2015年的秋天，北京的雨水比往年要多些，溫度卻不算太冷。這一年里，年僅23歲的姚頌剛剛拿到清華大學的畢業(yè)證書;32歲的陳天石博士畢業(yè)后已在中科院計算所待了整整8年;而在芯片界摸爬滾打了14年的老將何云鵬卻毅然辭掉了長虹芯片高管的職位，華麗創(chuàng)業(yè)轉(zhuǎn)身。

2015年的秋天，在大洋的另一端，英偉達的股價還在20多美元徘徊，谷歌公司內(nèi)部卻開始秘密地用上了TPU芯片;在彼岸的中國市場里，百度研究院兩位高管：副院長余凱與異構(gòu)計算團隊負責人吳韌陸續(xù)離職，成立了兩家芯片公司——地平線與異構(gòu)智能。

2015年的秋天，比特幣雖然開始逐漸回暖，但依舊持續(xù)在200美元的低迷狀態(tài)，日后的世界第一大礦機芯片生產(chǎn)商比特大陸除了不斷迭代礦機產(chǎn)品，還悄然規(guī)劃起了另一條人工智能產(chǎn)品線。比特大陸聯(lián)席CEO詹克團那年36歲，話不多，愛看歷史、哲學、科幻——比如科幻小說《三體》。

誰也沒有想到，就在短短兩年多以后，這些人的生命會共同被卷入一場前所未有的科技洪流當中——人工智能專用芯片(AI芯片)——而與他們一同的，還有其他成百上千位前沿技術領域最頂尖的優(yōu)秀人才。他們其中既有一路保送僅僅24歲就博士畢業(yè)的少年天才、也有在業(yè)內(nèi)叱咤風云數(shù)十年的行業(yè)泰斗;既有成立僅一年公司估值就超過10億人民幣的創(chuàng)業(yè)神話、也有市值高達8000億美元、全球坐二望一的科技霸主。經(jīng)記者初步測算，僅國內(nèi)AI芯片頭部創(chuàng)業(yè)公司的融資金額就已超過了20億人民幣。而根據(jù)中信證券測算，2020年全球AI芯片的市場規(guī)模可達146.16億美元。

人工智能這一項新興技術，在經(jīng)歷了最近幾年的技術積累、升級、發(fā)酵之后，正在以AI芯片作為載體而全面崛起。AI芯片正在以一種前所未有的速度顛覆著以安防、手機、無人駕駛汽車、云計算等為首的四大領域，并從它們延展開來，進一步對工業(yè)、制造、醫(yī)療、教育等傳統(tǒng)領域造成巨大沖擊，重新塑造著世界格局。據(jù)報道了解得知，目前全球至少有45家初創(chuàng)公司正在研發(fā)語音交互和自動駕駛芯片，并且至少有5家企業(yè)已經(jīng)獲得超過1億美元的融資，這一數(shù)目還在不斷增加當中。

回望中國市場，人工智能與AI芯片技術為中國市場這幾十年來埋頭追趕的芯片行業(yè)打開了一扇新大門，讓我國第一次擁有傲立世界前沿科技之林、甚至引領全球科技潮流的機會窗口。

在這個市場中，資本是最快響應起來的。在動輒融資上億美元融資的催化之下，中國市場AI芯片創(chuàng)業(yè)市場尤為興盛，除了融資獨角獸層出不窮外，各大創(chuàng)業(yè)公司也根據(jù)自身特點陸續(xù)形成了四大派系，我們可以用武林幾大門派來做形象的比喻——“少林、武當、五岳、明教”，這四大派系的玩家們各有特色，神通盡顯。

相比起來，海外各大巨頭也不遑多讓。就在大約20天前，當整個中國都沉浸在農(nóng)歷春節(jié)的團圓氛圍當中時，大洋彼岸科技巨頭谷歌突然宣布，其AI芯片“TPU”的強大計算能力將向民眾開放——這塊TPU的來頭可不小，谷歌的AI程序AlphaGo(阿爾法狗)就是靠它提供的強大計算能力戰(zhàn)勝了全球圍棋第一高手，柯潔。

恰恰就在同一天，那個一直以線上書店而廣為人知的科技巨頭亞馬遜，也被曝出正在為其爆款產(chǎn)品——智能音箱Echo——打造專用AI芯片，該項目研發(fā)團隊已有449名員工。歷經(jīng)半年，深入業(yè)內(nèi)，首次對AI芯片全產(chǎn)業(yè)鏈上下近百家核心企業(yè)進行報道，覆蓋國內(nèi)外各大巨頭玩家、新興創(chuàng)企、場景應用、代工生產(chǎn)等，全面深入地對芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)進行了追蹤報道，由此也促成了國內(nèi)首創(chuàng)AI芯片創(chuàng)新峰會。此為AI芯片產(chǎn)業(yè)系列的重磅報道之一，通過對AI芯片最熱的四大應用行業(yè)與各大入場行業(yè)玩家的拆解，全景式地解構(gòu)了AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈面貌

