近日，關於芯片的事件接二連三。
- 7月26日，谷歌Edge TPU專用芯片橫空出世！
- 7月25日，相關消息曝光，紫光集團將以26億美元收購法國芯片製造商Linxens。
- 7月17日，賽靈思宣佈收購中國AI芯片創業公司——深鑑科技。
以上三件事情，看似背景不同，實則卻隱藏著相同的深意。我們不妨先來看看三家企業不約而同拋出重磅消息的背後到底是怎樣的？
事件1：谷歌推新版AI芯片，搶佔物聯網市場
近日，谷歌展示了在TPU方面取得的新進展——Edge TPU，一款可以讓傳感器及其它設備擁有更快的數據處理速度的芯片。據瞭解，該芯片可以在多種環境下使用，最開始會用於工業製造領域。
Edge TPU是谷歌專用的ASIC芯片，專為在邊緣運行TensorFlow Lite ML模型而設計。用來處理AI預測部分的微型芯片，它比訓練模型的計算強度要小。
Edge TPU芯片的尺寸，與一美元硬幣對比
Edge TPU與Cloud IoT Edge（一款將Google Cloud強大的AI功能擴展到網關和連接設備的軟件棧）配合使用，用戶可以在雲上構建和訓練ML模型，然後通過Edge TPU硬件加速器在Cloud IoT Edge設備上運行這些模型，讓傳感器不僅僅做到數據採集，還能夠做出本地的、實時的智能決策。
谷歌進軍“定製芯片”市場，是其試圖擴大雲計算市場份額、與亞馬遜(Amazon)和微軟(Microsoft)加強競爭的一種方式。兩年前谷歌推出了第一代TPU，當時只能做推理。去年，谷歌推出了既能做訓練也能做推理的TPU 2.0，這款谷歌自研芯片被當做GPU的強勁對手，甚至威脅到了英偉達的市場份額。今年5月，谷歌在I/O大會上發佈了TPU 3.0，性能進一步提升。無論市場情況如何，谷歌都在內部都更多地使用TPU，而不是依賴英偉達等供應商提供的硬件。
三星前首席技術官Injong Rhee表示，谷歌並沒有讓Edge TPU與傳統芯片競爭，這對所有硅芯片供應商和設備製造商都非常有利。Edge TPU可能會“顛覆雲計算競爭”，因為許多計算現在可以在設備上進行，而不是全部發送到數據中心。在成本和能耗方面，谷歌芯片在某些類型的計算上比傳統芯片更加高效。
而谷歌並不是唯一一個對所謂物聯網感興趣的雲計算服務供應商，物聯網的核心是管理和處理來自許多小型嵌入式設備的數據。今年早些時候，微軟也宣佈了其物聯網芯片的設計。
事件2：清華紫光棄美投歐，收購案正順利進行
近幾天，最熱的圈內新聞非高通終止收購恩智浦，並支付20億美元分手費莫屬。
當年，高通宣佈以470億美元的價格收購恩智浦，創下了當時最大的半導體併購案記錄。同時，這筆收購可能有助於為高通打開汽車芯片市場，爭奪車聯網的機會。但幾經轉折，直到今日，這樁併購案以失敗告終。
但是國內的清華紫光收購法國芯片製造商Linxens卻在順利的進行中。作為國內最大的國有芯片製造商，清華紫光集團肩負重任。
根據路透社香港的報道，紫光集團正在以22億歐元的價格（26億美元）收購法國智能芯片組件製造商Linxens。有消息人士表示，這筆收購協議是在一個月前簽署的，目前尚未公開宣佈，預計將成為歐洲監管機構對中國在歐洲投資態度的一次關鍵考驗。但有匿名人士稱，政府部門預計不會反對這筆交易。
至於交易中的被收購方Linxens，是一家主要設計並製造微型連接器、RFID天線和嵌入設備的公司，其產品被眾多智能卡製造商、芯片製造商和模塊製造商所使用。
其實，這並不是清華紫光的第一次收購計劃。2015年，該公司試圖以230億美元收購美國企業鎂光科技（Micron Technology Inc），但卻因未能獲得當地監管機構的批准而受阻。
但這並不阻礙國內對AI芯片進行的海外投資，既然在美受阻，那就轉換陣地。根據相關數據，今年到目前為止，中國已經在歐洲投資455億美元，比去年增長了一倍以上，而在美國的投資大幅下降了75％，只有19億美元。
事件3：深鑑科技“賣身”，AI芯片公司併購潮來臨？
深鑑科技是一家總部位於北京的初創企業，擁有業界領先的機器學習能力，專注於神經網絡剪枝、深度壓縮技術及系統級優化。自2016 年成立以來，深鑑科技一直基於賽靈思的技術平臺開發機器學習解決方案，經深鑑科技優化的神經網絡剪枝技術運行在賽靈思FPGA 器件上，可以實現突破性的性能和行業最佳的能效。
2016 年4 月，深鑑科技獲得來自高榕資本、金沙江創投的天使輪融資；2017 年5 月，深鑑科技獲得數千萬美元A輪投資，投資方包括賽靈思、聯發科、清華控股、方和資本，原有投資方金沙江創投、高榕資本跟投；到了 2017 年10 月24 日，深鑑科技又獲得4000 萬美元A+ 輪融資，本輪融資由螞蟻金服與三星領投，招商局創投與華創資本跟投。
