人工智能的應(yīng)用浪潮推動(dòng)了國(guó)產(chǎn)芯片的替代進(jìn)程。為打破壟斷,國(guó)內(nèi)頭部及傳統(tǒng)的IC制造商試圖繞過(guò)被英偉達(dá)壟斷的GPU框架,集體轉(zhuǎn)向設(shè)計(jì)并研制專(zhuān)用計(jì)算芯片(ASIC)、FPGA及融合型異構(gòu)處理器,以滿足人工智能市場(chǎng)廣泛需求的云端訓(xùn)練及終端推理作業(yè)。
01、樓閣坍塌
2016年至今,中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,一連出現(xiàn)了如商湯、曠視、科大訊飛、云從等獨(dú)角獸公司。時(shí)至2019年,這一現(xiàn)象達(dá)到高潮。
2017年,廣州市政府向云從科技注資3.01億美元,同年國(guó)有資本風(fēng)險(xiǎn)投資基金向曠視科技投入4.6億美元資金。2017年,中國(guó)人工智能初創(chuàng)企業(yè)股權(quán)融資額占全球總量的48%,高出美國(guó)10個(gè)百分點(diǎn)。截止2018年底,中國(guó)人工智能企業(yè)獲得風(fēng)險(xiǎn)投資總額接近1100億元,超過(guò)美國(guó)同期的93.3億美元;2019年10月,北京市海淀區(qū)政府為響應(yīng)人工智能發(fā)展政策,提出愿為重點(diǎn)項(xiàng)目提供最高3000萬(wàn)的資金支持···
然而,一切高歌猛進(jìn)在復(fù)雜的中美摩擦中戛然而止。
2019年5月,華為公司及其在分布在國(guó)內(nèi)外的百家機(jī)構(gòu)被美列入實(shí)體名單,大批量半導(dǎo)體斷貨。
6月21日,中科曙光、天津海光、成都海光集成電路等五家機(jī)構(gòu)被列入實(shí)體名單。
10月7日,“黑色”恐怖相繼蔓延,??低?、大華科技、科大訊飛、曠視科技、商湯科技、美亞柏科、頤信科技和依圖科技等28家中國(guó)與人工智能技術(shù)相關(guān)的機(jī)構(gòu)和公司集體被列入實(shí)體名單,被限制從美國(guó)購(gòu)買(mǎi)零部件。
面對(duì)突如其來(lái)的“制裁”,AI公司們能做的只有譴責(zé)。
科大訊飛表示,列入黑名單不會(huì)影響其日常運(yùn)營(yíng)。
美亞柏科表示,海外收入不足總收入1%、貨源大多來(lái)自國(guó)內(nèi)。
大華則在股東會(huì)議上表示,主營(yíng)產(chǎn)品的多數(shù)組件可獲得替代。
然而正如一位業(yè)內(nèi)人士所說(shuō),一項(xiàng)超速發(fā)展的下游產(chǎn)業(yè),很難不被緩慢進(jìn)步的上游產(chǎn)業(yè)的缺口所牽制。
8家AI公司表面說(shuō)沒(méi)事,實(shí)則暗地流血。
數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),海康威視500億元人民幣(合70億美元)的收入中有近30%來(lái)自海外;2019Q3財(cái)報(bào)顯示,??低暣尕浗痤~由年初的57億增長(zhǎng)到98億,浮動(dòng)+71.96%;外幣借貸額增勢(shì)更明顯,由年初4.4億增長(zhǎng)到期末45億,同比增長(zhǎng)+929.69%,顯然,??档馁Y本重心發(fā)生了大角度轉(zhuǎn)變。
為避免帶有情緒的股民集體拋售,???、大華在名單公布當(dāng)日一早,宣布了臨時(shí)停盤(pán)。
一位接近曠視科技的人士稱(chēng),“名單對(duì)公司上市進(jìn)程影響很大···為繞開(kāi)敏感GPU供應(yīng)商,不得不把產(chǎn)品分成軟件、硬件兩標(biāo)投。然而,一邊合作方將硬件加價(jià)掛牌出售,套走大筆利潤(rùn);另一邊,客戶以名單為由,坐地壓價(jià)甚至重新招標(biāo)···”
由于AI公司普遍采用的美國(guó)產(chǎn)的半導(dǎo)體,此次事件對(duì)于8家AI公司影響頗大,并險(xiǎn)些陷入此前與中興相似的境遇。若無(wú)自主可控的AI芯片,業(yè)務(wù)定位很難逃離微笑曲線谷底。
