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AI芯片風口背后:“拿來”主義盛行,代工貼牌也能做

作者: 時間:2018-02-06 來源:虎嗅 收藏
編者按:2018年,將會是人工智能芯片產(chǎn)業(yè)密集落地的一年,芯片產(chǎn)業(yè)在搭載深度學習加速的火箭后,將以指數(shù)級速度向前發(fā)展。然而逐風口的狂歡背后,也少不了荒唐的亂象和叢生的泡沫。

  深度學習技術(shù),猶如一管強大的興奮劑,讓中年遲暮的半導體產(chǎn)業(yè)整個沸騰了——它能讓現(xiàn)有的性能提升1萬倍。正在經(jīng)歷“摩爾定律失效”危機的從業(yè)者們喜出望外,終于因深度學習而柳暗花明。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201802/375470.htm

  隨之而來的還有,前赴后繼的趕風者,他們野心勃勃,手握前沿算法,紛紛誓言要做傳統(tǒng)半導體行業(yè)的顛覆者……讓資本和市場興奮不已。

  坊間傳聞,僅僅2017年下半年,在全球最大晶圓代工廠臺積電,忙碌的流水線上已積攢了超過30款人工智能等待下線流片。作為正式量產(chǎn)前的小規(guī)模試產(chǎn),流片意味著芯片距離落地越來越近了。

  時代下的“軟”紅利

  中國是全球最大電子產(chǎn)品制造國,但芯片卻一直是從業(yè)者們的一塊心病。

  雖然中國市場消耗著全球近三分之一的芯片,但芯片自給率低卻是不爭的事實。業(yè)界早有“中國進口芯片比石油還多”的說法。

  “這個數(shù)字大概是10%左右?!毙酒袠I(yè)資深專家莫大康談到中國芯片的自給率時說道,“一些機構(gòu)給出的數(shù)字為17%,但這是把英特爾和三星在中國生產(chǎn)的芯片也計算在內(nèi)?!?/p>

  需求催生出市場。自上世紀90年代開始,華為海思、展訊、中星微等一批中國芯片企業(yè)崛起,但站在全球市場上來看,這遠遠不夠,直到最近以深度學習為首的人工智能技術(shù)落地。

  依托中國人口紅利的海量數(shù)據(jù),資本加持、人才和巨大市場需求,讓中國成為人工智能時代最具潛力的選手。同時,政府立志實現(xiàn)“人工智能強國”宏愿,人工智能芯片被列為八大關(guān)鍵技術(shù)之一。

  一切因素向好,似乎中國芯彎道超車的機會終要來臨,主角是人工智能芯片。它又被稱為深度學習芯片、神經(jīng)元芯片,主要指專為深度學習計算特點和需求而設計的一類專用芯片。

  根據(jù)財經(jīng)社統(tǒng)計,國內(nèi)以人工智能芯片為核心的創(chuàng)業(yè)規(guī)模公司為18家,成立時間多為1年~2年,融資輪次集中在A輪及更早,多聚焦在端智能和視覺領域。

  在這群極具挑戰(zhàn)精神的人工智能芯片創(chuàng)業(yè)者中,中科寒武紀是最為耀眼的一家:已經(jīng)拿下華為麒麟970芯片合作訂單——將其人工智能芯片的設計專利植入麒麟970芯片,為華為Mate10、榮耀V10等旗艦手機加速。據(jù)業(yè)內(nèi)人士透露,該款芯片的出貨量將達到3000萬片。

  “公司如其名?!敝锌坪浼o依托于“國家隊”創(chuàng)建,其中陳云霽、陳天石兩兄弟為創(chuàng)始人。陳云霽9歲上中學,14歲進入科大少年班,是典型的“天才少年”。弟弟陳天石也基本沿襲了哥哥的成長路徑。

  “我畢業(yè)后一直做芯片,弟弟一直做算法——芯片加算法,正好誕生了‘寒武紀’人工智能芯片?!标愒旗V說道。這位在2015年入選《麻省理工科技評論》“全球最佳創(chuàng)新人士”的天才語出驚人:“要讓人工智能芯片的計算效率提高1萬倍,功耗降低1萬倍。”

  這對遵循摩爾定律運轉(zhuǎn)了近70年的半導體業(yè)而言,是一次巨大沖擊!過去,芯片的迭代周期為18個月,每一次迭代性能提升一倍?,F(xiàn)在,“算法”這項軟技能猶如九陽神功,要將硬件的鐵律打破。也正因為此,在人工智能芯片創(chuàng)業(yè)團隊中,大多數(shù)領頭人為人工智能研究型學者或偏算法型人才,并沒有沿襲芯片行業(yè)的傳統(tǒng)——硬件科班出身。

