國(guó)內(nèi)外AI芯片發(fā)展格局：芯片企業(yè)、IT及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、創(chuàng)業(yè)企業(yè)發(fā)展趨勢(shì)分析

    當(dāng)前，在算力、算法和大數(shù)據(jù)三駕馬車的支撐下，全球人工智能進(jìn)入第三次爆發(fā)期。然而，作為引爆點(diǎn)的深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)現(xiàn)有的算力尤其是芯片提出了更為苛刻的要求。在AI場(chǎng)景中，傳統(tǒng)通用CPU由于計(jì)算效率低難以適應(yīng)AI計(jì)算要求，GPU、FPGA以及ASIC等AI芯片憑借著自身特點(diǎn)，要么在云端，要么在邊緣端，有著優(yōu)異表現(xiàn)，應(yīng)用更廣。從技術(shù)趨勢(shì)看，短期內(nèi)GPU仍將是AI芯片的主導(dǎo)，長(zhǎng)期看GPU、FPGA以及ASIC三大技術(shù)路線將呈現(xiàn)并行態(tài)勢(shì)。

    從市場(chǎng)趨勢(shì)看，全球AI芯片需求將保持較快增長(zhǎng)勢(shì)頭，云端、邊緣芯片均具備較大增長(zhǎng)潛力，預(yù)計(jì)未來(lái)5年市場(chǎng)增速將接近50%；國(guó)內(nèi)雖然芯片技術(shù)差距較大，但隨著AI應(yīng)用的快速落地，AI芯片需求增長(zhǎng)可能更為迅速。

    近年來(lái)，各類勢(shì)力均在發(fā)力AI芯片，參與者包括傳統(tǒng)芯片設(shè)計(jì)、IT廠商、技術(shù)公司、互聯(lián)網(wǎng)以及初創(chuàng)企業(yè)等，產(chǎn)品覆蓋了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。從總體競(jìng)爭(zhēng)格局看，歐美韓日繼續(xù)領(lǐng)先該市場(chǎng)，且基本壟斷中高端云端芯片，國(guó)內(nèi)企業(yè)有進(jìn)步但主要集中在邊緣端，云端差距較為明顯。在AIChipsetIndexTOP24榜單中，前十依然是歐美韓日企業(yè)，國(guó)內(nèi)芯片企業(yè)如華為海思、聯(lián)發(fā)科、Imagination（2017年被中國(guó)資本收購(gòu)）、寒武紀(jì)、地平線機(jī)器人等企業(yè)進(jìn)入該榜單，其中華為海思排12位，寒武紀(jì)排23位，地平線機(jī)器人排24位。

主要AI芯片類型及企業(yè)

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    一、芯片企業(yè)

    芯片設(shè)計(jì)企業(yè)依然是當(dāng)前AI芯片市場(chǎng)的主要力量，包括英偉達(dá)、英特爾、AMD、高通、星、恩智浦、博通、華為海思、聯(lián)發(fā)科、Marvell（美滿）、賽靈思等，另外，還包括不直接參與芯片設(shè)計(jì)，只做芯片IP授權(quán)的ARM公司。其中，英偉達(dá)、英特爾競(jìng)爭(zhēng)力最為強(qiáng)勁。

    1、英偉達(dá)

    AI芯片市場(chǎng)的領(lǐng)導(dǎo)者，計(jì)算加速平臺(tái)廣泛用于數(shù)據(jù)中心、自動(dòng)駕駛等場(chǎng)景。2017年，英偉達(dá)又推出了性能相比Pascal提升5倍的新GPU架構(gòu)Volta，同時(shí)推出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理加速器TensorRT3。至此，英偉達(dá)完成了算力、AI構(gòu)建平臺(tái)的部署，也理所當(dāng)然成為這一波人工智能熱潮的最大受益者和領(lǐng)導(dǎo)者。公司的戰(zhàn)略方向包括人工智能和自動(dòng)駕駛。

