最近,，AI芯片市場(chǎng)明顯“冷”了下來。

作為芯片市場(chǎng)的一哥,，英偉達(dá)剛剛發(fā)布的Q1季度報(bào)告表現(xiàn)就十分不理想,。數(shù)據(jù)顯示，截至2019年4月28日,，英偉達(dá)當(dāng)季收入22．20億美元,，環(huán)比增長(zhǎng)1％，同比下跌31％,，毛利率58．4％,，環(huán)比提高3．7個(gè)百分點(diǎn)，同比減少6．1個(gè)百分點(diǎn)；凈利潤(rùn)3．94億美元,，環(huán)比下跌31％,，同比下跌68％。數(shù)據(jù)一出,，整個(gè)AI芯片市場(chǎng)的心態(tài)都很難不受影響,。

英偉達(dá)營收下跌的因素有很多，作為高端芯片設(shè)計(jì)巨頭,，就像是早年蘋果顯著優(yōu)勢(shì)被不斷追趕上一般,，現(xiàn)在英偉達(dá)也處在這樣的困局之中，創(chuàng)新無力,，優(yōu)勢(shì)漸失。因此,，它的利潤(rùn)下跌暗示出兩個(gè)信號(hào)：1．整個(gè)市場(chǎng)平均水平上升了,；2．高端AI芯片市場(chǎng)產(chǎn)品性能發(fā)展“停滯不前”。

可見,，形勢(shì)已然生變,。

人人可做的AI芯片

從應(yīng)用角度來看，AI芯片主要應(yīng)用在云,、邊緣和端側(cè),。其中云上最為常見的產(chǎn)品是AI加速器，其主要用于加速深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理,；而在邊緣和端側(cè),，則根據(jù)在智能手機(jī)、安防,、汽車等領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景的不同出現(xiàn)各類AI芯片,。其中云端訓(xùn)練需求大約占AI芯片市場(chǎng)的50％，云端推理需求約占AI芯片市場(chǎng)的25％,，邊緣和端側(cè)占據(jù)25％,。

數(shù)據(jù)顯示，AI芯片市場(chǎng)規(guī)模在未來5年將會(huì)增長(zhǎng)10倍,，到2022年達(dá)到35億美元,，可以說是一個(gè)相當(dāng)可觀的市場(chǎng)。

但是入局者很多,，尤其是在應(yīng)用端,，國內(nèi)原本做安防、語音語義,、人臉識(shí)別,、云計(jì)算等領(lǐng)域解決方案的公司紛紛開始了自研芯片的道路，從百度、阿里到思必馳,、云天勵(lì)飛,。而2018年大批AI算法公司開始轉(zhuǎn)向各自所在領(lǐng)域的AI芯片研究，這也不再讓人感到驚奇,。

開先河的人是誰,？似乎是特斯拉。大家應(yīng)該都還記得,，馬斯克“嫌棄”英偉達(dá)芯片之后自己默默地就研發(fā)了用于自動(dòng)駕駛的芯片,，速度很快就換下了英偉達(dá)芯片，完全是一副“很容易做”的態(tài)勢(shì),。

公開數(shù)據(jù)顯示,，截止2018年底，國內(nèi)芯片設(shè)計(jì)公司規(guī)模已經(jīng)發(fā)展到近1700家,，雖然受經(jīng)濟(jì)影響,，增速大不如前兩年，但是仍然有不少人想要搶奪這塊蛋糕,。在AI的大背景下,，人人可做芯片成為一個(gè)再正常不過的現(xiàn)象，這也讓這部分尚未成型的市場(chǎng)爭(zhēng)奪格外激烈,。

2018年是格外熱鬧的一年,，包括云知聲、思必馳,、出門問問等國內(nèi)不少AI初創(chuàng)企業(yè)紛紛推出了自己的芯片或模組,。而今年年初，云知聲更是一口氣發(fā)布了三款芯片：第二代物聯(lián)網(wǎng)語音AI芯片雨燕Lite,，面向智慧城市的支持圖像與語音計(jì)算的多模態(tài)AI芯片海豚（Dolphin）以及面向智慧出行的車規(guī)級(jí)多模態(tài)AI芯片雪豹（Leopard）,；而思必馳也攜手中芯國際發(fā)布AI語音芯片TAIHANG。如此之類,，比比皆是,。

可以看出，尤其是在終端應(yīng)用上,，芯片設(shè)計(jì)巨頭的優(yōu)勢(shì)正在逐漸消失,。

為什么AI芯片人人可做？

“做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片并不難,?！痹趧倓偨Y(jié)束的CAIS大會(huì)上，賽靈思人工智能業(yè)務(wù)資深總監(jiān)姚頌公開表示,。