  早在2015年,英特爾豪擲167億美元收購可編程芯片廠商Altera時,投行分析師Tony給出的投資意見就是:“VC們在面對這樣的芯片創(chuàng)業(yè)者——根本沒有意識到他們在從事軟件工作,不具備軟件知識,應該迅速撤離?!?可編程芯片(FPGA)現(xiàn)已經(jīng)成為芯片廠商進軍的敲門磚。

  隨后的一年里,英特爾加大籌碼,開啟了“買買買”的大力布局戰(zhàn)略,代表性的收購案包括以3.5億美元收購人工智能芯片創(chuàng)業(yè)公司Nervana、4億美元收購計算機視覺芯片Movidius、153億美元收購自動駕駛供應商Mobileye等。大企業(yè)的布局,更加速了追風人的步伐。

  也是在這一年,中國人工智能芯片產(chǎn)業(yè)迎來了軟件算法出身的余凱入場。

  2015年11月,前百度研究院副院長余凱辭職,創(chuàng)立地平線(原“地平線機器人”)。那時,人工智能芯片還是一個讓大多數(shù)中國從業(yè)者摸不著頭腦的詞?!斑@是一件非常具有遠見的事。因為你看到了別人還沒有看到的事情?!庇鄤P談道。

  “低調(diào)內(nèi)斂”“不善言辭”等傳統(tǒng)半導體從業(yè)者的標簽被一一撕掉。取而代之的是深得互聯(lián)網(wǎng)精髓的新生代,他們自備“代言人”屬性,強調(diào)更快地迭代落地,慷慨激昂地講述著PPT上陡峭的性能提升曲線。

  2017年年初,埋頭苦干兩年后,地平線獲得英特爾投資;年底,其首款專用人工智能芯片落地?!拔覀儫o疑是這個領域中最快的,沒有第二。”余凱激動地對AI財經(jīng)社說道。

  2017年11月,人工智能獨角獸公司商湯科技宣布引入高通的戰(zhàn)略投資。這一芯片巨頭表示,正是看中了商湯在機器學習模型與算法上的優(yōu)勢。早些時候,兩家公司已就手機和物聯(lián)網(wǎng)人工智能芯片達成合作。

  2017年12月,人工智能芯片初創(chuàng)團隊熠知科技(ThinkForce)橫空出世,宣布完成4.5億元A輪融資,成為芯片創(chuàng)業(yè)隊中早期融資額最大的一筆。在其亮眼的投資人背景中——依圖科技、云鋒基金、紅杉資本、高瓴資本,計算機視覺公司依圖科技排在第一位。有業(yè)內(nèi)人士指出,該團隊早期曾在依圖科技內(nèi)部孵化而成。

  創(chuàng)辦于2012年,早期以提供語音識別、語音交互等技術(shù)方案的云知聲也加入了戰(zhàn)局。其首款集成人工智能算法的芯片將在今年完成流片。云知聲聯(lián)合創(chuàng)始人李霄寒博士向AI財經(jīng)社表示,早在2014年,公司就有做芯片的想法,“因為智能家居跟手機不一樣,不是純軟件就能解決問題”。

  當然,在諸多以算法為核心實力的團隊之外,還有“硬”背景出身的人工智能芯片公司。因獲三星、賽靈思、聯(lián)發(fā)科等芯片巨頭投資而備受關(guān)注的深鑒科技,脫胎于清華大學電子系,其CEO姚頌是一位來自于2011屆的90后。他在本科期間就發(fā)表了多篇相關(guān)論文,同時也是清華電子系學生科協(xié)主席。

  2015年姚頌本科畢業(yè)。一年后,深鑒科技成立?!拔覀兟?lián)合創(chuàng)始人之一韓松是在博士研究過程中轉(zhuǎn)向算法方向的?!币炚劦綀F隊背景,“做人工智能芯片靠純硬件背景行不通。我們在機器學習、SLAM算法(實時定位和地圖構(gòu)建)等方面進行了長期研究?!?/p>

