《電子技術(shù)應(yīng)用》
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大多數(shù)AI芯片都得死

2018-05-29
關(guān)鍵詞: 英偉達(dá) 谷歌 AI芯片 FPGA

  作為AI和芯片兩大領(lǐng)域的交差點(diǎn),AI芯片已經(jīng)成了最熱門(mén)的投資領(lǐng)域,各種AI芯片如雨后春筍冒出來(lái),但是AI芯片領(lǐng)域生存環(huán)境惡劣,能活下來(lái)的企業(yè)將是鳳毛麟角,以下正文:

  不久前,谷歌在I/O大會(huì)發(fā)布了其第三代TPU,并宣稱(chēng)其性能比去年的TUP 2.0提升8倍之多,達(dá)到每秒1000萬(wàn)億次浮點(diǎn)計(jì)算,同時(shí)谷歌展示了其一系列基于TPU的AI應(yīng)用。

  可以說(shuō),AI已經(jīng)成為科技行業(yè)除了區(qū)塊鏈之外最熱門(mén)的話題。AI芯片作為AI時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施,也成為目前行業(yè)最熱門(mén)的領(lǐng)域。

  可以看到,AI芯片已經(jīng)成為資本追逐的最熱門(mén)領(lǐng)域,資本對(duì)半導(dǎo)體芯片的熱情被AI技術(shù)徹底點(diǎn)燃。在創(chuàng)業(yè)公司未真正打開(kāi)市場(chǎng)的情況下,AI芯片初創(chuàng)企業(yè)已經(jīng)誕生了不少的獨(dú)角獸,多筆融資已經(jīng)超過(guò)億元。

  AI技術(shù)的革新,其從計(jì)算構(gòu)架到應(yīng)用,都和傳統(tǒng)處理器與算法有巨大的差異,這給創(chuàng)業(yè)者和資本市場(chǎng)無(wú)限的遐想空間,這也是為什么資本和人才對(duì)其趨之若鶩的原因。

  但是,產(chǎn)業(yè)發(fā)展還是要遵循一定的產(chǎn)業(yè)規(guī)律,筆者認(rèn)為,絕大多數(shù)AI芯片公司都將成為歷史的炮灰,最后,在云端和終端只剩下為數(shù)極少的幾個(gè)玩家。

  為何這么說(shuō),請(qǐng)聽(tīng)本君慢慢道來(lái)!

  首先我們來(lái)分析下目前對(duì)AI芯片的需求主要集中在哪些方面。

  先來(lái)講講AI目前芯片大致的分類(lèi):從應(yīng)用場(chǎng)景角度看,AI芯片主要有兩個(gè)方向,一個(gè)是在數(shù)據(jù)中心部署的云端,一個(gè)是在消費(fèi)者終端部署的終端。從功能角度看,AI芯片主要做兩個(gè)事情,一是Training(訓(xùn)練),二是Inference(推理)。

  目前AI芯片的大規(guī)模應(yīng)用主要還是在云端。云端的AI芯片同時(shí)做兩個(gè)事情:Training和Inference。Training即用大量標(biāo)記過(guò)的數(shù)據(jù)來(lái)“訓(xùn)練”相應(yīng)的系統(tǒng),使之可以適應(yīng)特定的功能,比如給系統(tǒng)海量的“貓”的圖片,并告訴系統(tǒng)這個(gè)就是“貓”,之后系統(tǒng)就“知道”什么是貓了;Inference即用訓(xùn)練好的系統(tǒng)來(lái)完成任務(wù),接上面的例子,就是你將一張圖給之前訓(xùn)練過(guò)的系統(tǒng),讓他得出這張圖是不是貓這樣的結(jié)論。

  Training和Inference在目前大多數(shù)的AI系統(tǒng)中,是相對(duì)獨(dú)立的過(guò)程,其對(duì)計(jì)算能力的要求也不盡相同。

  Training需要極高的計(jì)算性能,需要較高的精度,需要能處理海量的數(shù)據(jù),需要有一定的通用性,以便完成各種各樣的學(xué)習(xí)任務(wù)。

