Pre-A輪融資3.4億元人民幣，一則人工智能領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決方案公司燧原科技宣布獲得融資的消息再度引起芯片行業(yè)的關(guān)注。

燧原科技今年3月成立于上海，產(chǎn)品是針對云端數(shù)據(jù)中心開發(fā)的深度學(xué)習(xí)高端芯片，定位于人工智能訓(xùn)練平臺。這是騰訊首次投資國內(nèi)AI芯片公司，種子輪投資方亦和資本(武岳峰資本旗下基金)、真格基金、達泰資本、云和資本繼續(xù)跟投。

近年來，AI芯片無疑是最火熱的話題之一，不僅英偉達、谷歌等國際巨頭相繼推出新產(chǎn)品，國內(nèi)百度、阿里等紛紛布局這一領(lǐng)域，也誕生了寒武紀(jì)等AI芯片創(chuàng)業(yè)公司。在CPU、GPU等傳統(tǒng)芯片領(lǐng)域與國際相差較多的情況下，中國AI芯片被寄望能實現(xiàn)彎道超車。

AI芯片遍地開花

從去年下半年到今年上半年，國內(nèi)不少AI初創(chuàng)企業(yè)紛紛推出了自己的芯片。兩月前，云知聲在北京召開發(fā)布會，推出其第一代UniOne物聯(lián)網(wǎng)AI芯片及解決方案。僅僅在這兩個月內(nèi)，就有多家公司發(fā)布AI芯片或模組。出門問問正式發(fā)布了AI語音芯片模組“問芯”;Rokid發(fā)布KAMINO18AI語音專用芯片;思必馳也宣布將在下半年推出AI芯片……

按使用場景劃分，AI芯片主要分為云端和終端芯片。而目前主流的深度學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括訓(xùn)練和推斷兩個環(huán)節(jié)。由于訓(xùn)練側(cè)需要大量數(shù)據(jù)去訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此訓(xùn)練主要在云端進行。云端追求高性能，開發(fā)成本更大，終端更側(cè)重低成本和低功耗，目前中國AI初創(chuàng)企業(yè)主要布局在此。

云端芯片方面，寒武紀(jì)在2016年推出全球首款商用終端智能處理器IP產(chǎn)品后，于5月3日正式發(fā)布了首款云端智能芯片MLU100。7月，百度在AI開發(fā)者大會上正式推出了昆侖，基于百度CPU、GPU、FPGA的AI加速器研發(fā)。官方稱，這是中國首款云端全功能AI芯片。

根據(jù)市場研究公司CompassIntelligence發(fā)布的全球AI芯片排行榜，除了英偉達、英特爾等傳統(tǒng)芯片公司巨頭，寒武紀(jì)、地平線等AI芯片公司也位居前列。

由于靈活性高，在AI算法并未成熟固定的當(dāng)下，F(xiàn)PGA(現(xiàn)場可編輯門陣列)被認為是一種中間方案，其最大的優(yōu)勢在于能夠使系統(tǒng)的硬件功能可以像軟件一樣通過編程修改。與GPU、CPU通用芯片相比，性能更高、能耗更低。

深鑒科技開始從賽靈思采購FPGA，將核心算法DPU放到FPGA，然后以模組的方式銷售給客戶，但FPGA價格相對較貴，而且與專用定制芯片ASIC相比，性能和功耗方面也有不小差距。除了FPGA方案，深鑒科技也在研發(fā)AI專用芯片，目前正在流片，該公司一相關(guān)負責(zé)人對記者表示：“如果在這個時間點，AI的初創(chuàng)類企業(yè)做硬件再選擇FPGA，可能就有點滯后了。”

ASIC是專為特定目的而設(shè)計的芯片，效能高、功耗低，但靈活性較差，更適合AI算法成熟固定后期使用。一旦規(guī)模量產(chǎn)，成本也會顯著降低。

