AI晶元，為何現在成為新軍備競賽？

雷剛 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

一場新的軍備競賽已經打響，不在地面，不在空中，它將是虛擬網路世界新一代基石，也是AI時代連接虛擬和現實的核心。

沒錯，AI晶元，正在引發一場無形但聲勢浩大的軍備競賽。

而且美國and中國，仍然是這場競賽里的國家主角。

到底都有哪些「種馬」？AI晶元又為何在當前風生水起？這樣的競合會把世界帶往何方？

兩大類玩家

要宏觀了解AI晶元，可以粗略分為兩大類玩家。

第一類，老霸主。

比如IBM已經在去年發布了一款AI處理器，用以PK英偉達的GPU；

英特爾也在通過收購加速AI晶元開發，並提供通用化的AI處理器；

ARM則擁有兩個專為圖像識別而生的處理器；

當然，霸中之霸，還屬英偉達，至少目前為止，GPU仍然供不應求，而且老黃對專用晶元及軟體生態的研發步伐，還在加快。

老霸主之外，新玩家也從四面八方破土而出。

其中有互聯網巨頭，以谷歌、微軟、亞馬遜、蘋果、Facebook，以及特斯拉為代表，正在構建起自己專門的AI專用處理器；

TPU

互聯網巨頭切入晶元領域，自然也是全球同此涼熱。在中國，阿里巴巴、百度和今日頭條都已先後對外公布了自己的晶元計劃。

而騰訊，一方面正在雲平台部署AI處理器功能，另一方面則已通過投資併購，將觸角伸到了之前從未開拓過的領域。

同時還有更廣泛且規模巨大的創業玩家。據《紐約時報》不完全統計，目前AI晶元相關創業公司，全球已有45家之多，而且數量還在不斷增加——另外也包括一些因各種原因不願公開亮相的項目。

其中，至少有5家已從投資者那裡籌集了超過1億美元。據CB Insights統計，VC去年在晶元初創企業的投資超過15億美元，幾乎是兩年前投資的2倍。

可能你也會有這樣的困惑：晶元製造早就格局已定，穩如老司機，為啥忽然在AI加持後，忽然產生了這樣的爆發？這個將至未至的新世界，真的需要這麼多AI晶元嗎？

關鍵不在晶元，而在AI。

此時此地此「芯」

Bill Coughran，現紅杉資本合伙人，之前一直在參與Google基礎設施布局，他說：機器學習和人工智慧重新討論了如何構建計算機的問題。

風向至少可以追溯到2年前，2016年夏天。

當時谷歌、微軟和Facebook都在運用神經網路，構建可以快速識別人臉的演算法的應用程序，而且這些演算法還需要通過學習大量數據之後，來學會任務。

當時硬體上的選擇並不多，於是英偉達的GPU生逢其時。GPU原本為渲染遊戲和圖形圖像而生，但後來被發現特別適合運行神經網路，於是在當年，英偉達在谷歌等大公司的訂單總額超過了1.43億美元，比上一年增長了一倍之多。

然而一切並非一勞永逸。

通用通吃的GPU，雖然可以有效訓練神經網路，但在晶元之間實現數據傳輸時，仍然顯得效率低下。

另外，如果能夠專門圍繞AI應用打造一個專用處理器，而不必跟基礎架構搶資源，可以讓運算和任務訓練執行變得更高效。換而言之，其中處理AI的實際任務，與標準計算或GPU處理是完全不同的過程。

於是專芯專用，呼之欲出。

一般而言，目前大行其道的科學計算都以確定的方式運行。比如你想知道2+3=5，並計算其中的所有小數位，x86和GPU做得很好，但AI的本質要求是：在沒有進行實際運算的情況下，就可以從2+3學到2.5+3.5。

也就是說，AI的核心是使用演算法解析數據，從中學習數據，然後根據數據進行確定或預測。

從AlphaGo到Facebook的人臉識別應用，展現的都是機器可以學習，且一旦學會了某個任務，就能觸類旁通。

GPU當前還算能用，但算不上好用。

這也是自動駕駛場景的AI晶元如今火熱的原因。

自動駕駛汽車的核心是讓AI在不確定的物理環境中，實現感知、定位和決策。毫無疑問，利用CPU和GPU實際也能完成任務——但在功耗等方面，耗費太不值當了。

如果每個晶元在不同時間、不同任務都有專用，能耗就會大大降低，晶元部署成本也會相應降低。於是群雄並起，大家都希望在這個新興市場中，分掉原來屬於GPU的湯羹。

而且錢景也是顯而易見的，汽車市場有多大，自動駕駛專用的AI晶元市場也就會有相應的比例。

於是就有了新景象，半導體行業開始老樹發新芽。

中美種馬

那麼競技場內，又有哪些新玩家值得關注呢？

外媒列出了中美為主的值得注意的玩家，我們搬運如下：

Cerebras Systems

位於加州洛思阿圖斯的創業公司悄悄地僱傭了一眾晶元行業的老兵，正悄悄地生產著專為數據中心AI訓練而設計的深度學習處理器。

公司的聯合創始人及CEO Andrew Feldman此前曾創立伺服器晶元公司SeaMicro，後者在2012年被AMD以3億3400萬美元買下，而此前在這裡工作的四位同事Michael James、 Sean Lie,、Jean-Philippe Fricker、Gary Lauterbach與Feldman共同創立了Cerebras。

