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国产ai芯片迎来正面交锋
2022/02/25
近年来,人工智能行业经历了爆发式的增长,而ai技术发展的背后离不开ai芯片的推动。纵观国内外,从代际衍生速度到性能比拼激烈程度,再到玩家涌入数量,各个方面都表明ai芯片行业目前弹药充足,即将迎来正面交锋。
重要性日益凸显的ai芯片
智能家居、智慧城市、数据中心、智慧工业、智慧交通等各个领域的发展均对ai技术产生前所未有的迫切需求。ai芯片作为推动ai发展的核心生产力,其价值不言而喻。小到对各个企业,大到整个ai行业,甚至是对大国巩固核心竞争力,都有着重要意义。
据allied market research的研究报告,到2030年全球人工智能芯片市场将达到1949亿美元,复合年增长率为37.4%。而现在国外厂商仍占据ai芯片市场很大的市场份额。据omidia的数据,英伟达大约占据了以人工智能为中心的数据中心芯片市场的80%。谷歌、英特尔、赛灵思(被amd收购)更是占据了一定的市场份额。与此同时,国内ai芯片玩家毫不示弱。正在从各个领域层层突破、展露锋芒。
国产ai芯片玩家摩拳擦掌
中国有着孕育ai产业最肥沃的沃土——全球最大的数据需求和数据积累,这对于ai训练和推理无疑是充足的燃料。同时,资本和政策对ai芯片的利好也使得一众ai芯片创业公司驶入了快车道。
2021年,ai芯片企业融资不断,金额屡创新高。老芯片玩家、创企、互联网巨头纷纷下场发力ai芯片。据不完全统计,国内已有至少30多家明确涉足ai芯片的企业,如已上市的寒武纪、已经实现大规模商业化落地的昆仑芯科技、专注云端两代产品的燧原科技、发力gpgpu芯片厂商天数智芯、壁仞科技的首款高端通用gpu已交付流片、摩尔线程的gpu芯片已经研制成功、黑芝麻/地平线/芯驰等在自动驾驶芯片上不断攻克、知存科技/苹芯科技等在存算一体上的努力等等。尽管这些ai芯片企业“出身”不同、体量有别、切入赛道路数也不尽相同,但均在各自的领域里各有所长,持续研发不断突破,不断攀登高峰。
随着算力、算法和数据等要素齐备,各个玩家的架构和路径逐渐明朗。北京半导体行业协会副秘书长朱晶此前曾指出,当下中国ai芯片所比拼的无疑是:1)比谁有钱,能请得起更贵的人才,用得起更先进的制程;2)比谁有大场景的资源和工程化能力;3)比谁有杀手锏或者避开主战场另辟蹊径的能力,比如低功耗设计,存算,封装;4)比谁有更强的软件和生态能力。
国内ai芯片引领者如何拉开身位?
落地为王。ai芯片必须与特定应用场景的ai算法配合起来才能真正实现ai的商业化落地。对于本土芯片企业来说,只有在找到正确的位置,才能有机会迎来腾飞。在这方面,去年刚从百度独立出来的昆仑芯科技则是一个很好的范例。
2021年4月,昆仑芯科技完成独立融资,首轮估值约130亿元。自此,带着过去十年在ai芯片领域的积累,该团队踏上了一条充满挑战却前景广阔的道路。
昆仑芯科技已实现两代芯片产品的量产及落地应用,积累了强大的工程化能力。昆仑芯1代于 2020 年量产,在百度搜索引擎、小度等业务中上线过万片,外部也有数十家客户。不过对此,很多人有所质疑:产品在设计之初是立足于百度,对于外部客户的需求场景适配是否会有问题,或者到底能否拿下非百度客户。昆仑芯科技该如何走接下来的路?
