国产AI芯片迎来正面交锋

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，计算机视觉，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。