種類不只是GPU，還有FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）、ASIC（專用集成電路）等。在各個(gè)分類中，芯片巨頭們各有千秋，接下來還要考驗(yàn)落地情況。

現(xiàn)實(shí)困境VS增長契機(jī)

目前在AI芯片領(lǐng)域沒有哪一家占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢，初創(chuàng)企業(yè)方面，畢竟仍在草創(chuàng)階段，客戶的采用意愿，以及導(dǎo)入后終端市場的接受狀況，將是未來需要觀察的地方。AI芯片的布局速度將決定最終的走向。

國內(nèi)外主要是技術(shù)結(jié)構(gòu)上的差距，底層技術(shù)科學(xué)上和國外的差距顯著，但是應(yīng)用層面上差距不大，甚至有創(chuàng)新的應(yīng)用點(diǎn)。不少AI芯片公司通過定制化服務(wù)小規(guī)模客戶，針對(duì)B端場景進(jìn)行開發(fā)，比如專門處理語音、圖像。

大容量存儲(chǔ)和高密度計(jì)算，當(dāng)神經(jīng)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度越來越高的時(shí)候，參數(shù)也會(huì)越來越多，怎么處理是一大難題；第二個(gè)挑戰(zhàn)是要面臨特定領(lǐng)域的架構(gòu)設(shè)計(jì)，因?yàn)閳鼍霸絹碓截S富，這些場景的計(jì)算需求是完全不一樣的。怎么樣通過對(duì)于不同的場景的理解，設(shè)置不同的硬件架構(gòu)變得非常重要。

從芯片規(guī)格設(shè)計(jì)、芯片結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、RTL設(shè)計(jì)、物理版圖設(shè)計(jì)、晶圓制造、晶圓測試封裝，需要2到3年時(shí)間，正常的時(shí)間里軟件會(huì)有一個(gè)非?？焖俚陌l(fā)展。但是算法在這個(gè)期間內(nèi)將會(huì)快速更新，芯片如何支持這些更新也是難點(diǎn)。

隨著工藝不斷的提升，從90納米到10納米，邏輯門生產(chǎn)的成本到最后變得飽和。也許在速度上、功耗上會(huì)有提升，但單個(gè)邏輯生產(chǎn)的成本不會(huì)再有新的下降。這種情況下如果仍然用幾千甚至上萬個(gè)晶體管去做一個(gè)比較簡單的深度學(xué)習(xí)的邏輯，最后在成本上是得不償失的。

2019年AI芯片公司的一大挑戰(zhàn)和契機(jī)是如何在保持自己核心技術(shù)領(lǐng)先性、持續(xù)迭代產(chǎn)品的同時(shí)，證明自己的商業(yè)化能力，證明自己具有能夠?qū)⒓夹g(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為商業(yè)成功的商業(yè)模式。而實(shí)現(xiàn)規(guī)模商用的核心點(diǎn)在于找到滿足客戶需求的差異化優(yōu)勢。

AI芯片只有落地場景中才能體現(xiàn)其價(jià)值，也才能體現(xiàn)AI芯片公司的價(jià)值。對(duì)于AI芯片公司，一方面要充分發(fā)揮和培養(yǎng)自己的核心技術(shù)優(yōu)勢，不斷打磨和迭代自己的產(chǎn)品；另一方面要深入場景，挖掘和理解場景需求，以開放的心態(tài)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)合作、賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)，推動(dòng)AI芯片在場景中的落地。

當(dāng)下數(shù)據(jù)中心的AI訓(xùn)練場景下，計(jì)算和存儲(chǔ)之間數(shù)據(jù)搬移已成為瓶頸，新一代的基于3D堆疊存儲(chǔ)技術(shù)的AI芯片架構(gòu)已經(jīng)成為趨勢。AI芯片中數(shù)據(jù)帶寬的需求會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)3D堆疊存儲(chǔ)芯片在AI訓(xùn)練芯片中的普遍應(yīng)用。而類腦計(jì)算芯片也會(huì)在尋找更合適的應(yīng)用中進(jìn)一步推動(dòng)其發(fā)展。在數(shù)據(jù)中心的訓(xùn)練場景，AI專用芯片將挑戰(zhàn)GPU的絕對(duì)統(tǒng)治地位。

成熟領(lǐng)域競爭激烈。在邊緣端做好細(xì)分應(yīng)用場景的極致加速，是初創(chuàng)公司進(jìn)入市場的機(jī)會(huì)。問題在于，應(yīng)用場景雖然繁多，但經(jīng)過實(shí)踐邁向成熟的場景，往往就是大家熟悉幾個(gè)領(lǐng)域——安防視覺、城市交通管理、自動(dòng)駕駛、智能語音等。

我國的高度重視

今年已是人工智能第二次進(jìn)入《政府工作報(bào)告》，充分顯示了中國對(duì) AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重視。然而，今年除了中央對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持之外，地方政府也紛紛出臺(tái)相關(guān)的 AI 政策和規(guī)劃。

我國雖然在芯片半導(dǎo)體領(lǐng)域與世界頂尖水平相去甚遠(yuǎn)，在傳統(tǒng)芯片領(lǐng)域直接與國際巨頭硬碰硬不是什么好主意。但是在AI領(lǐng)域，中國已經(jīng)具有很強(qiáng)的實(shí)力，充分利用自己的長項(xiàng)是明智之舉。

拉長時(shí)間來看，我國的芯片、半導(dǎo)體相關(guān)創(chuàng)業(yè)公司和海外相比，發(fā)展的時(shí)間較短，還有大幅提升空間；從整個(gè)芯片產(chǎn)業(yè)鏈來看，設(shè)計(jì)、制造、封裝、測試、銷售環(huán)節(jié)分工明確，而每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要慢工出細(xì)活的工匠精神，精細(xì)打磨才能出好的產(chǎn)品。

所以說，充分利用自己在AI方面的實(shí)力、抓住未來的巨大需求、利用AI芯片當(dāng)前研究水平較低的現(xiàn)狀，在芯片領(lǐng)域另辟蹊徑，是中國在相關(guān)高新領(lǐng)域彎道超車的絕佳機(jī)會(huì)。

總結(jié)

輝煌設(shè)想、浩大投資固然很好，但對(duì)于科技攻關(guān)來說，人才和時(shí)間才是關(guān)鍵。做好長期投入的準(zhǔn)備，才談得上成果。堅(jiān)持下去打好持久戰(zhàn)可能會(huì)成為長期戰(zhàn)略，也就意味著AI芯片的研發(fā)必須具備戰(zhàn)略的長遠(yuǎn)布局，只有這樣才能走得更遠(yuǎn)，活的更長。

芯片是任何電子產(chǎn)品的靈魂，如今比戰(zhàn)略物資石油地位還高，現(xiàn)在每年的芯片進(jìn)口代價(jià)都超過石油。而如今的AI芯片所面臨的挑戰(zhàn)與契機(jī)是相對(duì)應(yīng)的，敢為天下先的發(fā)展思路是打破AI芯片現(xiàn)狀的方式。