恰逢第三波人工智能浪潮，2018年“人工智能芯片”這個有點新鮮的字眼徹底大火了一把，國內外科技巨頭、傳統芯片巨頭以及初創公司紛紛布局人工智能芯片市場，用“草長鶯飛式的野蠻生長”來形容當前的人工智能芯片市場，似乎再恰當不過了。

但對于人工智能芯片來說，2019年應該是較為關鍵的一年。無論從資本運作、國際貿易環境還是全球半導體市場來看，經過了2018年的“百家爭鳴”，人工智能芯片走到2019年，是時候要有些新的東西顯現出來了。

人工智能芯片陷入“同質化成長怪圈”

2019年尚且過去百天，國內外不少科技公司卻已在人工智能芯片市場開始了不少大動作：英偉達發布全新人工智能芯片Jetson AGX Xavier、云知聲公布人工智能芯片戰略、英特爾聯合Facebook研發人工智能芯片、華為英國購置500畝地自建芯片工廠……

而除了巨頭人工智能芯片產出，資本運作推動下的人工智能初創公司的巨額融資消息，也在接連不斷的更新當中，全球至少有45家初創公司研制人工智能芯片（語音交互和自動駕駛），5家企業融資超過了1億美元。據中信證券測算，2020年人工智能芯片市場規模將達146．16億美元。

這似乎都在喻示著一個眾人皆知的事實：人工智能芯片正在成為下一個萬億級市場，下一個市場新藍海。但較為遺憾的是，當前的人工智能芯片市場充其量還只能稱之為“紅海”市場。同人工智能產業的紅海市場一般，人工智能芯片也迎來了陷入“同質化成長怪圈”。

就目前而言，人工智能芯片主要以ASIC、FPGA、CPU、GPU、DSP為主，而且這些人工智能芯片有一個共同的規律，那就是芯片的通用性與用來跑人工智能的性能和耗能成反比。意思就是，人工智能芯片的通用性越高，其性能和功耗則越加令人失望。各家企業都在產出相應的人工智能芯片，但這些芯片目前還只能稱之為加速器，僅在算力、算法上得到了提高，應用上尚未得到解決。也就是說，市場上多數的人工智能芯片公司充其量只能稱之為芯片公司。

此外，在當前以ASIC、FPGA、CPU、GPU、DSP為主的人工智能芯片市場中，有著“中國四小龍”之稱的比特大陸、地平線、華為以及寒武紀，基本聚焦于ASIC方案，而FPGA、GPU、CPU等方案基本掌握在外國企業手中，且不管從技術還是應用上來說，這些公司的想法都大抵相同，沒有較多出彩的地方。

需要提及的是，“人工智能芯片同質化”這個問題放在2018年或許并不是太大的問題，因為人工智能芯片在2018年才迎來大爆發，“草長鶯飛式的野蠻生長”既有賴于市場層面的推動，也有賴于人工智能應用落地的深度需求。但人工智能芯片經過一年的摸索成長，也已經逐漸意識到，這種“同質化成長”，弊必定大過于利。

而要解決同質化這個問題，這就要求人工智能芯片企業必須從同質化中走出差異化來。從技術上來看，在算法、算力沒有太大差異的現在，企業應該找到自己的競爭力；而從應用方面來看，盡管“人工智能＋”正在覆蓋全產業鏈，人工智能芯片也亦是如此，但需要注意的是，單個企業在人工智能芯片的應用上，應該在“吃透”某個單一場景后再將“觸角”伸向其它領域，而這個單一場景必須是企業較為熟悉、有把握的領域，切記不能盲目跟風。

“活在宣傳期”的人工智能芯片

除了陷入同質化怪圈，“活在宣傳期”也是當前人工智能芯片必須所直視的迷茫現實。

撇開國外人工智能芯片廠商不談，且看國內廠商似乎從宣傳上開始就一直很浮夸。由于人工智能變得非常火爆，很多公司都開始玩概念，一些做比特幣礦機或者DSP的公司搖身一變就成為了一家人工智能芯片公司。且在媒體的宣傳之下，還擁有了不少忠實粉絲、

