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  • TA的每日心情
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    发表于 2018-5-16 17:12:46 | 显示全部楼层 |阅读模式

    5月10日晚,桑达尔·皮查伊在加州山景城主持了谷歌2018I/O开发者大会,这位被中国网友戏称为“劈柴哥”的Google CEO,一如往届向外界透露了谷歌前进的方向,而其中的重要一项,就是正式公布了自家AI芯片TPU的3.0版本。

    距离中兴芯片危机仅一个月的时间,TUP 3.0版本的公布或将再次对“造芯热潮”的中国科技界带来刺激,掀起新一轮的“AI芯”热潮。然而,AI芯片真的能靠“舆论”这么造出来吗?

    AI芯片:一切的基础

    为什么说AI芯片是AI技术的基础?当AI技术进一步发展,所需要的信息和运算量会进一步提升,CPU已经无法提供更加庞大的算力,目前人们用GPU来代替CPU进行深度学习,但为了考虑到算力膨胀和兼容性的问题,研发AI芯片已是大势所趋。

    而且芯片作为高投入、高尖精的技术,又是底层硬件基础,如果严重依赖它人,AI公司本身会非常难受——就和今天的中兴一样,命门一掐,受制于人。因此众多互联网大佬都在自行研发AI芯片,除了谷歌还有亚马逊、苹果、Facebook等。

    谷歌研发的TPU最早公布于2016年,2013年就有相关传言在进行研发了。与李世石和柯洁大战而名声大噪的AlphaGo就搭载了TPU。

    AI芯片分为深度学习和专用类,前者可以搭载在大量AI平台内,进行深度学习和智能运算;后者用途则更加垂直,比如用于安防识别、智能家居、自动驾驶、云端运算,这也是目前AI芯片最为火热的四个落地场景。

    但深度学习AI芯片更加意义重大,一般是为深度学习框架而设计,这意味着它对开源架构进行了优化,能让开发者更顺利、更快捷地开发出更多的AI应用,形成数目繁多、品类齐全的AI应用生态。此外,AI芯片与深度学习框架的一体化意味着标准的建立,如果选择这款AI芯片的开发者越多,企业的AI护城河就越稳固,类似PC之于Windows。

    用了我的芯片,在我的地盘你就得听我的。

    中兴事件引爆了中国芯片的“大跃进”

    由于半导体产业的先发优势,美国英伟达、英特尔、谷歌、AMD等企业的AI芯片产品一直是国内AI企业追赶和超越的对象。而在中美贸易摩擦导致的中兴芯片危机发生不久后,TPU3.0的发布也进一步催化了国内的造芯热度,相信接下来一段时间,对造芯追求的舆论将会掀起新的高潮。

    其实在中兴事件到I/O发布会之前,各大网站的科技频道基本都被国内造芯的新闻刷屏:

    4月19日,阿里公布自研芯片Ali-NPU消息

    4月20日,阿里宣布全资收购AI芯片企业中天微

    4月23日,Rokid宣布自研AI芯片将于6月26日亮相

    4月27日,云天励飞正公布面向嵌入式端的边缘人工智能芯片IPU

    5月3日,寒武纪发布首款云端智能芯片MLU100

    5月11日,华为被爆麒麟980处理芯片将在今年下半年发布

    5月11日,云知声宣布将在下周公布全球首款面向IoT的AI芯片

    ……

    这个时间节点颇为耐人寻味,而且这些新闻大都有一个共同特点:数据列得一个比一个好看,实体芯片难见踪影;一边高调打爱国牌“在AI上不做下一个中兴”,一边普天盖地自我宣传。也难怪众多网友不买账,纷纷调侃这些企业有蹭热点之嫌。

    但这也拦不住大企业纷纷倾力投入,同时更涌现一大票造芯创业者。凭心而论,在AI技术的浪潮下,AI芯片作为底层基础,战略意义可以说不言而喻,中兴事件也让人们看到了中国在这方面的短板。但做芯片,不能走炼钢铁那种大干快上的粗暴路线。

    端前一分钟,芯片十年功

    芯片这个东西,我们都觉得很常见,只要是个智能电子设备,都一定会搭载它,这就给老百姓一种错觉,认为这东西很多企业都能做。其实很多企业家也没看透这一点,觉得只要砸点钱,挖点人,花个两三年时间,就能出成果。

