文／《財經(jīng)國家周刊》記者 李瑤
“沒有典型場景應用沒有意義，沒有超越nvidia（英偉達）的芯片沒有意義，沒有世界級的算法沒有意義！”在近期的一場發(fā)布會上，依圖科技ceo朱瓏以三個“沒有意義”開場，細數(shù)人工智能（ai）芯片之難，進而提出“算法即芯片”的概念。
朱瓏代表的依圖科技想表達一個觀點：摩爾定律瀕臨失效，算法將決定芯片的未來。在新概念的鋪墊下，依圖科技發(fā)布了首款自研云端視覺推理ai芯片“求索”。
依圖不是唯一一家“從軟件到芯片”的公司。時間再往前推一年，云知聲、思必馳、rokid（若琪）等國內其他ai算法公司，也先后推出了ai芯片?？瓷先ィ@已經(jīng)成為一大趨勢。
長久以來，“芯”痛問題纏繞著中國科技發(fā)展進程，人工智能時代到來后，ai芯片為中國芯片產業(yè)彎道超車帶來希望。但相比傳統(tǒng)造芯路徑，ai算法廠商做芯片，能成為新路徑嗎？
造芯！造芯！
2018年5月，云知聲，物聯(lián)網(wǎng)ai芯片unione“雨燕”。
2018年6月，rokid，語音ai專用芯片kamino18。
2019年1月，思必馳，ai語音交互芯片“太行（taihang）”。
2019年5月，依圖，視覺ai芯片“求索”。
這是過去一年進入ai芯片產業(yè)的新生力量。
“這不是熱度問題，這是行業(yè)落地的必然結果?！闭劶八惴◤S商投身芯片產業(yè)的原因，依圖科技首席創(chuàng)新官呂昊這樣解釋。
行業(yè)落地是商業(yè)模式成功的關鍵，也是這批ai創(chuàng)業(yè)公司發(fā)展的一個重要目標：伴隨著多輪融資，新興小巨頭們開始面對一個現(xiàn)實的問題——落地和變現(xiàn)。
如何落地？北京半導體行業(yè)協(xié)會技術研究部部長朱晶認為，算法廠商提供的都是高頻次、基礎性的功能服務，僅通過算法來實現(xiàn)商業(yè)盈利往往會遇到瓶頸，而通過將各自的ai核心算法芯片化，有望為商業(yè)盈利鋪平道路。
ai技術層面的突破路徑為算法公司轉型提供了可能。
一位ai芯片企業(yè)人士告訴《財經(jīng)國家周刊》記者，算法屬于整個ai行業(yè)的軟件層面，要想真正實現(xiàn)場景落地，走近消費場景或產業(yè)場景，很大程度上還是要依靠硬件，而離ai算法最近的硬件，無外乎人工智能時代應用越來越為廣泛的ai芯片。
朱瓏認為，長久以來，芯片廠商不懂算法，算法廠商不懂應用，就算芯片廠商與算法廠商合作，也往往因為芯片無法及時跟上迭代迅速的算法，造成軟硬件融合出現(xiàn)斷層。
“只有把算法、芯片、應用垂直整合在一起，才能最先看到什么芯片最有用、什么算法最好、賦能什么樣的應用?！敝飙囌f。
更大的利好來自于國家政策的推力。2016年和2017年，國務院先后發(fā)布《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展規(guī)劃》和《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，人工智能正式納入國家發(fā)展戰(zhàn)略，ai芯片也獲得了重要的政策支持。
這是一個前景廣闊的市場。市場調研機構gartner發(fā)布報告預測，全球ai芯片市場規(guī)模將在未來五年內飆升，從2018年的42.7億美元成長至343億美元，增長超過7倍。
蛋糕在前，先下手為強。“所有頭部的算法公司，都在考慮做芯片?！彼急伛Y和中芯國際合資公司深聰智能執(zhí)行副總裁吳耿源說。
鯰魚效應
一直以來，高門檻的芯片產業(yè)格局相對穩(wěn)定。從全球市場看，ai芯片領域的玩家大致有四類：英偉達、英特爾等傳統(tǒng)半導體公司；谷歌、亞馬遜、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭；蘋果、華為等結合自身業(yè)務研發(fā)的科技廠商；graphcore、寒武紀等芯片背景起家的初創(chuàng)企業(yè)。
即便只考慮國內市場，ai芯片玩家也是強者如云：bat、科大訊飛等互聯(lián)網(wǎng)巨頭和垂直行業(yè)巨頭；1600作家傳統(tǒng)芯片設計公司；以華為為代表的系統(tǒng)廠商；寒武紀、地平線等芯片背景的初創(chuàng)公司……
