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AI芯片，即將成為新軍備競賽！
- 作者：小智
- 發表時間：2018-07-18
- 來源：世辰
一場新的軍備競賽已經打響，不在地面，不在空中，它將是虛擬網絡世界新一代基石，也是AI時代連接虛擬和現實的核心。
沒錯，AI芯片，正在引發一場無形但聲勢浩大的軍備競賽。
而且美國and中國，仍然是這場競賽里的國家主角。
到底都有哪些“種馬”？AI芯片又為何在當前風生水起？這樣的競合會把世界帶往何方？
兩大類玩家
要宏觀了解AI芯片，可以粗略分為兩大類玩家。
第一類，老霸主。
比如IBM已經在去年發布了一款AI處理器，用以PK英偉達的GPU；
英特爾也在通過收購加速AI芯片開發，并提供通用化的AI處理器；
ARM則擁有兩個專為圖像識別而生的處理器；
當然，霸中之霸，還屬英偉達，至少目前為止，GPU仍然供不應求，而且老黃對專用芯片及軟件生態的研發步伐，還在加快。
老霸主之外，新玩家也從四面八方破土而出。
其中有互聯網巨頭，以谷歌、微軟、亞馬遜、蘋果、Facebook，以及特斯拉為代表，正在構建起自己專門的AI專用處理器；
互聯網巨頭切入芯片領域，自然也是全球同此涼熱。在中國，阿里巴巴、百度和今日頭條都已先后對外公布了自己的芯片計劃。
而騰訊，一方面正在云平臺部署AI處理器功能，另一方面則已通過投資并購，將觸角伸到了之前從未開拓過的領域。
同時還有更廣泛且規模巨大的創業玩家。據《紐約時報》不完全統計，目前AI芯片相關創業公司，全球已有45家之多，而且數量還在不斷增加——另外也包括一些因各種原因不愿公開亮相的項目。
其中，至少有5家已從投資者那里籌集了超過1億美元。據CB Insights統計，VC去年在芯片初創企業的投資超過15億美元，幾乎是兩年前投資的2倍。
可能你也會有這樣的困惑：芯片制造早就格局已定，穩如老司機，為啥忽然在AI加持后，忽然產生了這樣的爆發？這個將至未至的新世界，真的需要這么多AI芯片嗎？
關鍵不在芯片，而在AI。
此時此地此“芯”
Bill Coughran，現紅杉資本合伙人，之前一直在參與Google基礎設施布局，他說：機器學習和人工智能重新討論了如何構建計算機的問題。
風向至少可以追溯到2年前，2016年夏天。
當時谷歌、微軟和Facebook都在運用神經網絡，構建可以快速識別人臉的算法的應用程序，而且這些算法還需要通過學習大量數據之后，來學會任務。
當時硬件上的選擇并不多，于是英偉達的GPU生逢其時。GPU原本為渲染游戲和圖形圖像而生，但后來被發現特別適合運行神經網絡，于是在當年，英偉達在谷歌等大公司的訂單總額超過了1.43億美元，比上一年增長了一倍之多。
然而一切并非一勞永逸。
通用通吃的GPU，雖然可以有效訓練神經網絡，但在芯片之間實現數據傳輸時，仍然顯得效率低下。
另外，如果能夠專門圍繞AI應用打造一個專用處理器，而不必跟基礎架構搶資源，可以讓運算和任務訓練執行變得更高效。換而言之，其中處理AI的實際任務，與標準計算或GPU處理是完全不同的過程。
于是專芯專用，呼之欲出。
一般而言，目前大行其道的科學計算都以確定的方式運行。比如你想知道2+3=5，并計算其中的所有小數位，x86和GPU做得很好，但AI的本質要求是：在沒有進行實際運算的情況下，就可以從2+3學到2.5+3.5。
也就是說，AI的核心是使用算法解析數據，從中學習數據，然后根據數據進行確定或預測。
從AlphaGo到Facebook的人臉識別應用，展現的都是機器可以學習，且一旦學會了某個任務，就能觸類旁通。
GPU當前還算能用，但算不上好用。
這也是自動駕駛場景的AI芯片如今火熱的原因。
自動駕駛汽車的核心是讓AI在不確定的物理環境中，實現感知、定位和決策。毫無疑問，利用CPU和GPU實際也能完成任務——但在功耗等方面，耗費太不值當了。
如果每個芯片在不同時間、不同任務都有專用，能耗就會大大降低，芯片部署成本也會相應降低。于是群雄并起，大家都希望在這個新興市場中，分掉原來屬于GPU的湯羹。
而且錢景也是顯而易見的，汽車市場有多大，自動駕駛專用的AI芯片市場也就會有相應的比例。
于是就有了新景象，半導體行業開始老樹發新芽。
中美種馬
那么競技場內，又有哪些新玩家值得關注呢？
外媒列出了中美為主的值得注意的玩家，我們搬運如下：
Cerebras Systems
位于加州洛思阿圖斯的創業公司悄悄地雇傭了一眾芯片行業的老兵，正悄悄地生產著專為數據中心AI訓練而設計的深度學習處理器。
公司的聯合創始人及CEO Andrew Feldman此前曾創立服務器芯片公司SeaMicro，后者在2012年被AMD以3億3400萬美元買下，而此前在這里工作的四位同事Michael James、 Sean Lie,、Jean-Philippe Fricker、Gary Lauterbach與Feldman共同創立了Cerebras。
