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逃离利润谷底:国产芯押注AI潮

发布时间:19-12-26

 

人工智能的应用浪潮推动了国产芯片的替代进程。为打破垄断,国内头部及传统的IC制造商试图绕过被英伟达垄断的GPU框架,集体转向设计并研制专用计算芯片(ASIC)、FPGA及融合型异构处理器,以满足人工智能市场ж广泛需求的云端训练及终端推理作业。

01 楼阁坍塌

2016年至今,中国人工智能产业蓬勃发展,一连出现了如商汤、旷视、科大讯飞、云从等独角兽公司。时至20๑19年,这一现象达到高ì潮。

2017年,广州市政府向云从科技注资3.01亿美元,同年国有资本风险投资基金向旷视科技投入4.6亿美元资金。2017年,中国人工智能初创企业股权融资额占全球总量的48%,高出美国10个百分点。截止2018Ч年底,中国人工智能企业获得风险投资总额接近1100亿元,超过美国同期的93.3⿻亿美元;2019年10月,北京市海淀区▬政府为响应人工智能发展政策,提出愿为Щ重点项目提供最高3000万ζ的资金支持···

然而,一切高歌猛进在复杂的中美摩擦中戛ↆ然而止。

2019年5月,华为公司及其在分布在国内外的百家机构被美列入实体名单,大批量半导体断货。

6月21日,中科曙光、天津海光、成都海光集成电路等五家机构被列入实体名单。

10月7日,“黑色”恐怖相继蔓延,海康威视、大华ō科技、科大讯飞、旷视科技、商汤科技、美亚柏科、颐信科技和依图科技等28家中国与人工智能技术相关的机构和公司集体被列入实体名单,被限制从美国购买零部件。

面◈对突如其来的“制裁”,AI公司们能做的只有谴责。

科大讯飞表示,列入黑名单不会影响其日常运营。

美亚柏科表示,海外收入不足总收入1%、货源大多⊕来自国内。

大华则在股东会议上表示,主营产∏品的多数组件可获得替代。

然而正如一位业内人士所说,一项超速发展的下游产业,很难不被缓慢进步的上游产业的缺口所牵▓制。

8家AI公司表面说没事,实则暗地流血。

数据统计,海康威视500亿元人民币(合70亿美元)的收入中θ有近30%来自海外;2019Q3财报显示,海康威视存货金额由年Д初的57亿增长到98亿,浮动+71.96%;外币借贷额增势更明显,由年初4.4┒亿增长到期末45亿,同比增长+929.69%,显然,海康的资本重心发生了大角度转变。

为避免带有情绪的股民集体抛售,海康、大华在名单公布当卍日一早,宣布了临时停盘。

一位接近旷视科技的人士称,“名单对公司上市进程影响很大···为绕开敏感GPU供应商,不得不把产品分成软件、硬件两标投。然而,一边合作方将硬件加价挂牌出售,套走大笔利润;另一边,客户以名单为由,坐地压价甚至重新招标···”

由于AI公司普遍采用的美国产的半导体,此≮≯次事件对于8家AI公司影响颇大,并险些陷入此前与中兴相似☞的境遇。若无自主可控的AI芯片,业务定位很难逃离К微笑曲线谷底。

楼阁已塌。

据统计,在中国使用的半导体中,只有16%是国内生产的♥,而这其中又仅有不到一半是由中国公司自主设计的。工业和信息化部科技司司长胡燕认为,人工智能的发展不能再走“沙滩建高楼”的模式,若芯片、操作系统等顶层基础不突破,我们的人工智能产业,就是空中阁楼、是为别‰人做嫁衣。

AI公司受芯片牵制久已。由于抵挡不住&ldquфo;抽芯”压力,人工智能产业迫切的需要国产芯片的一臂之力。而时至2019年底,这一产业的国产化替代趋势初露头角。

02 寻找最优技术路线

为理解这个趋势,需要从基础技术谈ъ起。

首先,如何抽象人工智能?简单来讲,软件通ч过对现有信息进行自动化分析并得到规律,利用规律对未知*数据进行预测,便是人工智能最基本的工作流。

即便有了学术界数十年探索,工业界通过大量实践得出一项共识:面对确定性问题,AI有着得天独厚的优势;而面对不确定的问题,A♡I和人脑(动物脑)之间仍存在难以逾越的鸿沟。人脑善于线性推理,AI反之,善于高精度、大规模运算。人工智能的分支中的“强化学习”,就是在填补这个条鸿沟。

而在人类社会中,智力相较于劳动力,有着更高溢¤价范畴。

2012↔~2016年,巅峰时期的互联网经济回归·基本面,一部分互联网公司、AI初创解决方案商看到智能服务的✿。✿缺☆口,人工智能创业浪潮随之涌现γ。其中不乏涉及人脸识别、自动驾驶、机器学习等分支技术,并落地于金融╥、安防、工业、农业、教育等领域。这些领域受数据隐私、商业机密限制,依赖高性能运算同时,对运算属性需求独立分散且灵活。

AI运算包含大量矩阵、卷积、积分等并行运算,我们熟知的CPU并不适⊙用。为满足不同环境下的AI运算,业界普遍采用GPU(图形显示卡)、FP⊿GA(现场可编程逻辑门阵列)、ASIC(专用集成电路),亦或是在◎SoC内封装NPU(神经网络处理器)、IPU(图像处理单元)等技术路线,以满足AI的训练(train)和推理(inference)。

云端训练芯片市场,英伟达(Nvidia)一家独大,主推GPU单÷卡或多卡集成主机方案。其GPU产品线覆盖不同程度算力、不同数据类型的训练需求,且编程环境成熟,ξ产品支持市场上主要的开发♂框架和语言。然而由于成本等因素,GPU并不适用于AI推理端。国内AI芯片厂也有着统一共识:绝不∫走纯GPU路线,尝试其他技术路线“绕道超车”。

FPGA,适用于高净值的「推理端」,例如自动驾驶,工控集成,成本略高,优势在于定制性强、设计周期短,然而FPGA的设计人才难聘。同时,近些年来看,其高昂成本仍难以绕开。当然也有声音称,国内某家智能驾驶公司与赛灵思合作,将进口单片成本降至2000元,配给主机厂做L2套件。

从经济角度讲,FPGA具备“暂时╱╲性”替代ASIC芯片地位,可弥补ASIC长研发周期、流片周期的时间缺口,是目前少有能兼顾训练和推理的高性能芯片。然则全球仅四家公司具备FPGA的生产能力:Xilinx(美)§、Altera(被i⇔ntel收购)、Lattice(美)、Microsemi,先有英特尔、IBM、德州仪器,再有摩托罗拉、飞利浦、东芝等公司成立独立部门投入FPG∪A研发,均无疾而终。

ASIC(专Σ用集成电路),研发-流片周期长,成本却可降至FPGA十分之一水平。Google独家技术的TPU(张量处理器)及英伟达DLA(Deep Learning Accelerator,深度学习加速器)即采用ASIC技术路线。国内华为海思、寒武纪、比特▷大陆、嘉楠智耘等几大芯片厂商,主要产品同样采用该技术路线,目前已实现一定规模的量产。相比FPGA这类刚刚起步的技术路线,ASIC是国内芯片生产商唯一能够在短期获得盈利的半导体产品。

面对残酷的历史Ⅻ教训,传统芯片厂也好,新晋半导体设计公司也好,量产推理端芯片,ASIC是最优解。

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