四大商業(yè)場景面臨顛覆

AI芯片之于人工智能的意義，則可以理解為發(fā)動機之于汽車。人工智能這一理論已經(jīng)提出了多年，但是由于實現(xiàn)它需要的計算量實在太大，這輛“跑車”一直沒有配備上合適的“發(fā)動機”，只能放在倉庫積灰。直到AI算法和大數(shù)據(jù)時代的到來、以及AI芯片的出現(xiàn)。

廣義來說，能夠驅(qū)動AI程序的芯片，都能叫做AI芯片。不過本文特指已經(jīng)為AI算法進行了特殊設計的芯片。按照應用場景，AI芯片可以簡單地分為用于云端服務器機房等地的云AI芯片，以及用于端智能設備、IoT設備的終端AI芯片。

云AI芯片的特點是性能強大、能夠同時支持大量運算、并且能夠靈活地支持圖片、語音、視頻等不同AI應用。我們現(xiàn)在使用的各種互聯(lián)網(wǎng)AI能力(比如在線翻譯、人證比對)，背后都有云AI芯片在發(fā)揮作用或提供算力。

端AI芯片則需要嵌入到設備內(nèi)部，讓設備不需要聯(lián)網(wǎng)就能具備AI能力。它們的特點是體積小、耗電少，而且性能不需要特別強大，通常只需要支持一兩種AI能力?，F(xiàn)在手機里的芯片、攝像頭里的芯片、甚至你家電飯煲里的芯片都開始陸續(xù)AI化。

全球GPU霸主英偉(NVIDIA)創(chuàng)始人黃仁勛曾經(jīng)向記者說過，未來，AI與AI芯片將會無處不在：咖啡機、保溫杯、麥克風、甚至耳環(huán)、鞋子這些小物件都會智能化。

目前，AI芯片有四個最為火熱的商業(yè)應用場景——家居/消費電子、安防監(jiān)控、自動駕駛汽車、以及云計算。

1)家居/消費電子——悄然入侵你家，潤物細無聲

我們先從離我們生活最近的家居/消費電子說起。

2017年9月，華為發(fā)布了世界首款手機AI芯片麒麟970，打響了AI芯片入侵手機的第一槍。10月，搭載這塊AI芯片的華為Mate10和Mate10Pro正式面世。

這款麒麟970AI芯片中搭載了一個專門用于處理AI的模塊——NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元)，其技術來源于國內(nèi)AI芯片創(chuàng)企中科寒武紀。這塊NPU的計算速度比CPU快了25倍，同時還將能耗效率將提高了50倍。

這款AI芯片不僅能夠讓你的手機能夠照相更好看、翻譯更流暢、語音識別更準確外，還能學習理解你的使用習慣，讓手機自動釋放內(nèi)存，更快更流暢。

在圍繞華為Mate10和麒麟970芯片進行的一系列獨家深入采訪中，華為無線終端芯片業(yè)務部總監(jiān)Eric曾經(jīng)告訴記者，未來AI將會是芯片中的一個基礎技術，可能到了明年(2018年)，每家芯片公司都會有這個能力。

事實證明，他說的沒錯。

就在麒麟970發(fā)布的短短兩周后，9月13日，蘋果發(fā)布十周年紀念款iPhoneX，搭載自研的AI芯片A11，這塊芯片不僅讓iPhoneX用起來更快更流暢，還能讓iPhoneX支持人臉識別解鎖(FaceID)、人臉識別付款、照片自動分類、以及實時表情跟蹤Animoji等功能。

在今年春節(jié)年廿九(2月14日)當天，老牌芯片公司ARM正式宣布推出兩款針對移動端的AI芯片架構(gòu)：物體檢測處理器和機器學習處理器。這事的重要性絕對不容小覷——要知道，目前全世界超過90%的手機芯片采用的是ARM的架構(gòu)，連麒麟970和蘋果A11都不例外。

而在剛剛結(jié)束的MWC2018上，中端手機芯片巨頭聯(lián)發(fā)科發(fā)布了新款手機芯片HelioP60，支持AI和計算機視覺，能夠提供精確的人臉識別等功能。

而高端手機芯片巨頭高通則在今年2月22日宣布推出基于其梟龍芯片系列的人工智能引擎(AIEngine)，將高通手機SoC當中的所有軟、硬件AI計算能力打包到這個引擎里，讓人工智能在手機上的應用更快速、高效。

這一系列風起云涌的新品發(fā)布證明，手機已然成為AI芯片市場紅海戰(zhàn)局的重要組成部分。不過除了手機之外，你日常使用的眾多家用電子產(chǎn)品也在悄無聲息地進行著AI升級，主要圍繞語音AI展開，代表玩家包括亞馬遜打造Echo智能音箱AI芯片、啟英泰倫打造的家用電器語音AI芯片、杭州國芯打造語音AI芯片等等。

