算力在人工智能的發(fā)展過程中始終扮演著重要作用，關鍵因素之一就是云計算能力的提升，由云端AI芯片的迭代在推動。隨著數(shù)據的海量爆發(fā)，算力缺口在不斷放大，云端AI芯片競爭日趨白熱化。

ABI Research的報告“云端AI芯片：市場前景和供應商定位”顯示：云端AI推理和訓練所產生的AI芯片市場，預計將從2019年的42億美元增長到2024年的100億美元。邊緣端AI芯片市場也將達到近80億美元。

五股力量決戰(zhàn)云端

進入2020年，中央將“新基建”提到了前所未有的戰(zhàn)略高度，疫情刺激下各種在線應用大爆發(fā)，都直接帶動了云端市場的火爆。根據新基建投資測算，預計2025年，AI基礎設施建設新增投資約為2200億元，人工智能核心產業(yè)規(guī)模超過4000億元，這將使AI芯片市場規(guī)模超過300億元，年均增速達到20%。行業(yè)巨大利好之下，云端市場競爭更為激烈，對行業(yè)、企業(yè)都是巨大考驗。

老牌的云端服務商，如AWS、Microsoft Azure、Google、阿里云、百度云和騰訊云，以及在企業(yè)數(shù)據中心深耕多年的廠商，如：VMware、Rackspace、NetApp、HPE、Dell等公司，這兩股傳統(tǒng)力量，憑借深厚的技術積累和行業(yè)資源積累，將繼續(xù)在云端市場延續(xù)強大優(yōu)勢。

值得一提的是，就在昨天，金山云作為國內最大的獨立云服務提供商、第三大互聯(lián)網云服務提供商，在美國納斯達克成功上市，董事長雷軍表示，在AIoT、萬物智聯(lián)的大趨勢下，云的重要性更加凸顯。未來金山將“All in”云服務。本次上市募集的資金將主要投向基礎架構的擴展和升級；技術和產品研發(fā)，尤其是在人工智能、大數(shù)據、云技術和物聯(lián)網領域，以及生態(tài)系統(tǒng)的擴展和國際影響力建設等方面。

第三股力量以英偉達和英特爾兩大業(yè)界巨擎為代表。英偉達的GPU先期已經獲得了大范圍應用，牢牢占據了云端特別是云端訓練市場。近年來，除了在芯片架構上不斷迭代，英偉達也越來越重視配套軟件資源和相關服務。據其2020財年第四季度及全年的財務報告中顯示，數(shù)據中心收入達到創(chuàng)紀錄的29.8億美元，比上年增長2％。對于未來，英偉達方面表示，需要加速的計算平臺，并且軟件豐富性至關重要，數(shù)據中心可以由軟件定義。根據IDC的調研數(shù)據，8卡GPU服務器和英偉達的V100加速卡成為去年上半年的采購熱點，均占據30%以上的份額。

英特爾2020年第一季度財報顯示，其數(shù)據中心業(yè)務同比增長43%。英特爾這些年在不斷強化其數(shù)據中心的異構計算能力，并在跨多架構的開發(fā)過程中進行統(tǒng)一和簡化。去年底斥資約20億美元收購的以色列人工智能公司Habana Labs，有助于提振英特爾面向數(shù)據中心的AI服務。Habana Labs的AI訓練處理器Gaudi，與使用同等數(shù)量GPU構建的系統(tǒng)相比，基于Gaudi的大節(jié)點訓練系統(tǒng)的吞吐量預計將增加4倍。

第四股力量就是國內外的新入局者，通過架構創(chuàng)新，推出了一批新的專用人工智能芯片。在云端訓練或推理芯片方面，以百度、阿里、華為、寒武紀、依圖、比特大陸、燧原等為代表的國內企業(yè)，已陸續(xù)發(fā)布多款代表性芯片，并實現(xiàn)產品應用。在面向前沿的類腦計算領域，也涌現(xiàn)出了西井科技、靈汐科技等開發(fā)AI神經網絡平臺芯片的代表性企業(yè)。