這家公司已經完成了1億1200萬美金融資，而PitchBook對其估值8億6000萬美金。
Graphcore
這家英國公司由兩位芯片行業的老將，CEO Nigel Toon和CTO Simon Knowles共同創立，他們倆還創立過蜂窩調制解調器制造商Icera——這家公司在2011年被英偉達以4億3500萬美元收購。
Graphcore計劃明年開始推出他們的“計算處理單元“（IPU）。每張芯片都包含1000個處理核心，內存區被置于處理器附近。基于早期的內部測試結果，這家公司聲稱，在不同的深度學習模型上，自己的芯片能夠提供超過英偉達產品10到100倍的表現。
今年7月Graphcore完成的B輪3000萬美元融資中，投資者中就包括了Deepmind老大哈薩比斯（Demis Hassabis）、OpenAI的聯合創始人和CTO Greg Brockman以及Uber首席科學家、劍橋大學教授Zoubin Ghahramani。而在11月，紅杉又領投了一筆對這家公司的5000萬美元投資。到現在，Graphcore總共已經融資了1億1000萬美元。
Mythic
Mythic目前著眼于智能家居、攝像頭、可穿戴設備以及無人機這樣的低功效嵌入式設備。
這家公司已經從Data Collective、DFJ和Lux Capital拿到了1500萬美元左右的投資。
地平線機器人
地平線機器人的創始人及CEO余凱曾經領導過百度的深度學習研究院。按計劃，地平線的業務將同時包含硬件和軟件，覆蓋從無人車到攝像頭的各個AI戰場。
公司已經完成了由英特爾領投的1億美金A輪融資。地平線已經在去年12月發布了兩款AI處理器。（量子位獲悉，地平線新一輪估值20億美元左右的融資也接近完成。）
深鑒科技
清華系AI項目，去年10月完成了由螞蟻金服與三星風投領投，招商局創投與華創資本跟投的共融資約4000萬美金的A+融資。
今年隨老股東賽靈思，進入ADAS領域，已獲車廠訂單。據稱也完成了新一輪融資。
Wave Computing
每個Wave Computing處理器都包含16000個處理核心，這家公司把16塊這樣的芯片裝進一個單獨的盒子，來進行每秒2.9 peta（千的五次方）次運算。
Wave Computing 2010年就成立了，但直到2016年，這家公司才第一次浮出水面。目前，它已經收獲了超過6000萬美元融資。
Groq
Groq由谷歌TPU項目的前成員創辦。在自己的網站上，Groq稱自己家正在開發的芯片將有能力進行每秒400兆次的運算；相較之下，谷歌的第二代TPU每秒能進行180兆次運算。
這家公司獲得了來自Facebook前高管、風投公司Social Capital創始人Chamath Palihapitiya——哦對了，大伙還記得他之前懟IBM沃森的事么？
ThinCI
ThinCI做的是針對視覺處理的圖像流處理器。這家公司由四位英特爾前雇員2010年在加州愛爾多拉多山創辦。
目前收到投資，金額未知，投資者包括汽車零部件提供商電裝美國和麥格納，以及英特爾前高管David Perlmutter。
Deep Vision
Deep Vision由兩位斯坦福博士創辦，主要為無人機、機器人和攝像頭開發低功耗深度學習芯片。
不過目前，除了創始人Rehan Hameed和Wajahat Qadeer發表了他們關于這種芯片的研究成果外，關于他們的工作還披露得很少。
KnuEdge
悶聲大發財！
手握1億刀來源未知的投資，這家公司沉默了10年之久，直到2016年才第一次公布自己的存在。在NASA前高層Daniel Goldin的領導下，這家地處圣地亞哥的公司目前正著手制造用于神經網絡的256核芯片。
原本，KnuEdge還在2016年公布過一項用于語音識別的云服務，叫KnuVerse，不過現在，為了專注于自己的芯片，KnuEdge停止了這項服務。
Tenstorrent
這家多倫多創業公司由兩位AMD前工程師Ljubisa Bajic和Milos Trajkovic創辦。這家公司稱，自己正在為深度學習軟件制造高性能芯片。
今年早些時候，這家公司收到了一筆來自Real Ventures的種子輪投資，金額沒有披露。
Reduced Energy Microsystems
這家公司是最早參與YC加速器項目的芯片初創公司之一，目前已經收到來自Draper Associates的200萬美元種子輪投資，專注于為深度學習開發低功耗芯片。
最后，華人相關的AI芯片也正在風起云涌，創新工場投資的OURS，前滴滴研究院院長何曉飛的無人車公司飛步也有芯片計劃，依圖為造芯專門成立了子公司，Rokid、云知聲和出門問問等人機交互公司，都在今年推出了AI語音芯片。
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