公海赌赌船官网jc710北京

2020年AI芯片將逐漸進入洗牌期 發展機遇與(yu) 挑戰並存

無芯片不AI，芯片是支撐人工智能的基礎。2019年，雲(yun) 端AI芯片迎來亞(ya) 馬遜、高通、阿裏巴巴、Facebook等新玩家，軟硬一體(ti) 化趨勢加強;終端芯片功耗比競爭(zheng) 加劇，語音芯片持續火熱;邊緣AI芯片勢頭初現。2020年，AI芯片將逐漸進入洗牌期，機遇與(yu) 挑戰並存。

1、邊緣AI芯片進入搶灘戰

AI正在從(cong) 雲(yun) 端向邊緣端擴展，邊緣計算被視為(wei) 人工智能的下一個(ge) 戰場。寒武紀副總裁劉道福表示，在邊緣計算種類中，邊緣往往和各類傳(chuan) 感器相連，而傳(chuan) 感器的數據往往是非結構化的，很難直接用於(yu) 控製和決(jue) 策，因此需要邊緣人工智能計算將非結構化的數據結構化，從(cong) 而用於(yu) 控製和決(jue) 策。

2019年，圍繞邊緣AI芯片的搶灘布局已經開始。一方麵，英偉(wei) 達、寒武紀、百度等已經在雲(yun) 、端有所積累的廠商，希望以邊緣芯片完善雲(yun) 、邊、端生態，打造一體(ti) 化的計算格局。

英偉(wei) 達發布了麵向嵌入式物聯網的邊緣計算設備JetsonNano，適用於(yu) 入門級網絡硬盤錄像機、家用機器人以及具備全麵分析功能的智能網關(guan) 等應用，之後英偉(wei) 達又發布了邊緣AI超級計算機JetsonXavierNX，能夠在功耗10W的模式下提供最高14TOPS，在功耗15W模式下提供最高21TOPS的性能。

寒武紀發布了用於(yu) 深度學習(xi) 的SoC邊緣加速芯片思元220，采用台積電16nm工藝，最大算力32TOPS(INT4)，功耗控製在10W，支持Tensorflow、Caffe、mxnet以及pytorch等主流編程框架。

百度聯合三大運營商、中興(xing) 、愛立信、英特爾等企業(ye) ，發起百度AI邊緣計算行動計劃，旨在利用AI推理、函數計算、大數據處理和產(chan) 業(ye) 模型訓練推動AI場景在邊緣計算的算力部署和平台支持。

另一方麵，自動駕駛等專(zhuan) 用邊緣AI芯片勢頭漸顯。地平線宣布量產(chan) 國內(nei) 首款車規級AI芯片“征程二代”，采用台積電28nm工藝，可提供超過4TOPS的等效算力，典型功耗控製在2瓦，延遲少於(yu) 100毫秒，多任務模式下可同時運行超過60個(ge) 分類任務，每秒識別目標數超過2000個(ge) ，以應對車聯網對強實時響應的需求。

2、多個(ge) 新玩家入局雲(yun) 端

雲(yun) 端仍然是AI芯片的主要戰場。2019年，雲(yun) 端芯片迎來多個(ge) 新玩家，算力大戰持續升級。

高通推出了麵向數據中心推理計算的雲(yun) 端AI芯片CloudAI100，峰值性能超過350TOPS，相比其他商用方案每瓦性能提升10倍。

雲(yun) 服務領跑者亞(ya) 馬遜推出了機器學習(xi) 推理芯片AWSInferentia，最高算力為(wei) 128TOPS，在AI推理實例inf1可搭載16個(ge) Inferentia芯片，提供最高2000TOPS算力。

阿裏巴巴推出號稱“全球最高性能AI推理芯片”含光800，采用自研芯片架構和達摩院算法，在Resnet50基準測試中獲得單芯片性能第一。

騰訊投資的燧原科技發布了麵向雲(yun) 端數據中心的AI加速卡雲(yun) 燧T10，單卡單精度算力達到20TOPS，支持單精度FP32和半精度BF16的混合精度計算，並為(wei) 大中小型數據中心提供了單節點、單機櫃、集群三種模式，在集群模式下可通過片間互聯實現1024節點集群。

芯片是AI的載體(ti) ，而軟件是完成智能操作的核心。隨著異構計算逐漸導入AI芯片，軟硬件協同成為(wei) 雲(yun) 端AI的重要趨勢。英特爾推出了麵向異構計算的統一軟件平台OneAPI，以隱藏硬件複雜性，根據係統和硬件自動適配功耗最低、性能最佳的加速方式，簡化並優(you) 化編程過程。賽靈思也推出了軟件平台VitisAI，向用戶開放易於(yu) 訪問的軟件接口，可根據軟件或算法自動適配賽靈思硬件架構。

3、功耗比仍是終端側(ce) 重點

在終端側(ce) ，功耗比仍然是角逐焦點。尤其在手機等對於(yu) 續航能力錙銖必較的終端，主力廠商推出的AI引擎都對低功耗有所強調。

麒麟9905G的NPU采用雙大核+微核的方式，大核負責性能，微核擁有超低功耗。據介紹，微核在人臉檢測的應用場景下，能耗是大核工作的1/24。高通發布的驍龍865集成了傳(chuan) 感器中樞，讓終端能夠以極低功耗感知周圍情境。三星提出通過較低功耗的NPU實現終端設備上的AI處理，實現在設備端直接執行更複雜的任務。