樓閣已塌。
據(jù)統(tǒng)計(jì),在中國(guó)使用的半導(dǎo)體中,只有16%是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)的,而這其中又僅有不到一半是由中國(guó)公司自主設(shè)計(jì)的。工業(yè)和信息化部科技司司長(zhǎng)胡燕認(rèn)為,人工智能的發(fā)展不能再走“沙灘建高樓”的模式,若芯片、操作系統(tǒng)等頂層基礎(chǔ)不突破,我們的人工智能產(chǎn)業(yè),就是空中閣樓、是為別人做嫁衣。
AI公司受芯片牽制久已。由于抵擋不住“抽芯”壓力,人工智能產(chǎn)業(yè)迫切的需要國(guó)產(chǎn)芯片的一臂之力。而時(shí)至2019年底,這一產(chǎn)業(yè)的國(guó)產(chǎn)化替代趨勢(shì)初露頭角。
02、尋找最優(yōu)技術(shù)路線
為理解這個(gè)趨勢(shì),需要從基礎(chǔ)技術(shù)談起。
首先,如何抽象人工智能?簡(jiǎn)單來(lái)講,軟件通過(guò)對(duì)現(xiàn)有信息進(jìn)行自動(dòng)化分析并得到規(guī)律,利用規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),便是人工智能最基本的工作流。
即便有了學(xué)術(shù)界數(shù)十年探索,工業(yè)界通過(guò)大量實(shí)踐得出一項(xiàng)共識(shí):面對(duì)確定性問(wèn)題,AI有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì);而面對(duì)不確定的問(wèn)題,AI和人腦(動(dòng)物腦)之間仍存在難以逾越的鴻溝。人腦善于線性推理,AI反之,善于高精度、大規(guī)模運(yùn)算。人工智能的分支中的“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”,就是在填補(bǔ)這個(gè)條鴻溝。
而在人類(lèi)社會(huì)中,智力相較于勞動(dòng)力,有著更高溢價(jià)范疇。
2012~2016年,巔峰時(shí)期的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)回歸基本面,一部分互聯(lián)網(wǎng)公司、AI初創(chuàng)解決方案商看到智能服務(wù)的缺口,人工智能創(chuàng)業(yè)浪潮隨之涌現(xiàn)。其中不乏涉及人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛、機(jī)器學(xué)習(xí)等分支技術(shù),并落地于金融、安防、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、教育等領(lǐng)域。這些領(lǐng)域受數(shù)據(jù)隱私、商業(yè)機(jī)密限制,依賴高性能運(yùn)算同時(shí),對(duì)運(yùn)算屬性需求獨(dú)立分散且靈活。
AI運(yùn)算包含大量矩陣、卷積、積分等并行運(yùn)算,我們熟知的CPU并不適用。為滿足不同環(huán)境下的AI運(yùn)算,業(yè)界普遍采用GPU(圖形顯示卡)、FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列)、ASIC(專(zhuān)用集成電路),亦或是在SoC內(nèi)封裝NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器)、IPU(圖像處理單元)等技術(shù)路線,以滿足AI的訓(xùn)練(train)和推理(inference)。
云端訓(xùn)練芯片市場(chǎng),英偉達(dá)(Nvidia)一家獨(dú)大,主推GPU單卡或多卡集成主機(jī)方案。其GPU產(chǎn)品線覆蓋不同程度算力、不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的訓(xùn)練需求,且編程環(huán)境成熟,產(chǎn)品支持市場(chǎng)上主要的開(kāi)發(fā)框架和語(yǔ)言。然而由于成本等因素,GPU并不適用于AI推理端。國(guó)內(nèi)AI芯片廠也有著統(tǒng)一共識(shí):絕不走純GPU路線,嘗試其他技術(shù)路線“繞道超車(chē)”。