    说有钱,市值两千多亿美金的英特尔够有钱吧?2016年,英特尔豪掷4.08亿美刀收购了一家明星AI创业公司Nervana,然后说要推出专用芯片——这大招一憋就是三年半,到现在连个芯片的影子都没见着。英特尔也没有把宝都押在Nervana身上,2015 年英特尔以 167 亿美元收购了芯片商Altera,2017 年英特尔以 153 亿美元收购拥有自动驾驶辅助系统及芯片方案的Mobileye……均是出手不菲,但与谷歌形成鲜明对比的是,英特尔的AI芯片与AI应用至今仍泛善可陈。

    说到底,“买买买”的模式,在AI领域未必行得通。半导体产业链需要的是源源不断的资本、源源不断的技术投入,这一点已经得到了美日韩的验证。但AI芯片更需要一个完整的生态,底层芯片,中层系统,上层应用,缺一不可,退一万步说,就算芯片造出来了,如果没有形成应用生态,它也只是一个空中楼阁。

    这一点阿里很像英特尔,都是“买买买”的模式。阿里这几年在AI领域的投资和收购动作频频,寒武纪和商汤科技背后都有马云爸爸的影子。但英特尔大举收购之后,面临的是旗下多条AI线互不兼容各自为政的困境,经过内部管理层多次洗牌,大量Nervana员工出走,甚至投奔了“死敌”Google,这也是AI芯片进展缓慢的原因。

    除此之外,半导体产业的投资周期长,投资以后基本不用指望在短期内退出或者获得高利润回报,而且试错成本极高。英伟达、谷歌、AMD等真正拥有AI芯片的业界大佬,无一不是在五六年前就开始研发了——那时候人工智能概念还没现在这么火。然后现在很多初创企业突然冒出来说自己研发出来了AI芯片,再看看他们的创始日期,一水的“2015后”。

    三年时间,后来居上,以小搏大,赶超欧美。这听起来是不是有点熟悉?

    中国芯应该怎么造?

    承载算力的芯片是人工智能发展的基石,是最重要的基础设施资源,特别是在终端侧对功耗、性能、稳定都有很高的要求。无论从国家战略、还是行业市场来看,都需要做AI芯片。

    其实,中国真正埋首做AI芯片的公司还是有的,虽然难度很大,但是确实有人在勤勤勉勉地做。中科寒武纪就是一个例子,但是中科寒武纪的AI芯片离宣传的效果还是有一段距离,应用面较为狭窄,目前主要用于华为手机摄像头,进行图像运算,此外有部分应用于科大讯飞的翻译机,负责语言处理。相比外国巨头们AI芯片的泛用性,差距依然很远。

    而从整个AI产业角度看,芯片并非一个孤立的硬件。就像前文说的,它同时也要结合深度学习框架,以及AI应用生态,三者形成良性的循环。深度学习框架相当于AI的操作系统,一颗专用的AI芯片能让深度学习框架运转速度更快,也更兼容,吸引更多的开发者使用这样的操作平台,来产生更多的AI应用,当生态足够大,不愁吸引不到足够的用户。而一个完整且繁荣的生态架构,正是寒武纪们欠缺的。

    因此,AI芯片布局不仅要看地基,还要着眼高层,还需要做好深耕五年十年甚至二十年的准备,这需要企业家拥有非凡的战略眼光和全面布局AI生态的勇气。

    相反,如果只看到了中兴事件之后的民族情绪,随着全民造芯的大流在芯片上层层加码,而忽略了其他层次的构建,甚至还有“未见芯片先见性能”的冒进,恐怕吸引目光、呼唤投资的意义要更大一些,毕竟AI界的老大哥英伟达凭借其GPU产品收获了大量市场和口碑。在两年时间内,英伟达的股价股价涨了近8倍,今年二季度营收同比增长56%,公司市值超千亿美元大关。用AI芯片的概念作为股价驱动力,谁不眼红?

    只是,这不免有点“天下熙熙皆为名来,天下攘攘皆为利往”的味道了。


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