聯(lián)發(fā)科技副總經(jīng)理暨智能設備事業(yè)群總經(jīng)理向東西表示，2018年全球智能音箱市場預計將突破6000萬大關，而在這6000萬里面，也將會有越來越多的音箱產(chǎn)品搭載AI芯片。

2)安防攝像頭——被所有AI芯片玩家看好的大火市場

隨著市場經(jīng)濟的快速發(fā)展、技術的不斷成熟、再加之國家政策的推動，中國安防產(chǎn)業(yè)的規(guī)模也在不斷增長。根據(jù)佳都科技《人工智能技術白皮》顯示，2017年安防市場規(guī)模將已經(jīng)超過了6350億，同比增長17.6%。

安防市場規(guī)模不斷增長的同時，意味著以攝像頭為主的安防設備數(shù)量增加(最近一年內(nèi)，國內(nèi)安防高清攝像頭的出貨量會在1億顆左右)，人眼監(jiān)控已經(jīng)看不過來了;再加之社會對安保要求的提升，安防產(chǎn)業(yè)越發(fā)重視事前預警，傳統(tǒng)的人工審查方式已經(jīng)遠不足以滿足產(chǎn)業(yè)需求，安防要求的是機器獨立實時監(jiān)控、實時報警。

由于AI能夠?qū)ρ杆賹σ曨l進行結(jié)構(gòu)化處理，對人、車、物進行快速識別比對，機器不僅能認出逃犯、嫌疑人，還能記錄分析他的實時位置，此類能力與公安、交警、民防等需求不謀而合。

毫不夸張地說，現(xiàn)在幾乎所有AI芯片創(chuàng)業(yè)公司都將安防作為核心應用場景之一，紛紛推出內(nèi)嵌于安防監(jiān)控攝像頭的AI芯片，成億的研發(fā)資金砸向這塊，稱安防AI芯片為“當紅炸子雞”絲毫不為過。

此外，幾個安防行業(yè)老牌巨頭也在蠢蠢欲動著。安防是個集中度很高的傳統(tǒng)行業(yè)，?？低?、大華股份、宇視科技這三大行業(yè)巨頭加起來已經(jīng)占了安放領域的半壁江山。這些安防巨頭們有著積累深厚的行業(yè)經(jīng)驗，不僅是眾多AI芯片公司的合作伙伴，其自身也在推進AI+安防的步伐。

舉個例子，宇視科技在AI+安防領域已經(jīng)發(fā)布了一整套AI整體解決方案，涉及嵌入了GPU芯片的前端智能攝像機、人臉識別速通門、后端數(shù)據(jù)中心一體機等。不過宇視首席架構(gòu)師姚華向記者提到，與AI初創(chuàng)不同，宇視這類傳統(tǒng)安防企業(yè)除了研發(fā)AI技術外，還需要重點關注這一技術的工程化和落地性，比如用戶機房耗電量、發(fā)熱量等工程性問題。安防AI化的全面鋪開并沒有那么容易。

而在發(fā)改委的2018年“互聯(lián)網(wǎng)+”、人工智能創(chuàng)新發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟試點重大工程擬支持項目名單上，?？岛？低暤摹坝嬎銠C視覺AI芯片研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化項目”赫然紙上。

3)自動駕駛汽車——三大AI芯片勢力，推動無人車商用落地

根據(jù)美國交通部的分類標準，自動駕駛汽車可以分為五個等級：L1-L5，L1駕駛輔助、L2部分自動化、L3有條件自動化、L4高度自動化、L5完全自動化(完全自動化也就是不需要司機，車子可以自己走)，這也是業(yè)內(nèi)普遍比較認可的分類方法。由于需要對環(huán)境進行感知、進而決策，因此L3-L5級別的自動駕駛技術對計算平臺的要求越來越高，對AI芯片的需求也越來越強烈。

目前，AI芯片正在成為自動駕駛計算平臺的核心組成部分，由英偉達、英特爾這樣的芯片巨頭，和地平線這樣的創(chuàng)業(yè)公司整合成為自動駕駛計算平臺，提供給整車廠和Tier-1(一級供應商)汽車配件商巨頭，落地到自動駕駛解決方案當中。

目前看來有三股勢力：

1、英偉達的Xavier計算平臺(前身是DrivePX)，這一計算平臺正在被超過20家自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司，以及博世、采埃孚等供應商巨頭采用，打造各自的自動駕駛。其中最接近量產(chǎn)商用的是采埃孚ProAI方案。

2、英特爾GO計算平臺(由英特爾CPU、英特爾收購的MobileyeEyeQ芯片、英特爾收購的AlteraFPGA處理器)被整車廠寶馬、意大利FCA、以及供應商巨頭德國大陸、加拿大麥格納、德爾福(后拆分出安波福)、都陸續(xù)采用其打造為自動駕駛解決方案。其中英特爾、寶馬、大陸等還牽頭成立了自動駕駛聯(lián)盟。

