AI晶片,現在正在成爲一場中美新軍備競賽

雷剛 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

一場新的軍備競賽已經打響,不在地面,不在空中,它將是虛擬網絡世界新一代基石,也是AI時代連接虛擬和現實的核心。

沒錯,AI芯片,正在引發一場無形但聲勢浩大的軍備競賽。

而且美國and中國,仍然是這場競賽裡的國家主角。

到底都有哪些“種馬”?AI芯片又為何在當前風生水起?這樣的競合會把世界帶往何方?

AI芯片,現在正在成為一場中美新軍備競賽

兩大類玩家

要宏觀瞭解AI芯片,可以粗略分為兩大類玩家。

第一類,老霸主

比如IBM已經在去年發佈了一款AI處理器,用以PK英偉達的GPU;

英特爾也在通過收購加速AI芯片開發,並提供通用化的AI處理器;

ARM則擁有兩個專為圖像識別而生的處理器;

當然,霸中之霸,還屬英偉達,至少目前為止,GPU仍然供不應求,而且老黃對專用芯片及軟件生態的研發步伐,還在加快。

老霸主之外,新玩家也從四面八方破土而出。

其中有互聯網巨頭,以谷歌、微軟、亞馬遜、蘋果、Facebook,以及特斯拉為代表,正在構建起自己專門的AI專用處理器;

AI芯片,現在正在成為一場中美新軍備競賽

TPU

互聯網巨頭切入芯片領域,自然也是全球同此涼熱。在中國,阿里巴巴、百度和今日頭條都已先後對外公佈了自己的芯片計劃。

而騰訊,一方面正在雲平臺部署AI處理器功能,另一方面則已通過投資併購,將觸角伸到了之前從未開拓過的領域。

同時還有更廣泛且規模巨大的創業玩家。據《紐約時報》不完全統計,目前AI芯片相關創業公司,全球已有45家之多,而且數量還在不斷增加——另外也包括一些因各種原因不願公開亮相的項目。

其中,至少有5家已從投資者那裡籌集了超過1億美元。據CB Insights統計,VC去年在芯片初創企業的投資超過15億美元,幾乎是兩年前投資的2倍。

可能你也會有這樣的困惑:芯片製造早就格局已定,穩如老司機,為啥忽然在AI加持後,忽然產生了這樣的爆發?這個將至未至的新世界,真的需要這麼多AI芯片嗎?

關鍵不在芯片,而在AI。

此時此地此“芯”

Bill Coughran,現紅杉資本合夥人,之前一直在參與Google基礎設施佈局,他說:機器學習和人工智能重新討論瞭如何構建計算機的問題。

風向至少可以追溯到2年前,2016年夏天。

當時谷歌、微軟和Facebook都在運用神經網絡,構建可以快速識別人臉的算法的應用程序,而且這些算法還需要通過學習大量數據之後,來學會任務。

當時硬件上的選擇並不多,於是英偉達的GPU生逢其時。GPU原本為渲染遊戲和圖形圖像而生,但後來被發現特別適合運行神經網絡,於是在當年,英偉達在谷歌等大公司的訂單總額超過了1.43億美元,比上一年增長了一倍之多。

然而一切並非一勞永逸。

通用通吃的GPU,雖然可以有效訓練神經網絡,但在芯片之間實現數據傳輸時,仍然顯得效率低下。

另外,如果能夠專門圍繞AI應用打造一個專用處理器,而不必跟基礎架構搶資源,可以讓運算和任務訓練執行變得更高效。換而言之,其中處理AI的實際任務,與標準計算或GPU處理是完全不同的過程。

AI芯片,現在正在成為一場中美新軍備競賽

於是專芯專用,呼之欲出。

一般而言,目前大行其道的科學計算都以確定的方式運行。比如你想知道2+3=5,並計算其中的所有小數位,x86和GPU做得很好,但AI的本質要求是:在沒有進行實際運算的情況下,就可以從2+3學到2.5+3.5。

也就是說,AI的核心是使用算法解析數據,從中學習數據,然後根據數據進行確定或預測。

從AlphaGo到Facebook的人臉識別應用,展現的都是機器可以學習,且一旦學會了某個任務,就能觸類旁通。

GPU當前還算能用,但算不上好用。

這也是自動駕駛場景的AI芯片如今火熱的原因。

自動駕駛汽車的核心是讓AI在不確定的物理環境中,實現感知、定位和決策。毫無疑問,利用CPU和GPU實際也能完成任務——但在功耗等方面,耗費太不值當了。

如果每個芯片在不同時間、不同任務都有專用,能耗就會大大降低,芯片部署成本也會相應降低。於是群雄並起,大家都希望在這個新興市場中,分掉原來屬於GPU的湯羹。

而且錢景也是顯而易見的,汽車市場有多大,自動駕駛專用的AI芯片市場也就會有相應的比例。

於是就有了新景象,半導體行業開始老樹發新芽。

AI芯片,現在正在成為一場中美新軍備競賽

中美種馬

那麼競技場內,又有哪些新玩家值得關注呢?