從算法起家切入芯片領域的第五類玩家，靠什么立足？
按部就班的傳統(tǒng)玩法必然是死路一條。關于國產ai芯片發(fā)展，一直有這樣一個積極論調：ai時代每一個場景都需要自己的芯片，大公司的壟斷優(yōu)勢在逐漸消失，國產ai跟世界巨頭站在同一起跑線，有機會成為新巨頭。
但據(jù)記者了解，除極少數(shù)真正做ai芯片的企業(yè)外，國內不少ai方案廠商更多是直接購買國外大廠的芯片，然后針對場景開發(fā)做些算法優(yōu)化。這樣的做法從某種程度上而言，更像是拉動國外廠商的芯片產品出口，對中國芯片產業(yè)發(fā)展的助益始終浮于表面。
北極光創(chuàng)投董事總經(jīng)理楊磊認為，如果簡單拷貝華為、高通，或者說做簡單的集成，根本不可能實現(xiàn)彎道超車。只有針對不同應用場景作架構上的創(chuàng)新，才是初創(chuàng)企業(yè)的真正機會。
朱瓏認為，算法廠商入局的機會，就是對算法、應用、芯片進行垂直整合。“要超越英偉達太難了”，在他看來，作為國產ai初創(chuàng)公司，必須和英偉達這樣的行業(yè)巨頭策略不一樣，才有可能彎道超車。
從ai技術層面而言，一旦從算法切入芯片進行垂直整合的做法走通，也算是為ai產業(yè)軟硬件走向融合提供了一種新路徑。
前述ai芯片企業(yè)人士認為，芯片不僅包含設計、制造以及銷售整套流程中產生的產業(yè)與生態(tài)系統(tǒng)，還涉及軟硬件開發(fā)、行業(yè)標準制定、知識產權等，鏈路復雜，算法廠商造芯片，無異于鯰魚入池，有望引發(fā)整個芯片相關行業(yè)的連鎖反應。
“從宏觀角度出發(fā)，如果有越來越多公司嘗試在ai芯片領域做架構創(chuàng)新，持續(xù)高速地試錯、更新、升級，對中國ai產業(yè)來說，也不失為一種創(chuàng)造新機遇、促成新質變的有益探索?！边@位企業(yè)人士補充道。
挑戰(zhàn)重重
雖然路徑創(chuàng)新，但在芯片制造領域，新玩家們面臨的難題并不會比老玩家們少。
首先，造芯涉及的技術、流程、產業(yè)鏈復雜，算法廠商作為新入局者，如何以己之力調動行業(yè)資源，不僅考驗算法廠商自身的技術能力，還考驗其資源整合能力，這些能力的背后，都與“資金”緊密相連。
公開數(shù)據(jù)顯示，英偉達、英特爾等傳統(tǒng)芯片巨頭開發(fā)一款ai芯片動輒數(shù)億美元，英特爾全年研發(fā)投入甚至高達130億美元以上。而目前造芯的算法公司仍處于以融資為主要供給的階段，且單家企業(yè)融資總額均未跨過10億美元級別。
如何繼續(xù)填補巨大的資金缺口，讓資本有耐心、有信心，讓產業(yè)鏈上下游有意愿支持自己調動行業(yè)資源快速做出一款有競爭力的芯片，是擺在多數(shù)算法公司面前的首要問題。
其次，雖然初創(chuàng)公司具備動作快、專注度高的優(yōu)勢，但要與巨頭搶市場并不容易。朱晶表示，大公司強大的軟硬件一體化產品能力、市場營銷渠道能力以及充足的資本儲備等優(yōu)勢，使它們在處理和ai芯片初創(chuàng)企業(yè)的關系上始終處在一個更加主動的地位。
換句話說，算法廠商要想存活，造一款ai芯片不會有質的變化，只有經(jīng)受住大公司的沖擊，能連續(xù)做出幾款有競爭力的芯片，才有望在市場上站住腳?！熬拖窈愦蟾蜀R踢球，只有持續(xù)跟皇馬有得踢，不要踢完一次就散架，才有贏的機會?！敝飙囌f。
但要連續(xù)做數(shù)款有競爭力的芯片也不容易，前述企業(yè)人士說，除了算法、場景、芯片，連續(xù)造芯背后不僅包含人才儲備、資本投入以及從設計研發(fā)到成片商用的時間成本，還要建立起軟硬件生態(tài)，而這個生態(tài)閉環(huán)的粘合點，仍然是ai芯片的商業(yè)化落地。
據(jù)記者了解，目前算法公司的自研芯片多數(shù)尚未大規(guī)模投產，主要應用在自家產品上。從部分企業(yè)披露的營收信息上看，雖然“算法芯片化”的舉措已為商業(yè)盈利鋪平了道路，不過，整體生存和趕超仍然任重道遠。

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