3、以地平線為代表的創(chuàng)業(yè)公司正在打造自己的自動駕駛計算平臺。地平線的雨果自動駕駛平臺早期使用的是英特爾FPGA處理器，后打造自研BUP架構(gòu)，并推出沿用這一架構(gòu)的AI芯片“征程”。此外記者了解到，由于汽車自動駕駛行業(yè)巨大，不少第一陣營的AI芯片創(chuàng)業(yè)公司也秘密瞄準了這一領域。

無論是上述何種自動駕駛計算平臺，AI芯片都是其中的關鍵組成部分，也是自動駕駛技術發(fā)展的主要推動力。

博世，作為汽車Tier-1領頭玩家，將在2018年實現(xiàn)L2級別自動駕駛實用、2021年完成L3商用。博世底盤控制系統(tǒng)中國區(qū)駕駛員輔助系統(tǒng)雷達研發(fā)部門總監(jiān)蔡旌向記者表示，博世正在與眾多自動駕駛計算平臺供應商合作探索，其中既有巨頭，又有初創(chuàng)公司。博世對自動駕駛計算平臺在功耗、成本上有較高要求。

對于自動駕駛需要的計算平臺，博世與較多供應商正在合作探索，其中既有巨頭，又有初創(chuàng)公司。博世對自動駕駛計算平臺在功耗、成本上有較高要求，未來博世的選擇將會是嵌入式的計算平臺。

自動駕駛初創(chuàng)企業(yè)智行者CEO張德兆也曾向記者表示，自動駕駛技術離普及還有待時日，因此創(chuàng)業(yè)公司在進行技術研發(fā)的同時也要著力于技術的落地與商業(yè)變現(xiàn)。而且無人車雖然需要較強的算力，但成本、功耗與量產(chǎn)都是需要考慮的元素。

4)云計算——為互聯(lián)網(wǎng)AI供能，高效靈活

無論上微博還是點外賣，我們現(xiàn)在使用所有互聯(lián)網(wǎng)應用，背后都是云服務數(shù)據(jù)機房在提供計算能力。而我們現(xiàn)在使用的各種互聯(lián)網(wǎng)AI能力(比如在線翻譯、人證比對、圖片搜索等)，背后都有云AI芯片在龐大的數(shù)據(jù)中心機房中日夜不停地提供算力。

上文提到，云AI芯片的特點是性能強大、能夠同時支持大量運算、并且能夠靈活地支持圖片、語音、視頻等不同AI應用。這是一個體量巨大的市場，同時也是各類芯片巨頭廝咬最緊的戰(zhàn)場。

打響第一槍的是英偉達，這家成立于1993年的年輕芯片公司在人工智能時代嘗盡的紅利，由于其GPU特別適合用于如今的主流AI算法——深度學習——的訓練，這家公司不僅股價從30多美元一路飆升至200多美元，還在全球范圍內(nèi)掀起了這場規(guī)模宏大的AI芯片熱潮。

最先響應是全球各大傳統(tǒng)芯片巨頭們，英特爾、高通、ARM、聯(lián)發(fā)科等都陸續(xù)進場。而這其中，稱霸芯片市場十多年的英特爾更是重金出倉，一路“買買買”，布局了眾多AI芯片產(chǎn)品線，云AI芯片與端AI芯片都有所涉及。

英特爾研究院院長宋繼強曾經(jīng)向記者表示，AI芯片的未來一定是多樣化，不同種類的產(chǎn)品滿足不同功耗、尺寸、價錢的要求——英特爾如今的AI芯片布局就朝著這種多樣性發(fā)展。人工智能是一場馬拉松，現(xiàn)在這場比賽才剛剛開始。

此外，國內(nèi)科技巨頭如百度、阿里、騰訊、科大訊飛等也都陸續(xù)進軍云AI芯片領域，不過暫時以投資動向居多，其中百度在2017年8月發(fā)布了XPU，這是一款256核、基于FPGA的云計算AI芯片。

四大門派：少林、武當、五岳、明教

云AI芯片方面，以英偉達GPU為代表的海外玩家起步較早。而在端AI芯片方面，中國的眾多初創(chuàng)公司則跑在了世界前列。

美國國家工程院院士、英偉達首席科學家BillDally教授曾經(jīng)向記者表示，目前云端AI芯片的市場已經(jīng)較為成熟，全球各大科技巨頭扎根已深，格局很難被撼動。相比而言，種類繁多而且數(shù)量巨大的終端AI芯片市場還有待拓展，是眾多AI芯片初創(chuàng)企業(yè)的機會所在。

