認真做 AI 晶片的位元大陸，它的黃金時代可能才剛剛開始
2018 年，在「人工智慧」一詞出現的第 62 個年頭，由深度學習所驅動的這一輪人工智慧浪潮走入一個「兩極分化」的新時代。所謂「兩極」，是指圍繞人工智慧的上下游的兩極，即，部分公司瞄準了下游的落地應用，另一部分公司則開始大舉進入上游領域，比如人工智慧專屬晶片（以下簡稱「AI 晶片」）。
這其中，位元大陸就是一個頗顯另類的代表。長期以來，公眾對於這家公司的定義依然停留在「礦機龍頭」的層面，但自位元大陸傳出 IPO 後，尤其是近期其 IPO 招股書所披露的訊息，這家公司裡的一塊「神祕業務」正在成為人工智慧領域最值得關注的話題。
這塊業務就是 AI 晶片。
本週，位元大陸召開了一場「豐富」的釋出會，不僅正式釋出了面向終端的 AI 晶片 BM 1880，還一同釋出了基於雲端人工智慧晶片 BM1682 的算豐智慧伺服器 SA3、嵌入式AI迷你機 SE3、3D 人臉識別智慧終端以及基於 BM1880 的開發板、AI模組、算力棒等產品。
而根據位元大陸招股書裡的描述，按照 2017 年的收入來統計，位元大陸已經成為中國第二大和全球前十大無晶圓廠晶片設計公司。而且還有媒體發現，整個招股書裡提及人工智慧和 AI 晶片的次數遠遠大於提到區塊鏈的次數。
事實上，如果聯絡過去一年來位元大陸在 AI 晶片領域的發展，比如上半年推出的 AI 晶片 BM 1682，以及這次釋出會釋出的面向終端的 AI 晶片 BM 1880，都已展現了這家公司將依靠 AI 定義其未來的發展方向。
那麼，作為一家依靠礦機設計起家的公司，位元大陸在 AI 晶片領域到底處於什麼樣的位置，以及，其在 AI 晶片的技術優勢又有哪些，這些優勢能否支撐起位元大陸成為一家晶片設計公司的願景呢？
下面我們來一一回答這些疑問。
AI 晶片的行業格局
AI 晶片的出現是 AI 行業發展的必然。在摩爾定律逐漸失效的歷史背景下，僅僅依靠傳統的 CPU 架構，根本無法滿足當下的計算需求，算力成為制約 AI 行業發展的主要障礙。
為此，英偉達提出了依靠 GPU 架構來應對 AI 對於計算能力的巨大需求，而 Google 則通過基於雲端的 TPU 解決這一問題。
上述兩家公司的解決方案也成為過去三年來行業主流的 AI 晶片選擇。
但這遠不能滿足行業對於 AI 晶片的需求。一方面，在兩家公司分別壟斷了 GPU 和 TPU 的背景下，市場也需要其他型別的晶片，比如 FPGA 和 ASIC；另一方面，AI 晶片的市場規模以及增長前景喜人，也需要更多的參與者。
2018 年年初的時候，市場調研公司 ReportLinker 認為，預計到 2023 年，全球 AI 晶片的規模為 108 億美元，年複合增長率達到 53.6%。而不久前另一家機構 Allied Market Research 的預測則顯示，預計到 2025 年，AI 晶片市場規模為 378 億美元，年複合增長率為 40.8%。
這兩份預測雖然在數字上有所不同，但都明確指出了一點：未來 5 到 8 年，AI 晶片行業的市場巨大，而且增速驚人。
這也就不難理解，為何國內外不少創業公司開始發力 AI 晶片領域，包括寒武紀、地平線等國內創業公司都拿出了自己在 AI 晶片的積累。而一直低調前行的位元大陸，此時高調宣傳其對人工智慧領域的野心，一定程度上也引發外界的質疑：這家公司到底有何底氣呢？
位元大陸 AI 晶片佈局如何？
公開資料顯示，位元大陸佈局 AI 晶片的時間點非常早，2015年就開始啟動。
另據位元大陸產品戰略總監湯煒偉在公開場合所透露的訊息，該公司制定 AI 晶片發展方向的時間點是在 2015 — 2016 年，這個時間點也是行業普遍認識到通用處理器無法應對 AI 處理任務併發力專屬處理器的時間點，從這個角度去看，位元大陸的 AI 晶片佈局非常早，只是這家公司低調的行事風格，讓外界誤以為是在搭 AI 晶片的快車。
其次，從位元大陸的 AI 晶片產品線來看，也能對於這家公司的技術積累有一個基本認知。眾所周知，AI 晶片的研發非常複雜，也絕不是簡單砸錢就能實現的，需要非常高的的技術、人才積累以及資金投入。
自 2017 年以來，位元大陸已經推出兩款雲端 AI 晶片，分別是 2017 年釋出的 BM 1680 以及 2018 年一季度推出的 BM 1682。而隨著終端 AI 晶片 BM 1880 的釋出，整個 AI 晶片產品線實現了雲與端的全覆蓋，也為接下來打造雲端一體化的 AI 解決方案奠定了基礎。
如果細心去看該公司的招股說明書，還有一個細節，位元大陸將在今年第四季度釋出 12 納米的 AI 晶片，甚有專家推測，明年還將釋出 7 納米制程的 AI 晶片。