芯片设计要从一开始真正了解真实场景中客户的诉求,其次是ai的模型变化路径,这些如果没有真实场景的历练是体会不到的。
百度的应用场景是目前几乎所有互联网里场景最多的,其复杂度和丰富度远高于外部。对ai来说,百度有搜索,设计cv,nlp,语音等各种领域,因此昆仑芯科技的产品要基于众多模型进行优化设计,而非外界猜测的为百度做了特殊优化。反而,百度场景的需求更能代表ai未来发展方向,出身于场景一线的昆仑芯科技更能务实、深刻的理解实际业务需求。
昆仑芯科技透露,团队过往经验可以用“一纵一横”来总结。纵向来看,团队在百度内部做人工智能加速超过十年。2008年就开始使用gpu,2011年开始自研性价比更高的fpga方案并完成了过万片的部署,2018年转型自研加速芯片。因此,团队熟知ai发展历史上的各类体系结构。过去十年间,单单fpga就迭代了三个大版本,芯片迭代两代。落地数万片,也因此得到了大量用户的需求反馈和数据积累,芯片得以在正确的方向进行迭代,形成闭环。横向看,团队在数据中心的各类ai场景、无人驾驶、生物计算等场景均有研发经验,对各类业务场景如数家珍。
十余年研发积累,昆仑芯产品初心并非简单做一个仅适用部分场景的尝试性产品,而是希望能够集经验大成,做一款成熟有非凡竞争力的创新产品。2020年,昆仑芯1代推出后,面对疫情压力仅仅两个月便完成百度内部过万片部署,tco节省上亿元、大幅度降低固定资产投入。
事实上,昆仑芯科技的产品落地早已走出百度,揽获各行各业多达数十家客户。在互联网、智慧工业、智慧城市、智慧交通、智慧政务、智算中心等业务中,均有成功案例。
在工业质检方面,部署了昆仑芯ai芯片的智能工厂,算法机可同时处理24个模型,处理完所有流程仅需480毫秒。通过深度学习算法对于各种缺陷进行学习后,能准确识别产品的全部33类缺陷,漏检率控制在0.1%以内,并能使全检出货达到aql 0.4标准(极高的合格质量水平)。该设备相对于标传统视觉检测的同类机型,投资回报率是传统机型的 6.5倍。
在智慧公安、应急、城管、交通、政务和教育等多个领域,昆仑芯ai芯片赋能各级政府,满足在精准分析、科学决策和专业管理方面的需求,大大提升城市治理能力。
2021年8月“出道即量产”的昆仑芯2代,目前商业化进展也成果显著,百度业务已经上线,百度之外数千万金额的订单也已在握,跑出了芯片行业落地的“芯”速度。
昆仑芯科技ceo欧阳剑曾表示:“我们的芯片是通用的人工智能芯片,这是我们最大的优势。技术在百度跑通了,在其他领域公司也可以跑起来”。
迄今为止,昆仑芯科技做的最对的三件事:一是抓住了时代和产业的窗口,二是对产品技术上的前瞻性,三是团队凭借出众的能力和执行力把机遇落实了下来。
虎年来临前,半导体行业众多拜年文案,其中“祝ai芯片公司找到落地场景”戳中很多从业者。不过昆仑芯科技并不担心。ai计算的需求本来就是真实存在的,有好的产品、满足客户需求,就能实实在在落地。
写在最后
用户的需求就是通用、高性能、易用的芯片,在这几个维度,云端ai芯片的竞争是非常激烈的。面对“更快、更强、更省”的核心诉求,如何能持续满足,这是摆在ai芯片企业面前的共同挑战。然而,我们看到了像昆仑芯科技这样的国产ai企业正在砥砺前行、勇攀高峰。国产ai芯,未来大有可为!
重要性日益凸显的ai芯片
智能家居、智慧城市、数据中心、智慧工业、智慧交通等各个领域的发展均对ai技术产生前所未有的迫切需求。ai芯片作为推动ai发展的核心生产力,其价值不言而喻。小到对各个企业,大到整个ai行业,甚至是对大国巩固核心竞争力,都有着重要意义。
据allied market research的研究报告,到2030年全球人工智能芯片市场将达到1949亿美元,复合年增长率为37.4%。而现在国外厂商仍占据ai芯片市场很大的市场份额。据omidia的数据,英伟达大约占据了以人工智能为中心的数据中心芯片市场的80%。谷歌、英特尔、赛灵思(被amd收购)更是占据了一定的市场份额。与此同时,国内ai芯片玩家毫不示弱。正在从各个领域层层突破、展露锋芒。
国产ai芯片玩家摩拳擦掌
中国有着孕育ai产业最肥沃的沃土——全球最大的数据需求和数据积累,这对于ai训练和推理无疑是充足的燃料。同时,资本和政策对ai芯片的利好也使得一众ai芯片创业公司驶入了快车道。
2021年,ai芯片企业融资不断,金额屡创新高。老芯片玩家、创企、互联网巨头纷纷下场发力ai芯片。据不完全统计,国内已有至少30多家明确涉足ai芯片的企业,如已上市的寒武纪、已经实现大规模商业化落地的昆仑芯科技、专注云端两代产品的燧原科技、发力gpgpu芯片厂商天数智芯、壁仞科技的首款高端通用gpu已交付流片、摩尔线程的gpu芯片已经研制成功、黑芝麻/地平线/芯驰等在自动驾驶芯片上不断攻克、知存科技/苹芯科技等在存算一体上的努力等等。尽管这些ai芯片企业“出身”不同、体量有别、切入赛道路数也不尽相同,但均在各自的领域里各有所长,持续研发不断突破,不断攀登高峰。
随着算力、算法和数据等要素齐备,各个玩家的架构和路径逐渐明朗。北京半导体行业协会副秘书长朱晶此前曾指出,当下中国ai芯片所比拼的无疑是:1)比谁有钱,能请得起更贵的人才,用得起更先进的制程;2)比谁有大场景的资源和工程化能力;3)比谁有杀手锏或者避开主战场另辟蹊径的能力,比如低功耗设计,存算,封装;4)比谁有更强的软件和生态能力。
国内ai芯片引领者如何拉开身位?