言下之意,，現(xiàn)在應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)算法的AI芯片開發(fā)起來并不是一件困難的事情。因?yàn)閼?yīng)用在特定領(lǐng)域，對(duì)于初創(chuàng)公司來說,，專用架構(gòu)設(shè)計(jì)已經(jīng)沒有太高門檻,，早期的初創(chuàng)公司如寒武紀(jì)、地平線等公司也都已經(jīng)開始比拼工程能力和客戶能力,。

那AI芯片到底為何如此容易做,？

回答這個(gè)問題還需要回到AI芯片是什么這個(gè)話題上。

說起AI芯片,，它是一個(gè)比較寬泛的概念,，且至今為止都沒有一個(gè)明確的定義。從廣義范疇上講,，面向AI計(jì)算應(yīng)用的芯片都可以稱為AI芯片,。除了以GPU、FPGA,、ASIC為代表的AI加速芯片（基于傳統(tǒng)芯片架構(gòu),，對(duì)某類特定算法或者場(chǎng)景進(jìn)行AI計(jì)算加速），還有比較前沿性的研究,，例如類腦芯片、可重構(gòu)通用AI芯片等,。

但后者距離大規(guī)模商用還有較長(zhǎng)距離,，暫時(shí)不會(huì)對(duì)市場(chǎng)造成太大影響。因此一般情況下,，當(dāng)我們談?wù)揂I芯片,，我們通常指的是以GPU、FPGA,、ASIC為代表的AI芯片,，而它們本質(zhì)上就是AI加速器或計(jì)算卡，即專門用于加速AI應(yīng)用中的大量計(jì)算任務(wù)的模塊（其他非計(jì)算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé)）,。

如業(yè)內(nèi)人所分析,，因AI芯片就是用于計(jì)算的芯片，效率高,，功能相對(duì)單一,，且不涉及IP授權(quán)問題，應(yīng)用起來更節(jié)約資源且門檻要比通用芯片低,，故而進(jìn)場(chǎng)者眾多,。

當(dāng)然，除了技術(shù)本身,，AI芯片市場(chǎng)發(fā)展的停滯不前也為入局者留有了足夠的時(shí)間,。有業(yè)內(nèi)人調(diào)侃說，“我去年把工作重心放在了5G，今年轉(zhuǎn)回來去做AI芯片,，發(fā)現(xiàn)還是沒有多大變化,。”

可以看出,，門檻低,、專用性強(qiáng)、AI芯片再難創(chuàng)新等因素都直接促使了AI公司紛紛去做自己的AI芯片,。

市場(chǎng)混戰(zhàn),，誰能勝出？

不同于傳統(tǒng)芯片市場(chǎng),，AI芯片專用性強(qiáng),，進(jìn)入門檻也相對(duì)較低，且基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)沒有特定限制,，因此整個(gè)硬件市場(chǎng)頗為“混亂”,，資源也比較分散。

發(fā)展兩年下來,，“魚龍混雜”成為AI芯片市場(chǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀,，不再抱著參數(shù)和性能說話，走競(jìng)價(jià)路線成為芯片廠商不得不做的轉(zhuǎn)變,。

在談到這一問題時(shí),，姚頌也明確表示認(rèn)可。

他認(rèn)為公司在做AI芯片時(shí)其實(shí)就是在做產(chǎn)品,，“能不能用,、好不好用和用戶能不能離得開”成為衡量AI芯片的三大標(biāo)準(zhǔn)。

“底層技術(shù)過關(guān)是基礎(chǔ),，贏得市場(chǎng)還是要看軟件服務(wù)乃至生態(tài),。而一款芯片到底好不好，性能參數(shù)并沒有那么重要,，重要的是其在具體應(yīng)用中的表現(xiàn),。”

在舉例時(shí),，姚頌提到,，即便是在賽靈思做的最不為人知的汽車領(lǐng)域，其芯片在實(shí)測(cè)場(chǎng)景中也已經(jīng)能夠達(dá)到每一百萬芯片中低于2顆芯片的缺陷數(shù)和每10＾9小時(shí)內(nèi)發(fā)生錯(cuò)誤數(shù)大概在12次的優(yōu)秀表現(xiàn),。沒有參數(shù),，沒有性能，只有客戶與應(yīng)用數(shù)據(jù),，而這就是最大的“話語權(quán)”,。

