AI芯片群雄逐鹿：融資迭創(chuàng)新高 面臨商業(yè)落地挑戰(zhàn)

眾所周知，近兩年AI芯片商業(yè)落地上遇冷，但是2021年投資圈對AI芯片的熱度猛然升溫。年初伊始，初創(chuàng)企業(yè)的融資訊息頻出，燧原、瀚博、沐曦、壁仞、摩爾線程、天數(shù)智芯等新一波的公司逐個嶄露頭角。

在創(chuàng)業(yè)公司不斷涌現(xiàn)的同時，國內(nèi)科技巨頭們也加大了AI芯片的投入。近日，騰訊在招聘官網(wǎng)發(fā)布了芯片研發(fā)崗位信息，包括芯片架構(gòu)師、芯片設(shè)計工程師等，對此騰訊回應(yīng)稱，這是基于一些業(yè)務(wù)需要，騰訊在特定的領(lǐng)域有一些芯片研發(fā)的嘗試，比如AI加速和視頻編解碼，但并非通用芯片。

至此，BAT均已入場，今年上半年，百度宣布旗下昆侖芯片業(yè)務(wù)已成立獨立新公司，瞄準的也是云端AI通用芯片，第二代昆侖芯片已經(jīng)流片成功，將于2021年下半年量產(chǎn)；字節(jié)跳動也表示在組建相關(guān)團隊，在AI芯片領(lǐng)域做一些探索；華為的昇騰生態(tài)在繼續(xù)展開，阿里含光芯片也已面市。

而從全球來看又是另一番生態(tài)，英偉達依舊制霸著AI芯片市場，在終端和云端以GPU一騎絕塵。其挑戰(zhàn)者也攻勢兇猛，英特爾、AMD、谷歌、亞馬遜，乃至自研芯片的特斯拉，具有先發(fā)優(yōu)勢的企業(yè)們不僅在一些關(guān)鍵性的技術(shù)突破點上大舉投入，英偉達們還全副武裝，從端到端進行整合。可以看到，在多年的群雄并起之后，AI芯片的戰(zhàn)場來到了逐鹿中原的階段。

國內(nèi)AI投資熱潮再現(xiàn)

目前，國內(nèi)的AI芯片企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)探索的發(fā)展階段。在前一波熱潮中，寒武紀已經(jīng)上市、地平線被傳計劃今年推進上市、深鑒科技則在2018年被賽靈思收購；在當下新興的AI創(chuàng)業(yè)公司中，有不少企業(yè)直接進入GPU賽道，和英偉達正面競爭，也有的在細分領(lǐng)域通過架構(gòu)層面等創(chuàng)新錯位競爭。在這些新力量中，創(chuàng)始成員中有不少技術(shù)大拿來自英偉達、AMD等大廠，在AI和芯片兩大熱點交織的2021年，團隊創(chuàng)立初始就受到資本圈青睞，融資額和估值頗高，有的企業(yè)估值已經(jīng)達到“獨角獸”規(guī)模。

具體來看，GPU相關(guān)的大筆投資主要集中自今年一季度，這些企業(yè)瞄準了英偉達實力強大的云端訓(xùn)練領(lǐng)域。比如摩爾線程在成立100天時間內(nèi)完成了兩輪超十億融資；成立僅一年多的壁仞科技已經(jīng)完成B輪融資，累計融資金額已超過47億元人民幣，創(chuàng)始團隊中高手云集；據(jù)悉，壁仞科技的第一款GPU芯片定位高端通用智能計算，支持云端訓(xùn)練和推理，目前已經(jīng)到了收尾階段，預(yù)計將在今年流片；沐曦也完成數(shù)億元Pre A+輪融資，擬采用5納米工藝技術(shù)，研發(fā)全兼容CUDA及ROCm生態(tài)的高性能GPU芯片，滿足HPC、數(shù)據(jù)中心及AI等方面的計算需求；天數(shù)智芯完成C輪12億元融資，其首款臺積電代工的7納米云端訓(xùn)練芯片BI已進入量產(chǎn)階段，即將進入規(guī)?；逃铆h(huán)節(jié)。

同時，也有不少企業(yè)選擇了AI云端推理領(lǐng)域進行突圍。從市場需求側(cè)看AI推理的市場正在放大，研究機構(gòu)賽迪顧問報告顯示，從2019年到2021年三年中國AI芯片市場規(guī)模仍將保持50%以上的增長速度，到2021年，市場規(guī)模將達到305.7億元。其中，隨著大規(guī)模地方性數(shù)據(jù)中心的建設(shè)陸續(xù)完成，云端訓(xùn)練芯片增長速度放緩；而隨著各領(lǐng)域市場需求的釋放，云端推斷芯片、終端推斷芯片市場增長速度將持續(xù)呈上升趨勢。

