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巨头相继入场,围绕云端AI芯片的暗战

AI芯片,是互联网巨头们当前涉足的最硬的硬科技领域。根据部署的位置不同,种类繁多的AI芯片可以分为两种:云端AI芯片、终端AI芯片。云端AI芯片有训练和推理两大应用场景;终端AI芯片当前已经被广泛应用于智慧城市、自动驾驶、智能手机、和以智能家居 为代表的AIoT等各类场景中。

AI芯片,是互联网巨头们当前涉足的最硬的硬科技领域。

根据部署的位置不同,种类繁多的AI芯片可以分为两种:云端AI芯片、终端AI芯片。云端AI芯片有训练和推理两大应用场景;终端AI芯片当前已经被广泛应用于智慧城市、自动驾驶、智能手机、和以智能家居为代表的AIoT等各类场景中。

在业内人士看来,云端AI芯片市场的应用场景和需求相对统一,经过一段时间的激烈竞争,最终可能会形成相对统一的市场;终端AI芯片市场有着更加丰富的应用场景,不同的场景有着差异化的需求,所以最后可能会演化成非常垂直的市场。

其中在云端AI芯片领域,当前大部分的市场份额仍然被NVIDIA这样的传统芯片巨头的所占据,而需求却多来自谷歌、亚马逊、阿里、腾讯这样的互联网巨头。于是为了避免受到传统芯片巨头们的长期掣肘,互联网巨头们纷纷走上自研之路,并迅速跻身为AI芯片赛道中的重要玩家。

巨头相继入场,围绕云端AI芯片的暗战

图片来自Canva

互联网巨头的硬科技突破口

云端AI芯片,注定成为互联网巨头们渗入硬科技领域的一个绝佳突破口。对互联网巨头而言,云端AI芯片是一个完美的链接器,可以有效地把云计算、AI、芯片三者连接起来。

而从互联网巨头们自身出发,云端AI芯片可以充分把它们所具备的优势发挥出来,让它们在AI芯片领域中也能具备强大的市场竞争力。

首先,在云端AI芯片领域,互联网巨头们拥有“本土作战”优势。得益于庞大的数据和流量加持,互联网巨头们也更容易成为云计算巨头。因此互联网巨头们做云端AI芯片,一方面掌握着市场需求,另一方面在数据和算法上也具备天然优势。

其次,相对初创AI芯片企业,互联网巨头们拥有巨大的资金和规模优势。摩尔定律逼近极限,导致芯片制造越来越贵。举例来说,一颗7nm芯片光流片就需要3000万美元左右,再加上IP、人力的成本,综合成本动辄突破上亿美元,需要大量出货才有希望收回成本。对于初创AI芯片企业来说,想“成本”和“规模量产”就是难以逾越的两座大山,但对互联网巨头们而言,这些却算不上太大的难题。

最后,相较传统芯片巨头,互联网巨头们对云端AI芯片也更为专注。CPU、GPU这类通用芯片虽然也能作为AI芯片使用,但他们首先需要适应各类通用运算场景,并非是针对云端AI需求设计的。因而随着云端AI芯片需求的不断增长,定制化的云端AI芯片取代GPU这类通用芯片将会是大势所趋。而在这个赛道中,互联网巨头们有望和Intel、NVIDIA、AMD这些传统芯片巨头们站在同一条起跑线上,因为支持特定算法的AI芯片设计,并不一定会很难。

总而言之,云端AI芯片市场虽然因为集中、统一的特性竞争必然会很激烈,但长远来看,互联网巨头们的胜算会更大一些。而能击败互联网巨头的,也只能是其他互联网巨头。

美国互联网巨头们相继入场

云端AI芯片的市场潜力不容小觑。从市场前景来看,云端AI芯片虽然并没有终端AI芯片那样丰富的应用场景,但是随着云计算和AI的结合不断深入,以及云端和终端的协同不断增多,云端AI芯片市场将爆发出的需求,可能并不会逊色终端AI芯片太多。

根据据第三方机构预测,全球AI芯片市场规模在2025年将达到700亿美元(人民币约4500亿元)。可以预见的是,其中必然有很大一部分属于云端AI芯片。

市场前景如此诱人,互联网巨头们又天然具备优势,它们当然不会放弃这种递到嘴边的肉。

美国互联网巨头对云端AI芯片市场尤为热衷。在Goole I/O 2018上,谷歌推出TPU3.0,这块计算性能高达100 PFlops的AI芯片,设计的初衷更多是想应用在Google Cloud上,因此这也是谷歌推出的首款Cloud TPU。

继谷歌之后,亚马逊也在2018年末发布了支持AWS产品的机器学习芯片Inferentia。除此之外,微软、Facebook也在2018年加紧招募云端AI芯片相关人才。

不难看到,美国的互联网巨头在云端AI芯片的进度有所差别,谷歌持续领跑,亚马逊紧随其后,微软和Facebook拼命追赶。

BAT自主研发持续突破

中国互联网巨头的表现和美国同行们非常相似。

率先发力云端AI芯片领域的,同样也是出身搜索引擎的百度。2018年7月,百度发布中国第一款云端全功能AI芯片“昆仑”,这款芯片最重要的使命之一,就是要和百度的AI大脑构成协同作用,带动百度大脑算力爆发式增长,这一点和同样类似谷歌的TPU3.0。

之后在2019年的云栖大会上,阿里发布旗下首款云端AI芯片“含光800”,号称是当时全球性能最强的AI芯片。更特别的是,这款云端AI芯片指向性更强,主要用于云端视觉处理场景,算是一款为云端需求深度定制的专业AI芯片。

除百度、阿里之外,包括字节跳动、腾讯、快手等都投资或孵化了相关的芯片公司。

总的来看,在云端AI芯片领域,中国互联网巨头与美国同行们几乎是同时起步。起码在这个赛道中,中国芯片产业创新正在与国际同步,未来大有可为。

围绕云端AI芯片的暗战

仍处于初级阶段的云端AI芯片市场,正在进入高速成长状态。全球市场洞察公司(Global Market Insights,GMI)的最新报告显示,AI芯片市场规模复合年增长率(CAGR)将达到35%左右,云端AI芯片作为AI芯片市场的重要组成部分,增长速度当然也不会太低。值得注意的是,以云端AI芯片市场高度集中的特性,增速越快,就意味着市场竞争越激烈。

但是如果把2018年看作是全球云端AI芯片元年,那么两年多来,市场的主要基调可能不是竞争和对抗,而是应用普及和成长。

今年6月,在2020阿里云线上峰会上,阿里云发布了第七代高主频云服务器ECS和含光800云服务器等产品,这标志着阿里云自研含光芯片正式大规模商业化。

近日,百度首席技术官王海峰透露,百度昆仑已实现“昆仑1”的量产和应用部署,量产约2万片。并且百度“昆仑2”预计在2021年上半年量产,性能将比“昆仑1”提升3倍。两年时间过去,百度昆仑在性能上实现了三倍的增长。

可惜的是,眼下的和平相处,注定不会长期持续下去。随着云端AI芯片市场进一步成熟,蛋糕变得足够大。互联网巨头和传统芯片巨头之间的矛盾、互联网巨头之间的竞争都会更加激化。如果把视野拓宽,甚至可以看到,中美互联网巨头在云端AI芯片领域的对峙和竞赛已经悄然展开。

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