不久前，“十四五规划建议”出台，“科技”成为重要关键词，人工智能、量子信息、集成电路分列战略科技力量前三位。在这未来五年优先发展的科技“三驾马车”中，人工智能和集成电路有着更加密切的调和相生关系。
作为全球最大的半导体消费市场，中国的AI产业终端应用层市场繁荣，在智能家居、智慧安防、汽车电子、智慧医疗等多个物联网场景中，呈现出百花齐放的状态。AI应用落地的市场需求进一步爆发，对人工智能算力也提出了更高要求，兼顾性能、功耗、成本的AI芯片承载着业界对智能算力的期望。
国内AI芯片企业如何抓住这次产业发展的历史机遇，发挥优势脱颖而出、抢滩市场，随之成为业内热议的焦点。
重要性凸显
算力成人工智能发展关键
在整个人工智能的发展历程中，数据、算法、算力是其发展的三大要素，在人工智能中起着至关重要的作用。其中，算力是人工智能的核心支撑。
据IDC全球DataSphere的研究预测，全球新创建的数据量将从2018年的33ZB增 到2025年的175ZB。面对呈爆发式增长的海量数据，使用人工智能算法挖掘其中的价值，必须要有强大的算力支撑才能实现，而算法的不断优化演进，也让人工智能对算力的依赖更为强烈。
当下的人工智能行业，在一些成熟AI算法不断优化执行效率的同时，新的突破还是往往需要更多的数据和更大的模型，比如风靡业界、拥有破天荒的 1750 亿参数的GPT-3。同时，AI跨学科发展的速度不断加快，将使多维度技术和各应用场景深度结合，AI用于5G的信号处理便是一例。因此，AI发展对算力能效的要求在可预见的未来将加速度上升。
AI芯片产生的背景
（图片来源：Open AI）
具体来看，2012年到2018年，训练神经网络模型需要的计算量呈指数型增长（见上图左），业界使用的神经网络模型的规模越来越大，而训练这样的模型需要更大的数据集。与此同时，近10年里，通用处理器性能的增长放缓（见上图右），摩尔定律濒临失效。AI计算的需求爆炸性增长，而通用处理器的处理能力很难提升，供需矛盾之下，可满足领域专用算力需求的AI芯片似是最优解。
AI芯片，即为面向人工智能加速用途的芯片。与传统芯片相比，AI芯片在架构设计之初就结合了计算机视觉、自然语言处理的运算特征进行优化。在处理计算任务时，执行AI算法的速率更快、能耗更低。
随着5G和物联网的快速发展，端侧应用场景繁杂，不少企业开始打造各具特色的芯片。近年来，AI芯片井喷式发展，百家争鸣，将有助于满足和解决AI多样化的算力需求。
多点开花
国内AI芯片企业各具优势
作为全球芯片需求量最大的市场，中国拥有更为庞大的数据规模以及更丰富的应用场景，国内企业在AI芯片领域呈现追击态势。
时至今日，在国内AI算力赛道上，主要呈现出三股势力。它们分别是以华为海思为代表的传统芯片企业，以寒武纪、依图等为代表的新兴AI企业，以阿里为代表的互联网巨头。芯师爷将通过几个代表性国产企业的典型产品，带读者了解国内AI芯片企业的不同特色。它们或芯片性能突出、或研发理念超前、或得到合作伙伴和市场的广泛认可，均在一定程度上助力了国内AI生态布局。
1
海思
根据市场研究与咨询公司Compass Intelligence 数据显示，华为海思位列全球AI芯片榜单第 12 名。在AI芯片方面，海思在安防智能摄像头、安防边缘计算、车载摄像头等多个领域均有所布局。
2019年8月，海思发布AI训练芯片腾910，主打深度学习的训练场景。发布会称其产品直接对标国际一流AI芯片企业英伟达V100芯片。
海思腾910
图片来源：海思官网
腾910采用7nm+EUV工艺，内部集成496亿个晶体管，相比竞争对手，腾910针对AI的运算特性，采用了全新自研达芬奇架构，以高性能3D Cube计算引擎为基础，半精度为(FP 16)256 Tera FLOPS，比英伟达 V100的125 Tera FLOPS还要高出近1倍。
随着腾910的推出，华为宣布构建 AI全栈全场景解决方案。全场景是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境。全栈是指从技术功能视角出发，包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案。华为随之全面进军AI领域。