賽靈思方面表示，自2016 年成立以來，深鑑科技就一直基於賽靈思的技術平臺開發機器學習解決方案，兩家公司合作密切。深鑑科技推出的兩個用於深度學習處理器的底層架構——亞里士多德架構和笛卡爾架構的DPU 產品，都是基於賽靈思FPGA 器件 。而深鑑科技在FPGA 技術方面也有自己的開創之處；在FPGA 2017 大會上，來自深鑑科技的《ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM on FPGA 》被評為唯一的最佳論文。
亞里士多德架構
笛卡爾架構
基於上述兩個硬件架構，深鑑科技也發佈了數款DPU 硬件產品產品。
人臉識別方面，深鑑科技分別推出了DP-1200-F01 人臉檢測識別模組和DP-2100-F16 人臉分析解決方案。二者之外，深鑑科技又推出了視頻結構化解決方案DP-2100-O16，它可以做到16 路1080p 高清視頻的實時視頻結構化，可以做到人、車、非機動車的檢測、跟蹤和屬性分析。
語音識別方面，深鑑科技還推出了型號為DP-S64 的語音識別加速方案。它支持全稀疏化的神經網絡處理，單板卡最多可以支持64 路用戶同時的語音識別加速。在這種情況下基於稀疏的神經網絡和模型壓縮，可以讓語音識別的延遲更短。
在硬件的基礎之上，深鑑科技又開發出面向上述DPU的深度神經網絡開發套件DNNDK（Deep Neural Network Development Kit），而DNNDK 也是國內第一款專門為深度學習而開發的SDK。
到了2017 年，賽靈思投資了深鑑科技之後，雙方的合作更加緊密。深鑑科技對外表示，賽靈思作為全球第一大FPGA 廠商，為深鑑科技提供的不僅僅是資金和技術支持，更是諸多潛在的客戶資源和海外市場機會。
而在今年7月中旬，國內深鑑科技悄悄宣佈被美國巨頭賽靈思(Xilinx)公司收購，具體多少交易金額尚不得而知。
三類型企業都在補“芯“，意欲何為？
隨著連接設備的爆炸性增長，以及對隱私、機密性、低延遲和帶寬限制的需求，谷歌正將AI模型從雲端轉移到終端。Edge TPU作為Cloud TPU處理器的簡化版本，將谷歌雲的AI功能移植到物聯網上，使傳感器等設備能更快更便捷地處理數據。其次，雲計算競爭日益激烈，谷歌、微軟等雲計算服務商欲通過構建從雲到邊再到端的服務模式，顛覆雲計算競爭格局。
紫光集團在半導體業的佈局以長江存儲、紫光展銳、紫光國芯為主力，涉及閃存、手機芯片、無線芯片、安全芯片、FPGA等，還將持續在AI和5G芯片等領域持續深耕。此次，收購法國芯片公司Linxens，將加固紫光自身安全芯片業務能力。同時，收購 Linxens獲得RFID這個在物聯網中非常關鍵的器件，可以在物聯網芯片領域能夠再添競爭籌碼。
深鑑科技被賽靈思收購，其背後原因有二。一是AI浪潮下，企業大規模落地還是很難，應用場景還遠不夠切實。AI概念的公司，雖然融資不斷，但是要自我造血，想要真正規模化、商業化非常困難。其二，中國AI芯片依然難改依附式生存模式。
FPGA，雖然其市場前景誘人，但是門檻之高在芯片行業裡無出其右。全球有60多家公司先後斥資數十億美元，前赴後繼地嘗試登頂FPGA高地，其中不乏英特爾、IBM、德州儀器、摩托羅拉、飛利浦、東芝、三星這樣的行業巨鱷，但是最終登頂成功的只有位於美國硅谷的四家公司：Xilinx（賽靈思）、Altera（阿爾特拉）、Lattice（萊迪思）、Microsemi(美高森美)，其中，賽靈思與Altera這兩家公司共佔有近90%的市場份額，專利達到6000餘項之多，如此之多的技術專利構成的技術壁壘當然高不可攀。而賽靈思始終保持著全球FPGA的霸主地位。
正是由於芯片基礎架構格局已定，所謂國內的AI芯片企業（包括初創企業）實際上做得只是基於上述基本架構的二次開發或者優化。
而深鑑科技基於賽靈思FPGA做優化和開發，一旦脫離了賽靈思FPGA 平臺，深鑑科技可能將是無本之木，無水之源。因此隨著AI浪潮越來越熱，AI企業競爭也日趨激烈，面臨洗牌期，深鑑科技選擇被收購，稱為賽靈思的一部分，或是明智之選。
賽靈思得到深鑑科技核心團隊，也在嘗試補齊自身發展在軟硬件一體方面的固有侷限，並開始在全新的方向和領域發力。基於機器學習的軟件、算法，以及面向雲側和端側（尤其是端側）的全新硬件架構，都是深鑑科技所擅長的。深鑑科技通過神經網絡與FPGA 的協同優化，提供高性價比的嵌入式端與雲端的推理平臺，已應用於安防、數據中心、汽車等領域，未來在物聯網的佈局也將具備很大優勢。
不難看出，無論是谷歌推出Edge TPU、紫光收購法國芯片公司，還是賽靈思收購深鑑科技，背後有著各種複雜的背景信息。然而，在三者背後，都“逃不脫”企業對物聯網市場的看好和戰略佈局。
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