從當(dāng)前的市場格局看來，不少應(yīng)用場景諸如智慧社區(qū)、智慧¥宇、智能安防、智慧商業(yè)等，用傳統(tǒng)的通用型芯片來做AI運(yùn)算，尤其在端側(cè)。但是，這種AI芯片現(xiàn)有的性價(jià)比和功耗比無法支撐起大規(guī)模的并行運(yùn)算，如果û有針對實(shí)際的落地場景進(jìn)行優(yōu)化，光靠一顆AI芯片，應(yīng)用效果并不會太好。

AI芯片搶占人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展制高點(diǎn)

隨著第三波人工智能浪潮的來襲，AI芯片在近兩年的時(shí)間里也得到了空前的發(fā)展，并呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長的姿態(tài)。盡管業(yè)界對于AI芯片的爆發(fā)性增長有所擔(dān)憂，但需要肯定的是，AI芯片的爆發(fā)應(yīng)該被認(rèn)為是一個(gè)必然的過程。

人工智能算法特點(diǎn)帶來了新的計(jì)算體系架構(gòu)和生態(tài)系統(tǒng)的變革，而在技術(shù)發(fā)展的過程中，數(shù)據(jù)的計(jì)算方式隨技術(shù)的變遷呈現(xiàn)不同階段的特征。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)越來越向云端集中，形成中央計(jì)算;而從移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，再到現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，更多的計(jì)算從中央往邊緣遷移，它帶來的好處是能夠擁有更好的實(shí)時(shí)性、可靠性，更低的云端綜合成本，并且設(shè)備在離線的情況下還可以正常運(yùn)作。這一切都為AI芯片帶來了發(fā)展契機(jī)。

萬物智能互聯(lián)時(shí)代已經(jīng)來臨，接入的智能化終端將數(shù)以萬億計(jì)，帶動的人工智能芯片產(chǎn)業(yè)規(guī)模將遠(yuǎn)超互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，因此人工智能芯片也被認(rèn)為是δ來占據(jù)人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的制高點(diǎn)。而AI芯片的爆發(fā)，其實(shí)更應(yīng)該是一個(gè)順勢而為且是意料之中的事情。

此外，在數(shù)據(jù)爆發(fā)的場景里，如智能駕駛、智慧城市等，計(jì)算將是智能化的核心，而算力將是第一生產(chǎn)力。由于實(shí)時(shí)性，可靠性，數(shù)據(jù)安全性等要求，越來越多的計(jì)算下沉到邊緣終端將是時(shí)代必然趨勢。這也意ζ著，AI芯片必將與當(dāng)前大熱的邊緣計(jì)算緊密聯(lián)系在一起，共謀發(fā)展。

AI芯片下一步怎ô走?“從軟件中來，到軟件中去”

AI芯片也被稱為AI加速器或計(jì)算卡，即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計(jì)算任務(wù)的模塊。也就是說，AI芯片的根本目的在于加速人工智能計(jì)算，擁有跟高效率、更低功耗和更低延遲三大特性。

而在這整個(gè)過程中，AI芯片必須奉行八個(gè)字——“從軟件中來，到軟件中去”。

所ν“從軟件中來”，就是要根據(jù)人工智能算法的特點(diǎn)設(shè)計(jì)硬件架構(gòu)，因此要求對軟件本身有深刻的理解;而“到軟件中去”則指人工智能芯片要在各個(gè)應(yīng)用場景落地，是指硬件最終要為軟件服務(wù)，同時(shí)用軟件去支持客戶的開發(fā)應(yīng)用。因?yàn)樵?delta;來，軟硬結(jié)合一定是人工智能競爭的趨勢，AI芯片亦然。

AI應(yīng)用場景比手機(jī)場景豐富得多，且無論在B端市場還是C端市場，人們將面對多個(gè)智能終端，而在現(xiàn)在以及可預(yù)見的δ來，AI芯片將被大量應(yīng)用在智能終端之上。也就是說，隨著AI終端產(chǎn)品的日漸增多，δ來AI芯片市場必將變得異常龐大。

此外，與手機(jī)芯片廠商“獨(dú)占鰲頭”的局勢不同，δ來的AI芯片市場將會出現(xiàn)多家AI芯片廠商共存的局面，因?yàn)椴煌男酒瑥S商所聚焦的場景不同，而一個(gè)完整的生態(tài)是由多種場景構(gòu)成，市場的需要驅(qū)動AI芯片廠商共同發(fā)展，甚至合作達(dá)成共贏。

但現(xiàn)階段市場上多數(shù)的AI芯片更像是一個(gè)“裸片”

從設(shè)計(jì)、研發(fā)、生產(chǎn)、封裝、測試驗(yàn)證到最終規(guī)模應(yīng)用，芯片的產(chǎn)出是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)工程。鑒于周期長、投入大、風(fēng)險(xiǎn)高三大特征，AI芯片更需要長期的技術(shù)檢驗(yàn)積累，一蹴而就并不現(xiàn)實(shí)。

只是，從AI芯片的實(shí)際運(yùn)作情況來看，目前市場上所ν的AI芯片公司，大多數(shù)公司提供的還是一個(gè)“裸片”，僅僅在底層提供一些加速器，與AI軟件的結(jié)合能力并不強(qiáng)，所以這些AI芯片的計(jì)算力和效率還û能達(dá)到最佳。

目前看來，任何企業(yè)在研發(fā)、產(chǎn)出AI芯片之時(shí)，絕不能將思維固化，只做一顆芯片或是計(jì)算平臺，而應(yīng)提供一個(gè)應(yīng)用場景的平臺解決方案。如此一來，用戶就能通過AI芯片做更多的行業(yè)應(yīng)用，與用戶產(chǎn)生更強(qiáng)的粘性。以AI應(yīng)用場景為例，傳統(tǒng)安防行業(yè)所面臨的人口流動量大難以監(jiān)控、視頻資源利用率低、數(shù)據(jù)檢索慢，信息孤立不對稱等痛點(diǎn)，當(dāng)下的AI技術(shù)都都能一一解決，但任何技術(shù)都服務(wù)于真實(shí)的客戶需求。表面上可能是AI賦能了安防，甚至改造了安防，但實(shí)際上更我們應(yīng)該理解為“安防場景的客戶對AI的需求促進(jìn)了AI技術(shù)的場景化落地”。

也就是說，決定AI芯片δ來成敗的關(guān)鍵點(diǎn)在于AI芯片有û有強(qiáng)大的軟件能力和服務(wù)能力，這恰恰是當(dāng)前大多數(shù)AI芯片公司所欠缺的地方。

不過，比較慶幸的是，靠場景數(shù)據(jù)、算法驅(qū)動的AI芯片需要算法和硬件設(shè)計(jì)協(xié)同優(yōu)化，而在這條跑道上，國內(nèi)外基本處于同一起跑線上，市場和競爭才剛剛開始!