  2014年創(chuàng)立于美國圣地亞哥,兩年后選擇在中國珠海落地的耐能科技也同樣堅信著“硬件工程師”文化。創(chuàng)始人劉峻城曾供職于三星、高通等巨頭公司的研發(fā)中心,創(chuàng)始團隊多畢業(yè)于世界名校的電子工程系,擁有超過10年的芯片行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗。2017年11月,耐能科技獲得阿里巴巴、紅杉、高通等數(shù)千萬美元的A輪融資。

  風口背后:偽概念和“拿來”主義

  然而,這不過是冰山一角。

  早在2014年12月,“大基金”甫一成立就釋放出強烈信號,這是一只200億美元規(guī)模的國家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金。隨后3年間,各級地方政府相繼設立了超過30只半導體產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金,公布的融資規(guī)模超過1000億美元。

  僅在資本層面,芯片市場已足夠掀起一場創(chuàng)投狂歡。但就在從業(yè)者歡呼雀躍地擁抱人工智能芯片之時,它的定義似乎都還沒準備好。

  “你不覺得人工智能芯片是個偽概念嗎?”一位人工智能芯片創(chuàng)業(yè)者對AI財經(jīng)社直言,“從半導體圈子的人來看,人工智能芯片概念比較怪,定義也非常寬泛。你做機器學習也是人工智能芯片,做深度學習也是人工智能芯片,做某幾種特定算法也是人工智能芯片?!?/p>

  地平線CEO余凱則對AI財經(jīng)社分析道,廣義的人工智能芯片是指能夠很好地去支持主流算法,尤其是以深度學習為代表的算法的芯片。其中包括GPU(圖形處理器)、一些性能不錯的CPU和DSP(數(shù)字信號處理芯片)等。



  過去一年,中國芯片半導體領域投資事件為61起,總?cè)谫Y額超過1500億人民幣。來源IT桔子

  狹義的人工智能芯片則要求高得多。它要圍繞深度學習或者人工智能算法,對這顆芯片內(nèi)部的架構(gòu)和計算、存儲單元進行專門設計,比如谷歌的TPU。

  曾在高通、三星電子研發(fā)中心、晨星半導體等企業(yè)擔任研發(fā)職務的耐能創(chuàng)始人劉峻誠則表示,在美國,人工智能加速芯片對應著嚴苛的NSF認證:“要讓DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法)計算功耗比提升1000倍的芯片”。 (注:NSF是美國獨立的非政府組織,專門致力于為各行業(yè)標準制訂、產(chǎn)品測試和認證服務工作。)

  可是這樣的討論僅限于認知層面。和指甲蓋一般大小的芯片,一旦植入密密麻麻的電路板,再套上硬件的外殼,包裝上理想的性能參數(shù)表,其“人工智能”的含量和真假實在難辨。

  “去年就有一家公司出了款號稱NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡處理器)的芯片,但實際上,只是幾顆傳統(tǒng)DSP(數(shù)字信號處理器)芯片的組合,加上軟件的修改。”芯片從業(yè)者吳力說道。

  如果說概念炒作只是從業(yè)者的一個入門,那么,挖對手墻腳、“拿來主義”、噱頭包裝……才是進階后的真正“套路”。

  年初,在剛結(jié)束的CES(全球消費電子展)上,中國人工智能芯片創(chuàng)業(yè)隊是不容忽視的存在。展會期間,一篇關(guān)于人工智能行業(yè)芯片的采訪報道這樣寫道:“我們敢為人先。完全舍棄了傳統(tǒng)運算,采取了一種獨特的新型架構(gòu)……這將讓我們獲得全世界最好性能功耗比、最好性價比的芯片?!?/p>

  百公里之外,正在趕去機場路上的Kevin看到報道后,異常氣憤。他認為,文中所謂的“新型架構(gòu)”,正是自家獨有的專利技術(shù),卻被競爭對手公司拿來作產(chǎn)品宣傳的新噱頭。

  “這部分是我們公司的專利,2016年我們團隊發(fā)布的論文中就已詳細論述,2017年1月這篇論文被刊發(fā)在IEEE雜志上?!盞evin對AI財經(jīng)社解釋道,并翻出了論文原文和對應內(nèi)容。他補充,該項專利已在美國和中國大陸申請到方法型專利保護,在中國臺灣地區(qū),專利還在提交過程中。

  但迫于知識產(chǎn)權(quán)糾紛案件取證和指控都十分困難,Kevin并不打算將時間和精力耗費在起訴對手公司上。取證難是知識產(chǎn)權(quán)維權(quán)的主要障礙。上海浦瑞律師事務所合伙人邢路對此表示““在侵犯商業(yè)秘密案件中,原告取證的難度要遠遠高于其他知識產(chǎn)權(quán)案件。起訴時間長,主要是取證復雜?!?/p>