FPGA,適用于高凈值的「推理端」,例如自動(dòng)駕駛,工控集成,成本略高,優(yōu)勢(shì)在于定制性強(qiáng)、設(shè)計(jì)周期短,然而FPGA的設(shè)計(jì)人才難聘。同時(shí),近些年來(lái)看,其高昂成本仍難以繞開(kāi)。當(dāng)然也有聲音稱(chēng),國(guó)內(nèi)某家智能駕駛公司與賽靈思合作,將進(jìn)口單片成本降至2000元,配給主機(jī)廠做L2套件。
從經(jīng)濟(jì)角度講,F(xiàn)PGA具備“暫時(shí)性”替代ASIC芯片地位,可彌補(bǔ)ASIC長(zhǎng)研發(fā)周期、流片周期的時(shí)間缺口,是目前少有能兼顧訓(xùn)練和推理的高性能芯片。然則全球僅四家公司具備FPGA的生產(chǎn)能力:Xilinx(美)、Altera(被intel收購(gòu))、Lattice(美)、Microsemi,先有英特爾、IBM、德州儀器,再有摩托羅拉、飛利浦、東芝等公司成立獨(dú)立部門(mén)投入FPGA研發(fā),均無(wú)疾而終。
ASIC(專(zhuān)用集成電路),研發(fā)-流片周期長(zhǎng),成本卻可降至FPGA十分之一水平。Google獨(dú)家技術(shù)的TPU(張量處理器)及英偉達(dá)DLA(Deep Learning Accelerator,深度學(xué)習(xí)加速器)即采用ASIC技術(shù)路線。國(guó)內(nèi)華為海思、寒武紀(jì)、比特大陸、嘉楠智耘等幾大芯片廠商,主要產(chǎn)品同樣采用該技術(shù)路線,目前已實(shí)現(xiàn)一定規(guī)模的量產(chǎn)。相比FPGA這類(lèi)剛剛起步的技術(shù)路線,ASIC是國(guó)內(nèi)芯片生產(chǎn)商唯一能夠在短期獲得盈利的半導(dǎo)體產(chǎn)品。
面對(duì)殘酷的歷史教訓(xùn),傳統(tǒng)芯片廠也好,新晉半導(dǎo)體設(shè)計(jì)公司也好,量產(chǎn)推理端芯片,ASIC是最優(yōu)解。
03、云端訓(xùn)練
AI芯片的供需主要分為兩類(lèi):云端訓(xùn)練,終端推理。
AI訓(xùn)練階端,主流云端訓(xùn)練采用GPU + CPU、FPGA + CPU等形式。Google則采用自研TPU(一種ASIC)+ CPU。
剛剛提到,云端GPU英偉達(dá)一家獨(dú)大,市場(chǎng)近乎壟斷,國(guó)產(chǎn)翻身很難。是因?yàn)镚PU在并行計(jì)算方面具有天然優(yōu)勢(shì)。而FPGA的定制化能夠補(bǔ)足GPU的部分劣勢(shì)。普華永道預(yù)測(cè),云端芯片中FPGA將與GPU共存很長(zhǎng)一端時(shí)間。
由于云端訓(xùn)練芯片的研發(fā)投入大、流產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)高,國(guó)內(nèi)僅有少數(shù)公司能夠進(jìn)入該領(lǐng)域。目前有,華為海思昇騰系列(SoC),阿里含光,依圖QuestCore,燧原,景嘉微(GPU)等。
華為昇騰系列:
2018年10月10日,華為正式在2018全聯(lián)接大會(huì)上發(fā)布昇騰310和昇騰910兩款A(yù)I芯片。昇騰系列可以看做華為AI芯片的拼圖,這張拼圖一共5塊:Max,Mini,Lite,Tiny和Nano。昇騰910屬于Max那塊,一經(jīng)發(fā)布就直奔310W的TDP,算力達(dá)256TFOPS。華為自稱(chēng)910是目前單芯片計(jì)算密度最大的芯片,計(jì)算力甚至遠(yuǎn)超谷歌(TPU)及英偉達(dá)(GPU)。
而昇騰310占據(jù)Mini板塊,最大功耗僅8W,是極致高效計(jì)算低功耗AI芯片,用于推理端。推理端芯片之后會(huì)講到。
時(shí)至2019年8月23日,昇騰910(Ascend 910)的商用版本才在深圳正式發(fā)布。
