《電子技術(shù)應(yīng)用》
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看AI芯片行業(yè)發(fā)展的三大方向 中國芯有彎道超車的可能

2018-05-09
關(guān)鍵詞: 芯片 中低端 華為 器件

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對于AI行業(yè)來說,自研一種真正適合AI運(yùn)算的專有芯片是最理想的發(fā)展方向。目前AI行業(yè)本身還處于發(fā)展初期,因此AI芯片的格局也尚未明朗,中國有彎道超車的可能。

中國芯片產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的缺失

中興事件的發(fā)生暴露出了中國芯片產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的缺失。中國只有中低端芯片的研發(fā)能力,沒有高端芯片。

不久之前與中興進(jìn)行過一次交流,他們很早之前就意識到了核心芯片的問題,卻一直沒有布局,沒有戰(zhàn)略性的布局。相對來說,華為要好一些,早年間布局了海思半導(dǎo)體,主要應(yīng)用在手機(jī)處理器。但是總體上,通信領(lǐng)域的核心部件都要從美國進(jìn)口,例如高速數(shù)模轉(zhuǎn)換芯片,激光器、接收機(jī)的芯片等等。這些部件,中國都沒有自研的能力。

不僅如此,核心器件的采購本身也有瓶頸。以光器件為例,有非常長的供貨周期,不易采購,需要隨時做好備案。人工智能最火的時候,做深入學(xué)習(xí)的英偉達(dá)GPU Titan很難采購,當(dāng)時通過代理采購三到四個月以后才能拿到貨。

通信領(lǐng)域芯片尤其是光器件的采購是伴隨電信市場的“光進(jìn)銅退”背景,即光通信市場的發(fā)展而產(chǎn)生的,包括骨干網(wǎng)、城域網(wǎng)、以及接入網(wǎng)都已經(jīng)或者正在進(jìn)行光纖化。同時,數(shù)據(jù)中心(IDC)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)需要用到光纖光纜、光通信設(shè)備以及光器件/光模塊。

近年來,隨著政府、金融、電信、游戲、視頻、電子商務(wù)等行業(yè)數(shù)據(jù)集中化、虛擬化趨勢形成,IDC已經(jīng)成為支撐用戶日常業(yè)務(wù)運(yùn)作最重 要的基礎(chǔ)設(shè)施。云計(jì)算大發(fā)展,為光器件,尤其是高速光模塊行業(yè)帶來了全新的發(fā)展機(jī)遇。

我國AI創(chuàng)業(yè)主要集中在應(yīng)用層

對于人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)來說,中國高端芯片的缺失已經(jīng)形成了一定掣肘。

例如自動駕駛領(lǐng)域必備的激光雷達(dá),需要高速數(shù)模轉(zhuǎn)換器,目前都需要進(jìn)口。受限于芯片問題,有一些創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)正在嘗試從技術(shù)上繞開數(shù)模轉(zhuǎn)換,但項(xiàng)目鳳毛麟角而且大都不成熟。還有機(jī)器人的核心部件:伺服電機(jī)、諧波減速器、控制器等,高端產(chǎn)品基本以日本、韓國和歐洲為主,都需要采購。中低端產(chǎn)品中國也可以做,但是性能、質(zhì)量等還有較大差距。

基于這樣的現(xiàn)實(shí),近兩年大部分人工智能項(xiàng)目都集中在應(yīng)用上,主要做產(chǎn)品和集成,屬于應(yīng)用型項(xiàng)目。

從整個早期投資的行業(yè)分布上,也可以看出大都集中在應(yīng)用層。大數(shù)據(jù)、智能制造、云計(jì)算、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域是最受中國資本市場關(guān)注的領(lǐng)域。就2017年的人工智能的技術(shù)應(yīng)用而言, B端的企業(yè)級應(yīng)用相對容易落地,人工智能技術(shù)帶來的成本降低和效率提升,在安防、智能客服、金融、政務(wù)等領(lǐng)域,以及行業(yè)機(jī)器人在巡檢、警用安防等領(lǐng)域都已經(jīng)得到了一定程度的商業(yè)驗(yàn)證。

AI專用芯片中國正齊頭趕上

雖然在通用芯片領(lǐng)域中國已經(jīng)失去先發(fā)優(yōu)勢,但是對于AI芯片,我們看到了不同的市場面貌。

目前, 主要用于底層運(yùn)算的芯片,從行業(yè)上來講,大概有三個方向:

第一個方向是以英偉達(dá)為代表的GPU方案,很多企業(yè)正在使用的通用芯片;

第二個是FPGA方案,作為專用集成電路(ASIC)領(lǐng)域中的一種半定制電路而出現(xiàn);

第三個是自研集成電路,比如像深鑒、寒武紀(jì)、地平線這些公司,他們都在自己做一些專用的人工智能芯片,用來做深入學(xué)習(xí)的訓(xùn)練或運(yùn)算。

GPU的運(yùn)算架構(gòu)恰好適合于深度學(xué)習(xí)大量的并行計(jì)算,因此迅速進(jìn)入了AI市場,F(xiàn)PGA的特點(diǎn)在于和硬件結(jié)合比較緊密,編程比較靈活,底層配置和構(gòu)建比較靈活。但從開發(fā)難度、架構(gòu)難度到功耗、成本和運(yùn)算成本等角度,這兩種方式都有弊端。所以最理想的方式,就是自研一種真正適合人工智能運(yùn)算的專有芯片。

