日前,，全球最大的可編程芯片(FPGA)廠商賽靈思宣布收購中國 AI 芯片領(lǐng)域的明星創(chuàng)業(yè)公司—深鑒科技,。此消息一出立即在業(yè)內(nèi)引起了強烈反響,。盡管雙方認為這是雙贏的結(jié)局,，但我們還是從中看到了當下如日中天的中國AI芯片產(chǎn)業(yè)的依附式生存,。原因何在?
眾所周知,，芯片定義了產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)圈的基礎(chǔ)計算架構(gòu),，正如CPU是IT產(chǎn)業(yè)的核心一樣,，芯片也是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心,。截止到目前,，業(yè)界公認的AI主流芯片，除了CPU以外,，還有GPU,、FPGA和ASIC。而熟悉芯片產(chǎn)業(yè)的業(yè)內(nèi)人士看到這些,，就知道,，所謂現(xiàn)在五花八門的AI芯片最終的基礎(chǔ)架構(gòu)(或者是流派)無非如此,，當在上述這些基礎(chǔ)架構(gòu)上，格局已定,。
CPU自不用說,，英特爾占據(jù)著絕對領(lǐng)先的優(yōu)勢，基本在此架構(gòu)之上突圍的可能性微乎其微,。
至于GPU,，目前全球GPU行業(yè)的市場份額有超過70%被英偉達公司占據(jù)。而應(yīng)用在人工智能領(lǐng)域的可進行通用計算的GPU市場則基本被英偉達公司壟斷,。據(jù)悉,，世界上目前約有3000多家AI初創(chuàng)公司，大部分都采用了英偉達提供的硬件平臺,。
再看FPGA,，雖然其市場前景誘人，但是門檻之高在芯片行業(yè)里無出其右,。全球有60多家公司先后斥資數(shù)十億美元,，前赴后繼地嘗試登頂FPGA高地，其中不乏英特爾,、IBM,、德州儀器、摩托羅拉,、飛利浦,、東芝、三星這樣的行業(yè)巨鱷,，但是最終登頂成功的只有位于美國硅谷的四家公司：Xilinx(賽靈思)、Altera(阿爾特拉),、Lattice(萊迪思),、Microsemi(美高森美)，其中,，賽靈思與Altera這兩家公司共占有近90%的市場份額,，專利達到6000余項之多，如此之多的技術(shù)專利構(gòu)成的技術(shù)壁壘當然高不可攀,。而賽靈思始終保持著全球FPGA的霸主地位,。
正是由于芯片基礎(chǔ)架構(gòu)格局已定，所謂國內(nèi)的AI芯片企業(yè)(包括初創(chuàng)企業(yè))實際上做得只是基于上述基本架構(gòu)的二次開發(fā)或者優(yōu)化,。
以此次被賽靈思并購的深鑒科技為例,，自 2016 年成立以來，深鑒科技就一直基于賽靈思的技術(shù)平臺開發(fā)機器學習解決方案,，兩家公司合作密切,。深鑒科技推出的兩個用于深度學習處理器的底層架構(gòu)—亞里士多德架構(gòu)和笛卡爾架構(gòu)的 DPU 產(chǎn)品,，都是基于賽靈思 FPGA 平臺。
另外,，由于賽靈思此前是深鑒科技的投資方之一,，我們認為深鑒科技更像是為賽靈思FPGA做優(yōu)化的廠商或者或合作伙伴的角色。原因很簡單,，一旦脫離了賽靈思 FPGA 平臺,，深鑒科技將是無本之木，無水之源,。
當然,，除了深鑒科技，據(jù)稱中國另外一家知名AI芯片初創(chuàng)企業(yè)地平線的所謂AI芯片BPU也是基于FPGA上的二次開發(fā),。既然是基于FPGA,，那么最核心的底層架構(gòu)就離不開我們上述的賽靈思、阿爾特拉,、萊迪思和美高森美FPGA平臺的借鑒和支持,。即便是真的具有核心架構(gòu)顛覆性的創(chuàng)新，由于FPGA已經(jīng)被這四家企業(yè)瓜分,，也難有可以維持生存的立足之地,。
