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近期，“東數(shù)西算”得到廣泛響應(yīng)。作為布局著眼全國(guó)和全產(chǎn)業(yè)鏈的規(guī)劃，它帶來(lái)的全局效應(yīng)不亞于汽車領(lǐng)域?qū)π履茉吹拇笫止P支持。因此，無(wú)論是基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)中心供應(yīng)商，還是騰訊云、阿里云等云計(jì)算巨頭，紛紛表態(tài)緊跟“東數(shù)西算”動(dòng)向。

其中，AI芯片這個(gè)曾經(jīng)火爆一時(shí)的細(xì)分領(lǐng)域，又再一次站在了市場(chǎng)的視野中央。中金公司等機(jī)構(gòu)強(qiáng)調(diào)，云端AI芯片作為算力基礎(chǔ)，市場(chǎng)前景十分廣闊。這一次，它能不能講出什么新故事？

AI芯片的四大原始動(dòng)力

AI芯片，顧名思義，就是以以高算力/完成訓(xùn)練任務(wù)為目標(biāo)的CPU/GPU/FPGA/ASIC等多種類型芯片。“東數(shù)西算”工程的定位中，西部數(shù)據(jù)中心更加聚焦存儲(chǔ)備份、離線處理等任務(wù)。因此，云端處理的重要性凸顯，而相應(yīng)的要求是強(qiáng)算力、高功耗、弱延時(shí)。云端AI芯片正好能與西部數(shù)據(jù)樞紐協(xié)同，承接其任務(wù)。

不過(guò)，這并不是AI芯片領(lǐng)域第一次起風(fēng)。深聰智能董事長(zhǎng)周偉達(dá)在雷峰網(wǎng)的采訪中表示：“2017年左右，傳統(tǒng)做芯片的人看到了AI的機(jī)會(huì)，開始了AI芯片的創(chuàng)業(yè)，到了2018年之后，做AI算法的公司也開始了自研芯片。但到了2019年之后，新創(chuàng)立的AI芯片公司越來(lái)越少。”實(shí)際上，2018年正是AI芯片創(chuàng)業(yè)高峰。

當(dāng)時(shí)，業(yè)界和投資者的期待主要有四大原因。第一，智能網(wǎng)聯(lián)汽車興起，汽車廠商大量行駛數(shù)據(jù)需要應(yīng)用，就要把數(shù)據(jù)訓(xùn)練為智能駕駛仿真模型，并且持續(xù)優(yōu)化，最終完成真正的自動(dòng)駕駛迭代。這個(gè)過(guò)程對(duì)于智能算力的需求是持續(xù)提升的。截至目前，這依然是AI芯片最被看好的領(lǐng)域之一。

第二，云端AI模型大型化，基于海量數(shù)據(jù)的通用特征訓(xùn)練出大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)成為云廠商提高AI模型生產(chǎn)效率的有效手段；第三，自動(dòng)駕駛、云游戲等新場(chǎng)景下對(duì)于計(jì)算實(shí)時(shí)性的要求帶動(dòng)了邊緣計(jì)算市場(chǎng)快速發(fā)展，邊緣計(jì)算已成為拉動(dòng)AI算力需求新的增長(zhǎng)點(diǎn)，通信和計(jì)算架構(gòu)發(fā)生明顯改變。第四，AI技術(shù)可為虛擬對(duì)象的行為賦能，提升用戶在虛擬世界中的沉浸感，VR/AR場(chǎng)景可能爆發(fā)。

遺憾的是，彼時(shí)身處熱潮的行業(yè)顯然高估了需求的推動(dòng)力，低估了AI芯片開發(fā)周期和應(yīng)用磨合的難度。一款芯片需要2-3年從立項(xiàng)到量產(chǎn)，但這僅僅是第一步，芯片的利用需要完整方案和平臺(tái)，這需要又一次開發(fā)，再加上客戶在運(yùn)用過(guò)程中的再開發(fā)，AI芯片的落地周期可以超過(guò)四年。

因此，曾經(jīng)的熱潮到現(xiàn)在，剩下的玩家已經(jīng)不多，并且都是已經(jīng)在領(lǐng)域內(nèi)有所成就的公司。比如商湯科技自研設(shè)計(jì)AI專用算力芯片STPU已經(jīng)量產(chǎn)，邊緣端AI芯片、用于服務(wù)器的AI推理芯片和傳感器ISP芯片都在研究中，而其上市前招股書就透露，募資的10%將用于加強(qiáng)AI 芯片的設(shè)計(jì)能力及開發(fā)自有的AI 芯片解決方案。

