依图率先入局,AI算法独角兽为什么要做芯片?

来源:财经杂志 2019-05-09 21:39:50

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算法公司布局AI芯片是做实落地市场的必经之路,下一个挑战是如何真正发挥自研自用芯片的真正实力

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《财经》记者 刘以秦 周源/文 谢丽容/编辑

如果说2018年是“AI芯片元年”,2019年,AI芯片的战火已经点燃。

2018年AI算法公司开始纷纷发力AI芯片,以语音识别公司为主导,云知声和科大讯飞先后推出基于语音识别的AI芯片,今年,图像识别公司也加入了这个战局。

5月9日,视觉四小龙之一的依图科技推出云端视觉推理AI芯片“求索”,以及基于该芯片构建的服务器产品和行业解决方案。依图成立于2012年,已经完成6轮融资,2018年7月时估值达到150亿人民币,在原有的图像识别之外,依图也在积极布局语音识别与自然语言处理技术,目前依图已经落地在安防、医疗、零售等多个领域。

视觉四小龙对芯片的布局各不相同,依图是其中唯一一家发布云端AI芯片的公司,商汤科技选择的是外部合作,包括瑞芯微以及商汤的投资方高通;旷视科技自研了FPGA芯片,用在该公司推出的智能摄像头上;云从科技也与芯片厂商合作定制化芯片。

据《财经》记者了解,2017年2月,依图开始筹备AI芯片,5月开始全面发力。2017年12月,依图投资AI芯片初创公司Think Force,此次发布的求索芯片也是与Think Force的合作成果,Think Force成立于2017年2月,核心人员来自IBM、英特尔、AMD等芯片企业。

依图做芯片的目的在于通过提高AI的智能密度,降低AI落地的成本。依图科技创始人兼CEO朱珑介绍称,基于依图求索芯片的服务器,提供的算力与8张英伟达P4卡服务器相当,体积仅为后者的一半,功耗不到20%。

朱珑称目前依图的用户体量非常大,但他并未透露具体用户数量以及下一阶段芯片的量产情况。

芯片厂的核心竞争力是有足够体量,量大才能掌握产业链的话语权,压缩成本,扩大投入,形成良性循环。对于尚处于创业阶段的AI算法公司来说,考验的不仅是技术研发能力,而是技术、销售、服务、渠道等综合能力。

在目前的视觉领域,华为海思芯片占据优势地位,“新选手要在短时间内赶上海思不是一件容易的事。”清华大学智能技术与系统国家重点实验室教授邓志东告诉《财经》记者。不过,也有行业人士认为,视觉市场未来空间巨大,更多不同基因的选手入局,有利于做大整个市场蛋糕。

AI芯片有多难?

造芯难是行业共识,芯片行业周期长、门槛高、机会少、竞争惨烈,大部分公司都会在前进过程中被淘汰。

芯片是科技行业的最底层,也是最复杂的一层,想要在芯片领域占据一席之地,至少需要做到行业前两名甚至行业第一。

朱珑也认同AI芯片的难度,“就像广州恒大踢赢皇马一样难,更惨烈的是,不是做出一款芯片,还要有持续的竞争力,也就是恒大要能一直踢赢皇马。”

在朱珑看来,AI算法公司至少要解决三个问题,才有资格进入AI芯片行业——是否有应用场景、是否能够超过英伟达,以及是否有世界级的算法。

头部的AI算法公司都已经有擅长的技术落地场景,依图的主要落地行业是视频监控,以安防为例,目前依图已经服务全国近30个省厅、超过270个地市公安系统、海关边检。

有明确的应用场景,确实能够缩短AI芯片的研发周期,垂直行业芯片门槛低于通用型芯片,做出超越芯片大厂的产品也并非不可能。特斯拉就是其中的典型代表,2019年4月,特斯拉创始人马斯克发布了自动驾驶芯片,筹备周期仅为3年,马斯克也提到,这款芯片性能已经超过英伟达。

但算法的领先性如何判断,似乎难以形成统一意见。

另一家AI视觉头部公司的技术人员认为,头部的视觉AI公司已经是行业里的翘楚,但他们之间算法水平较为接近,“能解决的问题,大家都能解决,不能解决的问题,大家都不能解决。”另一位视频监控公司高管也认同这一观点,“四小龙之间很难分出高下。”

不仅如此,算法公司面临的竞争来自四面八方。

除了算法公司,以高通、英特尔为代表的传统芯片厂商、以寒武纪、地平线为代表的新兴AI芯片公司、以华为、百度为代表的科技巨头,都已入局,算法公司是最年轻的选手。

芯片厂商有长期的行业积累,科技巨头有庞大的生态平台,他们都有更广阔的行业触角,以及人才、资金储备,能够在行业发展初期,快速进行技术迭代,聚集用户,打开市场。

邓志东的观点是,AI算法公司商业化刚刚起步,和已经建立优势的巨头们硬碰硬对于AI算法公司虽然有助于他们深耕行业,但机会中蕴藏挑战。”

跨过这道坎

2015年是AI产业发展的关键一年,在这一年,人脸识别的准确度第一次超过了人类,AI领域中一项细分技术能够超过人类水平,意味着可以开始替代人工、重塑产业流程、衍生更多产业机会。

同样在这一年,谷歌AlphaGo崭露头角,在世界范围内掀起了“AI热”,AI初创公司层出不穷,资本快速跟进,几乎所有的科技大厂都将AI放在最重要的战略位置上,安防、金融、医疗、零售、教育等行业,都在积极拥抱AI。

AI的核心是算法、算力和数据,三者缺一不可,当行业对AI的需求越来越大,现有的算力很难满足,将自己的算法融入芯片,能够更好的服务用户,这是AI算法公司们的共同动机。

投资人认可这样模式。一位关注AI领域的投资人告诉《财经》记者,如果只做算法很容易遇到发展瓶颈,想象空间受限,“打通算法和芯片,做到软硬件一体,估值空间会更高。”

这位投资人同时提到,芯片技术难度高,如果公司不能证明自己有充足的准备和实力,资本也不会买单,“资本允许有泡沫,但不是傻子。”

邓志东走访过大量的AI公司,在他看来,不少AI算法公司推出AI芯片,是在软算法的层面上加入“硬科技“概念,这不仅对公司的整体发展战略有帮助,“对后续的融资和上市也有帮助。”

除了能够帮助融资,一些业内人士认为,在各路科技巨头的挤压下,AI算法公司做芯片其实也是必须之举。

一家科技巨头的技术负责人提到,创业公司在将算法落地到细分领域方面有领先性,但如果巨头进来,开源模型、算法、数据,将开发者都聚集过来,会立刻打破创业公司的先发优势。

不仅如此,不少科技巨头都已经开始算法免费,AI算法公司加入芯片硬件能力既是延展能力,也是为打通做深落地市场打通一座桥。一位本土芯片设计公司研发副总裁告诉《财经》记者,“做芯片是AI算法公司拓展商业模式的手段之一,不仅可以将芯片作为载体来搭售其技术价值,加入硬件能力也更容易夯实服务能力。”

无论是主动还是被动,可以预见的是,未来还将会有越来越多的AI算法公司布局芯片,和其他高精尖行业一样,只有极少数的公司能够在AI芯片领域站稳脚跟。不过,AI行业还在发展初期,AI芯片产业更是处于萌芽状态,也正是在这种不确定的环境下,创业公司才有机会去颠覆巨头。

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