人工智能进入第三次爆发期 企业掀起抢占AI芯片狂潮

    每日经济新闻 2019-05-10 05:09

    人工智能技术的发展将开启一个新的时代——算法即芯片时代。

    每经记者 王星平    每经编辑 王丽娜    


    依图科技联合创始人、CEO朱珑演讲

    图片来源:每经记者 王星平 摄

    继特斯拉、寒武纪等纷纷推出成果后,AI芯片这条垂直且竞争惨烈的赛道再次迎来新玩家。

    5月9日,人工智能企业依图科技推出了自己研发的首款深度学习云端定制SoC(System-on-a-Chip,即“片上系统”)芯片questcore™(求索),以此对外正式宣布挺入AI芯片领域。从安防、金融到医疗、零售,再到现在的AI芯片,依图科技似乎一直都在拓展自己的业务边界。

    《每日经济新闻》记者注意到,近两年,随着大家越来越意识到AI芯片对于算力的重要性,AI芯片这一赛道中的玩家也越来越多。正如依图科技联合创始人、CEO朱珑所说,人工智能技术的发展将开启一个新的时代——算法即芯片时代。

    值得一提的是,尽管此前该领域玩家众多,作品也在不断更新迭代,但到目前为止,完全符合描述和基准测试的AI芯片寥寥无几。而依图科技并非芯片创业公司,两年前在进军投入大、门槛高的芯片行业时,便选择了高端玩家颇多的领域——自研云端 AI SoC,且在产品上正面PK英伟达(Nvidia),颇有要挑硬骨头下手的意思。对此,业内人士认为,这意味着在当下全球人工智能进入第三次爆发期,中国人工智能企业在一定程度上已经与世界巨头处于同一起跑线。

    AI芯片赛道再添新玩家

    经历了60多年的起起伏伏之后,在算力、算法和大数据三驾马车的支撑下,当下全球人工智能进入第三次爆发期。然而,作为引爆点的深度学习算法,对现有的算力尤其是芯片提出了更为苛刻的要求。

    朱珑也表示,如今人类对智能算法的要求越来越大,过去半个多世纪所依赖的摩尔定律逐渐失效,在此背景下,具有海量并行计算能力、能够加速AI计算的AI芯片应运而生,而人工智能技术的发展也将开启一个新的时代——算法即芯片时代。

    面对不断增多的B端应用场景,越来越多的AI芯片公司加入角逐。显然,如今依图科技也加入其中。但在朱珑看来,如果一款AI芯片没有定制方向、没有超过业内最大咖的玩家、没有顶级算法作为支撑,那么这款芯片就不能称之为是成功的,抢占市场的机会也就不会很大。

    而在业内看来,目前英伟达凭借GPU的超强算力以及cuDNN、TensorRT等一系列AI软件,在深度学习云端领域构建起强大而稳固的生态。因此,研发出超过英伟达技术的AI芯片也成为行业内其他企业的目标。

    据依图科技首席创新官吕昊介绍,依图questcore™最高能提供每秒15 TOPS的视觉推理性能,最大功耗仅20W,比一个普通的电灯泡还小。在同等功耗下,依图questcore™产品的视觉推理性能是市面现有主流同类产品的2—5倍。

    同时,基于questcore™打造的依图原子服务器,一台服务器提供的算力与8张英伟达P4卡服务器相当,而体积仅为后者的一半,功耗不到20%。在进行视频解析时,1台依图原子服务器(搭载4核questcore™芯片,除此之外无需其他配置),与8卡英伟达T4服务器(含双核英特尔x86 CPU)对比,单路视频解析功耗仅为后者的20%,与8卡英伟达P4服务器(同样含双核英特尔x86 CPU)相比,功耗约为后者的10%。

    事实上,早在2017年就有过“依图科技要进军AI芯片”的江湖传闻。如今,随着“求索”的推出,依图科技的芯片之心也袒露无疑。

    据了解,依图开始研发AI芯片是在两年前。而记者注意到,也正是在2017年底,依图正式宣布战略投资AI芯片初创团队ThinkForce。与依图风格相似,ThinkForce对外曝光并不多。但据当时朱珑介绍,这是一支中国少有的拥有芯片研发全链路能力的团队,核心成员在芯片设计、体系结构、算法研究等领域都拥有深厚造诣,能够最大程度地发挥依图在算法和软件层面的积累。

    众所周知,尽管近些年AI火热程度一直很高,但落地难这一问题也一直没有得到解决。此次依图的AI芯片将会如何商业布局?据朱珑介绍,之后依图的AI芯片将首先会逐步应用于上海等城市的城市建设体系中,但具体应用场景和落地状况,依图方面并未明说。

    具备持续性创新力的玩家才有机会

    “依图科技并非为了做芯片而做芯片。”据朱珑介绍,涉足芯片核心初衷有两点:一方面,满足自身业务和产业需求;另一方面,则是看到AI芯片这一世界级机会。

    根据Gartner的预测数据,全球人工智能芯片市场规模将在未来五年内出现飙升,从2018年的42.7亿美元成长至343亿美元,增长超过7倍,可以说,未来AI芯片市场将有一个很大的增长空间。

    不过,从目前的情况来看,尽管玩家越来越多,但能够占据主导地位的玩家尚未出现。在上述业内人士看来,这在一定程度上也体现了这一赛道的艰难性。

    AI芯片为什么难?朱珑认为如果研发出的芯片没有典型场景应用、没有超越英伟达的芯片以及没有世界级的算法是没有意义的。

    “对于有能力做芯片的企业来说,最困难的事情并不是技术上的突破,而是决定要做什么样的芯片。”朱珑表示,要做AI芯片的企业如果只是做一款芯片是没有意义的,只有连续做几款有竞争力芯片的企业才能存活下来,而具备持续创新能力的玩家才更可能成为头部玩家。

    而对于AI普及的关键,朱珑认为在于智能密度,这不仅需要宏观层面从单体的智能到机器智能到群体的智能密度,还需要微观层面单位面积智算能力。

    但当下不得不面对的现实是,这两个层面都还需要积累。与此同时,对于很多初创企业而言,研发芯片将要面临时间和资金上的巨大挑战。高昂的开发费用,加上以年计算的开发周期,AI芯片企业在融资的早期阶段就需要大量资金加注,这样才能撑过没有产品销售的阶段。而政府的补助和投资者的资金,往往会倾向于那些销售业绩好的公司。如此一来,融资也成为这些企业的一道门槛。

    值得一提的是,就在昨天,与依图科技同为“图像四小龙”的旷视科技宣布于近期完成7.5亿美元D轮融资。而保持着融资频率一年多时间一次的依图科技上一次融资刚好也在去年的中旬。上一轮融资后,依图科技估值已达150亿元。如今依图有了芯片业务加身,上述业内人士认为,这也会体现在其最新估值中。而当记者问及新一轮融资是否将近,依图科技方面对此并未回应。

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