在動輒融資上億元融資的催化之下，中國AI芯片創(chuàng)業(yè)市場尤為興盛，不僅從2015年之后陸續(xù)涌現(xiàn)出一批AI芯片創(chuàng)業(yè)公司，還催生了不少獨角獸企業(yè)。根據(jù)創(chuàng)始團隊背景、公司屬性、技術流派等特點，國內(nèi)的這些AI芯片創(chuàng)業(yè)公司可以分成“少林、武當、五岳、明教”四大派系。

1)少林：學術濃厚，一脈傳承

之所以把這幾家稱作“少林派”，是因為這些創(chuàng)業(yè)團隊普遍成立較早，大多從清華、北大、中科院、電子科技大學等高等院校/研究機構(gòu)脫胎而來，具備極強的學術屬性。創(chuàng)始團隊中一般還會有一個“老教授”加持，他們在芯片及相關學術研究上有著多年的學術積累，并且在這些院校與機構(gòu)中任職多年，能夠為公司提供一套成系統(tǒng)的人才資源體系——對于高新科技公司來說，人才意味著技術優(yōu)勢、也意味著強大的市場競爭力。

這一派別不僅憑借深厚的學術背景受到資本青睞，而且能夠獲得“母?！痹谑袌雠c人才方面的支持。比如代表玩家之一：中科寒武紀——其創(chuàng)始人陳云霽、陳天石兩兄弟都是中科院計算所博士畢業(yè)，2016年創(chuàng)業(yè)之初，寒武紀不僅在天使輪獲得了中科院計算所的1000萬元研究經(jīng)費，還在各種項目資源中獲得了中科院的支持。在搭載寒武紀AI芯片技術的華為海思麒麟970芯片發(fā)布之后，中科院計算所還特意向華為發(fā)來賀信，強調(diào)了寒武紀的中科院背景。

此外，代表玩家還有清華電子系汪玉副教授帶領團隊成立的深鑒科技、電子科技大學博士生導師劉洋教授帶隊成立的深思創(chuàng)芯、清華大學魏少軍教授帶領的清華大學微電子學研究所、清華精儀系施路平老師組領銜的類腦計算芯片團隊、北京大學高能效計算與應用中心主任叢京生帶領的基于FPGA的深度學習加速團隊等等。

這些玩家中，深鑒科技是最早一批獨立作為商業(yè)企業(yè)運營的創(chuàng)企業(yè)之一，它成立于2016年3月，最早由FPGA技術起家，目前已成功躋身中國AI芯片創(chuàng)企第一陣營。深鑒科技CEO姚頌向記者透露，目前深鑒已經(jīng)接到了數(shù)千萬的訂單，兩款AI芯片都在量產(chǎn)當中，已經(jīng)有不少合作伙伴在使用當中。

深思創(chuàng)芯CEO俞德軍博士則告訴記者，除了現(xiàn)有的民間場景需要用到AI芯片外，軍事上的導彈輔助、艦艇、潛艇等場景也需要AI芯片，深思創(chuàng)芯目前正與國內(nèi)軍用單位合作這些項目。

魏少軍教授帶領的清華大學微電子學研究所則在30多年來一直致力于芯片前沿學術技術的研發(fā)，AI芯片屬于其中的技術分支;去年，清華大學微電子學研究所的AI芯片Thinker在2017ACM/IEEEISLPED國際低功耗電子學與設計會議上獲得了設計競賽獎，這是中國大陸單位首次以第一完成單位獲得此項榮譽。

2)武當：老牌大廠，跨界轉(zhuǎn)型

武當，內(nèi)家之宗。在AI芯片這個大江湖里，除了各類創(chuàng)業(yè)公司之外，不少傳統(tǒng)芯片廠商也陸續(xù)入局，AI芯片對于他們來說既是其現(xiàn)有產(chǎn)品的自然升級，也是個機遇與挑戰(zhàn)并存的時間窗口——做得好了，彎道超車、一舉成為行業(yè)龍頭;做不好了，容易先機盡失、甚至有被市場淘汰的危險。

一直以來，這些公司因傳統(tǒng)機頂盒芯片、手機芯片、安防攝像頭芯片而為人所知。與AI芯片創(chuàng)業(yè)公司相比，這些老牌芯片公司普遍具有豐富的設計制造經(jīng)驗、市場渠道完善、并且有成熟的商業(yè)運作經(jīng)驗。代表玩家包括華為海思、杭州國芯、中星微電子等等。

舉個例子，杭州國芯成立于2001年，屬于國內(nèi)較早的一批芯片設計公司，目前在全球機頂盒芯片市場占據(jù)份額高達15%。2017年底，杭州國芯也發(fā)布了其首顆語音AI芯片GX8010。

值得一提的是，由于安防是AI芯片落地應用的核心場景之一，而且市場巨大。但是現(xiàn)在幾乎所有安防芯片巨頭、安防硬件巨頭(比如宇視科技、國科微、中天微等)都在陸續(xù)進行著AI芯片相關的研發(fā)與合作。目前這些廠商正式對外公布的消息不多，但是都在秘密進展當中。