在媒體的報道中，“中國首款”、“全球領先”、“打破國外壟斷”已經被用爛，但企業依舊不費遺力在宣傳中標榜自己，在蹭熱點的同時寄希望于資本市場，奪得資本青睞。毫不猶豫的說這些宣傳一定存在不少水分。比如國內某公司的人工智能芯片產品的宣傳標語中寫道“中國首款全球領先的嵌入式人工智能處理器”，但實際在兩個月以前，國內就已有公司推出了同類產品。

從某種程度上來說，人工智能芯片“活在宣傳期”，媒體也應該承擔一部分責任。媒體過度炒作中國人工智能芯片的廣大前景，紛紛鼓吹人工智能、人工智能芯片無所不能，但實際上人工智能芯片只是用于特定場景、解決特定問題的芯片，并不能取代CPU、GPU、FPGA、DSP、NAND Flash、DRAM等類型的芯片；也有部分媒體宣稱中國應該大力發展人工智能芯片，依靠人工智能打破X86、ARM的壟斷。這種說法聽起來挺激勵人心的，但很顯然這種論調缺乏基本的行業常識，畢竟依靠人工智能進行彎道超車，中國在近幾年內應該還是蠻難實現。

以及人工智能人才“荒”

人工智能正成為全球性話題，各國的人工智能人才爭奪戰也正愈演愈烈。

與媒體大肆宣傳中國人工智能芯片的美好前程相反，仍有不少人對中國人工智能芯片的發展有所擔憂。除了技術、應用上有所瓶頸，中國人工智能甚至是人工智能芯片的發展，在人才方面依舊有所短缺。

牛津大學相關研究人員在一份中美人工智能現狀比較調研中指出，在人才方面，中國人工智能人才約為5萬人，美國人才約為83萬人。美國的人工智能人才人數不但是中國的16倍，而且更為資深。在人工智能領域工作10年以上的人，占美國人工智能人才的七成，但只占中國人工智能人才的四成。

除此之外，中國人工智能公司在財力方面也沒有太大的優勢。數據顯示，如今獲風投資助的美國人工智能公司數量，是獲風投的中國公司的三倍以上。

但在這種人才匱乏的情況下，各個垂直行業對人工智能的融合傾向卻在不斷加強。盡管人工智能人才庫很小，但中國人工智能領域對人才的需求在2018年卻翻了一番。就目前局勢來看，我國人工智能人才缺口至少在100萬以上，而且由于人工智能對技術要求非常高，人工智能人才培養所需時間遠遠高于一般IT人才，在短時間以內，人才缺口在中國難以得到填補。

不過，值得慶幸的是，隨著人工智能、大數據、機器人等技術研究和產業落地應用的飛快發展，高等教育正在加快跟進相關專業設置。截至目前，我國共有101所高校獲批“機器人工程”專業，96所高校獲批“智能科學與技術”專業，203所高校獲批“數據科學與大數據技術”專業，25所高校獲批“大數據管理與應用”專業，25所學校獲批“網絡空間安全”專業，14所學校獲批“物聯網工程”專業。

此外，盡管業界一直吹噓著人工智能的崛起將進入甚至入侵、頂替多個人類職業，但就目前看來，得益于人工智能廣泛的應用，人類有了更多展示的平臺與機會。今年4月1日，我國人力資源社會保障部、市場監管總局、統計局正式向社會發布了人工智能工程技術人員、物聯網工程技術人員、大數據工程技術人員、云計算工程技術人員、數字化管理師、建筑信息模型技術員、電子競技運營師、電子競技員、無人機駕駛員、農業經理人、物聯網安裝調試員、工業機器人系統操作員、工業機器人系統運維員等13個新職業信息。這是自2015年版國家職業分類大典頒布以來發布的首批新職業 。

也就是說，在這輪全新的人工智能競賽中，不管是國家層面對創新型人才的培養還是科技公司的人才搶奪戰。中國正牟足了勁，誓要啃下“人工智能人才荒”這塊硬骨頭。

小結：

在人工智能進入“大航海時代”的今天，人工智能芯片的爆發也已經變成一個理所當然的技術趨勢。

在未來的智能時代，隨著需求的不斷更新，人工智能格局或許會發生巨大變化，新的人工智能芯片市場也有望產生。目前看來，中固擁有全球最大的人工智能市場，人工智能人才及技術也在不斷補給和發展。在可預見的未來，中國人工智能以及人工智能芯片的發展，也能夠擺脫受制于人的狀態。只是在近兩年，該愿景還基本難以實現。