關(guān)于昇騰910的性能,徐直軍表示,昇騰910技術(shù)表現(xiàn)超預(yù)期,配合MindSpore(華為推出的自主可控的AI計(jì)算平臺(tái)),在ResNet50網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中,效果超現(xiàn)有主流訓(xùn)練單卡配合TensorFlow兩倍提升之多。
面對(duì)昇騰強(qiáng)大性能,「互聯(lián)網(wǎng)周刊」甚至在《2019人工智能服務(wù)器TOP25》榜單中把該系列芯片排在了第一位,而服務(wù)器市場(chǎng)占有率超51%的浪潮科技僅僅名列第6。
然而,昇騰目前最大問(wèn)題是,來(lái)自對(duì)于主流AI開(kāi)發(fā)框架的支持程度未知,如TensorFlow、PyTorch等,徐直軍在發(fā)布會(huì)上一直未提及。MindSpore并不一定能完全取代上述幾種開(kāi)源AI框架,這是一個(gè)伏筆,華為想把MindSpore做出成績(jī)來(lái)尚需一端時(shí)間。
整體來(lái)看,昇騰910已經(jīng)準(zhǔn)備好了進(jìn)入商業(yè)化初期階端,對(duì)于自主可控要求較高的云服務(wù)商、AI服務(wù)商值得期待下。
以上這些AI訓(xùn)練芯片并非無(wú)懈可擊。其入市前遇到的矛盾甚至比昇騰910還多,普遍缺少類(lèi)似Nvidia公司CUDA軟件層,所以還是那個(gè)觀點(diǎn):在推出穩(wěn)定的開(kāi)發(fā)接口上,培養(yǎng)足夠量級(jí)的開(kāi)發(fā)者仍有待時(shí)日。
昇騰910首次亮相披露的合作伙伴有四維圖新、用友網(wǎng)絡(luò)、浪潮信息、長(zhǎng)亮科技、超圖軟件、東方通、東方國(guó)信、華宇軟件等。
國(guó)產(chǎn)GPU景嘉微:
11月28日,國(guó)產(chǎn)GPU廠商景嘉微與國(guó)內(nèi)高性能計(jì)算機(jī)廠商長(zhǎng)城科技簽署了10萬(wàn)塊GPU采購(gòu)協(xié)議(擬采購(gòu))。
景嘉微,可能很多人不太了解,甚至都沒(méi)聽(tīng)說(shuō)過(guò),A股股民一定熟悉:這是國(guó)內(nèi)唯一一家上市、并能夠生產(chǎn)自主可控的圖形顯示卡制造商。
近年,景嘉微先后推出的JM5400、JM7200型號(hào)顯卡整體帶動(dòng)國(guó)產(chǎn)GPU實(shí)力提升一大截。剛剛說(shuō)的10萬(wàn)塊采購(gòu)協(xié)議,便是最新型號(hào)JM7200顯卡。
此前有消息稱(chēng),景嘉微將于2020年也就是明年將推出JM9系列顯卡,有網(wǎng)絡(luò)媒體把這塊顯卡參數(shù)與英偉達(dá)產(chǎn)品線的產(chǎn)品進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)JM9系列堪比同等性能、功耗更低的GTX1080。
回到供貨長(zhǎng)城一事。此前,景嘉微業(yè)務(wù)限制于軍工、航天,并無(wú)介入商用、消費(fèi)市場(chǎng)。甚至這幾公司的2018年報(bào)顯示,全年應(yīng)收賬款的86.06%來(lái)自中航工業(yè)。
目前來(lái)看,景嘉微業(yè)務(wù)線可能會(huì)在2019年發(fā)生轉(zhuǎn)變。先是國(guó)產(chǎn)芯片市場(chǎng)的缺口越裂越大,然后是供貨長(zhǎng)城一事。尤其在國(guó)內(nèi)相關(guān)科技公司被美國(guó)列入出口管制實(shí)體名單后,云計(jì)算芯片國(guó)產(chǎn)替代需求大增,JM系列雖然和英偉達(dá)技術(shù)差距4、5年,但自主可控的缺口已到來(lái),供不應(yīng)求,明年的JM9系列很有潛力進(jìn)入商用云計(jì)算領(lǐng)域,或是與國(guó)產(chǎn)CPU一同出現(xiàn)在政務(wù)辦公整機(jī)、工控機(jī)、高端機(jī)床等。
燧原科技:
燧原科技是少有自主研發(fā)云端AI芯片的初創(chuàng)企業(yè)。這里說(shuō)它初創(chuàng),一是公司成立時(shí)間短,二是采用的芯片架構(gòu)非常新(DTU),沒(méi)有得到市場(chǎng)驗(yàn)證。
2019年12月,燧原科技發(fā)布兩款訓(xùn)練卡:T10,T11。兩張卡搭載燧原自研芯片“邃思”,最大功耗分別是225W及300W。其中云端訓(xùn)練卡T10半精度及混合精度下算力達(dá)80TFLOPS。
燧原從成立到兩款板卡推出,時(shí)間上僅用了21個(gè)月,按照公司發(fā)布會(huì)上的說(shuō)法,T10、T11將在2020年第一季度出貨。屆時(shí),市場(chǎng)反饋值得期待。
數(shù)據(jù)顯示,燧原COO張亞林持股27.4%,CEO趙立東對(duì)等持股27.4%,而背后另一大股東是來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)巨頭:騰訊(23.2%)。此外,曾帶頭作出國(guó)內(nèi)第一顆移動(dòng)高速存儲(chǔ)芯片、兆易創(chuàng)新創(chuàng)始人朱一明也通過(guò)投資關(guān)系占股0.35%。
外界猜測(cè),按照創(chuàng)始人前職務(wù)來(lái)看,邃思大概率采用內(nèi)置CPU、GPU、NPU等模塊的融合型異構(gòu)框架,這也是AMD最具代表性的處理器技術(shù)路線之一(APU)??傊档闷诖?。
04、終端推理
推理端芯片近乎空白。
根據(jù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展經(jīng)驗(yàn),消費(fèi)電子、基礎(chǔ)設(shè)施等推理端產(chǎn)品的芯片需求量及增長(zhǎng)速度將遠(yuǎn)超訓(xùn)練端市場(chǎng)。而剛剛提到的GPU芯片并不適用推理。
無(wú)論是中國(guó)還是美國(guó),AI推理芯片的發(fā)展仍處于早期。
廣證恒生分析師認(rèn)為,AI芯片競(jìng)爭(zhēng)格局未定,即便在云端AI芯片英偉達(dá)一家獨(dú)大的情況下,國(guó)產(chǎn)邊緣端(推理)芯片,國(guó)產(chǎn)化有廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景和市場(chǎng)空間。
在此基礎(chǔ)上,多家不同技術(shù)路線的AI芯片廠商涌現(xiàn)。
首先是FPGA。國(guó)產(chǎn)FPGA并不是沒(méi)有公司做,而是大多和軍工、衛(wèi)星項(xiàng)目掛鉤,難以供給民用端。存儲(chǔ)芯片龍頭紫光國(guó)徽,分支業(yè)務(wù)線中也推出了國(guó)內(nèi)較為稀缺的自主可控FPGA,并計(jì)劃2020年推出28nm制程的相關(guān)產(chǎn)品。華微電子研制出國(guó)內(nèi)首個(gè)自主可控的宇航用FPGA芯片,目前被報(bào)道是華為二級(jí)供應(yīng)商。
FPGA技術(shù)路線具有幾大特點(diǎn):性價(jià)比,低功耗,可編程。通過(guò)定制,可以適應(yīng)深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等在云端做的模型訓(xùn)練。但橫向來(lái)看,國(guó)內(nèi)外利用FPGA的部署AI服務(wù)器的量還不能與GPU相提并論,主要原因就是:太貴。
開(kāi)發(fā)框架也沒(méi)有開(kāi)源,IP閉鎖。FPGA是一種趨勢(shì),未來(lái)BAT或許會(huì)更多采用FPGA集成AI算法。CPU頭部的英特爾最先注意到現(xiàn)階端FPGA與GPU的差距,急忙忙一連收購(gòu)了多家FPGA創(chuàng)業(yè)公司。
IoT也好,AIoT也好,單純做推理,搭載ASIC是不錯(cuò)的選擇。根據(jù)不同需求,衍生兩條思路:IoT網(wǎng)聯(lián)后做邊緣運(yùn)算,搭載于邊緣服務(wù)器;或直接搭載于終端設(shè)備。這里值得強(qiáng)調(diào):由于數(shù)據(jù)隱私,ASIC暫無(wú)法被云端推理+5G取代。