當(dāng)然,專有芯片研發(fā)周期長、成本大,比起GPU等通用芯片,專有芯片的研發(fā)尚處于早期,競爭格局也尚未明朗。競爭格局不明朗,對于中國來說,就意味著機(jī)會。

1、國家政策利好。第一是產(chǎn)業(yè)政策,中國的產(chǎn)業(yè)園或者說產(chǎn)業(yè)政策本來就有聚焦效應(yīng),這對于芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來說非常重要;第二是資本市場支持,芯片作為國家核心科技戰(zhàn)略很難去美國上市,國家未來一定會讓其在A股上市,對于收入、利潤滿足不了現(xiàn)有A股上市標(biāo)準(zhǔn)的,將會有一系列改革,這是必然趨勢,現(xiàn)在國家已經(jīng)有指導(dǎo)意見但還沒有細(xì)則;第三,國家有可能從補(bǔ)貼的角度給予芯片創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目支持。

2、新興技術(shù)領(lǐng)域中國并未落后。近幾年在人工智能、無人駕駛、VR/AR等新興技術(shù)領(lǐng)域,中國并未落后,最為典型的就是人工智能領(lǐng)域,中美的差距不是特別大,并不像工業(yè)時代。

3、人工智能設(shè)備的本地化計(jì)算趨勢是自研芯片的機(jī)會。過去人工智能設(shè)備都是云端運(yùn)算,但是云端識別在運(yùn)算速度、網(wǎng)絡(luò)占用、交互體驗(yàn)等方面都有很大的弊端,比如智能音箱簡單的喚醒功能需要將信息上傳至服務(wù)器,經(jīng)過云端處理之后再返回至本地機(jī)器人,一旦網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)問題,整個交互體驗(yàn)都會受到影響。因此,未來本地化運(yùn)算將是人工智能發(fā)展的趨勢之一,未來如果每臺終端都有一個本地化的計(jì)算芯片,體驗(yàn)會更好。

4、通用芯片大廠的路徑依賴,為自研芯片的發(fā)展創(chuàng)造了時間和空間。移動互聯(lián)網(wǎng)時代英特爾轉(zhuǎn)型移動端芯片是失敗的,巨頭多年巨額的研發(fā)支出,很難被摒棄。

芯片的競爭本質(zhì)上是運(yùn)行速度和成本的競爭。通用與專用,GPU、FPGA、ASIC三個技術(shù)路線如何實(shí)現(xiàn)分工和接替,是接下來AI芯片市場的一個焦點(diǎn)。

AI芯片的投資和創(chuàng)業(yè)邏輯

基于人工智能的發(fā)展趨勢,我們認(rèn)為基于軟件算法的技術(shù)創(chuàng)新類項(xiàng)目未來競爭壁壘會進(jìn)一步降低,而硬件技術(shù)的創(chuàng)新比軟件算法創(chuàng)新更具壁壘,同時在大廠路徑依賴的情況下,某些領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)公司反而更快、更有優(yōu)勢。

但是,芯片研發(fā)周期性很長,研發(fā)成功率低,是一個資金密集型和人力密集型行業(yè)。作為門檻較高的領(lǐng)域,要實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)芯片的趕超,做芯片的創(chuàng)業(yè)公司對團(tuán)隊(duì)和投資人都有一定要求。

首先需要團(tuán)隊(duì)背景過硬,團(tuán)隊(duì)本身有強(qiáng)大的技術(shù)、資源等光環(huán),只有這樣的團(tuán)隊(duì)才更容易獲得資本的支持。目前發(fā)展比較好的深鑒科技、寒武紀(jì)都是這樣的團(tuán)隊(duì)。

二是投資者需要了解行業(yè)。芯片投資是高風(fēng)險(xiǎn)、高回報(bào)的,芯片創(chuàng)業(yè)不像做企業(yè)服務(wù),3個月產(chǎn)品就能上線,半年之后產(chǎn)生數(shù)據(jù),芯片的研發(fā)就需要三到五年,芯片的投資也是長期的而不是短期的,這是跟其很多行業(yè)都不同的投資邏輯。

作為投資人,必須懂芯片,才能了解為什么在天使階段就有高估值,才了解行業(yè)規(guī)律愿意承擔(dān)投資的風(fēng)險(xiǎn),在早期參與進(jìn)去并且保證創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)不會因?yàn)橘Y金問題而無法堅(jiān)持。

目前我國已經(jīng)在政策層面多次出臺相關(guān)文件,將人工智能作為重點(diǎn)布局領(lǐng)。AI芯片是AI行業(yè)發(fā)展的必然路徑,行業(yè)驅(qū)動因素較為明顯。雖然目前英偉達(dá)在GPU上獲得了較高的地位,但隨著技術(shù)的演進(jìn)以及前端芯片的打開,未來行業(yè)格局仍有可能有較大的改變。

基于芯片的強(qiáng)需求性,以及目前芯片運(yùn)行速度和成本均無法滿足現(xiàn)有需求的現(xiàn)狀,星河互聯(lián)會重點(diǎn)關(guān)注AI芯片領(lǐng)域。(劉瑋瑋)


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