  Inference相對(duì)來(lái)說(shuō)對(duì)性能的要求并不高,對(duì)精度要求也要更低,在特定的場(chǎng)景下,對(duì)通用性要求也低,能完成特定任務(wù)即可,但因?yàn)镮nference的結(jié)果直接提供給終端用戶(hù),所以更關(guān)注用戶(hù)體驗(yàn)的方面的優(yōu)化。

  Training將在很長(zhǎng)一段時(shí)間里集中在云端,Inference的完成目前也主要集中在云端,但隨著越來(lái)越多廠商的努力,很多的應(yīng)用將逐漸轉(zhuǎn)移到終端。

  然后我們來(lái)看看目前的市場(chǎng)情況。

  1、云端市場(chǎng)已被巨頭瓜分殆盡,創(chuàng)業(yè)公司生存空間幾乎消失。

  云端AI芯片無(wú)論是從硬件還是軟件,已經(jīng)被傳統(tǒng)巨頭控制,給新公司預(yù)留的空間極小。下面這張圖是Compass Intelligence公布了全球AI芯片榜單。因?yàn)锳I芯片目前在終端應(yīng)用極少,所以榜單頭部的排名可以近似的認(rèn)為就是云端AI芯片的目前市場(chǎng)格局。

  不客氣的說(shuō),大多數(shù)AI芯片都得死

  我們可以看到,芯片巨頭Nvidia(英偉達(dá))已經(jīng)牢牢占據(jù)AI芯片榜首,由于CUDA開(kāi)發(fā)平臺(tái)的普及,英偉達(dá)的GPU是目前應(yīng)用最廣的通用AI硬件計(jì)算平臺(tái)。除了有實(shí)力自研芯片的企業(yè)(全世界也沒(méi)幾家),如果需要做AI相關(guān)的工作,必定需要用到Nvidia的芯片。Nvidia的芯片應(yīng)用普遍,現(xiàn)在所有的AI軟件庫(kù)都支持使用CUDA加速,包括谷歌的Tensorflow,F(xiàn)acebook的Caffe,亞馬遜的MXNet等。

  除了一騎絕塵的英偉達(dá),其他老牌的芯片巨頭都沒(méi)閑著,特別是Intel通過(guò)買(mǎi)、買(mǎi)、買(mǎi)奮力的將自己擠到了頭部玩家的位置。微軟在最新的Build大會(huì)上公布了基于英特爾FPGA的AI方案,而英特爾的FPGA業(yè)務(wù)正是通過(guò)收購(gòu)Altera獲得的。

  除此之外,我們可以看到像Google這樣的互聯(lián)網(wǎng)廠商也亂入了前五。這當(dāng)然要?dú)w功于上面提到的TPU,雖然谷歌不直接售賣(mài)芯片,但是谷歌通過(guò)云服務(wù)提供TPU的調(diào)用服務(wù)。谷歌很早就開(kāi)源了Tensorflow軟件平臺(tái),這使得Tensorflow成為最主流的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件平臺(tái),已經(jīng)成了事實(shí)上行業(yè)的軟件平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)。而Tensorflow最佳的計(jì)算環(huán)境必定就是谷歌自己的云服務(wù)了,通過(guò)軟件、硬件(或者說(shuō)云)環(huán)境的打通,谷歌妥妥的成為AI芯片領(lǐng)域的一方霸主。

  現(xiàn)在業(yè)界爭(zhēng)論的焦點(diǎn)是AI芯片的處理器架構(gòu)用哪種是最好的,有前面提及的有GPU、FPGA、DSP和ASIC,甚至還有更前沿的腦神經(jīng)形態(tài)芯片?,F(xiàn)在GPU可以認(rèn)為是處于優(yōu)勢(shì)地位,但其他幾種的處理器架構(gòu)也各有優(yōu)勢(shì)。Intel則是多方下注,不錯(cuò)過(guò)任何一種處理器架構(gòu)。谷歌在TPU(其實(shí)就是一種ASIC)方面的巨大投入帶來(lái)了硬件效能的極大提高,目前看來(lái)對(duì)GPU的沖擊將是最大的,原因不單單是因?yàn)閷?zhuān)用架構(gòu)帶來(lái)的效率優(yōu)勢(shì),還有商業(yè)模式方面帶來(lái)的成本優(yōu)勢(shì)。在半導(dǎo)體行業(yè)內(nèi)的普遍觀點(diǎn)是,一旦AI的算法相對(duì)穩(wěn)定,ASIC肯定是最主流的芯片形態(tài)??纯赐诘V芯片的進(jìn)化歷程,這個(gè)觀點(diǎn)非常有說(shuō)服力。

