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新華財經(jīng)上海12月8日電（記者 杜康）
記者調(diào)查發(fā)現(xiàn)，不同落地場景下對人工智能芯片的性能參數(shù)偏好并不相同，這給初創(chuàng)公司創(chuàng)造了巨大的發(fā)展空間。目前來看，初創(chuàng)公司的AI芯片多聚焦于提升芯片在某個專用領(lǐng)域的性能。但也逐漸出現(xiàn)創(chuàng)業(yè)公司研發(fā)向芯片底層擴展，進一步延展芯片應(yīng)用靈活性的趨勢。
隨著AI落地更多場景，對AI芯片的需求也迅速擴大。近年來各類勢力均在發(fā)力AI芯片，包括芯片設(shè)計企業(yè)、IT廠商、技術(shù)公司、互聯(lián)網(wǎng)以及初創(chuàng)企業(yè)。記者調(diào)查發(fā)現(xiàn)，不同落地場景下對人工智能芯片的性能參數(shù)偏好并不相同，這給初創(chuàng)公司創(chuàng)造了巨大的發(fā)展空間。目前來看，初創(chuàng)公司的AI芯片多聚焦于提升芯片在某個專用領(lǐng)域的性能。但也逐漸出現(xiàn)創(chuàng)業(yè)公司研發(fā)向芯片底層擴展，進一步延展芯片應(yīng)用靈活性的趨勢。
人工智能芯片領(lǐng)域快速發(fā)展 初創(chuàng)公司多偏好專用領(lǐng)域
在AI場景中，傳統(tǒng)通用CPU由于計算效率低難以適應(yīng)AI計算要求。伴隨著全球AI產(chǎn)業(yè)的快速增長，AI芯片需求大幅上升。
市場調(diào)研公司Tractica的研究報告顯示，全球人工智能芯片的市場規(guī)模將由2018年的51億美元增長到2025年的726億美元，年均復(fù)合增長率將達到46.14%。另根據(jù)Gartner預(yù)測，2022年全球AI芯片的市場規(guī)模將從2018年的42.7億美元上升到2023年的323億美元，2019-2023年平均增速約為50%，其中數(shù)據(jù)中心、個人終端、物聯(lián)網(wǎng)芯片均是增長的重點。
平安證券分析師閆磊稱，近年來各類勢力均在發(fā)力AI芯片，參與者包括傳統(tǒng)芯片設(shè)計企業(yè)、IT廠商、技術(shù)公司、互聯(lián)網(wǎng)以及初創(chuàng)企業(yè)。
人工智能芯片公司肇觀電子發(fā)布了其最新進展。肇觀電子聚焦于視覺識別領(lǐng)域。據(jù)其介紹，其芯片在保證8位整型的精度下，每秒最快能計算181幀圖片，并且將人工智能（AI）算法從訓(xùn)練部署到實際應(yīng)用的過程中，依然不損失算法的精度，又“快”又“準(zhǔn)”的部分性能指標(biāo)甚至高過英特爾（Intel） 旗艦產(chǎn)品Myriad X人工智能計算機視覺芯片。
“初創(chuàng)人工智能芯片企業(yè)多聚焦于專用領(lǐng)域。不同應(yīng)用場景下，對人工智能芯片的性能側(cè)重需求也不同。算力之外，還需考量功耗、協(xié)處理能力等，這給初創(chuàng)公司留下了很大的發(fā)展空間。例如，同樣是機器視覺方向的AI芯片，用于安防行業(yè)則更強調(diào)圖像識別的準(zhǔn)確性；用于自動駕駛中則額外強調(diào)芯片的低時延、高可靠性；用于智能家電如掃地機器人產(chǎn)品中則重視芯片的功耗優(yōu)化以及其他傳感器數(shù)據(jù)處理的集成能力?！睆V州越秀產(chǎn)業(yè)投資基金新制造投資部總經(jīng)理吳煜說。
肇觀電子創(chuàng)始人馮歆鵬介紹，肇觀在最初的戰(zhàn)略選擇上，決定切入視覺領(lǐng)域芯片算力“利用率”這一行業(yè)痛點。
