中國人工智慧晶片太多 關鍵是如何把晶片用起來 而不是創造獨角獸

日前,深鑑科技被美國FPGA龍頭老大賽靈思收購。據業界人士評估,收購金額可能在3億美金左右。在這則消息傳出後,不少網友顯得義憤填膺,還有網友表示中國AI芯片三駕馬車:寒武紀、地平線、深鑑科技就這樣被美國廢掉了一個,並認為政府不作為。也許是人工智能正處於風口浪尖,人工智能芯片的重要性其實是被網友高估的。深鑑科技對於中國而言屬於多一個不多,少一個不少的狀態,而且無論是對深鑑科技,還是對賽靈思來說,完成這筆收購是兩家企業雙贏之舉。

中國人工智能芯片太多 關鍵是如何把芯片用起來 而不是創造獨角獸

深鑑科技被賽靈思收購對兩家公司是雙贏

深鑑科技和寒武紀有一些相似的地方,創始人都是出身中科院的技術大牛,其科研成果都在國外屢有斬獲,屬於"學而優則商"。不過,兩者也有差別,那就是寒武紀選擇了走專用芯片的道路,而深鑑科技選擇了基於賽靈思的FPGA做自己的人工智能芯片。

具體來說,寒武紀是把設計好的電路圖拿到臺積電去流片,而深鑑科技則是把自己優化的神經網絡剪枝技術運行在賽靈思的FPGA上,然後用這些FPGA來跑人工智能應用。

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換言之,那就是深鑑科技對賽靈思的FPGA具有很強的依賴性,另一方面,賽靈思也需要深鑑科技去幫助它開拓人工智能應用市場。因此,兩家企業是"合則共贏,分則俱損",誰都離不開誰。在這種情況下,由賽靈思完成對深鑑科技的收購,從商業的角度看,實屬正常。

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目前,中國AI芯片公司如雨後春筍般冒出,完成各種融資的已經超過了40多家。其中絕大部分往往是宣佈自己的芯片如何吊打英偉達,但具體應用壓根很難看見,造血能力並不穩定。既然賽靈思為了使FPGA能夠更好的開拓人工智能市場,願意投資深鑑科技繼續燒錢,那也挺好的。畢竟深鑑科技對於中國而言屬於多一個不多,少一個不少的狀態,既不會威脅國家安全,也不會影響產業被外資壟斷。在這種情況下,還是商業的歸商業,畢竟這點小事情,政府沒必要出手進行干涉。

深鑑科技的技術路線使其很難成為行業巨頭

文章上段提到,深鑑科技對於中國而言屬於多一個不多,少一個不少的狀態,原因就在於深鑑科技選擇了基於賽靈思的FPGA做AI芯片,這條技術路線使深鑑科技很難成為行業巨頭。

近年來,隨著人工智能的興起,全球集成電路設計公司都推出了各自的方案,Intel力推眾核CPU,英偉達推GPU,賽靈思和阿爾特拉力推FPGA。

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FPGA的優勢在於性能功耗比,就以賽靈思最大的競爭對手阿爾特拉的產品為例。早些時候,阿爾特拉推出的用於人工智能的FPGA,性能功耗比卻高達50GFlops/W,如果人工智能硬件選擇FPGA,那麼不僅對Intel眾核芯片在性能功耗比上有明顯優勢,對英偉達的GPGPU也佔據優勢地位。而更高的性能功耗比就意味著在運營和維護中能夠節省電費。

如果說性能功耗比是FPGA的優勢,那麼性價比不足就是FPGA的劣勢——FPGA可以通過編程靈活改變自己的內部邏輯的同時,也必然意味著計算資源的大量浪費。如果專門開發一款和寫入FPGA的電路相同的芯片,同產量理論成本只有FPGA的幾分之一。

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FPGA還有個問題就是主頻比較低,這個毛病是孃胎裡帶出來的,無藥可救。隨著競爭對手的進步,繼續做基於FPGA的智能芯片可能以後連性能功耗比的優勢都未必能保持。

FPGA是一種相當特殊的芯片,在寫入軟件前它有勝於CPU的通用性,寫入軟件後它有類似於ASIC的表現。這讓FPGA在宣傳中佔盡優勢,在比較功能的時用未寫入軟件時的高通用性進行比較,在比較性能時,用寫入軟件後的突出專用性壓倒對手。但是實際應用中專用性和通用性是無法同時表現出來的,正如童年的純真,成熟的世故,可以在同一個人身上不同時期體現,卻無法在同一時刻表現出來。

雖然FPGA在一些新興的應用領域取得了一定成績,但隨著新興領域的崛起,其市場規模和重要性不斷提升,由於缺乏性價比,以及主頻太低的原因,FPGA最終會被專用芯片所替代。

換言之,深鑑科技的FPGA方案只適合與一些新興市場,或者一些市場容量很小的細分市場,對於那些規模足夠大的主流市場,FPGA是很難於競爭對手匹敵的。

正是因此,深鑑科技對中國來說意義有限。然而,對於賽靈思來說,深鑑科技卻意義不俗,因為這關係到賽靈思開拓人工智能市場。即便將來市場表現一般,只要保留住人工智能這塊招牌,對於提升股價也是極好的。

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中國人工智能芯片不是太少,而是太多

目前,國內一大批初創公司趕人工智能的風口,甚至連阿里、百度等互聯網巨頭也來參一腳。這些人工智能芯片企業獲得了資本的青睞,獲得了高額的估值,整個行業呈現出一副欣欣向榮的景象。

雖然看起來中國人工智能芯片行業百花齊放,但是在具體應用上,國內人工智能芯片卻很少能夠被消費者接觸到。除了寒武紀通過把IP授權給華為,實現了千萬級的應用量之外,國內其他人工智能芯片公司在市場推廣和應用上表現是很一般的。

中國人工智能芯片太多 關鍵是如何把芯片用起來 而不是創造獨角獸

人工智能芯片公司數量過多,有一個問題就是重複建設和力量分散,首先是把全社會對人工智能芯片的投資分散了;其次是把建設產業生態鏈的力量分散了;最後是把規模化推廣應用的潛力削弱了,很容易變成每一家都吃一點,但誰都吃不飽。

鐵流認為,國內人工智能芯片企業,真正要做的,不是在發佈會的PPT上如何吊打英偉達,而是要和具體應用相結合,把芯片用起來,賣出去。國內缺的不是設計人工智能芯片的公司,缺的是應用這些國產人工智能芯片的企業。只有大家都把國產AI芯片用起來,才有機會侵蝕英偉達的市場份額,不被國外巨頭各個擊破。


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