科技云報道.
5億年前，在地質(zhì)學(xué)上被認為是寒武紀的開端。這一時期，幾乎現(xiàn)今所有動物類群的祖先集中出現(xiàn)，被古生物學(xué)家稱作“寒武紀生命大爆發(fā)”。隨著人工智能的發(fā)展，各類智能終端乃至整個市場，對底層基礎(chǔ)芯片的要求也發(fā)生了根本改變，處理器性能與需求之間出現(xiàn)了巨大的市場缺口，人工智能的核心AI芯片迎來“大爆發(fā)”時代。包括NVIDIA、Intel等老牌半導(dǎo)體巨頭以及Cerebras Systems、Wave Computing、寒武紀等明星AI芯片初創(chuàng)公司，都在競相開發(fā)AI算法專用芯片?！?/p>
在2016-2017的時間里，先后發(fā)生了這樣幾件大事：NVIDIA股價再度上漲超過4倍，繼續(xù)領(lǐng)漲美國科技股、軟銀宣布將以243億英鎊(約合320億美元)收購英國芯片設(shè)計公司ARM、Intel收購視覺芯片公司Movidius、Intel宣布以153億美元收購Mobileye、國內(nèi)人工智能芯片明星公司寒武紀宣布A輪融資高達1億美元，成為全球AI芯片領(lǐng)域首個獨角獸。
近日，博通提出一項針對高通的1030億美元主動收購要約，如果這項交易完成，合并后的公司將在全球半導(dǎo)體行業(yè)的市場份額位列第三位，僅次于英特爾和三星，并將對整個芯片行業(yè)產(chǎn)生重大影響。一切跡象均表明，在人工智能算法技術(shù)推動的大背景下，新一輪芯片半導(dǎo)體行業(yè)在資本與技術(shù)市場上的博弈剛剛開始。
瞄準深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片成AI競爭焦點領(lǐng)域
第三方機構(gòu)晨星報告顯示，2021年，人工智能芯片市場總價值將達200億美元。TechNavio預(yù)測，到2021年，全球人工智能芯片年均復(fù)合增長率將超過54%。秉持各自的技術(shù)路徑，芯片領(lǐng)域的巨頭們紛紛入局這場硝煙尚未完全燃起的戰(zhàn)爭。可以預(yù)見，AI芯片的戰(zhàn)場又將是一片狼煙混戰(zhàn)。
在AI芯片這場混戰(zhàn)中，深度學(xué)習(xí)成為焦點領(lǐng)域。從芯片處理結(jié)構(gòu)看，整個環(huán)節(jié)分為訓(xùn)練（Training）算法和利用算法推理（Inference）結(jié)論兩個部分。訓(xùn)練是人工智能的基礎(chǔ)，構(gòu)建應(yīng)用的關(guān)鍵。
在這一環(huán)節(jié)，Intel利用Xeon Phi處理器與NVIDIA的GPU直面競爭，并通過多項收購擴大產(chǎn)品布局。圍繞兩家巨頭的競爭，Google和AMD雖有心殺入戰(zhàn)局，但仍在邊緣，而更小的創(chuàng)業(yè)者則仍處于探索階段。推理層則表現(xiàn)出了群雄大亂斗的場景，一些沒有芯片研發(fā)背景的公司也紛紛加入戰(zhàn)局，去爭搶市場盤子高達200億美元的未來。
作為深度學(xué)習(xí)的重要載體，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片正受到全球科技巨頭的高度關(guān)注。比如英特爾正在研發(fā)的自我學(xué)習(xí)神經(jīng)元芯片Loihi引起業(yè)界關(guān)注。Loihi可以模擬出人類大腦的功能，集成超過13萬個神經(jīng)元和1.3億個突觸，用以復(fù)制神經(jīng)的方式進行運算和思考，不需要以傳統(tǒng)的方式進行訓(xùn)練，就能實現(xiàn)自我進化和決策。與通常用于訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)的芯片相比，Loihi芯片的能效提升了1000倍。
在中國，寒武紀科技公司于11月6日發(fā)布了新一代人工智能芯片，包括：面向低功耗場景視覺應(yīng)用的寒武紀1H8、擁有更廣泛通用性和更高性能的寒武紀1H16，以及可用于終端人工智能產(chǎn)品的寒武紀1M。
三種芯片采用與“阿爾法狗”類似的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，模擬大腦的神經(jīng)元和突觸，一條指令即可完成一組神經(jīng)元的處理，力爭在未來3年占有中國高性能智能芯片市場30%的份額，并使全世界10億臺以上的智能終端設(shè)備集成有“寒武紀”終端智能處理器。
