AI芯片遍地開花，誰會是新的王者？

“每一次計算構架的大變革都會創造一個新的王者。從原來主機時代的IBM、PC時代的英特爾、移動時代的高通，現在進入智能物聯網的時代，新的王者會是誰？有很大的幾率不是前面這幾家，而是新的玩家或者幾個。”北極光創投董事總經理楊磊在GTIC 2019全球AI芯片創新峰會上這樣闡述他對AI芯片市場格局的看法。

從2017年下半年開始，包括雲知聲、出門問問、Rokid等國內不少AI初創企業紛紛推出了自己的芯片或模組。今年年初，雲之聲發布第二代物聯網語音AI芯片雨燕Lite，面向智慧城市的支持圖像與語音計算的多模態AI芯片海豚(Dolphin)，以及面向智慧出行的車規級多模態AI芯片雪豹(Leopard)； 思必馳攜手中芯國際，發布AI語音芯片TAIHANG。就在AWE2019期間，雲米科技還發布了AI仿生芯片“悟空”。

而在谷歌、百度、阿里等互聯網巨頭紛紛布局AI芯片，英特爾、高通、NVIDIA、華為海思這些傳統芯片巨頭的包圍下，AI芯片初創企業能有多少機會？

楊磊表示，摩爾定律停滯、功耗牆壁壘以及應用場景複雜化使芯片產業正處於一個歷史轉折點，帶來了芯片架構創新的新機會。

他指出，“過去只有三大應用，雲、PC和移動終端。但是今天不管是車、智能音響、安防，還是各種各樣的門禁系統，每一個場景都需要自己的芯片。在這種狀況下，大公司的優勢在漸漸消失。”

大公司開一顆芯片至少要10億美元的收入。而在AI的領域，短時間很難達到10億美元的體量。“AI存在很多細分場景，可能每個場景做出一兩億的公司，但是要做到10億並不那麽容易。”

針對這些不同的場景做架構上的創新，將會是初創企業的新機會。楊磊表示，“如果簡單去拷貝華為、高通怎麽做，或者說谷歌的TPU怎麽做，不可能創造機會。簡單的集成不會創造機會，只有在構架的創新上才會創造機會，而構架的創新又需要軟硬體相結合”。

談到AI芯片市場格局，楊磊認為，現在正處於百花齊放、群雄割據的時代，各細分領域會出現優秀的公司，比如智能音箱、耳機等公司，之後會進入整合期。“最後勝的是不是中國公司就不知道了，但是格局會變、王者會變比較確定。”

船大難掉頭。華登國際董事總經理黃慶指出，小公司的優勢在於動作比較快、比較專注，這是小公司有可能會勝出的原因。

但AI初創公司要與傳統芯片巨頭搶市場並不容易。

按使用場景劃分，AI芯片主要分為雲端和終端芯片。而目前主流的深度學習人工神經網絡算法包括訓練和推斷兩個環節。由於訓練側需要大量數據去訓練人工神經網絡，因此訓練主要在雲端進行。雲端追求高性能，開發成本更大，終端更側重低成本和低功耗，目前中國AI初創企業主要布局在此。

黃慶表示，作為新的AI算法公司想打入芯片市場，需要的知識太多了。“終端有各種各樣的應用，現有的玩家都是SoC(系統級芯片)。以安防相機為例，華為海思的處理芯片（市場份額）是最大的，他們已經是SoC了，當中加AI的模塊就滿足AI需求，比如說要認臉、認車，這不難。”

而AI算法公司是否能做好SoC？黃慶認為，SoC整體要求非常高，包含東西很多，而非僅僅加速。“（AI算法公司）從表面看是劣勢的，因為可以加AI的功能，但要把SoC做出來相當困難，需要的知識太多了，大部分AI算法公司沒有做SoC的知識，所以AI芯片公司其實是蠻難的一件事情。”

正是面臨不少挑戰，目的和方向就格外重要。黃慶表示，AI芯片創業，首要任務是明確要做什麽，找到芯片應用場景，“目的不明確，只能寫一篇文章，沒有商業價值”。他以谷歌為例，“谷歌要做TPU目的很明確。因為他有這麽多部門都在做AI算法，有巨大的需求，所以他做個TPU加速滿足內部的需求。如果你做一個TPU你是幹什麽的？”

市場是起點。楊磊指出，“創業是一個滾雪球的歷程。滾雪球的第一步就是把市場、技術、產品三個捏成比較硬的心，這可能是你的第一個產品，開始在你的門前滾起來，滾到一定程度把雪球抱起來，再加一些新的技術，再找到新的市場，再把產品捏成更大的球再滾。”