我國應(yīng)深耕AI芯片基礎(chǔ)技術(shù)

王哲

近日，市場研究和咨詢公司 Compass Intelligence 發(fā)布了2018年度全球AI芯片公司24強(qiáng)（Top24）排行榜，美國英偉達(dá)公司名列首位。中國華為海思等7家企業(yè)入圍，顯示出我國在AI芯片領(lǐng)域取得了突出進(jìn)步。但同時(shí)也應(yīng)清醒認(rèn)識到，我國AI芯片的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用與美國相比仍有很大差距，我國芯片行業(yè)目前整體上還落后于一些發(fā)達(dá)國家。未來我國應(yīng)深耕AI芯片的基礎(chǔ)架構(gòu)技術(shù)，加快提升產(chǎn)業(yè)應(yīng)用結(jié)合能力。

中美兩國企業(yè)占據(jù)全球AI芯片企業(yè)榜單主體

中美兩國領(lǐng)跑全球AI芯片企業(yè)榜單。Compass Intelligence 以供應(yīng)商指標(biāo)、商品及客戶指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)三個(gè)維度作為評分依據(jù)，從100余家涉及人工智能芯片業(yè)務(wù)的企業(yè)中，評選出排名前24名的企業(yè)。榜單中有14家美國企業(yè)，7家中國企業(yè)，英國、韓國、新加坡企業(yè)各1家。就入圍數(shù)量來看，美國企業(yè)領(lǐng)跑AI芯片領(lǐng)域創(chuàng)新，中國企業(yè)緊隨其后。入圍的美國企業(yè)依次為英偉達(dá)、英特爾、IBM、谷歌、蘋果、AMD、高通、恩智浦、新思科技、Marvell、賽靈思、CEVA、鏗騰電子和General Vision；中國企業(yè)依次為華為海思、聯(lián)發(fā)科、Imagination、瑞芯微、芯原、寒武紀(jì)和地平線機(jī)器人。

美國入圍企業(yè)多是深耕半導(dǎo)體行業(yè)的超級巨頭。上榜的美國企業(yè)中，除谷歌和蘋果是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代新崛起的科技公司外，其余12家企業(yè)都是深耕半導(dǎo)體行業(yè)30年以上的老牌半導(dǎo)體廠商，有深厚的集成電路設(shè)計(jì)和制造基礎(chǔ)，并積極通過并購及商業(yè)合作拓展業(yè)務(wù)領(lǐng)域。以排名第一的英偉達(dá)為例，其于1999年發(fā)明了圖形處理器架構(gòu)（GPU），重新定義了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)，徹底改變了并行計(jì)算。當(dāng)前英偉達(dá)占據(jù)了70%以上的GPU全球市場份額，壟斷優(yōu)勢明顯。

中國入圍企業(yè)有傳統(tǒng)電子信息制造商、自國外并購的企業(yè)、專攻AI芯片的初創(chuàng)企業(yè)三種類型。一是傳統(tǒng)電子信息制造商，包括華為海思、聯(lián)發(fā)科和瑞芯微，它們具備較強(qiáng)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)實(shí)力，主要基于自身的IC設(shè)計(jì)能力研發(fā)AI芯片，產(chǎn)業(yè)鏈積累較為完整。二是自國外并購的企業(yè)，如Imagination和芯原。Imagination在GPU、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU）方面實(shí)力突出，在2017年被中國私募基金凱橋資本收購前，是蘋果公司的GPU供貨商；芯原的前身是美國思略科技公司上海分部，2002年通過擴(kuò)資和股權(quán)轉(zhuǎn)移實(shí)現(xiàn)主體剝離，近年來主攻芯片平臺即服務(wù)（SiPaaS）的商業(yè)模式，可導(dǎo)入Caffe和TensorFlow架構(gòu)生成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。三是專攻人工智能芯片的初創(chuàng)企業(yè)，例如寒武紀(jì)和地平線機(jī)器人，二者成立時(shí)間均不足3年，已推出成功流片的人工智能芯片產(chǎn)品。

對全球AI芯片企業(yè)榜單的三點(diǎn)認(rèn)識和反思

AI芯片概念雖被熱炒，但目前在技術(shù)架構(gòu)上并無顛覆式創(chuàng)新。AI芯片指專門設(shè)計(jì)用來加速有關(guān)人工智能算法或任務(wù)的芯片，與通用芯片相比速度更快、效率更高。就目前上榜企業(yè)的主要技術(shù)和產(chǎn)品路線看，神經(jīng)元芯片尚無具體商用產(chǎn)品出現(xiàn)，現(xiàn)有AI芯片技術(shù)大多處于對特定算法的加速階段，僅在某些具體、特定的任務(wù)上可以大幅超越人的能力，其通用性與適應(yīng)性與強(qiáng)人工智能還有相當(dāng)大的差距。