  在云端,互聯(lián)網(wǎng)巨頭已經(jīng)成為了事實(shí)上的生態(tài)主導(dǎo)者,因?yàn)樵朴?jì)算本來(lái)就是巨頭的戰(zhàn)場(chǎng),現(xiàn)在所有開(kāi)源AI框架也都是這些巨頭發(fā)布的。在這樣一個(gè)生態(tài)已經(jīng)固化的環(huán)境中,留給創(chuàng)業(yè)公司的空間實(shí)際已經(jīng)消失。所以地平線的余凱在前幾年就對(duì)「商業(yè)技術(shù)評(píng)論」表示,云端市場(chǎng)是巨頭的禁臠,創(chuàng)業(yè)公司沒(méi)有任何機(jī)會(huì)。

  2、終端市場(chǎng)群雄割據(jù),機(jī)會(huì)尚存。

  上面說(shuō)到了Inference現(xiàn)在主要是在云端完成的,這主要是因?yàn)楝F(xiàn)在終端上基本沒(méi)有合適的處理單元可以完成相應(yīng)功能。所以我們發(fā)現(xiàn)很多AI功能都需要聯(lián)網(wǎng)才可以使用,這大大限制了AI的使用場(chǎng)景。所以將Inference放到終端來(lái),讓一些功能可以本地完成,成了很多芯片廠商關(guān)注的領(lǐng)域。

  華為的麒麟970便是最早將AI處理單元引入到終端產(chǎn)品的芯片,其中該芯片中的AI核心,是由AI芯片創(chuàng)業(yè)公司寒武紀(jì)提供的IP(知識(shí)產(chǎn)權(quán))。該芯片的引入,可以幫助華為手機(jī)在終端完成一些特定的AI應(yīng)用,比如高效的人臉檢測(cè),相片的色彩美化等。此后,蘋(píng)果,三星都宣布了在其處理器中引入相應(yīng)的AI處理單元,提升手機(jī)終端的AI應(yīng)用能力。

  在終端上,由于目前還沒(méi)有一統(tǒng)天下的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn),芯片廠商可以說(shuō)是八仙過(guò)海各顯神通。

  給手機(jī)處理器開(kāi)發(fā)AI協(xié)處理器是目前看來(lái)比較靠譜的方式,寒武紀(jì)Cambricon-1A集成進(jìn)入麒麟970就是一個(gè)很好的例子。由于華為手機(jī)的巨大銷(xiāo)量,寒武紀(jì)迅速成為AI芯片獨(dú)角獸。而另外一家創(chuàng)業(yè)公司深鑒科技此前獲得了三星的投資,其AI芯片IP已經(jīng)集成到三星最新的處理器Exynos 9810中。

  然而能獲得手機(jī)大廠青睞的AI芯片廠商畢竟是少數(shù),更多的AI芯片廠商還需要找到更多的應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)使自己的芯片發(fā)光發(fā)熱。

  一些傳統(tǒng)AI服務(wù)廠商很容易想到將自己的服務(wù)進(jìn)行垂直拓展,比如的自然語(yǔ)音處理廠商云知聲從自己的傳統(tǒng)語(yǔ)音業(yè)務(wù)出發(fā),開(kāi)發(fā)了自己的芯片UniOne語(yǔ)音AI芯片,用于物聯(lián)網(wǎng)IOT設(shè)備。

  相對(duì)于語(yǔ)音市場(chǎng),安防更是一個(gè)AI芯片扎堆的大產(chǎn)業(yè),如果可以將自己的芯片置入攝像頭,是一個(gè)不錯(cuò)的場(chǎng)景,也是很好的生意。包括云天勵(lì)飛、海康威視、曠視科技等廠商都在大力開(kāi)發(fā)安防領(lǐng)域的AI嵌入式芯片,而且已經(jīng)完成了一定的商業(yè)化部署。

  相對(duì)于云端,終端留給AI芯片創(chuàng)業(yè)公司更廣闊的市場(chǎng)。但是于此同時(shí),由于應(yīng)用環(huán)境千差萬(wàn)別,沒(méi)有相應(yīng)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),各個(gè)廠商各自為戰(zhàn),無(wú)法形成一個(gè)統(tǒng)一的規(guī)?;袌?chǎng),對(duì)于投入巨大的芯片行業(yè)來(lái)說(shuō),是好故事,但不一定是個(gè)好生意。

  3、怎樣的AI芯片企業(yè)會(huì)有機(jī)會(huì)?