除了手機，終端側(ce) 的另一個(ge) 當紅炸子雞是AI語音芯片。科大訊飛、阿裏巴巴、探境科技、清微智能等都發布了針對智能家居的AI語音芯片，反映了AI芯片在特定領域的專(zhuan) 業(ye) 化、定製化趨勢。阿裏達摩院公布了首款專(zhuan) 用於(yu) 語音合成算法的AIFPGA芯片技術Ouroboros，使用了端上定製硬件加速技術，降低對雲(yun) 端網絡的依賴，支持實時語音合成和AI語音識別，有望率先在天貓精靈搭載。

4、2020年發展機遇挑戰並存

根據賽迪顧問預計，2019—2021年，中國AI芯片市場規模仍將保持50%以上的增長速度，2019年中國AI芯片市場規模將達到124.1億(yi) 元，同比增長53.6%;2020年中國AI芯片市場將保持56.1%的增長，達到193.7億(yi) 元的市場規模;2021年中國AI芯片市場規模將進一步增長至305.7億(yi) 元，同比增幅可達57.8%。

根據賽迪顧問預計，2019年中國AI芯片市場當中，雲(yun) 端訓練芯片市場規模為(wei) 61.4億(yi) 元，雲(yun) 端推斷芯片市場規模為(wei) 32.6億(yi) 元，終端推斷AI芯片市場規模為(wei) 30億(yi) 元。到2020年底，這三個(ge) 市場的規模將分別增長至91.4億(yi) 元、51.7億(yi) 元和50.17億(yi) 元;到2021年底，將進一步增長至139.4億(yi) 元、82.2億(yi) 元和84.1億(yi) 元。

可以看到，從(cong) 2019年到2021年，三年間，中國雲(yun) 端訓練AI芯片市場累計增長了約127%，雲(yun) 端推斷AI芯片市場累計增長了約152%，終端推斷AI芯片市場累計增長了約181%。顯然，終端推斷AI芯片的市場增長最快，並且其市場規模在2021年將首次超過雲(yun) 端推斷AI芯片。

集邦谘詢分析師姚嘉洋指出，2019年，AI芯片大致走出了一條較為(wei) 清晰的道路，端、邊、雲(yun) 的芯片規格相對明確。2020年，各大芯片廠會(hui) 延續2019年的產(chan) 品發展路徑，持續深化芯片的性價(jia) 比及功耗比表現。從(cong) 訓練端來看，值得關(guan) 注的是HBM(高頻寬存儲(chu) 器)的整合與(yu) 相關(guan) 的封裝技術良率，這會(hui) 牽動芯片廠商與(yu) 存儲(chu) 器及封測廠商之間合作關(guan) 係的變化。推理端的決(jue) 戰點在INT8領域，重點在於(yu) 如何進一步提升芯片本身的性能及功耗表現。

5G、VR/AR等新技術，也將為(wei) AI芯片，尤其是邊緣側(ce) 的AI芯片提供更多發揮空間。ArmML事業(ye) 群商業(ye) 與(yu) 營銷副總裁DennisLaudick曾表示，5G通信技術改變了數據處理方式，讓邊緣AI的工作負載有了處理需求。可以說，5G帶來了網絡邊緣的更多創新。

姚嘉洋也表示，AI在5G核心網絡存在機會(hui) ，由於(yu) 5G帶來了更多元的頻譜組合，AI可以輔助核心網絡更有效地調度網絡資源，將頻寬資源的利用達到極大化。同時，5G也涵蓋車聯網，AI在自動駕駛方麵將大有機會(hui) 。在VR/AR端，AI也在導入，主要聚焦在人眼追蹤或是場景識別等應用，有望改善VR/AR的流暢度與(yu) 實時性表現。

清華大學微電子所所長魏少軍(jun) 表示，從(cong) 產(chan) 業(ye) 發展規律來看，在2019-2020年，AI芯片將持續火熱，企業(ye) 紮堆進入;但是2020年前後，將出現一批出局者，行業(ye) 洗牌開始。由於(yu) 目前AI算法還在不斷演進匯總的過程中，最終的成功與(yu) 否將取決(jue) 於(yu) 各家技術路徑的選擇和產(chan) 品落地的速度。

5、AI芯片痛點尚待攻克

近兩(liang) 年，AI在語音識別、圖像識別等應用領域取得突破，但要從(cong) 單點突破走向全麵開花，需要AI領域誕生如同CPU一樣的通用AI計算芯片。清華大學微納電子係副教授尹首一等專(zhuan) 家指出，AI芯片短期內(nei) 以異構計算為(wei) 主，中期要發展自重構、自學習(xi) 、自適應，長期則朝向通用計算芯片發展。

具體(ti) 來說，AI要從(cong) 應用適應硬件走向硬件適應應用，就要求AI芯片具備可編程性及動態可變的計算架構，來應對層出不窮的新算法和新應用。魏少軍(jun) 表示，AI芯片一要適應算法的演進，二要有適應所有應用的架構，這就要求架構具備高效的轉化能力。在成本敏感的消費電子領域，還需關(guan) 注AI芯片的計算效能，達到低功耗、小體(ti) 積、開發簡易，這些都需要架構上的創新。

全球AI芯片產(chan) 業(ye) 仍處於(yu) 產(chan) 業(ye) 化早期階段，國產(chan) 處理器廠商與(yu) 國際廠商在人工智能這一全新賽場上處在同一起跑線。耐能創始人兼CEO劉峻誠表示，中國擁有龐大的智能手機、智能家居、智能安防市場，對中國的AI公司而言，不僅(jin) 在服務國內(nei) 客戶時具有本土化優(you) 勢，還可借助這些客戶的生產(chan) 製造優(you) 勢進軍(jun) 海外市場，實現“立足中國，放眼全球”的商業(ye) 布局。