云知聲創(chuàng)始人兼CEO黃偉表示，無論是CPU還是GPU、FPGA，現(xiàn)有的芯片架構(gòu)并非為AI專門設(shè)計，不能滿足物聯(lián)網(wǎng)AI算力需求，且考慮了太多的向后兼容性，因此在性能上遠非最優(yōu)。“基于業(yè)務(wù)方面對芯片產(chǎn)品、場景的反復(fù)驗證，以及對AIoT(人工智能+物聯(lián)網(wǎng))終局的判斷，云知聲在2014年就明確必須自主研發(fā)面向物聯(lián)網(wǎng)的AI芯片。”他稱，如果云知聲不做芯片，必死。對此，Rokid創(chuàng)始人兼CEO祝銘明也同意做語音的公司一定都會做芯片，“現(xiàn)在排在頂級的公司都做”。

出門問問創(chuàng)始人兼CEO李志飛在被問到為何要做芯片模組時表示，主要為了滿足特定需求，“比如今年智能電視所謂的智能化，遠場語音交互是很強的需求，但市場上沒有很好的解決方案。一是貴，二是效果沒有那么好，集成起來沒有那么方便。”

另一AI語音公司思必馳在宣布獲得D輪5億元融資消息后,也表示將推出智能語音芯片，預(yù)計在下半年流片。

AI芯片難在何處?

芯片行業(yè)是一個高投入、高風(fēng)險、慢回報的行業(yè)。多位業(yè)內(nèi)人士對記者表示，芯片研發(fā)周期非常長，從立項到上市通常需要兩年左右時間。作為創(chuàng)業(yè)企業(yè)，特別是從事算法的企業(yè)，如果自己獨立研發(fā)芯片，在時間和資金方面都面臨巨大壓力，其中最重要的原因是芯片成本高，對錯誤零容忍。

與軟件可以修正和快速迭代不同，芯片的迭代周期會很長。如果已經(jīng)流片，糾正一個錯誤可能需要半年以后花幾百萬美元再去流一次片。“你得有非常強大的心理素質(zhì)、極其嚴(yán)謹?shù)墓ぷ髯黠L(fēng)，以及對任何事情寧可錯殺一千，不能漏掉一個的態(tài)度去做，不僅是要一個這樣的人，而且是需要一個這樣的團隊，才能把這個事做好。”深鑒科技芯片研發(fā)副總裁陳忠民告訴記者。

這是芯片行業(yè)本身具有的特點，但目前AI算法尚未固定，如果直接做專用芯片無疑又有新的風(fēng)險。地平線智能解決方案與芯片事業(yè)部總經(jīng)理張永謙對記者說，傳統(tǒng)芯片公司在設(shè)計IP和做一個芯片之前，已經(jīng)確定了目標(biāo)客戶，“如果你做一個很大的決定的話，要有一個頭部的大客戶一起合作。相當(dāng)于芯片還沒出來，你已經(jīng)確定誰會用它，怎么用它或者對一個市場研究得很透”。但這是傳統(tǒng)的方式，AI芯片則有所不同，他指出，“現(xiàn)在的AI落地還在早期，你沒有辦法事先就已經(jīng)知道誰一定會用你，這個時候是帶有一定風(fēng)險的，也需要考驗一定的眼光。如果你要盯著有量的市場去做AI芯片，首先這樣的判斷也有可能錯，第二你在做出來的時候已經(jīng)晚了。等你看到有量再去做，有一些預(yù)判的公司已經(jīng)做出來，在那個市場里面等著了。”

杭州國芯于去年10月底發(fā)布其首顆語音AI芯片GX8010，今年初正式上市。國芯AI事業(yè)部的總經(jīng)理凌苯云在接受記者采訪時表示，該公司于2016年初確定布局AI芯片，而在當(dāng)時該款芯片也沒有明確的客戶。“我們當(dāng)時為什么敢做這個決策?我們認為這些算法底層的架構(gòu)都基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來做。不管你的形態(tài)怎么變，那個核心不太會變。”另一方面，沒有產(chǎn)品也很難和客戶深入接觸，“我們也去跟客戶聊過，但是通常來說，當(dāng)你還沒有一個東西的時候，你跟客戶去聊需求的時候，通常來說聊不到很深入。”他表示，上市半年后，目前該芯片已經(jīng)有百萬級的訂單。