需要指出的是，华为已宣布不会独立销售腾系列芯片，而是主要以云服务的方式向用户提供AI能力，同时也面向公开市场提供Atlas系列板卡、训练卡、训练集群等各种产品。
2
寒武纪
2016年成立的寒武纪，专注于各类型人工智能芯片产品的开发业务。2019年6月，寒武纪推出第二代训练芯片思元270，思元270采用寒武纪自主研发的MLUv02指令集，可支持视觉、语音、自然语言处理以及传统机器学习等高度多样化的人工智能应用，更为视觉应用集成了充裕的视频和图像编解码硬件单元。
寒武纪思元220
图片来源：寒武纪官网
2019年11月，寒武纪推出了首款边缘端 AI 芯片思元 220。思元220是一款专门用于深度学习的SoC边缘加速芯片，采用TSMC16nm工艺，它具有高算力、低功耗和丰富的I/O接口。从2018年寒武纪推出第一款云端AI芯片到2019年，寒武纪保持了一年一代的产品更新速度，思元220的发布标志着寒武纪在云、边、端实现了全方位、立体式的覆盖，其技术实力与市场野心可见一斑。
面对快速更新换代的AI产业，寒武纪发言人曾表示：“面向未来，针对不同的场景，包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景，寒武纪将持续投资、推出更多的AI处理器。
目前，寒武纪可以提供云边端一体、软硬件协同、训练推理融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件。产品已经应用于云计算、数据中心、智能教育、智能智造、智慧金融等下游行业。
3
依图
依图的“造芯”之路则始于算法，其竞争力在于将全球领先的AI算法与芯片技术相结合，针对实际应用场景和业务逻辑定义并打造AI芯片。
2019年5月，依图推出第一款自研云端视觉推理AI芯片Questcore（又名“求索”），后续发布了基于求索芯片的原石系列服务器、前沿系列边缘计算设备。
依图发布AI芯片Questcore（求索）
图片来源：依图官网
作为依图的首款芯片，求索采用SoC解决方案，实现了从算法、应用场景、芯片到服务器的全栈场景，具有均衡的端到端处理能力。在实际的云端应用场景中，求索最高能提供每秒15 TOPS的视觉推理性能，最大功耗仅15W，在同等功耗下，性能是市面主流同类产品的2-5倍。
拥有自主知识产权，不依赖传统x86 CPU和GPU，这一灵活特性使求索能同时兼顾云端和边缘端的视觉推理需求，契合当前边缘计算需求趋势，市场潜力巨大。
上海“一网统管”城市级运行管理系统背后，就是基于该款芯片的人工智能算力产品的支持。上海“一网统管”城市级运行管理系统将遍布城市的井盖、路灯、消防栓等1500多万个部件，26000多公里的地下管网连接在线，使城市成为具有丰富神经元和感知器的智能体，让城市的每一个“神经末梢”都能够被感知、被理解，这不仅需要性能强大的算力，更需要成本经济的算力。
目前，依图形成了从软件到硬件再到软硬件一体输出算力产品的业务模型。针对各行业和场景提供不同形式的人工智能算力硬件产品及解决方案，广泛应用于智能公共服务和智能商业等领域。
4
平头哥
2019年9月，阿里巴巴旗下芯片研发公司平头哥推出首颗云端大型AI推理芯片含光800，基于此芯片的AI云服务也同时上线。含光800最大的特性就是“无形却强劲”的算力。
平头哥发布含光800
图片来源：平头哥官网
阿里巴巴集团CTO兼阿里云智能总裁张建锋称，这颗芯片的性能和能效比已经突破了现有AI芯片的记录，一颗含光芯片相对于十颗GPU(通用AI处理器)。与腾910类似，首次推出AI芯片的平头哥出手不凡，含光800对标的同样是英伟达。主打云端视觉场景的含光800在业界标准的ResNet-50测试中，推理性能达到78563 IPS，是当时英伟达最新T4芯片的15倍，是应用最广的英伟达P4的46倍。
阿里巴巴的含光800已经广泛应用于阿里集团从视频图像识别、分类、搜索，到城市大脑等业务，未来还可应用于医疗影像、自动驾驶等领域。目前，平头哥旗下已经拥有全栈芯片产品家族，涵盖终端处理器IP、终端SoC芯片设计平台、云端AI芯片。