嘉楠耘智就是一家ASIC芯片設(shè)計(jì)公司。嘉楠?jiǎng)?chuàng)辦初期,2014年成功量產(chǎn)55nm芯片、2015年28nm、2016年16nm,2018年直接突破7nm。流片良品率放在一邊,單純看7nm工藝,不得不說(shuō)里面的噱頭占比較高。例如,最高每秒50TH算力、主機(jī)大小的阿瓦隆1066礦機(jī)中塞下了342枚16nm制程A3205芯片。工藝難度越高、集成電路體積越小的流片,即便良品率被低,成本仍在可接受范圍。所以,芯片做小非常討巧。只不過(guò)2018年嘉楠7nm概念被瘋炒后又被實(shí)錘,為嘉楠當(dāng)時(shí)的赴美上市計(jì)劃帶來(lái)了負(fù)面影響。直到2019年下半年,區(qū)塊鏈概念才被普遍關(guān)注,嘉楠逮住機(jī)會(huì)再次赴美上市、拿下了國(guó)產(chǎn)“區(qū)塊鏈+AI+芯片”第一股的稱(chēng)號(hào)。
嘉楠耘智轉(zhuǎn)向AI芯片的動(dòng)因很簡(jiǎn)單:比特幣挖礦的生意越來(lái)越難做。2017到2018年,嘉楠靠出售礦機(jī)營(yíng)收增幅106%,而凈利潤(rùn)逆勢(shì)下滑67.4%,截至2018年6月30日的6個(gè)月里,嘉楠的總收入為19.471億元人民幣;但在截至2019年6月30日的6個(gè)月里,嘉楠的總收入僅為2.888億元人民幣(合4210萬(wàn)美元),降幅為85.2%。
到了2019年,伴隨著比特幣10萬(wàn)元神話跌落,嘉楠礦機(jī)的毛利潤(rùn)率又一次被腰斬。
挖礦潮退燒,嘉楠需另尋出路。
此消彼長(zhǎng)。嘉楠沿襲制造礦機(jī)的思路,擬量產(chǎn)適用于邊緣計(jì)算服務(wù)器的勘智K210等系列ASIC芯片。按照目前能夠找到的資料顯示,這塊指甲蓋大小的芯片能夠在定制版卡上流暢地跑人臉識(shí)別算法。
拼條命去搭的人工智能市場(chǎng)的首班車(chē)。嘉楠在招股書(shū)里不斷強(qiáng)調(diào)勘智K210的各種優(yōu)點(diǎn),并提及另一款名為K510的芯片將于2020問(wèn)世。當(dāng)然,K系列芯片有沒(méi)有人買(mǎi)單就是另一回事了,至少嘉楠是少量擁有完整制造ASIC經(jīng)驗(yàn)的IC設(shè)計(jì)廠商之一。
為產(chǎn)品可靠性考慮,目前主流的視頻、語(yǔ)音推理端芯片還仍圍繞ARM、英偉達(dá)Xavier(SoC)、海思。這里提一下華為海思,雖然在業(yè)內(nèi),海思多款芯片被各路吐槽、貼吧論壇里流傳著各路黑,但不管怎么說(shuō)海思是目前能夠唯一一家能覆蓋視頻處理、手機(jī)、顯示器、機(jī)頂盒等基本生活家電的芯片廠,我們有理由相信,海思的產(chǎn)品更適合中國(guó)市場(chǎng),并且上下游供應(yīng)鏈成熟,穩(wěn)定供貨有底氣。
定義上講,寒武紀(jì)科技是全球第一個(gè)成功流片并擁有成熟產(chǎn)品的AI芯片公司,2016做起了推理端AI處理器IP和云端AI加速卡兩條產(chǎn)品線。
2016年,寒武紀(jì)發(fā)布了首款10nm工藝的1A處理器(Cambricon-1A),當(dāng)時(shí)這款芯片反響很大,特別是因?yàn)?016年,10nm工藝剛剛進(jìn)入工業(yè)市場(chǎng),臺(tái)積電剛剛宣布能夠支持10nm工藝,這家初創(chuàng)公司便向臺(tái)積電下放了訂單,并在2018流片成功。在芯片發(fā)布同時(shí),寒武紀(jì)給出了完整配套開(kāi)發(fā)環(huán)境:Cambricon NeuWare SDK。
2017年,華為麒麟970搭載寒武紀(jì)NPU上線。與華為合作的招牌成功為寒武紀(jì)帶來(lái)巨額熱錢(qián),公司在2017、2018之間不足一年的時(shí)間里,依靠?jī)纱紊蟽|元美金的投資,估值直接飆升至25億美金。相比同時(shí)期成立的AI芯片設(shè)計(jì)商,寒武紀(jì)在還沒(méi)有對(duì)等的實(shí)際收入前提下,已經(jīng)在資本市場(chǎng)占有一席。
05、底層重建or擁抱全球分工?