正是因為造芯不易，有AI算法企業(yè)選擇與芯片公司合作一起服務(wù)客戶。上述的杭州國芯此前主要從事于數(shù)字電視、家庭多媒體的芯片設(shè)計和系統(tǒng)方案開發(fā)。出門問問的芯片模組、Rokid的芯片都是和該公司合作，思必馳也是該公司的合作伙伴。凌苯云告訴記者，在和這些AI公司合作時，“我們出芯片，他們出算法，我們一起去推客戶”。根據(jù)不同的市場場景選擇不同的合作方，“我們跟Rokid的合作主要就是智能音箱，跟出門問問現(xiàn)在合作主要是電視、機頂盒和部分家電，跟思必馳現(xiàn)在合作主要也是以家電、IoT為主。因為領(lǐng)域不一樣，算法也需要去優(yōu)化。”

Rokid一芯片負責(zé)人告訴第一財經(jīng)記者，雙方的合作中，Rokid提架構(gòu)與性能需求，國芯設(shè)計生產(chǎn)芯片并提供底層bsp(板級支持包)，“我們負責(zé)輸出基于Rokid語音服務(wù)的os整體解決方案。”

祝銘明表示，Rokid不是芯片公司，只是芯片會成為其中非常有競爭力的元素，“如果這個競爭力元素不存在，我們也不會做芯片。”他指出，今天的芯片基本都是SoC，“SoC里邊有90%的東西，Rokid沒有必要花精力去做各類IP。Rokid做芯片不是做以芯片為出發(fā)點。因為做行業(yè)的人都知道芯片的利潤特別低。如果市面上沒有，我來做;如果市面上有，我就用它。”

黃偉也表示，對云知聲來說，造芯不是目的,只是起點。

行業(yè)或更趨理性

在AI概念普及之后，各方都在尋找商業(yè)模式，期待AI技術(shù)盡快落地，但目前大部分的AI創(chuàng)業(yè)公司處于依靠融資燒錢階段，AI芯片也被認為是AI技術(shù)落地的一種方式，但目前而言，這條路并不容易。

有業(yè)內(nèi)人士認為，AI芯片行業(yè)將迎來整合并購時期，也讓大家更清楚地看清做芯片的難度。

以FPGA龍頭賽靈思收購深鑒科技為例，賽靈思表示，將繼續(xù)加大對深鑒科技的投入，不斷推進公司從云到端應(yīng)用領(lǐng)域部署機器學(xué)習(xí)加速的共同目標(biāo)。該人士指出，深鑒科技掌握的是DPU的算法，但是芯片的鏈條太長，光有DPU不夠，如果僅靠自己，在可見的范圍內(nèi)一直要不斷加大芯片設(shè)計和研發(fā)費用，燒錢非常快。

陳忠民在接受第一財經(jīng)記者采訪時表示：“為什么芯片這么難?不是說知識有多復(fù)雜，資金投入高。更重要的原因是，從研發(fā)層面上來說，芯片與其他行業(yè)最大的差別是對于錯誤的零容忍性。”

他指出，現(xiàn)在單次流片的費用越來越高，如果使用目前最先進的7納米工藝，流一次片就需要花費幾億人民幣，因此對于錯誤的容忍幾乎是零。就算是較為成熟的40納米和55納米工藝，一套光罩費用也需要上百萬美元，更不用說上千萬美元的設(shè)計軟件。

清華大學(xué)微電子所所長魏少軍曾指出，AI無疑十分重要，但AI芯片的發(fā)展很可能會在未來2~3年遭遇一個挫折期。今天的部分，甚至大部分創(chuàng)業(yè)者將成為這場技術(shù)變革中的“先烈”。

張永謙也對記者表示，AI芯片市場將來肯定很大，但容納不下那么多家公司，所以肯定有些公司會被淘汰。“這個也很正常，任何一個新技術(shù)起來的時候，特別像AI這么大的一個底層技術(shù)崛起的時候，有泡沫很正常，2000年的互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅的那個時間，很多大的互聯(lián)網(wǎng)公司就倒閉、裁員,然后再起來。產(chǎn)業(yè)有周期，現(xiàn)在就是已經(jīng)到了一個最高點了，我覺得后面一年肯定會下來，然后再回歸一個理性成長。”