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官方商城最近，AI芯片市場明顯“冷”了下來。
作為芯片市場的一哥，英偉達(dá)剛剛發(fā)布的Q1季度報(bào)告表現(xiàn)就十分不理想。數(shù)據(jù)顯示，截至2019年4月28日，英偉達(dá)當(dāng)季收入22．20億美元，環(huán)比增長1％，同比下跌31％，毛利率58．4％，環(huán)比提高3．7個(gè)百分點(diǎn)，同比減少6．1個(gè)百分點(diǎn)；凈利潤3．94億美元，環(huán)比下跌31％，同比下跌68％。數(shù)據(jù)一出，整個(gè)AI芯片市場的心態(tài)都很難不受影響。
英偉達(dá)營收下跌的因素有很多，作為高端芯片設(shè)計(jì)巨頭，就像是早年蘋果顯著優(yōu)勢(shì)被不斷追趕上一般，現(xiàn)在英偉達(dá)也處在這樣的困局之中，創(chuàng)新無力，優(yōu)勢(shì)漸失。因此，它的利潤下跌暗示出兩個(gè)信號(hào)：1．整個(gè)市場平均水平上升了；2．高端AI芯片市場產(chǎn)品性能發(fā)展“停滯不前”。
可見，形勢(shì)已然生變。
人人可做的AI芯片
從應(yīng)用角度來看，AI芯片主要應(yīng)用在云、邊緣和端側(cè)。其中云上最為常見的產(chǎn)品是AI加速器，其主要用于加速深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理；而在邊緣和端側(cè)，則根據(jù)在智能手機(jī)、安防、汽車等領(lǐng)域應(yīng)用場景的不同出現(xiàn)各類AI芯片。其中云端訓(xùn)練需求大約占AI芯片市場的50％，云端推理需求約占AI芯片市場的25％，邊緣和端側(cè)占據(jù)25％。
數(shù)據(jù)顯示，AI芯片市場規(guī)模在未來5年將會(huì)增長10倍，到2022年達(dá)到35億美元，可以說是一個(gè)相當(dāng)可觀的市場。
但是入局者很多，尤其是在應(yīng)用端，國內(nèi)原本做安防、語音語義、人臉識(shí)別、云計(jì)算等領(lǐng)域解決方案的公司紛紛開始了自研芯片的道路，從百度、阿里到思必馳、云天勵(lì)飛。而2018年大批AI算法公司開始轉(zhuǎn)向各自所在領(lǐng)域的AI芯片研究，這也不再讓人感到驚奇。
開先河的人是誰？似乎是特斯拉。大家應(yīng)該都還記得，馬斯克“嫌棄”英偉達(dá)芯片之后自己默默地就研發(fā)了用于自動(dòng)駕駛的芯片，速度很快就換下了英偉達(dá)芯片，完全是一副“很容易做”的態(tài)勢(shì)。
公開數(shù)據(jù)顯示，截止2018年底，國內(nèi)芯片設(shè)計(jì)公司規(guī)模已經(jīng)發(fā)展到近1700家，雖然受經(jīng)濟(jì)影響，增速大不如前兩年，但是仍然有不少人想要搶奪這塊蛋糕。在AI的大背景下，人人可做芯片成為一個(gè)再正常不過的現(xiàn)象，這也讓這部分尚未成型的市場爭奪格外激烈。
2018年是格外熱鬧的一年，包括云知聲、思必馳、出門問問等國內(nèi)不少AI初創(chuàng)企業(yè)紛紛推出了自己的芯片或模組。而今年年初，云知聲更是一口氣發(fā)布了三款芯片：第二代物聯(lián)網(wǎng)語音AI芯片雨燕Lite，面向智慧城市的支持圖像與語音計(jì)算的多模態(tài)AI芯片海豚（Dolphin）以及面向智慧出行的車規(guī)級(jí)多模態(tài)AI芯片雪豹（Leopard）；而思必馳也攜手中芯國際發(fā)布AI語音芯片TAIHANG。如此之類，比比皆是。
可以看出，尤其是在終端應(yīng)用上，芯片設(shè)計(jì)巨頭的優(yōu)勢(shì)正在逐漸消失。
為什么AI芯片人人可做？
“做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片并不難?！痹趧倓偨Y(jié)束的CAIS大會(huì)上，賽靈思人工智能業(yè)務(wù)資深總監(jiān)姚頌公開表示。
言下之意，現(xiàn)在應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)算法的AI芯片開發(fā)起來并不是一件困難的事情。因?yàn)閼?yīng)用在特定領(lǐng)域，對(duì)于初創(chuàng)公司來說，專用架構(gòu)設(shè)計(jì)已經(jīng)沒有太高門檻，早期的初創(chuàng)公司如寒武紀(jì)、地平線等公司也都已經(jīng)開始比拼工程能力和客戶能力。
那AI芯片到底為何如此容易做？
回答這個(gè)問題還需要回到AI芯片是什么這個(gè)話題上。
說起AI芯片，它是一個(gè)比較寬泛的概念，且至今為止都沒有一個(gè)明確的定義。從廣義范疇上講，面向AI計(jì)算應(yīng)用的芯片都可以稱為AI芯片。除了以GPU、FPGA、ASIC為代表的AI加速芯片（基于傳統(tǒng)芯片架構(gòu)，對(duì)某類特定算法或者場景進(jìn)行AI計(jì)算加速），還有比較前沿性的研究，例如類腦芯片、可重構(gòu)通用AI芯片等。
但后者距離大規(guī)模商用還有較長距離，暫時(shí)不會(huì)對(duì)市場造成太大影響。因此一般情況下，當(dāng)我們談?wù)揂I芯片，我們通常指的是以GPU、FPGA、ASIC為代表的AI芯片，而它們本質(zhì)上就是AI加速器或計(jì)算卡，即專門用于加速AI應(yīng)用中的大量計(jì)算任務(wù)的模塊（其他非計(jì)算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé)）。
如業(yè)內(nèi)人所分析，因AI芯片就是用于計(jì)算的芯片，效率高，功能相對(duì)單一，且不涉及IP授權(quán)問題，應(yīng)用起來更節(jié)約資源且門檻要比通用芯片低，故而進(jìn)場者眾多。
當(dāng)然，除了技術(shù)本身，AI芯片市場發(fā)展的停滯不前也為入局者留有了足夠的時(shí)間。有業(yè)內(nèi)人調(diào)侃說，“我去年把工作重心放在了5G，今年轉(zhuǎn)回來去做AI芯片，發(fā)現(xiàn)還是沒有多大變化?！?/p>
可以看出，門檻低、專用性強(qiáng)、AI芯片再難創(chuàng)新等因素都直接促使了AI公司紛紛去做自己的AI芯片。