另外兩款高性能機器學(xué)習(xí)處理器芯片“MLU100”和“MLU200”初露崢嶸。這兩款芯片主要服務(wù)于服務(wù)器端的智能處理需求，分別偏重于推理和訓(xùn)練兩個用途。有別于“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器”（NPU），寒武紀科技云端芯片產(chǎn)品線使用全新的命名“機器學(xué)習(xí)處理器”（MLU）。這顯示出寒武紀未來的芯片產(chǎn)品將全面支持多樣化的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用，而不僅僅是常見的深度學(xué)習(xí)。
科技巨頭搶先一步 國內(nèi)基礎(chǔ)科研與產(chǎn)業(yè)短板亟待完善
對于人工智能這個戰(zhàn)略制高點，國際科技巨頭早已開始搶占。2010年NVIDIA就開始布局人工智能產(chǎn)品，2014年宣布了新一代PASCAL GPU芯片架構(gòu)，這是NVIDIA的第五代GPU架構(gòu)，也是首個為深度學(xué)習(xí)而設(shè)計的GPU，它支持所有主流的深度學(xué)習(xí)計算框架。
2011年，仍在谷歌就職的吳恩達將NVIDIA的GPU應(yīng)用于谷歌大腦中取得驚人效果，結(jié)果表明12顆GPU可以提供相當于2000顆CPU的深度學(xué)習(xí)性能。之后各地人工智能研究人員紛紛使用GPU來加速AI算法，GPU也成為目前最主流的AI芯片。
去年，谷歌推出了其自主芯片TPU，并成功幫助升級版的“阿爾法狗”戰(zhàn)勝中國圍棋選手柯潔，它與GPU相比，用較低的精度提高性能，功耗下降到GPU的10%。
老牌芯片企業(yè)Intel也通過收購以色列公司Nervana布局人工智能芯片。2016年上半年，NVIDIA又針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程推出了基于PASCAL架構(gòu)的TESLA P100芯片以及相應(yīng)的超級計算機DGX-1。對于TESLA P100，NVIDIA首席執(zhí)行官黃仁勛稱這款GPU的開發(fā)費用高達20億美元。
人工智能的根本是智能芯片，離開芯片沒有第二種實現(xiàn)人工智能的方法，未來10年將成為AI芯片發(fā)展的機遇期和產(chǎn)業(yè)主權(quán)的激烈爭奪期。
從頂層設(shè)計來看，中美有近乎相仿的重視程度。美國和中國政府都把人工智能當作未來戰(zhàn)略的主導(dǎo)，出臺發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，從國家戰(zhàn)略層面進行整體推進。
但在應(yīng)用系統(tǒng)中，美國走的較遠，已經(jīng)開始將AI裝備到軍事領(lǐng)域。中國雖躋身全球第一梯隊，但在基礎(chǔ)算法和理論研究方面，與美國還有很大差距。可以說，中國在人工智能和芯片的應(yīng)用上跟美國處于同一個水平線，但在基礎(chǔ)方法研究方面仍然處于落后地位。
目前，包括Google、Facebook、Microsoft等在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)和科技企業(yè)提供了非常良好的學(xué)術(shù)研究氛圍。而對于面臨營收壓力的國內(nèi)企業(yè)來說，則無法像微軟、IBM那樣進行5年、10年甚至20年長期專注和投入，這也是中國人工智能基礎(chǔ)性科學(xué)研究欠缺的最大原因。
國內(nèi)企業(yè)的優(yōu)勢在于利用大數(shù)據(jù)迅速構(gòu)建起應(yīng)用場景，特別是商業(yè)模式的創(chuàng)新與落地速度很快。但AI原創(chuàng)性的算法在國內(nèi)一向非常鮮見，現(xiàn)在國內(nèi)大部分的研究都熱衷于對原創(chuàng)模型進行修補，缺少完整的AI理論體系與方法創(chuàng)新。此外，國內(nèi)公司在技術(shù)人員的培養(yǎng)方面也遠遠不如像Google這樣的美國公司。
從全球范圍看，人工智能和AI芯片已經(jīng)全面進入“寒武紀”時代。人工智能的技術(shù)突破與創(chuàng)業(yè)者們的蜂擁出現(xiàn)，給人工智能加速產(chǎn)業(yè)化創(chuàng)造了重要契機。
對中國而言，人工智能距離真正普及還有相當長的路要走，這不僅是一個領(lǐng)域的競爭，更是整個產(chǎn)業(yè)鏈和產(chǎn)業(yè)集群的競爭。
無論是芯片、算法，還是數(shù)據(jù)、應(yīng)用、人才，任何短板劣勢都將使人工智能進入“跛腳”的畸形發(fā)展狀態(tài)。對此，國內(nèi)的人工智能參與者更應(yīng)該擁有一份定力與匠心，扎實做好基礎(chǔ)研究，政府需從國家層面補齊產(chǎn)業(yè)鏈中的短板環(huán)節(jié)，資本則需要擺好心態(tài)適度投資不要吹大泡沫，只有多方合力協(xié)作，才能讓我們看到更有希望的人工智能。
【科技云報道原創(chuàng)】