3)五岳：神通盡顯，海渡八仙

“五岳派”的玩家大多在傳統(tǒng)芯片行業(yè)中有著多年的技術經(jīng)驗積累，與前兩派的玩家相比，他們既有著多年的芯片打造經(jīng)驗、對于安防、家居等行業(yè)有著自己深入的理解，同時又具備創(chuàng)業(yè)公司快速決策、快速奔跑的市場屬性。

不過由于芯片前期的研發(fā)投入金額較大，“五岳派”的玩家背后普遍有科技巨頭的投資身影，比如百度、騰訊、阿里、英特爾;又比如依圖、云知聲、云天勵飛這類已經(jīng)具備一定資本體量的人工智能創(chuàng)業(yè)公司。

這一派的代表玩家包括英特爾參與投資的地平線機器人，值得一提的是，地平線機器人創(chuàng)始人余凱是原百度副院長。此外，還有依圖科技投資的ThinkForce、阿里巴巴創(chuàng)業(yè)者基金與高通等投資的耐能(Kneron)、云知聲旗下的云知芯、Roobo投資的啟英泰倫、與上海寶信軟件股份簽訂合作協(xié)議的海青智盈等等。

4)明教：比特加持，另辟蹊徑

在眾多AI芯片公司當中，還有著這樣一派另類的玩家：他們用短短幾十個月的創(chuàng)業(yè)時間就將年營收做到了25億美元，財富積累的迅猛程度幾近恐怖;他們狂熱地崇拜技術，極盡可能地壓榨出芯片最后一絲計算性能;他們蒙眼狂奔、千金一擲，與此同時卻又神秘而低調(diào)，對于外界的種種猜疑不置一詞。

他們就是這波比特幣狂潮中的賣水人——虛擬貨幣“礦機芯片”的生產(chǎn)商們，代表玩家包括比特大陸、嘉楠耘智等。

獲取虛擬貨幣需要進行“挖礦”，而“礦機”的本質(zhì)就是一種專用于挖礦計算機，它同樣由芯片驅(qū)動供能。芯片性能越強大，挖起礦來就越快、越多、越有優(yōu)勢。在以虛擬貨幣價格一飛沖天的市場里，這些為挖礦者提供發(fā)動機的芯片公司的財富積累自然水漲船高。

拿比特大陸來說，比特大陸成立于2013年10月，2017年的總營收已經(jīng)飆升至25億美元，擁有超過1000名員工，在全球建立了百億次計算的數(shù)據(jù)中心，占礦機專用芯片市場超過70%份額，幾乎具有壓倒性的市場優(yōu)勢。

不過，就在虛擬貨幣一飛沖天的2017年年底，比特大陸卻另辟蹊徑，正式推出了第一款AI專用芯片“SOPHON(算豐)”——這一名字正是來源于比特大陸聯(lián)席CEO詹克團愛讀的那套科幻小說，《三體》。

比特大陸產(chǎn)品戰(zhàn)略總監(jiān)湯煒偉還曾向記者透露，在最近這一兩個月內(nèi)，比特大陸的AI芯片團隊規(guī)模已經(jīng)極速擴張到300人。

芯片一直是個“燒錢”的東西，這款采用28nm工藝的“算豐”AI芯片僅研發(fā)與流片費用就高達幾百萬美元。傳統(tǒng)芯片的迭代速度為1-2年，但比特大陸宣布其產(chǎn)品將會以9個月一代的速度進行快速迭代著。

此外，世界第二大比特幣礦機生產(chǎn)商嘉楠耘智也在2017年12月預發(fā)布了其自研AI芯片KPU，目前，這個礦機巨頭已申請掛牌新三板。2017年公司的收入超過12億元，利潤過3億。

與其他從AI起家切入芯片的公司相比，礦機廠有著豐富的芯片打造經(jīng)驗與豐厚的資本積累，不過相對而言，其他專注AI芯片的初創(chuàng)公司則在AI算法優(yōu)化與軟件生態(tài)打造上更有優(yōu)勢。畢竟對于AI芯片來說，AI與芯片兩方面能力都十分重要。

源起之初：云計算，第一批吃到肉的海外巨頭

所謂人工智能，其實就是讓機器具備像人一樣的智能。但是一直以來，計算機其實都是很“笨”的，一些對于人類來說易如反掌的任務，對于計算機來說卻難于登天：比如認清楚這張照片里的動物是什么?