我國在AI芯片領(lǐng)域取得了突出進(jìn)步，但與美國比尚有較大差距。中國企業(yè)在全球AI芯片企業(yè)24強(qiáng)中占據(jù)7席，數(shù)量僅次于美國。但也要清醒認(rèn)識到，我國在AI芯片研發(fā)和產(chǎn)品應(yīng)用能力上與美國相比依然有很大差距。英偉達(dá)的Volta架構(gòu)、谷歌的TPU、AMD的Vage架構(gòu)、英特爾Knight Mill芯片、蘋果A11仿生芯片等都針對人工智能應(yīng)用做了算法加速創(chuàng)新，并部署應(yīng)用到相關(guān)產(chǎn)品或生態(tài)平臺上。相比之下，我國開展人工智能應(yīng)用研究的機(jī)構(gòu)大多還是采購NVIDIA的GPU來實(shí)現(xiàn)程序的加速，并未實(shí)現(xiàn)自主知識產(chǎn)權(quán)，我國AI芯片的研發(fā)技術(shù)能力雖已達(dá)到國際先進(jìn)水平，但在商用落地方面還遠(yuǎn)不成熟，產(chǎn)業(yè)鏈條上下游銜接存在困難。

人工智能芯片的崛起對芯片行業(yè)發(fā)展有一定帶動(dòng)作用，但無法徹底改變我國芯片行業(yè)整體落后的現(xiàn)狀。目前，國際主流的芯片工藝已經(jīng)達(dá)到7nm，我國還大多停留在28nm，存在嚴(yán)重的代差，AI芯片研發(fā)設(shè)計(jì)能力的單點(diǎn)發(fā)力無法改變我國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)整體落后的現(xiàn)狀。應(yīng)清醒認(rèn)識到，第一，人工智能芯片只是芯片產(chǎn)業(yè)的一部分，英特爾和英偉達(dá)等老牌巨頭已經(jīng)在通用芯片中加入了對人工智能任務(wù)的加速支持，進(jìn)一步?jīng)_擊了人工智能專用芯片的發(fā)展，通用CPU、DSP芯片系統(tǒng)的研發(fā)仍然是整個(gè)芯片產(chǎn)業(yè)鏈的龍頭。第二，即使擁有領(lǐng)先的AI芯片設(shè)計(jì)技術(shù)，若缺乏芯片制造工藝，依然無法實(shí)現(xiàn)智能芯片的全自主研發(fā)，我國如果只關(guān)注人工智能芯片的發(fā)展，不注重通用芯片的技術(shù)攻關(guān)，最終只能設(shè)計(jì)一系列加速器芯片，難以構(gòu)建通用、兼容的人工智能系統(tǒng)，無法從根本上改變我國芯片行業(yè)整體落后的現(xiàn)狀。

對我國AI芯片發(fā)展的兩點(diǎn)建議

深耕AI芯片的基礎(chǔ)架構(gòu)技術(shù)。從芯片發(fā)展趨勢看，AI芯片尚處于技術(shù)發(fā)展初級階段，感知、傳輸、處理、執(zhí)行的基本邏輯和技術(shù)架構(gòu)尚無定論，目前的技術(shù)能力僅集中在利用軟件系統(tǒng)、處理器等模仿人類智能。我國應(yīng)加強(qiáng)深耕AI芯片的基礎(chǔ)核心架構(gòu)研發(fā)，加大對神經(jīng)擬態(tài)芯片技術(shù)和可重構(gòu)計(jì)算芯片技術(shù)的科研攻關(guān)，提升硬件架構(gòu)對軟件變化的支持力度，推動(dòng)AI芯片架構(gòu)從特定算法和領(lǐng)域向更高靈活性、適應(yīng)性的智能芯片演進(jìn)。

提升AI芯片的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用能力。從應(yīng)用場景角度看，AI芯片主要有兩大部署方向，一是在數(shù)據(jù)中心云端，二是在消費(fèi)終端。從功能角度看，AI芯片主要完成兩大任務(wù)，一是主要部署在云端的訓(xùn)練任務(wù)，二是正由云端向終端遷移的推理任務(wù)。我國可針對不同應(yīng)用場景和功能環(huán)節(jié)的競爭形勢，建立分類引導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)推進(jìn)機(jī)制，避其鋒芒，多點(diǎn)發(fā)力，在云端市場扶植龍頭企業(yè)參與國際競爭，在終端市場鼓勵(lì)應(yīng)用創(chuàng)新，并聯(lián)合互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)打造產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展生態(tài)。