第五股力量就是FPGA。以Xilinx為顯著代表，去年發(fā)布的7nm芯片平臺Versal Premium，最大賣點就是自適應大帶寬，專為解決核心網所承載的巨大壓力。其預構建連接能力能夠更快投入市場并提供ASIC級功耗和性能，同時滿足較高的安全需求。這個里程碑級別的產品，更加昭示了FPGA在數(shù)據中心的野心和能力。其他創(chuàng)業(yè)公司，如雪湖科技，放眼于推斷運算加速場景，通過深度學習神經網絡+FPGA芯片/加速卡等，已成功為公有云、私有云、自動駕駛等提供神經網絡加速IP。還有鯤云科技，該公司基于數(shù)據流架構的通用AI底層CAISA芯片架構，目前已推出FPGA加速卡，在安防、航空、航天、電力、工業(yè)等領域落地，據透露今年也將推出新一代的芯片產品。

值得關注的新秀還有成立于2018年、注冊地在美國硅谷的Moffett AI公司，該公司今年3月獲得了近千萬美元天使輪融資，由凱旋創(chuàng)投領投、創(chuàng)享基金和云天使基金跟投。該公司致力于研發(fā)下一代高算力的AI芯片，宣稱目前已實現(xiàn)FPGA芯片小批量量產，目標是通過優(yōu)化計算模式，支持全面稀疏化神經網絡開發(fā)，提供超高算力、超低功耗的通用AI計算平臺。

盡管多方力量決戰(zhàn)云端，但目前為止，云端AI市場仍由NVIDIA的GPU和Intel的CPU主導，計算架構方面以CPU+GPU、CPU+FPGA等異構計算為主流。在巨大的利好面前，AI云端芯片逆勢突圍的勢頭將更為明顯。

變局之下，“落地”還是“墜崖”？

大約從2018年開始，AI芯片的“落地”被反復強調，今年的看點仍然在于新產品的迭代和落地。加速人工智能應用落地，只有以市場需求為驅動的芯片才能持續(xù)創(chuàng)造價值，這對每一家AI芯片企業(yè)的核心技術以及對市場需求的洞察能力都是巨大考驗。如果今年不能實現(xiàn)快速落地，一些廠商可能會墜入絕望的深淵，被市場遠遠拋下。

鮮花著錦、烈火烹油，就在云端市場激戰(zhàn)正酣之時，最近在創(chuàng)業(yè)公司身上發(fā)生的幾件事既是個例，卻也是行業(yè)競爭加劇之下的一個縮影。

日前，Wave Computing被曝出申請破產保護，正在進行資產重組。該公司曾是AI芯片領域被看好的新興公司之一，愿景是“數(shù)據追蹤”，即從數(shù)據中心到邊緣云，對客戶的數(shù)據進行深度學習訓練。曾經繁盛一時的明星企業(yè)落得這般景況的確讓人唏噓，推測可能的原因，一方面是核心產品在大規(guī)模部署時遇到阻力，沖擊英偉達即有市場份額失敗；另一方面，去年半年內，兩度換任CEO；加之MIPS開源計劃擱淺等等，多重原因導致無力正常運轉。

寒武紀近來也受到了很高的關注，起因是其IPO材料，業(yè)界對其商業(yè)化能力產生了巨大質疑。在終端處理器IP業(yè)務失去華為后，寒武紀將重心放在云端市場的開拓上。在公開回應中，寒武紀也剖析了自己與競爭對手的優(yōu)劣勢。目前行業(yè)內能夠實現(xiàn)從終端、邊緣端到云端完整智能芯片產品線的企業(yè)包括英偉達和華為海思。寒武紀認為，這兩者得益于長期的技術積累、資金優(yōu)勢和人力優(yōu)勢，在芯片整體研發(fā)經驗和綜合設計能力方面領先于自己。2020財年英偉達的研發(fā)費用達到28.29億美元，而華為海思在2019年的研發(fā)投入也達到24.39億美元。更為關鍵的是，英偉達已經構建了完善的生態(tài)CUDA，且英偉達和海思兩家公司都有成熟和完善的銷售網絡、更大的市場知名度。這些都是寒武紀不能及的優(yōu)勢。