  Kevin之所以對競爭對手“竊取”自家專利技術(shù)如此肯定,其佐證之一在于該篇論文的其中一名作者在2017年初被挖到了競爭對手公司?!爱敃r團隊成員里有一名學生,他很清楚該專利的技術(shù)細節(jié)。”

  激烈的技術(shù)競爭背后,隱含的是人才爭奪的拉鋸戰(zhàn)。“高價碼的薪資固然有吸引力,但這也是有代價的?!爆F(xiàn)為某上市公司深度學習加速項目負責人張然說道。春節(jié)后,張然打算跳槽,年底他正在物色更有活力的創(chuàng)業(yè)公司,但面試經(jīng)歷卻讓他心里有說不出來的別扭。

  “我面試過一些相關(guān)企業(yè),無一例外地,他們都會委婉地提出一個問題——能否快速地將原公司或原來的研究成果復制出來?!睆埲贿M一步解釋道,“換句話說,就是讓你把原公司的技術(shù)‘拿’到新公司來”。”

  “大家都這樣?!蹦持麆?chuàng)業(yè)公司CEO一語道出了行業(yè)的“潛規(guī)則”。

  “這個行業(yè)的準入門檻很高,站在外圍的旁觀者通常是缺少判斷力的?!绷硪晃蝗斯ぶ悄苄酒瑯I(yè)者說道。

  在“拿來主義”背后,是各家爭相出頭,一味追求速度的急功近利。芯片設計不再是一門高深的科技藝術(shù)。在工業(yè)化的流水線上,現(xiàn)在,一些追風人比拼的僅僅是組裝能力。

  對于初創(chuàng)芯片公司,要成立專門的系統(tǒng)級芯片設計部門存在一定風險。一旦市場暗淡或產(chǎn)品沒能及時量產(chǎn),此前的大筆投入將會付之東流。這時,一批設計代工廠商便應運而生,他們致力于提供完整的芯片設計打包方案。


  當數(shù)家設計都集中涌向設計代工企業(yè),他們沒有花費太多精力打磨產(chǎn)品。一般來說,最為關(guān)鍵的人工智能計算加速部分——前端的芯片體系結(jié)構(gòu)設計,應該由芯片創(chuàng)業(yè)公司自己完成。而接口、布線等其他后端工作交由代工設計方完成。

  但“求快”的創(chuàng)業(yè)氛圍改變了這一切。部分芯片創(chuàng)業(yè)公司有著“更精明”的打算。“有的人工智能芯片公司連前端的設計也都外包給代工方做?!庇袕臉I(yè)者透露。

  無人駕駛太遠,人人都想切安防蛋糕

  行業(yè)早期競爭的亂象印證著市場的不理性,而更大的質(zhì)疑還在于——能夠支撐起產(chǎn)品落地的故事越來越難講了。


  在產(chǎn)業(yè)化落地方面,以安防/泛安防和智能手機為主要切入的市場和領域。其次,在云端的訓練和大型數(shù)據(jù)處理中心也有數(shù)家公司有嘗試與挑戰(zhàn),如中科寒武紀、深鑒科技等。離普羅大眾的智能家居產(chǎn)品中也越來越多地需要針對語音交互、視覺處理等功能的專用芯片。

  在這之中,產(chǎn)業(yè)成熟度最高、需求量最大的當屬安防產(chǎn)業(yè)。2016年國內(nèi)安防行業(yè)規(guī)模達到5410億元,同比增長了11%,占據(jù)我國GDP的0.73%。在攝像頭中加入人工智能芯片,不僅能提高其影像錄制效率,還能為其加入人臉識別、身份比對、人數(shù)統(tǒng)計、行為分析等智能功能。

  主打安防場景的深鑒科技樂觀地表示,這個市場是巨大的?!昂?低曇荒甑臄z像頭出貨量是1億臺,大華是3千萬臺?!?/p>

  就市場規(guī)模而言,前端市場的芯片需求的確比服務器和云端的想象力更大。但這是一個“看上去很美”的市場。安防產(chǎn)業(yè)以傳統(tǒng)和封閉著稱,要撬開這扇大門并非易事。目前來看,面向人工智能芯片市場的存量仍十分有限,并且天平更多時候還是向“更便宜”的那一方傾斜。

