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[導(dǎo)讀]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(rèn)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(dāng)在上述這些基礎(chǔ)架構(gòu)上,格局已定。

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(qiáng)烈反響。盡管雙方認(rèn)為這是雙贏的結(jié)局,但我們還是從中看到了當(dāng)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(rèn)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(dāng)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(dá)公司占據(jù)。而應(yīng)用在人工智能領(lǐng)域的可進(jìn)行通用計算的GPU市場則基本被英偉達(dá)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(dá)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(dá)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(dāng)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(jī)器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(rèn)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(dāng)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(jìn)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(jì)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(xué)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(rèn)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。”這也是為何谷歌有了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(bǔ)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(fēng)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(jì)IP結(jié)合在智能手機(jī)上的應(yīng)用就屬此種模式。但前提是規(guī)模(華為手機(jī)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(rèn)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(dá)不到規(guī)模經(jīng)濟(jì)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(xué)習(xí)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(dāng)(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(dá)122億美金的深度學(xué)習(xí)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(dá)、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(dāng)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。

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