落地为王。ai芯片必须与特定应用场景的ai算法配合起来才能真正实现ai的商业化落地。对于本土芯片企业来说,只有在找到正确的位置,才能有机会迎来腾飞。在这方面,去年刚从百度独立出来的昆仑芯科技则是一个很好的范例。
2021年4月,昆仑芯科技完成独立融资,首轮估值约130亿元。自此,带着过去十年在ai芯片领域的积累,该团队踏上了一条充满挑战却前景广阔的道路。
昆仑芯科技已实现两代芯片产品的量产及落地应用,积累了强大的工程化能力。昆仑芯1代于 2020 年量产,在百度搜索引擎、小度等业务中上线过万片,外部也有数十家客户。不过对此,很多人有所质疑:产品在设计之初是立足于百度,对于外部客户的需求场景适配是否会有问题,或者到底能否拿下非百度客户。昆仑芯科技该如何走接下来的路?
芯片设计要从一开始真正了解真实场景中客户的诉求,其次是ai的模型变化路径,这些如果没有真实场景的历练是体会不到的。
百度的应用场景是目前几乎所有互联网里场景最多的,其复杂度和丰富度远高于外部。对ai来说,百度有搜索,设计cv,nlp,语音等各种领域,因此昆仑芯科技的产品要基于众多模型进行优化设计,而非外界猜测的为百度做了特殊优化。反而,百度场景的需求更能代表ai未来发展方向,出身于场景一线的昆仑芯科技更能务实、深刻的理解实际业务需求。
昆仑芯科技透露,团队过往经验可以用“一纵一横”来总结。纵向来看,团队在百度内部做人工智能加速超过十年。2008年就开始使用gpu,2011年开始自研性价比更高的fpga方案并完成了过万片的部署,2018年转型自研加速芯片。因此,团队熟知ai发展历史上的各类体系结构。过去十年间,单单fpga就迭代了三个大版本,芯片迭代两代。落地数万片,也因此得到了大量用户的需求反馈和数据积累,芯片得以在正确的方向进行迭代,形成闭环。横向看,团队在数据中心的各类ai场景、无人驾驶、生物计算等场景均有研发经验,对各类业务场景如数家珍。
十余年研发积累,昆仑芯产品初心并非简单做一个仅适用部分场景的尝试性产品,而是希望能够集经验大成,做一款成熟有非凡竞争力的创新产品。2020年,昆仑芯1代推出后,面对疫情压力仅仅两个月便完成百度内部过万片部署,tco节省上亿元、大幅度降低固定资产投入。
事实上,昆仑芯科技的产品落地早已走出百度,揽获各行各业多达数十家客户。在互联网、智慧工业、智慧城市、智慧交通、智慧政务、智算中心等业务中,均有成功案例。
在工业质检方面,部署了昆仑芯ai芯片的智能工厂,算法机可同时处理24个模型,处理完所有流程仅需480毫秒。通过深度学习算法对于各种缺陷进行学习后,能准确识别产品的全部33类缺陷,漏检率控制在0.1%以内,并能使全检出货达到aql 0.4标准(极高的合格质量水平)。该设备相对于标传统视觉检测的同类机型,投资回报率是传统机型的 6.5倍。
在智慧公安、应急、城管、交通、政务和教育等多个领域,昆仑芯ai芯片赋能各级政府,满足在精准分析、科学决策和专业管理方面的需求,大大提升城市治理能力。
2021年8月“出道即量产”的昆仑芯2代,目前商业化进展也成果显著,百度业务已经上线,百度之外数千万金额的订单也已在握,跑出了芯片行业落地的“芯”速度。
昆仑芯科技产品研发路线图(图源:昆仑芯科技)
昆仑芯科技ceo欧阳剑曾表示:“我们的芯片是通用的人工智能芯片,这是我们最大的优势。技术在百度跑通了,在其他领域公司也可以跑起来”。
迄今为止,昆仑芯科技做的最对的三件事:一是抓住了时代和产业的窗口,二是对产品技术上的前瞻性,三是团队凭借出众的能力和执行力把机遇落实了下来。
虎年来临前,半导体行业众多拜年文案,其中“祝ai芯片公司找到落地场景”戳中很多从业者。不过昆仑芯科技并不担心。ai计算的需求本来就是真实存在的,有好的产品、满足客户需求,就能实实在在落地。
写在最后
用户的需求就是通用、高性能、易用的芯片,在这几个维度,云端ai芯片的竞争是非常激烈的。面对“更快、更强、更省”的核心诉求,如何能持续满足,这是摆在ai芯片企业面前的共同挑战。然而,我们看到了像昆仑芯科技这样的国产ai企业正在砥砺前行、勇攀高峰。国产ai芯,未来大有可为!