芯片巨头跨界争霸，云边端AI芯片大变局！
智东西（公众号：zhidxcom） 上世纪80年代，英特尔曾身陷风雨飘摇的境地。 令人生畏的日企在存储芯片领域势如破竹，将英特尔等美国半导体公司逼至越投资越亏损的恶性循环。 英特尔最关键的转型决定，甚至不是由英特尔所主导。大型机领导者IBM为了快速开辟个人电脑（PC）市场，在1981年向英特尔伸出橄榄枝——将PC微处理器订单交给英特尔，推动英特尔将产品重心从存储转移到微处理器业务，跃居全球最大的半导体公司。 PC时代将机遇送到英特尔面前，而英特尔引以为傲的PC业务，却成为阻碍它拥抱移动时代的枷锁。 22年后，苹果以iPhone掀起智能手机的狂澜，引发移动芯片版图的巨变。低耗电的Arm处理器开始雄赳赳的占据移动处理器市场，同时3G时代的到来让高通逆袭成智能手机芯片之皇。 电子产品的演进屡屡引发芯片领域的巨变，芯片在科技和经济发展史中何其关键，谁能掌握核心技术和主流市场，谁就掌握了制衡生态的的话语权。 历史的巧合不断上演。伴随着人工智能（AI）点燃新的蓝海市场，芯片公司NVIDIA率先收割深度学习的红利，叱咤PC和智能手机时代的半导体巨头英特尔、高通和华为也在变革中站到了新的战场，在不同的领地相遇、交战。
▲“云-边-端”发展示意图（图源：云计算开源产业联盟报告） 我们复盘过去四年间，上述多家芯片巨头分别如何花式跨界云、边、端、汽车这些他们原本鲜少踏足的新战场，以及在这股跨界风潮中，中国AI芯片市场正扮演的关键角色。 一、云端：高通看上的170亿美元市场1997年5月11日，IBM深蓝计算机经过六场角逐，以“两胜一负三平”击败世界象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。这台超级计算机重1270公斤，有32个微处理器，每秒可计算2亿步棋。 19年后，谷歌AlphaGo以“4:1”比分战胜世界围棋冠军李世石，将冷寂已久的人工智能再次推至人们视野的焦点。不同于深蓝，将AlphaGo训练出超人智商的幕后功臣，并未出现在现场。 两场人机大战，计算速度的奥妙从硬件转移至软件。深蓝是记忆大师，靠记住所有棋谱压制对手，制胜之法是能承载起庞大计算的超强硬件算力。AlphaGo则是实战派，通过每一场对弈来汲取经验，并且能创造新的棋局来进行自训练，以远少于穷举的计算量，从一个围棋小白锤炼成超越人类棋手的大师。 AlphaGo的算力王牌，彼时正隐藏在谷歌云的背后。 云计算打破传统硬件资源的疆界，实现资源利用率最大化，为AI走向大规模商业化应用铺下至为关键的砖瓦。 中国最大云计算厂商阿里巴巴的AI，每天被调用超过1万亿次，每日处理图像10亿张、处理视频120万小时、处理语音55万小时、处理自然语言5000亿句，服务全球超过10亿人。 云计算数据中心也成为AI芯片起家的大本营。 根据赛迪顾问2019年8月发布的《中国人工智能芯片产业发展白皮书》，2018年全球AI芯片市场规模达45.3亿美元（约317.1亿人民币）。其中，云端训练芯片占比达49.5%，云端推理芯片占比达20.7%，终端推理芯片占比达29.8%。
▲云端和终端AI芯片市场规模增速（图源：赛迪顾问） 最有利可图的云端市场，成就了NVIDIA的扬名立万，指引了英特尔的转型方向，同样吸引了观望已久的终端半导体巨头高通。 2019年4月，高通发布挺进数据中心的预告片，披露7nm云端推理专用芯片Cloud AI 100，号称峰值算力达350TOPS，比当时最先进的AI推理解决方案每瓦性能提升10倍以上，比高通骁龙处理器片上AI计算能力提升50倍。
有趣的是，NVIDIA和英特尔这些云端大玩家走的都是通用路线，高通却另辟蹊径，选择做专用芯片ASIC。 通用芯片虽在性能上或许略逊一筹，但它不像专用芯片那么“挑剔”，放在任意环境都能取得几乎一致的效果。专用芯片则不然，它的电路被完全固化，或许在一种环境中效率高如“猛兽”，在另一种环境就变得十分鸡肋。 做AI ASIC者往往分为两种，一种如谷歌亚马逊等云计算厂商供内部使用，一种则专注于低端市场。和此前入局AI芯片的玩家做比较，高通此举显得有些新奇。 看起来，高通似乎为了实现性能更强大的AI芯片，放弃了对灵活性的追求。不过由于高通还未提供加速器的架构细节，也许他们在全新的架构设计中已经探索到一个平衡。 不同机构对AI推理市场规模的预测差别很大，高通较认可的是到2025年，数据中心AI推理市场规模将达到170亿美元，没有企业不想多吞下一份大蛋糕。
在一次视频访谈中，高通总裁Cristiano Amon预言到云端就是新的游戏平台，这是Cloud AI 100的“完美应用场景”。 高通跨界的信心来自在移动芯片领域扎实的技术积累。作为智能手机芯片的佼佼者，它希望将其在终端推理的低功耗、信号处理技术、规模和成本优势，部分拓展到云端推理产品上，减轻移动终端AI处理的负荷。 数据中心的运营商们虽然很乐意去尝试新处理器，但高通能否说服他们大规模应用Cloud AI 100，前路还是一片迷雾。 二、中国芯的种子选手，高通的老伙计在太平洋的对岸，华为海思比高通提早半年展露了进军云端芯片的雄心。 2018年10月，华为在全联接大会上，首秀其全栈全场景AI解决方案的面貌，AI芯片品牌“昇腾”初露面就带来了两颗芯片，主打边缘计算的昇腾310和主打云端训练的昇腾910。 10个月后，昇腾910正式推出，号称当时全球单芯片计算密度最大的AI芯片，峰值算力256TFLOPS，最大功耗350W。 海思半导体2004年成立，此前通过在智能移动终端芯片、视频编解码芯片、多媒体芯片、基带芯片、物联网芯片等终端领域的耕耘，已经成长为中国第一大IC设计企业。 昇腾910是华为海思切入云端AI芯片市场的第一枚棋。 和高通Cloud AI 100显示，昇腾910也采用世界领先的7nm制程工艺。但当高通的云端芯片还在酝酿之中，昇腾910已快速进入落地阶段。 高通和华为海思都是旗舰手机芯片制造商中的佼佼者，凭借过硬的技术实力争夺最强手机AI芯片和最强5G实力的殊荣。 不同的是，高通走通用路线，将手机SoC芯片销售给全球有需求的企业，华为也是它的客户之一；海思则是华为的附属品，跟着华为的主战队伍前进，自研手机芯片仅用在自己品牌的手机中。 在进入云端数据中心的策略上，华为显得比高通更加豪放，直接放出自己在AI芯片研发上的整体蓝图，云端训练、云端推理、边缘计算、终端推理全盘覆盖，而高通迄今为止仅透露出入局云端推理芯片的计划。 （编辑：52刷机网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