  在我們大談人工智能芯片即將普及前,有一個前提需要被明確,只有規(guī)?;某鲐浟坎拍艿窒甙旱牧髌脱邪l(fā)投入?!?8nm規(guī)格的芯片從投入到流片的成本大概是400萬美元,如果能夠賣出去100萬片,每片的成本大概能攤到4美元,這比客戶購買FPGA芯片便宜多了。”一位人工智能芯片創(chuàng)業(yè)公司CEO給AI財經(jīng)社算了一筆賬。

  然而,這與現(xiàn)實情況相去甚遠?!澳壳按蟾胖挥?%的安防設備應用了人工智能技術(shù)。??低晫τ谟ミ_一年的需求量在20萬片左右,這還是世界上最大的安防廠商需求量。”某上市公司深度學習加速項目總監(jiān)張然表示。

  如果說,“100萬片”是現(xiàn)階段人工智能芯片公司維持正常運轉(zhuǎn)的出貨量標準線,那么一家AI創(chuàng)業(yè)芯片公司至少要談下5家海康威視需求量級的大客戶才行。此外,盡管是在這樣有限的增量市場里,人工智能芯片創(chuàng)業(yè)公司也未能掌握獨立的話語權(quán)?,F(xiàn)階段創(chuàng)業(yè)公司所能提供的大多為折中方案,多采購第三方FPGA芯片再進行編程和優(yōu)化,如Xilinx(賽靈思)、被英特爾收購的Altera等。

  “他們(創(chuàng)業(yè)公司)對芯片價格和用量是及其敏感的,用量多可能導致整體方案很貴。因為議價權(quán)還是掌握在FPGA廠商手中——他們并不會因為創(chuàng)業(yè)公司的方案而降價?!?但對于芯片巨頭而言,如英特爾,針對客戶的行業(yè)需求,他們給出一個打包后的解決方案價格,方案中涉及到的芯片使用量并不會影響方案價格的浮動。

  當然,摩爾定律的另一面也同樣值得重視。當人工智能芯片企業(yè)推出專用的芯片,每隔18個月,芯片性能提升一倍的同時,其價格也將下降一倍。在大部分從業(yè)者和投資人看來,人工智能芯片的增量市場仍大有可為。


  2016年~2021年人工智能芯片市場整體規(guī)模變化。

  在落地層面,性能和功耗之間的平衡也是硬性指標之一。追求性能容易,但功耗可能達不到。云知聲IoT副總裁李霄寒介紹,因為格力對產(chǎn)品質(zhì)量和相關(guān)驗收標準及其嚴格,我們跟格力磨合了近一年時間。

  僅次于“安防熱”的,便是自動駕駛領域,但同樣面臨著“雷聲大、雨點小”的尷尬。談到是否真正投身其中,大多數(shù)廠商仍持觀望態(tài)度。其原因主要在兩個方面:

  不過,在該領域仍不乏敢于挑戰(zhàn)的試險者。前百度研究創(chuàng)始人副院長余凱博士創(chuàng)辦的地平線就瞄準了該方向,在落地方面主要依靠英特爾,英特爾也是其投資方之一在異構(gòu)智能中國區(qū)總裁周斌看來,哪怕是自動駕駛訓練和測試階段,人工智能芯片也已經(jīng)需求不斷?!艾F(xiàn)在跑無人車的GPU芯片要占滿整個后備箱,而且通常跑個半小時就需要停下來降溫。在今年的CES現(xiàn)場,我們已經(jīng)收到了很多關(guān)于該領域的需求?!?/p>

  總結(jié)

  可以預見的是,2018年,將會是人工智能芯片產(chǎn)業(yè)密集落地的一年,深鑒科技、云知聲、異構(gòu)智能等一波芯片公司均在今年完成流片。芯片產(chǎn)業(yè)在搭載深度學習加速的火箭后,將以指數(shù)級速度向前發(fā)展。

  前是嗷嗷待哺的行業(yè)需求,后有巨額的產(chǎn)業(yè)基金刺激,人工智能芯片創(chuàng)業(yè)者受到了前所未有的關(guān)注和期待。然而,逐風口的狂歡背后,也少不了荒唐的亂象和叢生的泡沫。概念模糊不清、貼牌式廠商濫竽充數(shù)、“拿來”主義司空見慣、一味追求速度的急功近利……隨著落地步伐的加速,危機正在不斷放大。

  站在機遇和泡沫共存的十字路口,每一位趕風者都在理性與野心之間博弈。



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