最會再看ASIC。在國外大廠幾近壟斷CPU,、GPU和FPGA市場的情況下,，再加上技術(shù)壁壘很高，中國AI芯片廠商在芯片領(lǐng)域一直缺乏關(guān)鍵核心自主技術(shù),，僅憑市場,、企業(yè)單方面的力量難以在CPU、GPU和FPGA方面有所突破,，只能另辟蹊徑,。從目前來看，中國AI芯片廠商更多的是以中小公司為主,，與實際應(yīng)用需求結(jié)合,，集中于設(shè)備端的AI ASIC開發(fā)，就某一垂直領(lǐng)域進行優(yōu)化,，以低功耗低成本取勝,。例如中國知名的AI芯片初創(chuàng)企業(yè)寒武紀就是此類。
這里我們并非說ASIC在AI芯片領(lǐng)域沒有前景,，恰恰相反,，此前名揚業(yè)內(nèi)的谷歌TPU就是基于ASIC。不過需要說明的是,，谷歌之所以開發(fā)TPU,，是基于其自身數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用規(guī)模,，而規(guī)模是決定采用ASIC效益的關(guān)鍵。
盡管自身龐大應(yīng)用規(guī)模的TPU在業(yè)內(nèi)引起了好評,，但谷歌首席科學家Greg Corrado在此前召開的谷歌AI技術(shù)分享會上還是提出了不同的觀點,，他說，“至少迄今為止,，我也沒有看到完全不同于傳統(tǒng)計算芯片的成功案例,。相反，我們認為應(yīng)對現(xiàn)有的芯片做AI方面專門的優(yōu)化,，使現(xiàn)在的芯片完成AI任務(wù)時速度更快,，功耗更低，整體的效益更高,?！边@也是為何谷歌有了TPU，但依然會在其數(shù)據(jù)中心采用CPU和GPU的原因,。言外之意,，TPU只是針對數(shù)據(jù)中心某些應(yīng)用相對于CPU和GPU的補充和優(yōu)化，并不能成為主流,。
具體到中國,，為了規(guī)避ASIC開發(fā)周期長和投入大的風險，基于ASIC開發(fā)的所謂AI芯片基本是采取SoC+IP的模式,，即相比ASIC,，SoC+IP模式的上市時間短，成本較低,，并且IP可以更靈活地滿足用戶需求,。IP公司專注于IP模塊的設(shè)計，SoC公司則專注于芯片集成,，分工合作,，提高效率。此前華為麒麟芯片與寒武紀IP結(jié)合在智能手機上的應(yīng)用就屬此種模式,。但前提是規(guī)模(華為手機巨大的出貨量)及SoC的支持。那么對于中國市場而言,，能有多少像華為這樣的規(guī)模用戶,。ASIC獨木難成林。
更讓ASIC前景難料的是,，業(yè)內(nèi)有一種分析和觀點認為,，F(xiàn)PGA受益于芯片NRE費用指數(shù)級上升帶來的規(guī)模效應(yīng)。隨著制程工藝不斷提高,，芯片NRE費用指數(shù)級上升,，越來越多的ASIC芯片將由于達不到規(guī)模經(jīng)濟而被迫放棄,，從而轉(zhuǎn)向直接基于FPGA開發(fā)設(shè)計。
據(jù)Tractica估計顯示,，到去年為止,，深度學習應(yīng)用中還幾乎找不到FPGA的身影，但是,，到2025年,，它的部署會和CPU的部署量相當(如果不能超過CPU的話)。其結(jié)果就是,，到2025年,，F(xiàn)PGA將會在總規(guī)模達122億美金的深度學習芯片組市場獲得顯著的市場份額。
所謂萬變不離其宗,。雖然目前AI芯片的叫法五花八門,，但依然沒有脫離CPU、GPU,、FPGA和ASIC這些核心,，而在這些核心中，顯然仍是那些傳統(tǒng)芯片廠商,，例如英特爾,、英偉達、賽靈思等國外廠商的天下,。
而通過此次賽靈思并購深鑒科技,，我們看到那些所謂中國的AI芯片企業(yè)有相當數(shù)量僅是在人家的架構(gòu)之上再做些二次開發(fā)，優(yōu)化和應(yīng)用層面的事情,，只是換了個新奇的名稱和叫法而已,，與傳統(tǒng)的芯片產(chǎn)業(yè)競爭一樣，表面鑼鼓喧天的中國AI芯片依然是依附性的生存模式,。