國內(nèi)外新老AI芯片勢力百花齊放，也必將會為芯片市場帶來更多可能。
10月9日華為兩顆AI芯片問世；
9月26日英偉達宣布推出全新的TensorRT 3人工智能推理軟件；
9月19日，阿里巴巴在杭州云棲大會上宣布，成立“平頭哥半導體有限公司”；
9月13日蘋果發(fā)布新款iPhone XS系列手機搭載A12仿生芯片；
8月31日華為發(fā)布AI加持的麒麟980芯片；
最近幾個月，“AI芯片”無疑成為科技界的一大熱門話題，顯卡大戶英偉達、CPU大佬英特爾、搜索界一哥谷歌、“平頭哥”阿里巴巴、“凌晨偷笑”的華為等科技公司都在專注于同一件事：AI芯片。
那么問題來了，AI芯片究竟是什么芯片？目前哪家公司做的最好？為什么每家科技巨頭都在爭先恐后的研究它？我國在AI芯片能否和國外巨頭一戰(zhàn)？AI銳見帶你一探究竟。
芯片縱有三千，AI只取一瓢！
隨著人工智能、深度學習的春風吹遍世界各地，各類芯片的頭銜都與AI密不可分。知名市場調(diào)研公司ReportLinker預計，到2023年，全球人工智能（AI）芯片市場規(guī)模將達到108億美元，復合年均增長率達到53．6％。AI芯片很可能是芯片界的一次變革。
其實芯片的種類有千千萬萬，AI芯片只是其中的一部分，甚至有些專家認為目前不存在所謂的人工智能芯片。我們都知道芯片最重要的的工作就是處理數(shù)據(jù)，AI芯片也不例外，我們所熟知的CPU與GPU亦是如此。
人工智能是什么？簡單來說，人工智能分為機器學習和深度學習兩部分，無論是機器學習還是深度學習都需要構(gòu)建算法和模型，以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)樣本的反復運算和訓練，降低對人工理解功能原理的要求。所以，AI芯片通常要處理規(guī)模非常龐大的數(shù)據(jù)。
芯片類型一覽
那傳統(tǒng)的CPU和GPU難道不能計算這些數(shù)據(jù)嗎？當然可以，但問題也不少。CPU在處理AI算法時就比較緩慢，比如自動駕駛的車輛需要識別復雜的路況信息，如果慢了幾秒就會發(fā)生嚴重的事故，時間就是生命。CPU就不太適合處理這些數(shù)據(jù)了。
GPU在處理數(shù)據(jù)時效率雖然提高很多，但黃教主的顯卡動輒上萬，而且功耗驚人。在幾年前，谷歌的人工智能阿爾法狗（Alpha Go）下一盤圍棋就動用了1000個CPU和200個GPU，每分鐘的電費高達300美元，其網(wǎng)絡(luò)規(guī)模還只有人腦的千分之一。假設(shè)一盤圍棋的時間為兩小時，這就需要花費36000美元。
這種方式雖然可行，但成本太高。也就是谷歌這種大佬用得起，換作其它家中小型企業(yè)自然是望而卻步的。AI芯片還需廣泛應用于手機中，比如面部識別和語音識別。如果像GPU的功耗情況對于手機來說是不現(xiàn)實的。
總結(jié)來說，AI芯片的作用就是就是專注于處理機器學習和深度學習的海量數(shù)據(jù)，比起傳統(tǒng)的CPUGPU既能提高效率，又可以減少功耗。
兩大應用場景，面向云端與終端
當今AI芯片主要應用于兩大場景：面向大型服務器的云端和面向智能硬件的終端。
人工智能首先需要深度學習，深度學習就意味著需要大量的數(shù)據(jù)和繁瑣的運算，在云端AI芯片能夠滿足當前算法訓練的要求。比如給一個系統(tǒng)成千上萬種“狗”的圖片，并告訴這個系統(tǒng)這種生物是“狗”，系統(tǒng)經(jīng)過深度學習之后“知道”了什么是“狗”，之后這個系統(tǒng)就可以判斷一張圖片是不是“狗”了。
所以，云端AI芯片的特點就是性能強大，能夠進行大量運算，并且能夠靈活地支持圖片、語音、視頻等不同AI應用。
終端AI芯片則是面向消費者的智能硬件，AI芯片讓數(shù)據(jù)處理等操作實現(xiàn)“本地化”，脫離了“聯(lián)網(wǎng)”的限制。比如手機，將AI芯片整合在手機CPU中，高通、蘋果、華為都實現(xiàn)了這種整合AI芯片的手機CPU。
終端AI芯片的特點是體積小、功耗小、性能無需特別強大，通常只有一種或兩種AI功能。如今所說的“智能家居”就離不開終端芯片的功勞。像生活中常見的掃地機器人，智能音箱，手機里的語音助手等設(shè)備都配備了終端芯片。
云端英偉達一騎絕塵，終端市場群雄割據(jù)
云端AI芯片無論是從硬件還是軟件，已經(jīng)被各大巨頭控制。2018年5月，市場研究顧問公司Compass Intelligence發(fā)布了關(guān)于AI芯片最新調(diào)研報告。因為目前AI芯片在終端應用較少，所以榜單頭部的排名可以近似的認為就是云端AI芯片的目前市場格局。
從圖中看出，排名靠前的無疑就是英偉達、英特爾、IBM與谷歌。排行榜中共有七家中國人工智能芯片公司入圍榜單Top24。華為排名12，成中國大陸地區(qū)最強芯片廠商。其余六家中國公司分別為：聯(lián)發(fā)科、Imagination、瑞芯微、芯原、寒武紀、地平線。
英偉達：云端芯片·大佬
英偉達目前占據(jù)了全球云端AI芯片一半以上的市場，這僅僅是保守數(shù)字。GPU非常適合深度學習，而英偉達正好以GPU稱霸世界，研究人工智能的科學家就沿著GPU自然而然地找到了英偉達。
黃教主則立馬抓住了這個機會，動用數(shù)千工程師、投入20億美元，短時間內(nèi)研發(fā)出第一臺專門為深度學習而優(yōu)化的Pascal GPU。所以，在深度學習大行其道的今天，英偉達變身成了最大贏家。
2018年9月26日，英偉達正式發(fā)布最新的TensorRT 3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理加速器。目前使用英偉達的AI技術(shù)的公司有很多，其中包括國內(nèi)的BAT、京東等公司，以及國外的亞馬遜、谷歌、Facebook等公司。
英偉達旗下產(chǎn)品線更是不在少數(shù)：自動駕駛汽車、高性能計算、機器人、醫(yī)療保健、云計算、游戲視頻等眾多。
英特爾：瘋狂收購·不差錢
談到芯片和CPU，怎能少了PC界的老大英特爾。盡管英特爾自身的CPU不適合AI芯片，但人家不差錢?。?/p>
英特爾在AI芯片上可是下了血本。
為了加強在人工智能芯片領(lǐng)域的實力，英特爾以 167 億美元收購 FPGA 生產(chǎn)商 Altera ，以 153 億美元收購自動駕駛技術(shù)公司 Mobileye，以4億美元收購深度學習初創(chuàng)企業(yè)Nervana Systems以及機器視覺公司 Movidius和為自動駕駛汽車芯片提供安全工具的公司Yogitech。
但遺憾的是，目前還沒有成熟的產(chǎn)品面世。用英特爾自己的話說，其要建立一個人工智能全棧式的解決方案，從而充分釋放AI的潛力。這可能是英特爾AI芯片遲遲沒有落地的原因吧。
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