2021年初，騰訊參投云端AI芯片企業(yè)燧原科技的18 億人民幣C輪融資。而早在2018年騰訊就已經(jīng)領(lǐng)投該公司的3.4億元Pre-A輪融資。2021年12月，阿里參與領(lǐng)投瀚博半導(dǎo)體16億人民幣的B-1和B-2輪融資，該公司產(chǎn)品線包括專注云邊AI推理和視頻產(chǎn)品的SV100系列產(chǎn)品線。

跨越軟硬件結(jié)合的難關(guān)

AI芯片之所以難以跑出勝利者，原因不在于目前設(shè)計(jì)和制造的難度——它已經(jīng)有一套成熟的流程和許多有經(jīng)驗(yàn)的團(tuán)隊(duì)。問(wèn)題在于應(yīng)用場(chǎng)景和平臺(tái)，AI芯片的定位決定了，它自身并不是一個(gè)能直接帶來(lái)產(chǎn)出的獨(dú)立產(chǎn)品，必須服務(wù)于一定的業(yè)務(wù)需求，才能實(shí)現(xiàn)有效的應(yīng)用。而現(xiàn)實(shí)情況中，很多客戶并不具備自主使用AI芯片開展業(yè)務(wù)的能力，需要完整的解決方案作為輔助。

換句話說(shuō)，AI芯片作為硬件，需要與軟件協(xié)同進(jìn)行成果產(chǎn)出，最后再作用于軟硬件一體的系統(tǒng)，比如智能駕駛，否則強(qiáng)大的計(jì)算能力就失去了意義。

這個(gè)領(lǐng)域的霸主是英偉達(dá)，英偉達(dá)的GPU在AI應(yīng)用中除了能處理AI負(fù)載，還能進(jìn)行圖形計(jì)算等。這導(dǎo)致了一些寡頭格局的后果，比如目前深度學(xué)習(xí)框架是谷歌Tensorflow和Meta公司Pytorch雙壟斷，AI芯片是英偉達(dá)一家獨(dú)大。軟件平臺(tái)廠商對(duì)AI芯片的適配能力是有限的，只能選擇一定數(shù)量的頭部玩家進(jìn)行優(yōu)先的優(yōu)化。目前，這個(gè)位置屬于英偉達(dá)。

不過(guò)，行業(yè)內(nèi)公司自主開發(fā)的腳步從未停止。早在2016年，百度就推出了我國(guó)第一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，而后，華為在2020年也推出了自己的深度學(xué)習(xí)框架。值得一提的是，華為實(shí)現(xiàn)了AI領(lǐng)域從底層芯片到語(yǔ)言再到深度學(xué)習(xí)框架的全部自研。但要真正解決軟硬件問(wèn)題，還有很長(zhǎng)的路要走。

1月24日，商湯科技宣布上海臨港人工智能計(jì)算中心（AIDC）正式啟動(dòng)運(yùn)營(yíng)，這是亞洲最大的人工智能計(jì)算中心之一。2021 世界人工智能大會(huì)上，商湯與中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院、中國(guó)信息通信研究院、清華大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、上海交通大學(xué)及多個(gè)行業(yè)伙伴共同成立了“人工智能算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟”。目的在于對(duì)軟硬件的邊界，形成一個(gè)足夠標(biāo)準(zhǔn)、通用的接口層，從而促進(jìn)國(guó)產(chǎn)芯片產(chǎn)業(yè)化。

早在去年11月，工信部就明確提出要加快構(gòu)建以數(shù)據(jù)和算力設(shè)施為核心的新型數(shù)字及基礎(chǔ)設(shè)施體系。到2030年，中國(guó)將在人工智能理論、技術(shù)和應(yīng)用方面達(dá)到世界領(lǐng)先水平，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò)1萬(wàn)億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超10萬(wàn)億元。

中金公司預(yù)計(jì)，全球云端AI芯片2025年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到261億美元。隨著“東數(shù)西算”工程的有序開展，AI超算中心布局會(huì)越來(lái)越呈現(xiàn)規(guī)劃性，AI芯片也將從2022年開始，真正迎來(lái)自己應(yīng)用的春天。

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