外媒列出了中美為主的值得注意的玩家,我們搬運如下:

Cerebras Systems

位於加州洛思阿圖斯的創業公司悄悄地僱傭了一眾芯片行業的老兵,正悄悄地生產著專為數據中心AI訓練而設計的深度學習處理器。

公司的聯合創始人及CEO Andrew Feldman此前曾創立服務器芯片公司SeaMicro,後者在2012年被AMD以3億3400萬美元買下,而此前在這裡工作的四位同事Michael James、 Sean Lie,、Jean-Philippe Fricker、Gary Lauterbach與Feldman共同創立了Cerebras。

這家公司已經完成了1億1200萬美金融資,而PitchBook對其估值8億6000萬美金。

Graphcore

這家英國公司由兩位芯片行業的老將,CEO Nigel Toon和CTO Simon Knowles共同創立,他們倆還創立過蜂窩調制解調器製造商Icera——這家公司在2011年被英偉達以4億3500萬美元收購。

Graphcore計劃明年開始推出他們的“計算處理單元“(IPU)。每張芯片都包含1000個處理核心,內存區被置於處理器附近。基於早期的內部測試結果,這家公司聲稱,在不同的深度學習模型上,自己的芯片能夠提供超過英偉達產品10到100倍的表現。

今年7月Graphcore完成的B輪3000萬美元融資中,投資者中就包括了Deepmind老大哈薩比斯(Demis Hassabis)、OpenAI的聯合創始人和CTO Greg Brockman以及Uber首席科學家、劍橋大學教授Zoubin Ghahramani。而在11月,紅杉又領投了一筆對這家公司的5000萬美元投資。到現在,Graphcore總共已經融資了1億1000萬美元。

Mythic

Mythic目前著眼於智能家居、攝像頭、可穿戴設備以及無人機這樣的低功效嵌入式設備。

這家公司已經從Data Collective、DFJ和Lux Capital拿到了1500萬美元左右的投資。

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△ 寒武紀CEO陳天石(中新社攝)

寒武紀

由幾位參與了“寒武紀1號”項目的中國學者在2016年創立。

在終端,寒武紀曾與華為達成合作,寒武紀為華為Mate 10手機提供了能夠提升圖像、語音識別等AI任務表現的處理器,而這一合作也將寒武紀帶到了聚光燈下。

此外,寒武紀還推出了用於雲端服務器的AI芯片。

目前,寒武紀已完成了一輪估值25億美元的新融資,而且中國在國內芯片產業的雄心壯志將會成為寒武紀以及其他中國AI芯片初創公司的一大優勢,尤其是考慮到,美國政府曾在2015年出於“安全考慮”禁止了向中國出口高端芯片。中國計劃投入1500億美元來推動國內產業的發展。

地平線機器人

地平線機器人的創始人及CEO餘凱曾經領導過百度的深度學習研究院。按計劃,地平線的業務將同時包含硬件和軟件,覆蓋從無人車到攝像頭的各個AI戰場。

公司已經完成了由英特爾領投的1億美金A輪融資。地平線已經在去年12月發佈了兩款AI處理器。

(量子位獲悉,地平線新一輪估值20億美元左右的融資也接近完成。)

深鑑科技

清華系AI項目,去年10月完成了由螞蟻金服與三星風投領投,招商局創投與華創資本跟投的共融資約4000萬美金的A+融資。

今年隨老股東賽靈思,進入ADAS領域,已獲車廠訂單。據稱也完成了新一輪融資。

Wave Computing

每個Wave Computing處理器都包含16000個處理核心,這家公司把16塊這樣的芯片裝進一個單獨的盒子,來進行每秒2.9 peta(千的五次方)次運算。

Wave Computing 2010年就成立了,但直到2016年,這家公司才第一次浮出水面。目前,它已經收穫了超過6000萬美元融資。

Groq

Groq由谷歌TPU項目的前成員創辦。在自己的網站上,Groq稱自己家正在開發的芯片將有能力進行每秒400兆次的運算;相較之下,谷歌的第二代TPU每秒能進行180兆次運算。

這家公司獲得了來自Facebook前高管、風投公司Social Capital創始人Chamath Palihapitiya——哦對了,大夥還記得他之前懟IBM沃森的事麼?

ThinCI

ThinCI做的是針對視覺處理的圖像流處理器。這家公司由四位英特爾前僱員2010年在加州愛爾多拉多山創辦。

目前收到投資,金額未知,投資者包括汽車零部件提供商電裝美國和麥格納,以及英特爾前高管David Perlmutter。

Deep Vision

Deep Vision由兩位斯坦福博士創辦,主要為無人機、機器人和攝像頭開發低功耗深度學習芯片。

不過目前,除了創始人Rehan Hameed和Wajahat Qadeer發表了他們關於這種芯片的研究成果外,關於他們的工作還披露得很少。

KnuEdge

悶聲大發財!

手握1億刀來源未知的投資,這家公司沉默了10年之久,直到2016年才第一次公佈自己的存在。在NASA前高層Daniel Goldin的領導下,這家地處聖地亞哥的公司目前正著手製造用於神經網絡的256核芯片。

原本,KnuEdge還在2016年公佈過一項用於語音識別的雲服務,叫KnuVerse,不過現在,為了專注於自己的芯片,KnuEdge停止了這項服務。

Tenstorrent

這家多倫多創業公司由兩位AMD前工程師Ljubisa Bajic和Milos Trajkovic創辦。這家公司稱,自己正在為深度學習軟件製造高性能芯片。

今年早些時候,這家公司收到了一筆來自Real Ventures的種子輪投資,金額沒有披露。

Reduced Energy Microsystems

這家公司是最早參與YC加速器項目的芯片初創公司之一,目前已經收到來自Draper Associates的200萬美元種子輪投資,專注於為深度學習開發低功耗芯片。

最後,華人相關的AI芯片也正在風起雲湧,創新工場投資的OURS,前滴滴研究院院長何曉飛的無人車公司飛步也有芯片計劃,依圖為造芯專門成立了子公司,Rokid、雲知聲和出門問問等人機交互公司,都在今年推出了AI語音芯片(模組)。

這一場大戰,才剛剛開始。

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