L& = a( b a5,?FVI~ AI芯片市场需要一把火还是一桶冰? I=aoP}_ (rKyX:Vsy 关键词:AI芯片 智能手机 自动驾驶芯片 &10l80vj 来源:互联网 X,5}i5'! OBb m?`[ 6U .A/8z 最近,AI芯片市场明显“冷”了下来。
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C23 作为
芯片市场的一哥,英伟达刚刚发布的Q1季度报告表现就十分不理想。数据显示,截至2019年4月28日,英伟达当季收入22.20亿美元,环比增长1%,同比下跌31%,毛利率58.4%,环比提高3.7个百分点,同比减少6.1个百分点;净利润3.94亿美元,环比下跌31%,同比下跌68%。数据一出,整个AI芯片市场的心态都很难不受影响。
]MD,{T9l\> 英伟达营收下跌的因素有很多,作为高端芯片
设计巨头,就像是早年苹果显著优势被不断追赶上一般,现在英伟达也处在这样的困局之中,创新无力,优势渐失。因此,它的利润下跌暗示出两个信号:1.整个市场平均水平上升了;2.高端AI芯片市场产品性能发展“停滞不前”。
q+iG:B /Z k1lo{jw` 可见,形势已然生变。
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|+k3O 人人可做的AI芯片 sNaLz /esdtH$= 从应用角度来看,AI芯片主要应用在云、边缘和端侧。其中云上最为常见的产品是AI加速器,其主要用于加速深度
学习训练和推理;而在边缘和端侧,则根据在
智能手机、安防、汽车等领域应用场景的不同出现各类AI芯片。其中云端训练需求大约占AI芯片市场的50%,云端推理需求约占AI芯片市场的25%,边缘和端侧占据25%。
m:}PVJ-" J`6IH#54 数据显示,AI芯片市场规模在未来5年将会增长10倍,到2022年达到35亿美元,可以说是一个相当可观的市场。
z*V 8l* 但是入局者很多,尤其是在应用端,国内原本做安防、语音语义、人脸识别、云计算等领域解决方案的公司纷纷开始了自研芯片的道路,从百度、阿里到思必驰、云天励飞。而2018年大批AI算法公司开始转向各自所在领域的AI芯片研究,这也不再让人感到惊奇。
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_/( 开先河的人是谁?似乎是特斯拉。大家应该都还记得,马斯克“嫌弃”英伟达芯片之后自己默默地就研发了用于自动驾驶的芯片,速度很快就换下了英伟达芯片,完全是一副“很容易做”的态势。
In[rxT~K}Q ~];r{IU 公开数据显示,截止2018年底,国内芯片设计公司规模已经发展到近1700家,虽然受经济影响,增速大不如前两年,但是仍然有不少人想要抢夺这块蛋糕。在AI的大背景下,人人可做芯片成为一个再正常不过的现象,这也让这部分尚未成型的市场争夺格外激烈。
G]]"Jc sKy3('5; 2018年是格外热闹的一年,包括云知声、思必驰、出门问问等国内不少AI初创企业纷纷推出了自己的芯片或模组。而今年年初,云知声更是一口气发布了三款芯片:第二代物联网语音AI芯片雨燕Lite,面向智慧城市的支持图像与语音计算的多模态AI芯片海豚(Dolphin)以及面向智慧出行的车规级多模态AI芯片雪豹(Leopard);而思必驰也携手中芯国际发布AI语音芯片TAIHANG。如此之类,比比皆是。
YD3jP}Ym !S.O~Kq 可以看出,尤其是在终端应用上,芯片设计巨头的优势正在逐渐消失。
#B!|sXC n;@.eC,T/ 为什么AI芯片人人可做? ZLjEH7 }_/]f!] “做神经网络芯片并不难。”在刚刚结束的CAIS大会上,赛灵思人工智能业务资深总监姚颂公开表示。
sX@}4[)<& RWg'W,v=! 言下之意,现在应用于深度学习算法的AI芯片开发起来并不是一件困难的事情。因为应用在特定领域,对于初创公司来说,专用架构设计已经没有太高门槛,早期的初创公司如寒武纪、地平线等公司也都已经开始比拼工程能力和客户能力。
?rm3Iac0S Ln'y 3~@ 那AI芯片到底为何如此容易做? zqHG2:MN" \gsJ1@ 回答这个问题还需要回到AI芯片是什么这个话题上。
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