    人工智能方面。英偉達(dá)面向人工智能的產(chǎn)品有兩個(gè)，Tesla系列GPU芯片以及DGX訓(xùn)練服務(wù)器。Tesla系列是專門(mén)針對(duì)AI深度學(xué)習(xí)算法加速設(shè)計(jì)GPU芯片，DGX則主要是面向AI研究開(kāi)發(fā)人員設(shè)計(jì)的工作站或者超算系統(tǒng)。2018年，公司包含這兩款產(chǎn)品的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)收入大幅增長(zhǎng)52%，其中TeslaV100的強(qiáng)勁銷售是其收入的主要來(lái)源。

    自動(dòng)駕駛方面。英偉達(dá)針對(duì)自動(dòng)駕駛等場(chǎng)景，推出了Tegra處理器，并提供了自動(dòng)駕駛相關(guān)的工具包。2018年，基于Tegra處理器，英偉達(dá)推出了NVIDIADRIVEAutoPilotLevel2+，并贏得了豐田、戴姆勒等車企的自動(dòng)駕駛訂單。同時(shí)，2018年，公司也正在積極推動(dòng)Xavier自動(dòng)駕駛芯片的量產(chǎn)。

    2019年3月，英偉達(dá)宣稱將斥資69億美元收購(gòu)Mellanox。Mellanox是超算互聯(lián)技術(shù)的早期研發(fā)和參與者。通過(guò)與Mellanox的結(jié)合，英偉達(dá)將具備優(yōu)化數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)負(fù)載能力的能力，其GPU加速解決方案在超算或者數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力也將得到顯著提升。

    2、英特爾

    加速向數(shù)字公司轉(zhuǎn)型，通過(guò)并購(gòu)+生態(tài)優(yōu)勢(shì)發(fā)力人工智能。英特爾作為傳統(tǒng)的CPU設(shè)計(jì)制造企業(yè)，在傳統(tǒng)PC、服務(wù)器市場(chǎng)有著絕對(duì)的統(tǒng)治力。隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)以及個(gè)人電腦市場(chǎng)的飽和，公司也在開(kāi)始加快向數(shù)字公司轉(zhuǎn)型。尤其在人工智能興起之后，英特爾憑借著技術(shù)和生態(tài)優(yōu)勢(shì)，打造算力平臺(tái)，形成全棧式解決方案。

    英特爾主要產(chǎn)品為CPU、FPGA以及相關(guān)的芯片模組。雖然CPU產(chǎn)品在訓(xùn)練端的應(yīng)用效率不及英偉達(dá)，但推理端優(yōu)勢(shì)較為明顯。英特爾認(rèn)為，未來(lái)AI工作周期中，推理的時(shí)長(zhǎng)將是訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)的5倍甚至10倍，推理端的芯片需求也會(huì)放量。同時(shí)，即使是云端訓(xùn)練，GPU也需要同CPU進(jìn)行異構(gòu)。
英特爾成功在2017年10月推出了專門(mén)針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列芯片，目前該芯片已經(jīng)升級(jí)至第二代，預(yù)計(jì)2019年下半年將正式量產(chǎn)上市，該芯片在云端上預(yù)計(jì)能和英偉達(dá)的GPU產(chǎn)品一較高下。

    二、IT及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)

    AI興起之后，互聯(lián)網(wǎng)及IT企業(yè)憑借著在各大應(yīng)用場(chǎng)景上技術(shù)和生態(tài)積累，也在積極拓展AI相關(guān)市場(chǎng)，其中AI芯片是部署重點(diǎn)之一。相較而言，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)憑借著數(shù)據(jù)和場(chǎng)景先天優(yōu)勢(shì)，在AI算法和芯片領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)更為明顯，如美國(guó)谷歌、國(guó)內(nèi)的BAT。IT企業(yè)如IBM，在人工智能領(lǐng)域較早開(kāi)始研究，2018年年中曾經(jīng)推出專門(mén)針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法的原型芯片。