“名義算力并不是衡量智能視覺處理器的絕對標(biāo)準(zhǔn)，相較之下，芯片利用率作為優(yōu)化指標(biāo)具有重要意義。我們第一代芯片設(shè)計的仿真驗證模型預(yù)測芯片利用率為85%，但實際結(jié)果只有75%左右，這也是當(dāng)時市面上常見類似芯片算力的利用率水平。經(jīng)過幾個月研發(fā)，我們將芯片算力的利用率提高至83%?！瘪T歆鵬介紹，“更高的利用率意味著更低的成本、更高的識別精度和更快速的識別速度?！?/span>
目前肇觀電子的芯片已經(jīng)商業(yè)化落地在基于雙目視覺和深度學(xué)習(xí)的3D相機；用于車載等場景的行為檢測系統(tǒng)，如監(jiān)測駕駛員是否有接打電話等行為；以及智能AI相機等產(chǎn)品中。
通用型芯片VS專用芯片
當(dāng)前人工智能芯片領(lǐng)域的上市公司數(shù)量仍為少數(shù)。今年7月份在科創(chuàng)板上市的寒武紀(jì)自2016年成立以來專注于人工智能芯片產(chǎn)品領(lǐng)域。開盤大漲288%，市值一度沖上千億。但此后估值水平也一度引發(fā)爭議。
根據(jù)寒武紀(jì)半年報，寒武紀(jì)仍處于持續(xù)虧損狀態(tài)。寒武紀(jì)稱，人工智能芯片研發(fā)需要大量資本開支，公司持續(xù)虧損的主要原因是根據(jù)公司戰(zhàn)略規(guī)劃，進一步增加研發(fā)投入所致。未來一段時間，公司將存在持續(xù)虧損。
不同于大多數(shù)初創(chuàng)公司多聚焦于各類專用芯片，寒武紀(jì)將目光更多聚焦于通用型芯片。
“通用型芯片對技術(shù)深度的要求更高，需要設(shè)計企業(yè)具備更基礎(chǔ)的指令集和微架構(gòu)能力，也由于技術(shù)壁壘更高，通用型智能芯片的延展性更強、應(yīng)用面更廣，可覆蓋人工智能領(lǐng)域高度多樣化的應(yīng)用場景，包括如視覺、語音、自然語言理解、傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)等?！眳庆险f。
吳煜介紹，通用型芯片相較于各類專用芯片，面臨更大的國外競爭壓力?！皣庠谛酒O(shè)計產(chǎn)業(yè)的兩端積累了很大的優(yōu)勢，首先，在計算機體系的基礎(chǔ)這一端，也即指令集和處理器架構(gòu)的層面，相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和發(fā)展趨勢一直以來都是由國外企業(yè)主導(dǎo)。其次，在配合芯片應(yīng)用的軟件棧這一端，在國外經(jīng)過多年的競爭，已經(jīng)形成比較成熟的開發(fā)者環(huán)境和應(yīng)用生態(tài)，典型的就是英偉達的CUDA平臺”
而各類場景下的專用芯片，目前來看，更多是SoC（也即系統(tǒng)級芯片），涉及底層研發(fā)較少?！暗靡嬗谖覈谕ㄐ?、家電、手機等優(yōu)勢電子產(chǎn)業(yè)的集成化能力，國內(nèi)芯片企業(yè)在SoC能力可以說還占有一定優(yōu)勢，這樣對于下游需求也能做出更快的響應(yīng)?！眳庆险f。
吳煜介紹，整體來看，通用型芯片所需要的打磨時間更久，技術(shù)路徑更長；各類SoC芯片對需求的反應(yīng)時間更快，但橫向應(yīng)用擴展性弱一些?！拔覀円部吹?，一些SoC芯片企業(yè)開始將研發(fā)投入延伸至微架構(gòu)甚至指令集領(lǐng)域，以更好優(yōu)化芯片性能。一些從事通用型芯片設(shè)計的產(chǎn)業(yè)巨頭向自動駕駛、工業(yè)互聯(lián)等領(lǐng)域擴展專用化的產(chǎn)品方案?！?/span>
行業(yè)人士認為，總體來看，人工智能芯片技術(shù)仍處于發(fā)展的初期階段，技術(shù)迭代速度加快，技術(shù)發(fā)展路徑尚在探索中，尚未形成具有絕對優(yōu)勢的架構(gòu)和系統(tǒng)生態(tài)。隨著越來越多的廠商推出人工智能芯片產(chǎn)品，該領(lǐng)域市場競爭也將日趨激烈。
編輯：丁晶
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