對于人類來說，我們看到了一只在野外坐著的灰貓，而對于計算機而言，它看到的卻是圖像中的一組數(shù)字;我們看到的貓耳與貓眼，在計算機看來只是數(shù)字88和23的區(qū)別。

由此衍生出的一門重要學科叫做計算機視覺(ComputerVision，CV)，而分清楚“貓”、“狗”這兩類外形相似的動物、并且在圖片中圈出這只貓的位置，一直是這門學科的冠上明珠級別的難題，近20年來一直難有進展。

直到2012年。

2012年的初冬，發(fā)生了一件大事情。在2012年計算機視覺屆的“奧林匹克”——ImageNet挑戰(zhàn)賽的賽場上，出現(xiàn)了一位另類玩家，一位來自多倫多大學的老教授，GeoffreyHinton。Hinton和他的團隊們第一次用上了GPU芯片和深度學習算法，讓計算機識圖的錯誤率猛然降低了數(shù)倍，成為計算機視覺歷史上的一個重要節(jié)點。

在2015年的ImageNet大賽上，微軟亞洲研究院團隊更是憑借GPU與深度學習算法，第一次讓計算機的識圖能力超過了人類。人類識圖錯誤率約為4%，而冠軍團隊機器識圖的錯誤率為3.57%。

一石激起千層浪。GPU芯片與深度學習算法一下成了人工智能屆的“網(wǎng)紅”，無數(shù)科學們都開始將研究重心轉(zhuǎn)移到它們身上。

深度學習算法可以理解為實現(xiàn)人工智能的一種電腦程序，它讓計算機通過對大量素材的學習(比如成千上萬張不同種類的“貓”圖片)，讓機器自己總結(jié)出“貓”的特征，下次你再給它一張貓的照片，無論是黑貓、白貓、波斯貓，它都能認出來。

在圖片分類、識別興起之后，視頻識別、語音識別、翻譯、語音助手等一系列AI應用應運而生。

其實，GPU的本命更加廣為人知——顯卡。陰差陽錯地，科學家們發(fā)現(xiàn)GPU芯片的并行計算架構(gòu)與深度學習一拍即合，猛然把機器原先需要幾個月的“學習”時間壓縮到了幾天、甚至幾個小時之內(nèi)，兩強搭檔，在2012年的ImageNet上大放異彩。

不過，英特爾、IBM等老牌云服務器芯片廠商同樣在積極布局這一市場，各自通過并購、投資、研發(fā)等方式不斷切入云AI芯片市場。

與此同時，谷歌作為創(chuàng)新科技的代表企業(yè)，也從2014年起開始打造屬于自己的云AI芯片——TPU(張量處理單元)，谷歌的AI程序AlphaGo(阿爾法狗)就是靠它提供的強大計算能力戰(zhàn)勝了全球圍棋第一高手柯潔。大約20天前，谷歌宣布將TPU的強大計算能力通過谷歌云將向用戶開放。

谷歌AI中國中心總裁&谷歌云AI研發(fā)主管李佳曾經(jīng)向記者表示，AI芯片的熱潮將會長時間影響AI行業(yè)，芯片的進步將會對人工智能行業(yè)發(fā)展帶來一個正向的支持，通過算力的進步與發(fā)展，未來將會給人工智能帶來更多的機會、更大的想象空間。

自此，人工智能迎來了自學科建立60年以來最大規(guī)模的市場應用爆發(fā)潮，從曾經(jīng)遙不可及的前沿技術忽然一夜之間就來到了我們身旁，成了家喻戶曉的風口話題。

如果說2015-2016年是AI芯片巨頭們廝殺激烈的爭奪戰(zhàn)，那么接下來的2016-2017年則是國內(nèi)AI芯片創(chuàng)業(yè)市場逐漸升溫加熱、最終大紅大火、進入白熱化競爭的時段。隨著市場的進一步升溫發(fā)酵，到了2017年年底，市場競爭達到了前所未有的激烈程度。

僅僅是在2017年10月-11月這兩個月間，就有四間國內(nèi)AI芯片公司同時宣布獲得千萬美元以上的大額融資，如果從2017年8月開始算起，四個月間至少有十幾款AI芯片面市。芯片產(chǎn)品升級周期普遍長達12-24個月，如今這樣密集火熱的市場轟炸，簡直有如一場AI芯片的集體狂歡。

狂歡后的思考

不過，集體狂歡的背后，總是存在冷靜的聲音，不少業(yè)內(nèi)人士都曾經(jīng)向記者表示過對AI芯片行業(yè)幾點擔憂：

1)芯片競爭非常慘烈，是個“數(shù)一數(shù)二”的行業(yè)。芯片的優(yōu)勢在于規(guī)模，一塊普通芯片的銷量需要達到百萬顆級別才能達到盈虧平衡。一旦市場開始成熟，巨頭們能夠通過十倍、百倍的產(chǎn)量進行市場收割，這些大量涌現(xiàn)的AI芯片創(chuàng)業(yè)公司可能最終只能跑出來一兩家。