    1、谷歌

    TPU芯片已經(jīng)實(shí)現(xiàn)從云到端，物聯(lián)網(wǎng)TPUEdge是當(dāng)前布局重點(diǎn)。

    谷歌可謂是AI芯片行業(yè)的一匹黑馬，但是競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)勁。谷歌擁有大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心，起初同其他廠商的數(shù)據(jù)中心一樣，都采用CPU+GPU等異構(gòu)架構(gòu)進(jìn)行計(jì)算加速，用來(lái)完成圖像識(shí)別、語(yǔ)音搜索等計(jì)算服務(wù)。但是，隨著業(yè)務(wù)量的快速增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的異構(gòu)模式也很難支撐龐大的算力需求，需要探索新的高效計(jì)算架構(gòu)。同時(shí)，谷歌也需要通過(guò)研發(fā)芯片來(lái)拓展AI平臺(tái)TensorFlow的生態(tài)。

    從谷歌TPU的本質(zhì)來(lái)看，它是一款A(yù)SIC（定制芯片），針對(duì)TensorFlow進(jìn)行了特殊優(yōu)化，因此該產(chǎn)品在其他平臺(tái)上無(wú)法使用。第一代CloudTPU僅用于自家云端機(jī)房，且已對(duì)多種Google官方云端服務(wù)帶來(lái)加速效果，例如Google街景圖服務(wù)的文字處理、Google相簿的照片分析、甚至Google搜尋引擎服務(wù)等。CloudTPU也在快速改版，2017年推出第二代，2018年推出第三代芯片TPU3.0。同時(shí)，谷歌對(duì)TPU的態(tài)度也更為開(kāi)放，之前主要是自用，目前也在對(duì)用戶開(kāi)放租賃業(yè)務(wù)，但沒(méi)有提供給系統(tǒng)商。

    2018年推出的EdgeTPU芯片即是以執(zhí)行TensorFlowLite為主，而非TensorFlow。EdgeTPU性能雖然遠(yuǎn)不如TPU，但功耗及體積大幅縮小，適合物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采用。EdgeTPU可以自己運(yùn)行計(jì)算，不需要與多臺(tái)強(qiáng)大計(jì)算機(jī)相連，可在傳感器或網(wǎng)關(guān)設(shè)備中與標(biāo)準(zhǔn)芯片或微控制器共同處理AI工作。

    2、阿里巴巴

    阿里巴巴作為國(guó)內(nèi)AI領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，在底層算力、算法技術(shù)以及應(yīng)用平臺(tái)方面都有較強(qiáng)積累。同Google類似原因，阿里巴巴也在近年來(lái)開(kāi)始開(kāi)發(fā)AI芯片，同時(shí)加大對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的投資布局。

    2017年，阿里巴巴成立阿里達(dá)摩院，研究領(lǐng)域之一就是AI芯片技術(shù)。2018年4月，阿里達(dá)摩院對(duì)外宣布正研發(fā)一款A(yù)li-NPU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，預(yù)計(jì)將在2019年下半年問(wèn)世。這款芯片將主要應(yīng)用于圖像視頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等AI推理計(jì)算。

    阿里巴巴在自研AI芯片之前，主要在通過(guò)投資的方式布局AI芯片領(lǐng)域。目前，寒武紀(jì)、深鑒科技、杭州中天微等都有阿里巴巴的入股，其中2016年1月份還成為了AI芯片設(shè)計(jì)企業(yè)杭州中天微的第一大股東。

阿里巴巴參與投資的AI芯片相關(guān)

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    3、百度

    通過(guò)自研、合作以及投資等多種方式部署AI芯片。

    百度作為搜索企業(yè)，其對(duì)AI芯片的需求更為明確。早在2011年，百度就在FPGA和GPU進(jìn)行了大規(guī)模部署，也開(kāi)始在FPGA的基礎(chǔ)上研發(fā)AI加速器來(lái)滿足深度學(xué)習(xí)運(yùn)算的需要。此后，百度就不斷通過(guò)合作、投資和自研的方式來(lái)推進(jìn)該業(yè)務(wù)。

