英特爾的主場是 PC，高通的主場是移動互聯網，AI 會是誰的主場？2016 年，AlphaGo 打敗李世石是 AI 的成名之戰，從此一發不可收拾，AI 一夜間變成了所有終端的“剛需”，產品只有加載了 AI 功能才有賣點。隨後終端設備廠商迅速拉開了 AI 入口搶奪大戰，經過一番角逐，智能音箱取得了階段性勝利。Strategy Analytics 的數據顯示，2017 年智能音箱全球出貨 3200 萬臺，2018 年出貨量增長到 8620 萬臺。
但是，隨著終端設備向 AI 演進，AI 需求碎片化嚴重，不同的設備對 AI 的算力需求不盡相同，原有的通用架構芯片難以一一全部覆蓋。隨著 AI 算法的接入，尤其是針對深度學習，不管是 CPU、GPU、FPGA，還是異構架構，都無法滿足終端設備需要的並行計算能力和更高存儲帶寬，AI 專用芯片在計算密度和功耗上有絕對的優勢。
國內廠商爭相入局，自研 AI 芯片熱情高漲
2017 年是 AI 技術的快速推進之年，也是 AI 芯片的爆發年，國內多家廠商紛紛入局 AI 芯片市場，在終端設備的各種應用裡都出現了對應的 AI 芯片，“讓專業的產品做專業的事情”成為業內的共識，只有 AI 芯片才能更好地實現 AI 功能。
其中，雲知聲針對 IoT 交互場景推出了 AI 芯片 -- 雨燕，比特大陸針對張量計算加速推出了算豐 Sophon BM1680，地平線針對智能駕駛和智能攝像頭分別推出了征程 1.0 和旭日 1.0。華為發佈了麒麟 970，該芯片中首次內置了神經元網絡單元（NPU）以完成人工智能計算。
雖然發佈 AI 芯片的公司不是很多，但是 2017 年國內的 IC 設計公司已經增長到了 1600 多家，很多公司都在追趕 AI 的熱潮，準備進軍 AI 芯片市場。
國內 AI 芯片市場的盛宴期
時間轉到 2018 年，AI 熱潮正旺，又恰巧遇上了中興事件，國產芯片被捧上熱搜的同時，AI 芯片市場的發展也邁向高潮，傳統芯片巨頭和初創公司都開始積極展開佈局。百度發佈了 AI 芯片 -- 崑崙，號稱基於百度 CPU、GPU 和 FPGA 加速器，經過長達 8 年的研發，通過 20 多次的迭代才推出，定位是一款雲端全功能 AI 芯片；華為發佈了昇騰 310 和昇騰 910，均採用華為自研的達芬奇 AI 架構，覆蓋了 AI 推理和 AI 訓練，定位是全球第一個覆蓋全場景的人工智能 IP 和芯片系列，具備橫跨雲、邊緣、端全場景的最優能效比，並且提出做全棧和全場景 AI 解決方案，決定要“通吃”AI 產業鏈。
對於終端廠商來說，似乎只有發佈一款 AI 芯片才能證明公司的技術實力和自己的產品特色。一直研發終端產品的出門問問和 Rokid 也加入了這場 AI 芯片大戰。2018 年，出門問問發佈了兩款 AI 芯片 -- 問芯 Mobvoi A1 和問芯 Mobvoi B1，Rokid 發佈了 KAMINO18，而且兩家公司都是與杭州國芯科技合作開發的產品。杭州國芯科技於 2017 年 10 月發佈了 AI 芯片 GX8010&GX8008，具有數字信號處理器 DSP、神經網絡處理器 NPU，以及 USB/IIS/IIC/UART 等標準接口。出門問問表示，問芯針對人工智能和物聯進行了深度的優化，讓各種物聯網設備具備低功耗、強離線的 AI 能力。