2)人工智能技術宣傳多，行業(yè)落地少。幾乎所有AI芯片創(chuàng)業(yè)公司都將自己的主要目標定在了安防與自動駕駛這兩類市場上，對于安防而言，AI這一市場需求雖然已經(jīng)存在多年，但是大規(guī)模遠距離場景下的AI應用還有很多工程化問題需要解決;而對于自動駕駛而言，一則這一技術離大規(guī)模落地商用還有一段時間，二則各大車廠把安全屬性奉為至高，對人工智能目前的“黑箱”狀況較難接受。現(xiàn)在除了手機外，并沒有哪一款AI芯片銷售量超過100萬塊的。

3)人工智能算法還在快速發(fā)展過程中，每半年到一年間計算模型都在發(fā)生變化。而芯片的設計研發(fā)周期普遍較長，只有非常成熟的算法才適合固化到芯片上，現(xiàn)在的人工智能算法還不夠成熟。

中國半導體行業(yè)協(xié)會IC設計分會理事長、清華大學微電子學研究所所長魏少軍教授認為，從產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律來看，在今明兩年之內(nèi)AI芯片將持續(xù)火熱，大家扎堆進入;但是到了2020年前后，則將會出現(xiàn)一批出局者，行業(yè)洗牌開始。

芯片，國之根本

作為所有電子產(chǎn)品的“大腦”，芯片對于科技發(fā)展的重要性無需贅言。長久以來，中國大陸地區(qū)芯片技術發(fā)展落后，嚴重依賴海外進口：2013年以來，中國大陸用在進口芯片上金額已超高達2000億美元，芯片已經(jīng)超過石油，成為國內(nèi)第一大進口商品。

與發(fā)達國家與地區(qū)相比，我國大陸地區(qū)芯片制造工藝差距不小。雖然近年來國內(nèi)芯片設計產(chǎn)業(yè)保持著快速增長(約20%)，但總的來說，產(chǎn)業(yè)發(fā)展依舊存在自主創(chuàng)新能力弱、關鍵核心技術對外依存度度、人才缺乏等問題。舉個例子，現(xiàn)在臺積電、英特爾等已經(jīng)在進行7nm芯片的技術開發(fā)當中，而我國大陸地區(qū)現(xiàn)階段28nm工藝才剛剛順利普及，14nm工藝仍在攻關當中。

不過，AI芯片的崛起，為中國長久以來只能埋頭追趕的芯片行業(yè)打開了一扇新大門。在這類新興技術的戰(zhàn)場上，我們第一次與技術發(fā)達國家站在了同一起跑線上，在有些領域甚至站在了全球科技發(fā)展的前列。

國家對于人工智能及AI芯片的重視程度也達到了前所未有的高度，去年7月與12月，國務院與國家工業(yè)和信息化部接連發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》、《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃》，對于人工智能行業(yè)下一步的發(fā)展規(guī)劃提出了方向性的意見。其中除了包括我國面向2030年的新一代人工智能“三步走”戰(zhàn)略，還將神經(jīng)網(wǎng)絡芯片(AI芯片)提到了三大核心技術之一的高度。

《行動計劃》指出，到2020年，國內(nèi)AI芯片技術需要取得突破進展，包括云端神經(jīng)網(wǎng)絡芯片和終端神經(jīng)網(wǎng)絡芯片。與此同時，AI芯片需要實現(xiàn)在智能終端、自動駕駛、智能安防、智能家居等重點領域的規(guī)?；逃?。

而在今天公布的總理2018年政府工作報告中還提出，要加強新一代人工智能研發(fā)應用，在醫(yī)療、養(yǎng)老、教育、文化、體育等多領域推進“互聯(lián)網(wǎng)+”。

結(jié)語：重塑世界的AI芯片

在一場AI芯片大火燒過了2017年之后，2018年，我們將看到一大批AI芯片初創(chuàng)企業(yè)的產(chǎn)品正式落地商用，各大芯片巨頭玩家的相關產(chǎn)品也會逐一面市，我們即將進入“無芯片不AI、無終端不AI、無行業(yè)不AI”的時代當中。

未來，每個芯片都提升它的AI計算能力，小到一個耳機、一臺音箱，大到一臺工業(yè)機器人、一輛自動駕駛汽車，這些終端的AI化將深入到各行各業(yè)當中，除了文中重點解讀的四大行業(yè)，未來，工業(yè)、制造、醫(yī)療、教育等行業(yè)也會逐漸被AI芯片滲透入侵;隨著AI計算逐步滲透社會各行各業(yè)，我們的世界將逐漸被AI重塑，我們也將進入一個AI社會。

隨著巨頭玩家的不斷入局、創(chuàng)業(yè)公司的快速奔跑，AI芯片——作為人工智能產(chǎn)業(yè)皇冠上的明珠——已經(jīng)逐漸成為了一場高手間的較量。這一新興技術既為科技巨頭帶來了業(yè)務升級、產(chǎn)業(yè)擴大的新風口;又也為各大創(chuàng)業(yè)者提供了顛覆現(xiàn)有格局，重塑科技話語權(quán)的嶄新機會;同時還為中國半導體產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)超車提供了一個絕好的新機遇。