    加強(qiáng)同芯片設(shè)計(jì)及IP企業(yè)合作，參與AI芯片企業(yè)投資，自研芯片也正在加速部署。

百度AI芯片合作、合資及自研情況

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    三、創(chuàng)業(yè)企業(yè)

    1、寒武紀(jì)

    發(fā)力終端和云端芯片，技術(shù)綜合實(shí)力較強(qiáng)。寒武紀(jì)發(fā)源于中科院，是目前全球領(lǐng)先的智能芯片公司，由陳天石、陳云霽兄弟聯(lián)合創(chuàng)辦，團(tuán)隊(duì)成員主要人員構(gòu)成也來(lái)自于中科院，其中還有部分參與龍芯項(xiàng)目的成員。2018年6月公司，公司獲得數(shù)億美元投資，此輪融資之后，寒武紀(jì)科技估值從上年的10億美金大幅上升至25億美元。公司是目前國(guó)內(nèi)為數(shù)不多的同時(shí)具備云端和終端AI芯片設(shè)計(jì)能力的企業(yè)。

    相比傳統(tǒng)的GPU和CPU芯片，MLU芯片擁有顯著的性能功耗比和性能價(jià)格比優(yōu)勢(shì)，適用范圍覆蓋了圖像識(shí)別、安防監(jiān)控、智能駕駛等多個(gè)重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域。

    綜合來(lái)看，公司在AI芯片方面競(jìng)爭(zhēng)力較強(qiáng)。公司擁有自己的處理器架構(gòu)和指令集，而且通過(guò)硬件神經(jīng)元虛擬化、開(kāi)發(fā)通用指令集、運(yùn)用稀疏化處理器架構(gòu)解決了ASIC用于深度學(xué)習(xí)時(shí)存在的三大問(wèn)題。這三大問(wèn)題是：云端算力的挑戰(zhàn)、能效瓶頸、手機(jī)端和云端超大規(guī)模計(jì)算場(chǎng)景應(yīng)用問(wèn)題。

    2、地平線機(jī)器人

    芯片和計(jì)算平臺(tái)在嵌入式及智能駕駛領(lǐng)域具備優(yōu)勢(shì)，2018年起，公司逐漸實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化落地。2019年2月，公司官方宣布已獲得6億美元B輪融資，SK中國(guó)、SKHynix以及數(shù)家中國(guó)一線汽車集團(tuán)（與旗下基金）聯(lián)合領(lǐng)投。B輪融資后，地平線估值達(dá)30億美元。

    2018年2月，地平線自主研發(fā)的高清智能人臉識(shí)別網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)，搭載地平線旭日人工智能芯片，提供基于深度學(xué)習(xí)算法的人臉抓拍、特征抽取、人臉特征值比對(duì)等功能。可以在攝像機(jī)端實(shí)現(xiàn)人臉庫(kù)最大規(guī)模為5萬(wàn)的高性能人臉識(shí)別功能，適用于智慧城市、智慧零售等多種行業(yè)。

    2018年4月，公司發(fā)布地平線Matrix1.0自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)。目前已經(jīng)更新到性能更強(qiáng)的升級(jí)版本，地平線Matrix自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)結(jié)合深度學(xué)習(xí)感知技術(shù)，具備強(qiáng)大的感知計(jì)算能力，能夠?yàn)長(zhǎng)3和L4級(jí)別自動(dòng)駕駛提供高性能的感知系統(tǒng)。地平線Matrix自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)已向世界頂級(jí)Robotaxi廠商大規(guī)模供貨，成功開(kāi)創(chuàng)了中國(guó)自動(dòng)駕駛芯片產(chǎn)品出海和商業(yè)化的先河。