一種關(guān)于未來(lái)趨勢(shì)的說(shuō)法是,技術(shù)領(lǐng)域?qū)⒅鸩阶呦騼蓚€(gè)平行系統(tǒng),一方面多多少少倚靠美國(guó),一方面完全擺脫美國(guó)。后者里面,臺(tái)積電(TSMC)和ARM便是很好案例。
而一些AI細(xì)分領(lǐng)域,如智能語(yǔ)音,國(guó)內(nèi)的全志、海思、Amlogic(晶晨半導(dǎo)體)等已處于領(lǐng)先地位。
然而,一項(xiàng)產(chǎn)業(yè)的建設(shè)一日建成的可能。以國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)為例,前不久,一家國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商的高管表示,即便企業(yè)不用Hadoop一類(lèi)軟件,主流國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的代碼量還只是幾千萬(wàn)行量級(jí),Oracle幾年前就達(dá)到了1億行,追是可以追,但追上還要花“點(diǎn)”時(shí)間。
想想幾年前阿里提出的“去IOE”化,實(shí)現(xiàn)難度并不是一家企業(yè)、集團(tuán)能夠赤手一搏的。國(guó)產(chǎn)芯替代的進(jìn)程也注定不會(huì)順風(fēng)順?biāo)A硗庖恍┟茉谟?,企業(yè)為生存為利潤(rùn)會(huì)更愿擁抱全球分工。半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的國(guó)產(chǎn)化,大量底層技術(shù)的起步無(wú)異于重建,投入與資本風(fēng)險(xiǎn)不能小覷。
所以,是從最底層開(kāi)始重建一遍,還是繼續(xù)擁抱全球分工?
如果以眼下世界芯片格局來(lái)看,中國(guó)大概率會(huì)從今年起,通過(guò)刺激資本,將技術(shù)流向轉(zhuǎn)移到以芯片制造業(yè)為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)推進(jìn)。什么是供給側(cè)改革?這便是。
歷史上,每一代半導(dǎo)體新巨頭和新興地區(qū)的出現(xiàn)都伴隨著終端遷移:PC市場(chǎng)成就了英特爾;移動(dòng)市場(chǎng)成就了ARM、高通、三星、臺(tái)積電;而在AIoT的普及趨勢(shì)中,中國(guó)IC廠商很可能脫穎而出。眼下,中國(guó)已是AI公司、芯片公司創(chuàng)業(yè)和發(fā)展最旺盛的時(shí)期,而全球范圍來(lái)看,中國(guó)目前已經(jīng)是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化需求最旺盛的市場(chǎng)。
2019可以說(shuō)是國(guó)產(chǎn)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)折性的一年。截至發(fā)稿,中證全指半導(dǎo)體指數(shù)半年漲幅超98%,動(dòng)態(tài)市盈率(TTM)超85。國(guó)聯(lián)安半導(dǎo)體基金指數(shù)也已經(jīng)在2019后半年與滬深300指數(shù)拉開(kāi)明顯差距。
眼下,以AI芯片為導(dǎo)向的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)路線逐漸明晰,而背后的芯片代工及封測(cè)等工藝接收到訂單需求也逐漸增多,或許在未來(lái)10年,我們可以看到一批在AI市場(chǎng)中幸存下來(lái)的獨(dú)角獸,也或許可以親眼目睹半導(dǎo)體基礎(chǔ)技術(shù)的飛速發(fā)展。
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