科技云報道：

在過去三年人工智能的浪潮推動下，電腦顯卡芯片制造商Nvidia股票市值從2015年200多億美元，飆漲至如今1200多億美元，期間漲幅高達6倍，使其一躍成為當下科技行業(yè)最受追捧的公司之一。Nvidia如今瘋狂飆升的市值，沒有人不對AI芯片在商業(yè)領(lǐng)域展現(xiàn)出的想象空間垂涎欲滴。”

2017年第三季Nvidia的GPU銷量環(huán)比增長29.53%，約占GPU芯片市場70％的份額。

Jefferies股票分析師Markeries Lipacis在給客戶的說明中寫道：“IBM在20世紀50年代主導(dǎo)了大型計算機，數(shù)字設(shè)備公司（Digital Equipment Corp.）在20世紀60年代中期向小型計算機轉(zhuǎn)型，微軟和英特爾在個人電腦市場逐漸興起，蘋果和谷歌讓智能手機變得無處不在。我們相信，下一次的結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變正在發(fā)生，而Nvidia將從中受益?！?/p>

Nvidia在芯片領(lǐng)域的霸主地位不僅讓過去三十年高度競爭的兩家公司——Intel和AMD開始聯(lián)手抵抗，更成為中國人工智能發(fā)展的“狙擊”目標。

在國務(wù)院今年7月下發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中明確闡述，到2030年，中國人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，智能經(jīng)濟、智能社會取得明顯成效，為躋身創(chuàng)新型國家前列和經(jīng)濟強國奠定重要基礎(chǔ)。

10月，科技部印發(fā)《關(guān)于發(fā)布國家重點研發(fā)計劃變革性技術(shù)關(guān)鍵科學(xué)問題重點專項2017年度項目申報指南》，其中包含十三個重點項目，“研制能處理大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包含一億神經(jīng)元和十億突觸）的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器樣片”作為其中之一將Nvidia作為競品進行對標，并將實測能效和性能超過Nvidia圖形處理單元（Nvidia GPU）產(chǎn)品M40的20倍作為考核指標予以標示。

此舉已顯示出中國在向高端制造業(yè)轉(zhuǎn)型的過程中，將以舉國之力向人工智能、芯片等領(lǐng)域發(fā)起挑戰(zhàn)。

國產(chǎn)芯片自給率不足30%

芯片話語權(quán)被Nvidia牢牢掌握

數(shù)據(jù)顯示，2016年全球芯片市場達到3397億美元，同比增長1.5%，而2017年則超過4000億美元，漲幅高達10%以上。

但令人窘迫的是，在如此巨大的蛋糕面前，盡管中國已消化了近1/3的市場需求而成為全球最大的芯片消費國，但繁榮背后卻有一個殘酷的事實：國產(chǎn)芯片的自給率不到30%，產(chǎn)值不足全球的7%，市場份額更是不到10%，也就是說中國芯片90%以上依賴進口。

截至2016年底，中國芯片的進口金額達到1.3萬億人民幣左右，而同期的原油進口不到0.7萬億。中國在芯片進口上的花費已經(jīng)接近原油的兩倍。

在芯片產(chǎn)業(yè)中，流片費用動輒幾百萬元甚至上千萬元，這樣的費用對任何一家公司來說都是難以企及的高價。

一般來說，普通芯片最多半年流片一次，而高端芯片如10nm或像麒麟970這類AI芯片，由于研發(fā)過程漫長，從研發(fā)到流片需要數(shù)年時間。因此，國內(nèi)很多芯片設(shè)計公司為提高成功率，紛紛選擇去國外或合資企業(yè)流片。

英特爾、富士通、Tower Jazz、GlobalFoundries、三星、臺積電、MagnaChip等，往往是業(yè)內(nèi)首選。盡管近年來有紫光、中芯國際等重點企業(yè)異軍突起，但無論從工藝還是經(jīng)驗來看，距離國際一線廠商還有很長的路要走，更不用說那些具備深度學(xué)習(xí)功能和算法的AI芯片。

縱觀全球芯片產(chǎn)業(yè)格局，話語權(quán)仍牢牢掌握在Nvidia的手中。今年，Nvidia新推出的Volta GPU被阿里巴巴、百度、騰訊等眾多互聯(lián)網(wǎng)公司用于面向企業(yè)和消費者的AI應(yīng)用，華為、浪潮、聯(lián)想也都使用Nvidia Volta HGX架構(gòu)為數(shù)據(jù)中心構(gòu)建AI系統(tǒng)，戴爾EMC、惠普、IBM和Supermicro則推出了基于Tesla V100 GPU的服務(wù)器。

而Nvidia的TensorRT 3.0人工智能推理加速平臺，也帶來了一大批數(shù)據(jù)中心客戶，有包括亞馬遜、微軟、Facebook、谷歌、百度、阿里巴巴、京東、訊飛、?？低暋Ⅱv訊在內(nèi)的全球1200余家企業(yè)用戶?？梢哉f，中國企業(yè)為Nvidia貢獻了超過七成的利潤收入。