    從當(dāng)前AI芯片競(jìng)爭(zhēng)格局和市場(chǎng)前景看，國(guó)內(nèi)企業(yè)在邊緣端的機(jī)會(huì)多于云端。一方面，在邊緣場(chǎng)景，國(guó)內(nèi)在語(yǔ)音、視覺(jué)等領(lǐng)域已經(jīng)形成了一批芯片設(shè)計(jì)企業(yè)隊(duì)伍，相關(guān)芯片產(chǎn)品已經(jīng)在安防、數(shù)據(jù)中心推理、智能家居、服務(wù)機(jī)器人、智能汽車等領(lǐng)域找到落地場(chǎng)景，未來(lái)隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用的興起，相關(guān)企業(yè)的市場(chǎng)空間將進(jìn)一步擴(kuò)大。另一方面，在云端，國(guó)內(nèi)企業(yè)也正在加速追趕，未來(lái)也有望取得突破。尤其是寒武紀(jì)，作為云端芯片重要的技術(shù)廠商，有望通過(guò)授權(quán)等方式為下游芯片設(shè)計(jì)、服務(wù)器企業(yè)賦能。

    AI芯片上市公司標(biāo)的較為稀缺，覆蓋標(biāo)的中，重點(diǎn)推薦中科曙光、科大訊飛、中科創(chuàng)達(dá)以及四維圖新。中科曙光作為“芯-服務(wù)器-云”一體化企業(yè)，將直接成為國(guó)內(nèi)AI芯片發(fā)展的受益者。除了AMD授權(quán)的海光X86處理器之外，公司也正在和同為中科體系的寒武紀(jì)合作，預(yù)計(jì)將在AI服務(wù)器、智能芯片等方面獲得突破；科大訊飛作為語(yǔ)音交互領(lǐng)域的龍頭，不但持有寒武紀(jì)的股份，而且還在同外部合作研發(fā)AI芯片Castor（北河二），目前該芯片已經(jīng)完成測(cè)試工作，未來(lái)可用于智能家居等語(yǔ)音交互場(chǎng)景；中科創(chuàng)達(dá)在嵌入式人工智能領(lǐng)域有著較強(qiáng)的積累，主要為手機(jī)及安防終端提供軟件解決方案，近年來(lái)開(kāi)始向底層芯片發(fā)力，2017年11月跟投了國(guó)內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器廠商——耐能；四維圖新作為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的重點(diǎn)標(biāo)的，其收購(gòu)的杰發(fā)科技，車規(guī)級(jí)MCU已經(jīng)實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，為后續(xù)進(jìn)軍自動(dòng)駕駛，實(shí)施“汽車大腦”戰(zhàn)略打下了良好的基礎(chǔ)。

    國(guó)內(nèi)人工智能芯片主要集中在邊緣端推理領(lǐng)域，應(yīng)用主要集中在安防、智能家居、消費(fèi)機(jī)器人等場(chǎng)景，但是上述場(chǎng)景中AI芯片競(jìng)爭(zhēng)十分激烈，可能影響到芯片企業(yè)產(chǎn)品落地效果。

    人工智能芯片和算法、終端、應(yīng)用場(chǎng)景等密切相關(guān)，但在當(dāng)前信息技術(shù)加速迭代的背景下，AI技術(shù)調(diào)整的風(fēng)險(xiǎn)非常高，相關(guān)調(diào)整一旦發(fā)生，將對(duì)企業(yè)發(fā)展造成重大影響。

    AI芯片研發(fā)難度大，需要投入大量的資金和人力。國(guó)內(nèi)創(chuàng)業(yè)企業(yè)資金實(shí)力相對(duì)薄弱，在人才競(jìng)爭(zhēng)中將處于劣勢(shì)。上述因素，可能直接導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)進(jìn)度落后于預(yù)期。

    相關(guān)報(bào)告：智研咨詢發(fā)布的《2019-2025年中國(guó)AI芯片行業(yè)市場(chǎng)全景調(diào)查及投資方向研究報(bào)告》