這家公司已經完成了1億1200萬美金融資，而PitchBook對其估值8億6000萬美金。

Graphcore

Graphcore計劃明年開始推出他們的「計算處理單元「（IPU）。每張晶元都包含1000個處理核心，內存區被置於處理器附近。基於早期的內部測試結果，這家公司聲稱，在不同的深度學習模型上，自己的晶元能夠提供超過英偉達產品10到100倍的表現。

今年7月Graphcore完成的B輪3000萬美元融資中，投資者中就包括了Deepmind老大哈薩比斯（Demis Hassabis）、OpenAI的聯合創始人和CTO Greg Brockman以及Uber首席科學家、劍橋大學教授Zoubin Ghahramani。而在11月，紅杉又領投了一筆對這家公司的5000萬美元投資。到現在，Graphcore總共已經融資了1億1000萬美元。

Mythic

Mythic目前著眼於智能家居、攝像頭、可穿戴設備以及無人機這樣的低功效嵌入式設備。

這家公司已經從Data Collective、DFJ和Lux Capital拿到了1500萬美元左右的投資。

寒武紀CEO陳天石（中新社攝）

寒武紀

由幾位參與了「寒武紀1號」項目的中國學者在2016年創立。

在終端，寒武紀曾與華為達成合作，寒武紀為華為Mate 10手機提供了能夠提升圖像、語音識別等AI任務表現的處理器，而這一合作也將寒武紀帶到了聚光燈下。

此外，寒武紀還推出了用於雲端伺服器的AI晶元。

目前，寒武紀已完成了一輪估值25億美元的新融資，而且中國在國內晶元產業的雄心壯志將會成為寒武紀以及其他中國AI晶元初創公司的一大優勢，尤其是考慮到，美國政府曾在2015年出於「安全考慮」禁止了向中國出口高端晶元。中國計劃投入1500億美元來推動國內產業的發展。

地平線機器人

地平線機器人的創始人及CEO余凱曾經領導過百度的深度學習研究院。按計劃，地平線的業務將同時包含硬體和軟體，覆蓋從無人車到攝像頭的各個AI戰場。

公司已經完成了由英特爾領投的1億美金A輪融資。地平線已經在去年12月發布了兩款AI處理器。

（量子位獲悉，地平線新一輪估值20億美元左右的融資也接近完成。）

深鑒科技

清華系AI項目，去年10月完成了由螞蟻金服與三星風投領投，招商局創投與華創資本跟投的共融資約4000萬美金的A+融資。

今年隨老股東賽靈思，進入ADAS領域，已獲車廠訂單。據稱也完成了新一輪融資。

Wave Computing

每個Wave Computing處理器都包含16000個處理核心，這家公司把16塊這樣的晶元裝進一個單獨的盒子，來進行每秒2.9 peta（千的五次方）次運算。

Wave Computing 2010年就成立了，但直到2016年，這家公司才第一次浮出水面。目前，它已經收穫了超過6000萬美元融資。

Groq

這家公司獲得了來自Facebook前高管、風投公司Social Capital創始人Chamath Palihapitiya——哦對了，大夥還記得他之前懟IBM沃森的事么？

ThinCI

ThinCI做的是針對視覺處理的圖像流處理器。這家公司由四位英特爾前僱員2010年在加州愛爾多拉多山創辦。

目前收到投資，金額未知，投資者包括汽車零部件提供商電裝美國和麥格納，以及英特爾前高管David Perlmutter。

Deep Vision

Deep Vision由兩位斯坦福博士創辦，主要為無人機、機器人和攝像頭開發低功耗深度學習晶元。

不過目前，除了創始人Rehan Hameed和Wajahat Qadeer發表了他們關於這種晶元的研究成果外，關於他們的工作還披露得很少。

KnuEdge

悶聲大發財！

手握1億刀來源未知的投資，這家公司沉默了10年之久，直到2016年才第一次公布自己的存在。在NASA前高層Daniel Goldin的領導下，這家地處聖地亞哥的公司目前正著手製造用於神經網路的256核晶元。

原本，KnuEdge還在2016年公布過一項用於語音識別的雲服務，叫KnuVerse，不過現在，為了專註於自己的晶元，KnuEdge停止了這項服務。

Tenstorrent

這家多倫多創業公司由兩位AMD前工程師Ljubisa Bajic和Milos Trajkovic創辦。這家公司稱，自己正在為深度學習軟體製造高性能晶元。

今年早些時候，這家公司收到了一筆來自Real Ventures的種子輪投資，金額沒有披露。

Reduced Energy Microsystems

這家公司是最早參與YC加速器項目的晶元初創公司之一，目前已經收到來自Draper Associates的200萬美元種子輪投資，專註於為深度學習開發低功耗晶元。

最後，華人相關的AI晶元也正在風起雲湧，創新工場投資的OURS，前滴滴研究院院長何曉飛的無人車公司飛步也有晶元計劃，依圖為造芯專門成立了子公司，Rokid、雲知聲和出門問問等人機交互公司，都在今年推出了AI語音晶元（模組）。

這一場大戰，才剛剛開始。

作者系網易新聞·網易號「各有態度」簽約作者

—完—

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