寒武紀本次IPO擬募資28.01億元，初步估計未來3年內除募集資金外，仍需30-36億元資金投入項目研發(fā)，5-6款芯片產品需繼續(xù)進行研發(fā)投入。與終端AI芯片相比，云端AI芯片通常具有更高的計算能力，更高的功耗，更大的物理占用面積，因此也相對更加昂貴。寒武紀未來的業(yè)務造血能力、商業(yè)化能力進入關鍵考驗期。

比特大陸這位昔日的礦機霸主一度希望將AI芯片作為新的增長點，并先后在2017、2018年推出兩代AI云端芯片，2018年推出第一代AI終端芯片。該公司去年公開宣稱AI芯片已經賺到錢，但具體數(shù)字沒有透露。不過近來，讓比特大陸成為焦點的，既不是新品發(fā)布，也不是方案落地，而是高層綿延已久的人事糾葛。行業(yè)正在窗口期，比特大陸短期內最大的危機就是能否平順度過人事危機，穩(wěn)定人心，加快產品市場化步調。

燧原科技日前宣布完成B輪7億元人民幣融資，由半導體產業(yè)基金武岳峰資本領投，騰訊、上海雙創(chuàng)、海松資本，萬物資本、達泰資本、紅點創(chuàng)投中國基金跟投。據其官方透露，該輪資金將用于產品量產和業(yè)務規(guī)模化、技術支持團隊擴充、高端專家人才引進，以及繼續(xù)投入第二代云端訓練及推斷產品的開發(fā)。燧原科技CEO趙立東表示，“從公司創(chuàng)立伊始，我們堅持業(yè)務落地與產品開發(fā)同等重要，只有實現(xiàn)產品落地和業(yè)務規(guī)模化，才能實現(xiàn)盈利。”這或許也給了資方一枚定心丸。企業(yè)可持續(xù)發(fā)展，需要在市場方向、產品定位、融資、商業(yè)合作等一系列決策中做出戰(zhàn)略性選擇。燧原方面表示，針對“新基建”智能數(shù)據中心的廣闊前景，正與政府和上下游商業(yè)伙伴展開合作。

GPU并非完美，創(chuàng)新技術空間巨大

云端AI芯片仍以NVIDIA一家獨大，這個局面短期內難以被撼動。尤其是在訓練端，主要原因是英偉達GPU產品線豐富，編程環(huán)境成熟，產品支持市場上主要的開發(fā)框架和語言，產品廣受AI開發(fā)者好評。但同時其產品也存在著功耗、價格昂貴等問題，市場也在期待GPU之外的產品形成競爭力。

另外，從市場空間來看，根據艾瑞咨詢去年的調研及梳理，云端推斷市場未來增速和空間將高于訓練市場。對于致力于云端AI芯片的企業(yè)來說，聚焦于更具成長性的推斷市場也是不錯的選擇。

根據筆者與眾多業(yè)內人士溝通交流得到的啟發(fā)，做芯片并不難，最難的是定義芯片。因為芯片有其物理周期，如何能夠預知兩年之后的市場需求——這是定義芯片最難的地方。大公司養(yǎng)得起優(yōu)秀的人才，有足夠的試錯能力，甚至可以用賺錢的業(yè)務來養(yǎng)芯片開發(fā)，總有做成的時候。另外大公司有成熟的生態(tài)體系，甚至可以去主導需求、定義標準，這些都是創(chuàng)業(yè)公司望塵莫及的優(yōu)勢。同時，大公司的組織架構體系更為成熟完善，核心領導團隊較為穩(wěn)定，這對于一家公司的穩(wěn)定運轉都是非常關鍵的因素。

AI在不斷回歸理性，這是任何新興技術在經歷過高峰期之后都會呈現(xiàn)出來的一個最正常且健康不過的過程。在這個過程中，接地氣的公司找準方向后，落地、融資、上市都會水到渠成，否則難免陷入危機，特別是中小型的AI芯片公司，未來1~2年，只有通過市場檢驗和篩選的優(yōu)質團隊才能夠繼續(xù)獲得產業(yè)、和資本的青睞，更為穩(wěn)定地發(fā)展下去。

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