  AI芯片的誕生,源于一種全新的計(jì)算需求,傳統(tǒng)的計(jì)算架構(gòu)很難滿(mǎn)足AI計(jì)算的要求,所以新的芯片成為業(yè)界追逐的熱點(diǎn),這和多年前的顯卡市場(chǎng)非常像。

  曾經(jīng)的PC并沒(méi)有3D處理能力,CPU幾乎包攬了所有的功能,但是由于人們對(duì)于3D處理需求的逐漸增加,帶有3D加速功能的圖形處理器越來(lái)越成為人們關(guān)注的重點(diǎn)。

  于是一大批圖形處理器企業(yè)如雨后春筍搬冒了出來(lái)。

  然而最后,只有Nvidia(也是目前的AI芯片巨頭)作為獨(dú)立的3D圖形處理器供應(yīng)商活了下來(lái)。ATI被AMD收購(gòu),仍然耕耘3D圖形市場(chǎng),和Nvidia正面作戰(zhàn),但常年的虧損也一直困擾著這個(gè)千年老二。Intel早早退場(chǎng),放棄了獨(dú)立顯卡產(chǎn)品線,但由于其控制了中央處理器,其顯示核心一直以集成的方式變相的和Nvidia以及AMD曲線作戰(zhàn)。

  Nvidia之所以獲得成功,有以下幾方面原因。

  首先在性能上,始終保持在第一梯隊(duì),在最開(kāi)始幾代失敗的產(chǎn)品后,Nvidia一直是最先進(jìn)圖形技術(shù)的代名詞。當(dāng)然,光有性能是不夠的,當(dāng)時(shí)世面上還有很多性能差不多的產(chǎn)品。Nvidia在當(dāng)時(shí)做了一件現(xiàn)在看來(lái)很平常的事情,就是推出了專(zhuān)屬驅(qū)動(dòng)程序——雷管,并定期的更新,使其不斷的兼容最新的游戲。這在當(dāng)時(shí)顯卡標(biāo)準(zhǔn)混亂,游戲兼容一塌糊涂的情況下,一舉奠定了其領(lǐng)先位置。

  于此同時(shí),Nvidia擁抱了當(dāng)時(shí)最大軟件平臺(tái)微軟推出的3D 圖形API接口——Driect 3D,在此之前,每家顯卡都有自己的3D API接口,標(biāo)準(zhǔn)極度不統(tǒng)一,也讓開(kāi)發(fā)者非常頭痛,Driect 3D出現(xiàn)結(jié)束了這個(gè)局面,所以誰(shuí)對(duì)DirectX支持好,誰(shuí)就更受市場(chǎng)歡迎。Nvidia和ATI一直和微軟合力推動(dòng)DriectX 和顯卡的換代升級(jí),也因此坐穩(wěn)了了PC顯卡的領(lǐng)先位置。

  芯片是一個(gè)贏者通吃的市場(chǎng),由于高昂的研發(fā)費(fèi)用,只有市場(chǎng)第一才能形成規(guī)模優(yōu)勢(shì)從而轉(zhuǎn)化成成本優(yōu)勢(shì),最后將其他玩家趕凈殺絕,無(wú)論是傳統(tǒng)的GPU行業(yè)還是CPU行業(yè),都存在相同的情況。

  然后我們?cè)龠^(guò)來(lái)看AI芯片市場(chǎng),AI云端市場(chǎng),其實(shí)更接近于顯卡市場(chǎng)的末期,主導(dǎo)的軟硬件生態(tài)已經(jīng)形成,巨頭控制整個(gè)軟硬件和服務(wù)市場(chǎng)。如果AI技術(shù)在理論層面沒(méi)有新的突破,依然是以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)進(jìn)行迭代升級(jí)的話,這個(gè)局面并不容易打破。

