AI晶片遍地開花，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，現在進入智慧物聯網的時代，新的王者會是誰？有很大的機率不是前面這幾家，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晶片創新峰會上這樣闡述他對AI晶片市場格局的看法。
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晶片或模組。今年年初，雲之聲釋出第二代物聯網語音AI晶片雨燕Lite，面向智慧城市的支援影象與語音計算的多模態AI晶片海豚(Dolphin)，以及面向智慧出行的車規級多模態AI晶片雪豹(Leopard)； 思必馳攜手中芯國際，釋出AI語音晶片TAIHANG。就在AWE2019期間，雲米科技還發布了AI仿生晶片“悟空”。
而在谷歌、百度、阿里等網際網路巨頭紛紛佈局AI晶片，英特爾、高通、英偉達、華為海思這些傳統晶片巨頭的包圍下，AI晶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晶片產業正處於一個歷史轉折點，帶來了晶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、智慧音響、安防，還是各種各樣的門禁系統，每一個場景都需要自己的晶片。在這種狀況下，大公司的優勢在漸漸消失。”
大公司開一顆晶片至少要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10億並不那麼容易。”
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、高通怎麼做，或者說谷歌的TPU怎麼做，不可能創造機會。簡單的整合不會創造機會，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晶片市場格局，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，比如智慧音箱、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初創公司要與傳統晶片巨頭搶市場並不容易。
按使用場景劃分，AI晶片主要分為雲端和終端晶片。而目前主流的深度學習人工神經網路演算法包括訓練和推斷兩個環節。由於訓練側需要大量資料去訓練人工神經網路，因此訓練主要在雲端進行。雲端追求高效能，開發成本更大，終端更側重低成本和低功耗，目前中國AI初創企業主要佈局在此。
黃慶表示，作為新的AI演算法公司想打入晶片市場，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(系統級晶片)。以安防相機為例，華為海思的處理晶片（市場份額）是最大的，他們已經是SoC了，當中加AI的模組就滿足AI需求，比如說要認臉、認車，這不難。”
而AI演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演算法公司）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演算法公司沒有做SoC的知識，所以AI晶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晶片創業，首要任務是明確要做什麼，找到晶片應用場景，“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。因為他有這麼多部門都在做AI演算法，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你是幹什麼的？”
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。”
責編：寧佳彥
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