第三，正因為位元大陸在 AI 晶片的早佈局、早積累以及多款產品的釋出，使得該公司贏得了廣泛認可。同樣是公開資料顯示，今年 6 月位元大陸與福建省政府簽署戰略合作協議；網際網路巨頭百度也公開宣佈了與位元大陸的合作結果。
綜上來看，位元大陸很早就認識到 AI 晶片的重要性，積極研發相關技術，並在過去兩年推出多款 AI 晶片產品，由此也可以看出，位元大陸在 AI 晶片領域的戰略佈局和產品設計上具有不可小覷的地位。
另一個最容易被忽視的點就是，位元大陸在加密貨幣挖礦晶片上的技術積累，也會成為位元大陸 AI 晶片發展的重要優勢。
位元大陸 AI 晶片的技術、落地能力如何？
自 2013 年開始，位元大陸利用自身在礦機晶片上的優勢，一步步成為全球礦機領域的龍頭老大。截止到 2017 年，位元大陸的 BM 13xx 系列礦機晶片，先後經歷了 9 次更新迭代，其工藝製程也從早年的 55 納米提升到最新的 7 納米的 BM 1391 晶片，這些在礦機晶片上的研發能力能否「移植」到位元大陸的 AI 晶片呢？
或許我們無法直接給出一個具體答案，但透過位元大陸所釋出的一系列 AI 晶片，也可以窺見其背後的強大技術能力。
首先，位元大陸的 AI 晶片迭代速度領先業界。與過往通用計算領域的摩爾定律相比，位元大陸在 AI 晶片上正在定義又一個晶片發展新定律。
2017 年 11 月，緊隨人工智慧品牌 SOPHON（算豐）的推出，位元大陸釋出了首個 AI 晶片 BM 1680，瞄準的是AI 通用市場。9 個月後，位元大陸又釋出了第二代 AI 晶片 BM 1682。而隨著 BM 1880 的釋出，基於終端的 AI 晶片迭代也正式開始。如此快速的產品迭代離不開位元大陸在晶片設計、製造過程中積累的經驗，同時也彰顯出該公司在 AI 晶片人才領域的厚度。
其次，兩代雲端 AI 晶片在效能和場景的區分，也進一步明確了位元大陸未來 AI 晶片的發展方向。
站在行業發展的角度上去看，相對於 CPU 等通用計算晶片，AI 晶片更像是為 AI 領域所設計的專屬晶片。但如果放在 AI 領域，到底是針對 AI 全領域提供 AI 通用晶片，還是面向特定領域，如影象、語音等，提供 AI 專屬晶片，也成為這個行業不同參與者必須回答的問題。
細心去看位元大陸目前已經發布的兩款 AI 晶片，不管是 BM 1680 還是 BM1682，都集成了用於深度學習的演算法加速模組 NPUs，可加速深度學習演算法的執行速度。
在今年 7 月百度 AI 開發者大會後，有測試者也發現，同樣是執行百度最新的 AI 推理加速引擎 Anakin，基於 BM 1682 晶片的硬體在延時性上表現優異。
更進一步，BM 1682 增加了可用於影象/視訊處理場景的模組，這也讓 BM 1682 可以更好地應對當下行業對於影象、視訊處理的巨大需求。
值得關注的是，在本週釋出會上，位元大陸新發布的算豐智慧伺服器 SA3 也是基於 BM 1682 晶片研發，其中 SA3-23 伺服器為 19 英寸標準 2U 高度的高密度伺服器，攜帶 3 個智慧處理單元，每個單元含 6 顆 BM1682 晶片。
相對於傳統廠商的產品，SA3 伺服器在效能、能效比以及計算空間密度上都有不小的提升。根據位元大陸透露的訊息，SA3視訊結構化伺服器（2U）能夠支援的視訊結構化路數達到90路，效能超過基於 GPU 伺服器的 2.2 倍，而人臉識別的效能也能達到基於 GPU 伺服器的 3 倍。
這意味著，位元大陸的 AI 晶片發展策略將更垂直化。BM 1682 晶片可用於更成熟也是需求更旺盛的安防領域，這既是一個可以快速變現又是一個考驗廠商技術能力的領域。畢竟，安防領域的這個賽道已經足夠擁擠，技術實力之外還要求生態整合能力。
第三，位元大陸 AI 晶片落地和生態整合已經初具規模。2017 年 以來，位元大陸先後收購了機器人公司蘿蔔科技並投資了 AI 演算法公司千視通，不僅增強 AI 人才和產品開發的積累，還擴充套件了自己的「朋友圈」，與百度、Google、ONNX 等眾多專注 AI 的企業進行合作。
正如上文所談到的，位元大陸與福州市政府的戰略合作協議，將讓位元大陸的 AI 晶片得以應用到福州市的智慧城市裡，這也將進一步檢驗位元大陸 AI 晶片的技術實力。
尾巴：不容小視的 AI 晶片新生力量
作為一家成立 5 年的新興創業公司，位元大陸一貫低調務實的企業風格，很大程度上隱藏了該公司的技術優勢，而由於深處爭議頗多的比特幣產業，即便是身為礦機晶片龍頭老大，位元大陸也時常處在輿論爭議的中心地帶。
但一個不可忽視的點在於，無論是專注礦機晶片還是發力 AI 晶片，位元大陸始終圍繞產業底層的技術創新，正是由於其在礦機晶片的積極探索和創新，從技術底層推動了區塊鏈技術的快速發展，並加快了區塊鏈的應用落地速度。