Rokid 創始人兼 CEO Misa 明確表示，“現在的芯片基本是 SoC，而 SoC 裡面有 90%的東西都是很成熟的，Rokid 沒有必要花精力去做各類 IP，我們關注的是如何利用現有的 IP 來進行組合，如何融入 Rokid 的算法，如何在 SoC 架構層面進行優化。Rokid 不通過芯片賺錢，我們不直接單獨賣芯片，Rokid 做芯片也不是以做芯片為出發點的，只是因為市面上沒有我們需要的，所以我們來做。”另外，由於 Rokid 有自己的終端設備，KAMINO18 發佈之時就已經拿到了百萬片的訂單，能夠設計 AI 芯片顯然成為了 Rokid 的一大亮點。
AI 芯片的這股熱潮也拉動了資本市場的活躍，在 2018 年多家 AI 芯片公司拿到了融資，寒武紀獲得數億美元 B 輪融資，雲知聲獲得 6 億人民幣 C+輪融資，思必馳宣佈獲得 5 億人民幣融資同時宣佈推動 AI 芯片等的落地，地平線宣佈將完成新一輪 5-10 億美元的融資（實際在 2019 年完成 6 億美金融資）。
AI 開始退熱，AI 芯片廠商何去何從？
有潮起就有潮落，經過 2018 年的狂歡，2019 年投資者這對 AI 投資變得更加冷靜，加上國際貿易環境和半導體市場的不樂觀，AI 芯片創業者面臨巨大挑戰。投資人更看重創業公司的落地能力，他們將 AI 芯片公司分為兩類，一類是有一定規模的公司，一類是初創公司。他們認為，前者可以在已有的體系裡，結合客戶的需求引入 AI 芯片，產品更容易落地；但是，初創公司缺乏落地應用，而且芯片設計成本很高，加上芯片的量產週期比較長，只能靠融資維持，一旦資金鍊斷裂，難以為繼。
從新品的發佈可以看出，2019 年前九個月只有阿里平頭哥高調發布了含光 800，主要應用於 AI 推理；比特大陸的算豐 BM1682 並沒有進行大張旗鼓地宣傳；紫光展銳發佈的虎賁 T710 和虎賁 T618 不是 AI 專用芯片，只帶有 AI 功能，AI 芯片市場已然進入寒冬期。
總結
2017 年，智能音箱的井噴式增長吸引了眾多芯片公司的目光，語音應用場景的爆發帶動了 AI 專用芯片的加速崛起，並以語音市場為節點向更多應用市場蔓延；2018 年，國內廠商 AI 造芯熱情達到高潮，國內有 1600 家公司開始關注 AI 芯片市場，但是真正落地的應用主要集中在智能手機、智能語音控制和視頻分析；2019 年，AI 開始退熱，AI 芯片市場開始擠泡沫，只有資金和技術都準備充足的公司才更容易走下去。
隨著 AI 應用場景的不斷細分，終端廠商必然更喜歡選擇對應的 AI 專用芯片，突出自己的產品特色，AI 芯片應用前景依然看好。未來的市場走勢可以歸納為以下幾點：
第一，AI 算法的實現需要依賴於芯片，而不同的算法對於芯片的需求也是不同的，對於特定算法，專用型的 AI 芯片的加速要遠遠優於通用型芯片，因此越來越多終端廠商開始研發 AI 芯片，更好地滿足自身產品需求；
第二，AI 專用芯片針對性更強。從這三年中發佈的產品可以看出，地平線的產品針對自動駕駛和視覺分析，出門問問和 Rokid 針對智能語音控制，百度和阿里針對雲端計算，以後會出現更多專用 AI 芯片；
第三，在市場開拓方面，從終端產品延伸到 AI 芯片研發相對容易，既能保證應用的落地，又能突出產品特色。例如：出門問問和 Rokid 針對智能語音產品研發的 AI 芯片，彌補了通用芯片的不足，突出了自身語音產品的優勢；
第四，互聯網巨頭必然走上 AI 造芯之旅，百度、阿里發佈基於自有架構的 AI 芯片就是最好的佐證，畢竟一般公司開發的產品難以覆蓋這些巨頭公司的應用需求。
閱讀更多 與非網 的文章