擺脫芯片“依賴癥”

ASIC芯片或是撬動產(chǎn)業(yè)的“支點”

雖然目前深度學(xué)習(xí)芯片市場是由Nvidia主導(dǎo)，但GPU在人工智能領(lǐng)域的表現(xiàn)并不是非常理想。終端市場中的各種垂直場景，包比如手機、智能家居、安防、自動駕駛等領(lǐng)域，都存在AI芯片創(chuàng)業(yè)公司成功切入的機會。

8月，中國AI芯片創(chuàng)業(yè)公司寒武紀科技（Cambricon Technologies Corp Ltd.,）獲得來自于由聯(lián)想創(chuàng)投、阿里巴巴創(chuàng)投、國投創(chuàng)業(yè)、國科投資、中科圖靈、元禾原點、涌鏵聯(lián)合投資的1億美元A輪融資。

其在去年推出了一款名為1A處理器的商用深度學(xué)習(xí)專用處理器NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器），今年更是推出1H8處理器，主要面向場景視覺的應(yīng)用；1M處理器，則主要面向智能駕駛領(lǐng)域。

目前的AI應(yīng)用主要分為用于服務(wù)器端和用于移動終端兩大類?，F(xiàn)有的主流服務(wù)器端的硬件加速器以圖形處理器（Graphics Processing Unit，GPU）和現(xiàn)場可編程邏輯門陣列（Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA）為主。

GPU具有強大的浮點運算能力，因此除圖像處理的本職工作外，被廣泛應(yīng)用于科學(xué)計算、密碼破解、數(shù)值分析，海量數(shù)據(jù)處理等需要大規(guī)模并行計算的領(lǐng)域。然而從芯片底層架構(gòu)來講，GPU并非專為深度學(xué)習(xí)設(shè)計的專業(yè)芯片，因此未必是人工智能加速硬件的最終答案。

與GPU相比，F(xiàn)PGA雖然在計算運行速度上與ASIC芯片有所差距（大約是GPU的一半，是同代ASIC的1/10），產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度也要慢于GPU芯片（GPU一般是一年到一年半更新?lián)Q代，而FPGA是兩到三年），但是功耗僅僅是GPU的1/10，并且還可以通過重配置對目標應(yīng)用進行最大限度的優(yōu)化。

除了FPGA和GPU之外，也有不少公司在做服務(wù)器端的深度學(xué)習(xí)加速芯片，例如Google的TPU、Intel的Nervana System以及Wave Computing等。

假如把FPGA比作科研研發(fā)專用芯片，那么ASIC就是確定應(yīng)用市場后，大量生產(chǎn)的專用芯片?；诖?，廠家可以針對特定用戶場景使用FPGA進行研發(fā)，當算法成熟、芯片設(shè)計固定后可以以ASIC的方式進行大規(guī)模生產(chǎn)。因此，作為全定制設(shè)計的ASIC芯片，針對適用的應(yīng)用場景，ASIC的性能和能耗都要優(yōu)于市場上的現(xiàn)有芯片，包括FPGA和GPU。

目前，人工智能ASIC的發(fā)展仍處于早期。其根本原因是，ASIC一旦設(shè)計制造完成后電路就固定了，只能微調(diào)無法大改。而硬件的研發(fā)設(shè)計與生產(chǎn)成本很高，如果應(yīng)用場景是否為真市場尚不清晰，企業(yè)很難貿(mào)然嘗試。

此外，能設(shè)計出適用于人工智能芯片的公司必然是要既具備人工智能算法又擅長芯片研發(fā)的公司，進入門檻較高。相比海外，中國具有更廣泛的應(yīng)用場景和廣闊的試水空間，中國廠商也更擅長在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域施展拳腳，ASIC芯片則可借此成為中國撬動芯片產(chǎn)業(yè)的“支點”。

不可否認，Nvidia憑借在GPU芯片領(lǐng)域的先發(fā)優(yōu)勢，其領(lǐng)導(dǎo)者地位將在很長一段時間內(nèi)難以撼動。爭奪芯片產(chǎn)業(yè)話語權(quán)的游戲才剛剛開始，擁有超強算力兼具低能耗的芯片將是進入個人AI時代的一張門票，目前這張門票還未售出。Nvidia雖已牢牢把持住了服務(wù)器端芯片話語權(quán)，但移動終端芯片領(lǐng)域仍是一片“藍?！?。

隨著中國將人工智能和芯片產(chǎn)業(yè)抬升到國家戰(zhàn)略層面，以及寒武紀這類具有政府背景的公司出現(xiàn)，Nvidia勢必將面臨激烈挑戰(zhàn)，這對中國而言，這未嘗不是一次與全球巨頭相互切磋和學(xué)習(xí)的過程。對于芯片產(chǎn)業(yè)的未來，或許就如凱文·凱利說的那樣：“將來會顛覆你的，一定不會出現(xiàn)在你現(xiàn)有的對手名單里?！?/p>

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