国产ASIC崛起 重在将“资本较量”转化为“产品实践”

国产ASIC崛起 重在将“资本较量”转化为“产品实践”

　　目前能进入AI指令集和芯片研发的公司都是资金和技术实力雄厚的巨头，谷歌、英特尔都是目前既具备AI芯片设计又兼有AI算法部署的巨头公司，而国内ASIC芯片主要以寒武纪、地平线、深鉴科技、云知声等为代表，除了地平线、西井科技外，多数都需要跟旷视、商汤等第三方算法公司合作，才能构建完整的AI系统平台。

　　可见，国产芯片在人工智能时代终于与世界同步，但面临的挑战依然非常巨大，资金、技术和人才都是当务之急必须解决的难题。

寒武纪科技创始人/首席执行官陈天石

　　寒武纪科技创始人/首席执行官陈天石告诉记者：“首先，作为一个初创公司，研发下一代芯片(包括IP产品)，最缺的还是资金，有资金就可以吸引人才，加上目前先进工艺制程的投入是天文数字，资金是非常重要的前提。其次是时间，集成电路发展非常快速，竞争也非常激烈，不允许像以前那样十年磨一剑。如果能突破时间瓶颈，相信不管是在终端还是在云端，我们都会有更大的作为。”

　　“芯片发展的特点是投入越来越大，基本计算能力如CPU、GPU、MPU、MLU都需要持续大额投入，目前最新款的CPU投入已经达到10亿美金级别，甚至还在不停地攀升。而作为一个领先的IP厂商，要保持技术领先，就必须持续投入资金。雄厚的资本是芯片创新发展的首要前提。”Arm中国发展总监袁伟说。

　　中国科学院计算技术研究所孙凝晖也表示，人工智能是十分仰仗资本的产业，当前人工智能的投资额度大得惊人，一家算法公司就可以融到4-5亿美金，可见新的竞争才刚刚开始，国产AI芯片公司正在走入一个残酷的市场，做出一代两代芯片其实都不能算赢，在很长时间内持续保持独有竞争力才能算赢。他表示，英特尔、AMD大佬也某一代产品失利的时候，能否在最困难的时候爬起来，持续做出有竞争力的产品，这对芯片公司的战非常大。

　　动辄数亿美金的投入已让不少跃跃欲试的企业望而生畏，从现有AI公司的融资就可以看出，靠巨额资本建筑起的AI长城，已经将众多“外敌”拒之门外。

　　2015年9月，地平线机器人完成首轮融资，投资方包括晨兴资本、高瓴资本、红杉资本、金沙江创投、线性资本、创新工场及真格基金等机构，2016年再获得风险投资家Yuri Milner的投资;2017年8月中旬，寒武纪获得1亿美元A轮融战略投资，阿里巴巴、联想、科大讯飞等企业参与投资;2017年初，深鉴科技完成了数千万美元的A轮融资，Xilinx、联发科、清华控股、方和资本以及原有投资方金沙江创投、高榕资本参与了此次投资;相比之下，云知声算是一位AI“老兵”，2013年6月完成A轮一亿元融资，2014年12月完成五千万美元B轮融资，2015年12月完成数千万美金B+轮融资，2017年8月17日宣布获得3亿人民币战略投资。

　　可见人工智能芯片是要靠巨额资本推动的产业，但巨额资本的角逐最终还是要转化为技术力量并实现商业化，因为不能被广泛市场化的产品最终得不到投资方更长久的青睐。但从目前来看，虽有初步成效却任重而道远。

　　中国科学院计算技术研究所孙凝晖认为，人工智能炙手可热但依然很幼小，按照成长周期来预估其还处在幼儿阶段。相比智能手机、平板电脑、PC等成熟的终端产品，有完善的硬件、软件、算法和应用解决方案公司来协作，人工智能相关软硬件、算法、解决方案等都是从零开始。当然，他表示是挑战也是机遇，现在国内已与国际同步，中国就有可能第一次在一个大的时代面前拥有自己的产业链前端及生态，这是非常大的突破。

　　我们知道，相比GPU和FPGA的灵活性，定制化的ASIC一旦制造完成就不可再更改，而在AI算法处于蓬勃发展与快速迭代的今天，开发一颗ASIC要承担的风险就特别高。同时，ASIC开发的周期长、成本高、需要底层硬件编程等劣势，导致其发展速度不及GPU和FPGA。同时，ASIC公司还需要既具备芯片研发和算法框架的双重能力，这并非一般企业可以胜任。

　　对此，陈天石表示，AI算法快速迭代是现实，但并非只有FPGA一种方法可以解决灵活性和通用性问题，一个强大而完备的指令集同样可以解决这个问题。比如，寒武纪1A处理器从2016年发布至今，依然是市面上最强大、通用性最好的一款处理器。而且，只要有一个完备的指令集，应用又能够用指令集描述的话，不管算法怎么变，都可以在这款产品上进行运行。指令集相当于建房子所需的砖块，有一个好的指令集，不管要建什么样的房子都可以搭出来。

　　地平线余凯曾公开表示，一旦软件算法固定下来，专用集成电路ASIC一定是未来的方向，Google的TPU和地平线的BPU都是在往这个方向走，可以看到GPU有强大的计算能力，但是每瓦的计算力实际上比较低。而ASIC可以做得最好，每瓦功耗计算能力可比现在的GPU提高30倍到50倍，这是现在产业竞争的焦点。

　　解决了自身的技术难题还要面临对手的竞争。谈及如何面对巨头和初创公司的竞争，陈天石坦言：“竞争是非常好的事情，如果没有竞争，很多地方还停留在农业时代。我们从西方社会引进了‘市场经济’的思路，以此来促进高技术行业发展。总之，我们将随时迎接挑战，并在竞争中共同进步。”

　　“人工智能时代刚刚开启，制约人工智能发展一个很大的制约因素是基础运算能力，不管是在服务器端、云端还是在终端，计算能力都需要有5倍、10倍甚至100倍的提高，从这个角度来说，我们非常乐见像寒武纪这样的后起之秀进入这个行业，跟我们一起努力，来帮助整个行业解决运算瓶颈问题。”Arm中国袁伟说。

　　除了跟同行的竞争外，跟CPU、GPU、FPGA的竞争也是客观存在的事实。对此，陈天石打了个比方：“传统CPU类似于瑞士军刀，啥都能干，但不见得干得特别好，而专用处理器只关注一个特定领域，是专才，在领域内部可做到极致。未来，CPU、GPU、FPGA、ASIC等多种处理器都会各司其职甚至融合发展，不会互相替代。”（责编：振鹏）

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