比如，瀚博半導(dǎo)體創(chuàng)始人兼CEO錢軍就向21世紀經(jīng)濟報道記者表示，選擇推理端突破，一方面是因為市場需求，有數(shù)據(jù)顯示，2021年推理市場已經(jīng)大于訓(xùn)練市場；另一方面是因為GPU在推理側(cè)不是最好的構(gòu)架，瀚博半導(dǎo)體有更好的DSA構(gòu)架，同時，瀚博半導(dǎo)體還強化視頻處理能力；成立于2018年的燧原科技既有訓(xùn)練芯片，也有推理芯片，燧原科技獲得最新的C輪融資，共融資人民幣18億元，最新推出第二代芯片也將加速商業(yè)化的步伐，燧原科技CEO趙立東表示，燧原的產(chǎn)品主要面向泛互聯(lián)網(wǎng)、傳統(tǒng)行業(yè)（金融、交通、電力、醫(yī)療、工業(yè)等）以及新基建三大業(yè)務(wù)方向。

要與國際巨頭正面PK

盡管AI芯片市場巨大，但是從發(fā)展規(guī)律看最終會集中于頭部企業(yè)，有投資人向21世紀經(jīng)濟報道記者指出，近兩年國內(nèi)市場上AI企業(yè)眾多，達到數(shù)十家，未來將面臨整合和淘汰。

對于國內(nèi)企業(yè)而言，相似的背景也帶來初創(chuàng)企業(yè)的同質(zhì)化，目前更考驗大家的是商業(yè)化落地情況，一些芯片公司已經(jīng)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、科研機構(gòu)等形成合作關(guān)系，如何繼續(xù)擴大規(guī)模、持續(xù)輸出高性能產(chǎn)品對標英偉達等都是挑戰(zhàn)。

有芯片從業(yè)者就告訴記者，不論團隊背景如何，最重要的還是如何實現(xiàn)商業(yè)落地，在內(nèi)部需要硬件架構(gòu)和軟件進行磨合，在軟硬件結(jié)合后接觸客戶時，更大的挑戰(zhàn)也開始了。面對客戶針對產(chǎn)品提出的實際要求，芯片公司需要不斷進行優(yōu)化，同時，在和客戶合作過程中，也意味著和巨頭英偉達在性能等方面直接PK，需要證明自身的高性能，競爭還是非常激烈的。

畢竟英偉達構(gòu)筑的人工智能生態(tài)依然強大，早在2007年英偉達就提出了GPGPU（用于通用計算的GPU）的概念，將GPU從傳統(tǒng)印象中的圖像處理器，廣泛普及應(yīng)用到計算訓(xùn)練當中，并抓住了圖形渲染、深度學習和區(qū)塊鏈等領(lǐng)域的發(fā)展機遇。同時，英偉達還搭建了CUDA平臺，CUDA平臺是英偉達建立的并行運算的一整套軟硬件生態(tài)標準，大多數(shù)AI芯片均與之匹配兼容，尤其是訓(xùn)練端芯片，若收購ARM成功，英偉達將進一步如虎添翼。

英偉達的生態(tài)十分堅固，但是其他科技企業(yè)們也在摩拳擦掌。谷歌于2015年就開始制造自己的芯片，打造自己的TPU芯片；AMD收購了賽靈思用于AI 數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品；在2016年收購Annapurna Labs后，亞馬遜去年開始將Alexa的大腦轉(zhuǎn)移到自己的Inferentia芯片上。

英特爾則通過收購案來彌補AI芯片布局，2015年167億美元收購FPGA巨頭Altera，F(xiàn)PGA在云計算、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算等方面有很大的潛力，2016年以4.08億美元收購了 Nervana，2019年以20億美元收購了AI芯片企業(yè)Habana Labs。此外，英特爾還收購了視覺處理芯片初創(chuàng)公司 Movidius、自動駕駛公司Mobileye。同時，英特爾發(fā)布了IDM2.0計劃，還要強化芯片制造端，不難看出，各家企業(yè)正在進行業(yè)務(wù)全鏈條的布局。

值得注意的是，在這些企業(yè)之外，特斯拉的進展也備受關(guān)注，在其決定使用自研芯片之后，軟硬件一體化的思路也在挑戰(zhàn)著傳統(tǒng)的芯片設(shè)計廠商。有AI從業(yè)者向記者表示，AI企業(yè)們一直都在尋找新的應(yīng)用場景，英偉達也不例外，在手機、電腦、服務(wù)器等市場之外，自動駕駛行業(yè)正在掀起新一波熱潮。在自動駕駛芯片場景中，特斯拉有著實踐的優(yōu)勢，最終誰的深度學習能力更強、AI綜合實力更強，還將拭目以待。