確實(shí),，對(duì)于早期進(jìn)場(chǎng)且有了眾多芯片產(chǎn)品的AI芯片公司們，如寒武紀(jì),、地平線,、百度，甚至包括英偉達(dá),，都開始沉下心來做市場(chǎng),，同時(shí)在下一代芯片的定義和設(shè)計(jì)上，他們也都謹(jǐn)慎和冷靜了許多,。

用一句話描述2019年的市場(chǎng),，AI芯片產(chǎn)業(yè)相對(duì)平靜，“熱度”都傳導(dǎo)到了應(yīng)用市場(chǎng),。

AI芯片困局：競(jìng)爭(zhēng)力與差異化

目前,，無論是初創(chuàng)公司還是芯片設(shè)計(jì)巨頭，壓力都是與日俱增,。一般而言,，只要有應(yīng)用場(chǎng)景的支持、足夠的資金和工程能力,，AI芯片做出來不會(huì)成為大的問題,。但對(duì)于AI芯片這一新興市場(chǎng)而言，談市場(chǎng)布局實(shí)在有些為時(shí)過早,，大家心中都明白這將是一場(chǎng)持久戰(zhàn),，而產(chǎn)業(yè)真正的未來和發(fā)展方向還是取決于創(chuàng)新。

從現(xiàn)有的市場(chǎng)情況來看,，2019年整個(gè)產(chǎn)業(yè)趨于平靜也反應(yīng)出了大家已經(jīng)逐漸從保證功能的粗放設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)變?yōu)樘岣吒?jìng)爭(zhēng)力和差異性的精耕細(xì)作了，但要做出競(jìng)爭(zhēng)力和差異化卻不容易,。

如何提高競(jìng)爭(zhēng)力,？

上文提到，想要贏得客戶,，做服務(wù),、建生態(tài)是當(dāng)下打開市場(chǎng)的出路，但是“硬件好做,，軟件難”卻是大家普遍反映的問題,。

有業(yè)內(nèi)人指出，無止境的軟件工具優(yōu)化讓大家備受困擾,，從單核,、多核到多芯片、多板卡,，再到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與非NN算法,、異構(gòu)系統(tǒng),、軟硬件聯(lián)合優(yōu)化，軟件工程師會(huì)遇到各種問題,，這都將為大家不斷深耕上層的帶來阻力,。

最近，臺(tái)灣成立的“臺(tái)灣AI芯片聯(lián)盟”（AI on Chip Taiwan Alliance,，簡(jiǎn)稱AITA）就是為了合力為AI芯片的開發(fā)構(gòu)建相對(duì)完善的軟件開發(fā)環(huán)境和生態(tài),，以推動(dòng)芯片的商業(yè)化。

而做出差異性就更是一件難上加難的事情,，盡管這很可能是AI芯片公司發(fā)展的最終出路,。

對(duì)于差異化這件事，尤其是在現(xiàn)有的商用AI芯片基礎(chǔ)上,，業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)可的是AI芯片架構(gòu)創(chuàng)新,。但有前車之鑒，對(duì)于現(xiàn)在AI芯片架構(gòu)熱潮會(huì)不會(huì)重蹈三十年前的體系架構(gòu)熱潮的失敗,，誰也不敢保證,。

不過從業(yè)內(nèi)各人士發(fā)出的聲音來看，向通用方向發(fā)展成為最易落地的方案,。百度昆侖芯片的架構(gòu)師歐陽劍就結(jié)合他們的研發(fā)經(jīng)驗(yàn)指出通用性會(huì)越來越重要,，同時(shí)曾經(jīng)力挽展訊于狂瀾之中的芯片設(shè)計(jì)工程師李力游就稱未來云—端通用的芯片將不會(huì)是夢(mèng)，而這必將打破現(xiàn)有的市場(chǎng)格局,。

最后

從全球市場(chǎng)覆蓋率來看,，雖然如今英偉達(dá)的優(yōu)勢(shì)逐漸被趕超，但云端的訓(xùn)練和推理市場(chǎng)幾乎被英偉達(dá)包下,，邊緣和端側(cè)的應(yīng)用則主要被三星,、高通、英特爾,、英偉達(dá)等廠商占據(jù),，除了華為，鮮有國內(nèi)廠商出現(xiàn)在市場(chǎng)占有率前沿的名單上,，這是不爭(zhēng)的事實(shí),。

此外，國內(nèi)第一梯隊(duì)的AI芯片設(shè)計(jì)公司在高性能芯片上尚未形成強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力也是需要關(guān)注的地方,?？梢姡u片只是第一步,，路漫漫其修遠(yuǎn)兮,。