总体而言，经过长期发展与探索，近几年国内人工智能企业不断取得突破性进展，已经涵盖了智慧城市、自动驾驶、智慧农业等人类生产生活的方方面面。作为实现人工智能技术的重要基石，AI芯片拥有着重要的产业价值和战略地位。
上下同欲者胜
国产AI芯迎历史性机遇
国内人工智能芯片的发展方兴未艾，在设计架构方面有不少可圈可点之处，但在一定程度上仍存在部分掣肘短板。当然，随着国产替代需求日益强烈以及国家政策支持，国内AI企业若想脱颖而出，仍需借势把握国内芯片产业发展的天时、地利与人和。
01
天时：国产替代
在中美贸易摩擦持续的背景下，国内集成电路企业积极采取多种应对措施，陆续开始着力在物料采购、技术研发等方面进行部署，并加强产业链上下游协作，以降低对包括美国在内的国际市场的依赖。
中国集成电路行业正以两位数的增长率蓬勃发展，行业竞争力有了显著提升，但整个行业最初的主要推动力是对外加工和服务，导致产业结构出现扭曲，关键零部件仍需大量从西方国家进口，自给率不足20%。这种扭曲的主要原因在于没有以产品作为发展重心，随着我国芯片设计行业的产业集中度上升，产业局面的调整也会是行业的核心任务之一。
在AI芯片方面，目前，上文所述国产芯片领军性企业在推理端已具备相对完善的产品组合，一定程度上可对英伟达等国际厂商形成替代，国产替代的紧迫感也使得相关企业正持续加大研发投入。
02
地利：中国是全球最大的市场+新基建
中国是全球最大的半导体消费市场，其需求量占全球芯片总需求量的45%。同时，庞大的应用场景也将为国内人工智能技术的突破发展带来更多机遇。
另一方面，中央提出的“新基建”已经具体化，在GDP超过万亿的城市中，北京、上海、深圳、重庆、成都、南京、青岛、长沙、郑州等城市发布的2020年的重大项目计划或清单中，“新基建”已成为各大城市项目规划的重点。
中国七大“新基建” 以5G基建为首，随着5G、物联网的大力发展，日益丰富的应用场景将带动AI芯片产业的高速增长。5G技术高带宽、低延迟、大接入的特性将会进一步拓宽AI芯片应用场景的边界，为未来3-5年人工智能技术在产业智能化的爆发奠定坚实的基础，两者的叠加也将让智能体验在人们的日常生活中变得实时、可感、泛在。
“新基建”正在加速各领域的智能化升级，随着中国产业智能化进程的逐步深入，市场对于AI算力的需求也将出现超大规模增长。
03
人和：国家政策扶持+地方培育+科创板
每隔一个五年的周期性规划，是国家对产业发展的战略导向，政策背后意味着很多产业的拐点即将到来，快速发展的窗口也会打开。
“十四五规划建议”已“划出重点”，高频强调“科技”表明国家对科技创新前所未有的重视。人工智能、集成电路产业发展路径已然清晰，即将迈入加速前行、形成国际竞争力的重要阶段，而AI芯片是人工智能产业和集成电路产业整合的关键。
落到地方，无论是从产业的雄厚基础，还是从未来着力发展的重点领域角度盘点，北、上、广依然领跑全国。相较而言，肩负国家重任建设具有全球影响力的科创中心的上海，一方面着力建设人工智能发展高地，另一方面是国内集成电路产业起步最早、产业最集中、产业链最完整、综合技术水平最高的地区，这些都为发展人工智能芯片产业奠定了更为良好的基础，近年来已培育出如依图等本土AI独角兽，并凭借产业政策优势陆续吸引了寒武纪、商汤等人工智能领军企业落户上海。
人工智能产业分布热力图
图片来源：前瞻产业研究院
再看资本市场，已成为“硬科技”代名词的科创板，为“精简优化发行上市条件，提高制度包容性和竞争力”作出了诸多努力，足见科创板对关键核心“硬科技”的重视，以金融助推关键核心技术发展的决心。早前，备受关注的芯片公司寒武纪、中芯国际等已陆续登陆科创板，近期，依托上海科创基金国资背景、受上海政府支持力推的依图也选择将科创板作为上市第一标地。随着龙头标杆企业的陆续“登板”，承载落实创新驱动和科技强国战略使命的科创板，有望真正成为科技成果向现实生产力转化的“加速器”。
科技是国之利器，路漫漫其修远兮。在这场关于AI的较量中，虽然不少核心技术仍然掌握在欧美国家手中，差距依然存在，被市场认可也还需磨炼与积累，但值得一提的是，有了国家政策支持、地方政府扶持培育、资本市场助力“上下同欲”打造出的“造芯”土壤，国内AI企业在抢滩新市场之路上，若能坚持苦练内功、厚积薄发，势必有望脱颖而出、迎来新一轮的爆发。