  在終端市場(chǎng),更接近于顯卡市場(chǎng)發(fā)展的初期,沒(méi)有統(tǒng)一的API接口,沒(méi)有統(tǒng)一的基準(zhǔn)測(cè)試,沒(méi)有成熟的應(yīng)用場(chǎng)景。所以終端市場(chǎng)對(duì)于AI芯片創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō),還是值得一搏的,但這也是一場(chǎng)硬仗,你必須在核心性能上擁有優(yōu)勢(shì),或是處理速度,或是功耗控制,總得有拿的出手的殺手锏。第二,必須賭對(duì)標(biāo)準(zhǔn),站到勝利者一邊,并借此快速占領(lǐng)市場(chǎng)。誰(shuí)都想成為標(biāo)準(zhǔn)的制定者,但很多時(shí)候,你必須擁護(hù)其他人的標(biāo)準(zhǔn),甚至是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的標(biāo)準(zhǔn),才能贏得市場(chǎng)。

  4、老三必死

  芯片產(chǎn)業(yè)是一個(gè)資金密集型的產(chǎn)業(yè),無(wú)論是研發(fā),還是后期的生產(chǎn),都要求極高的資金投入。如果產(chǎn)品沒(méi)有辦法規(guī)?;?,將無(wú)法消化前期的高額開(kāi)銷(xiāo),將企業(yè)拖入虧損的泥潭。

  拿PC行業(yè)CPU和顯卡領(lǐng)域的千年老二AMD為例,雖然常年坐二望一,偶爾爆發(fā)短期超越,但其財(cái)報(bào)可謂慘不忍睹,虧多盈少,經(jīng)常以虧損減少為榮,基本不提盈利。但也因?yàn)樾酒袠I(yè)能保持市場(chǎng)第二,已經(jīng)屬于不易,所以AMD即使常年虧損,其戰(zhàn)略地位仍然極具價(jià)值,仍然是芯片行業(yè)重要玩家。至于老三,好像是不存在的(就是臺(tái)灣的威盛,已經(jīng)毫無(wú)市場(chǎng)存在感)。

  移動(dòng)芯片領(lǐng)域也存在類(lèi)似的情況,高通和聯(lián)發(fā)科幾乎壟斷了整個(gè)市場(chǎng),除了蘋(píng)果、華為、三星、依托自己的終端優(yōu)勢(shì),撐起了自己的芯片業(yè)務(wù),其他純粹的芯片玩家已經(jīng)基本被清場(chǎng),又是一個(gè)和圖形處理器市場(chǎng)發(fā)展非常相似的過(guò)程,從百家爭(zhēng)鳴到寡頭壟斷。

  而在AI芯片領(lǐng)域,這種情況也將繼續(xù)。頭部玩家將吃下幾乎所有市場(chǎng),而第三名以外的玩家,即使能活下來(lái),也只有喝湯的份了。

  5、天下屬于王者,但最精彩故事永遠(yuǎn)是在亂世。

  秦始皇統(tǒng)一中原,奠定了中國(guó)大一統(tǒng)帝國(guó)的統(tǒng)治基礎(chǔ),但讓人神往的卻是之前的諸子百家。在那個(gè)思想激昂的年代,各種思潮不斷涌現(xiàn),為后人提供了無(wú)限的精神財(cái)富。

  在微軟統(tǒng)治PC操作系統(tǒng)之前,還有很多偉大的操作系統(tǒng),比如OS/2、VMS,BeOS、Netware等。雖然這些系統(tǒng)在商業(yè)上失敗了,卻給整個(gè)行業(yè)留下了寶貴的財(cái)富,系統(tǒng)不只有一種實(shí)現(xiàn)方法,還有更多的可能。

  AI芯片創(chuàng)業(yè)者們,正在用他們認(rèn)為可行的方式,探索著行業(yè)的各種可能,雖然我們知道在最后,絕大多數(shù)的嘗試都將失敗,但這些失敗將成為推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動(dòng)力,將技術(shù)快速轉(zhuǎn)化成真正的應(yīng)用,推動(dòng)社會(huì)的發(fā)展。

  若干年以后,當(dāng)人們回顧AI行業(yè)的發(fā)展,可能會(huì)發(fā)現(xiàn),最精彩的故事就發(fā)生在這個(gè)群雄并起的時(shí)代。


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