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搞AI芯片的公司这么多谁是真正有实力的?

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  Pre-A轮融资3.4亿元人民币,一则人工智能领域神经网络解决方案公司燧原科技宣布获得融资的消息再度引起芯片行业的关注。

  燧原科技今年3月成立于上海,产品是针对云端数据中心开发的深度学习高端芯片,定位于人工智能训练平台。这是腾讯首次投资国内AI芯片公司,种子轮投资方亦和资本(武岳峰资本旗下基金)、真格基金、达泰资本、云和资本继续跟投。

  近年来,AI芯片无疑是最火热的话题之一,不仅英伟达、谷歌等国际巨头相继推出新产品,国内百度、阿里等也纷纷布局这一领域,诞生了寒武纪等AI芯片创业公司。在CPU、GPU等传统芯片领域与国际相差较多的情况下,中国AI芯片被寄望能实现弯道超车。

  从去年下半年到今年上半年,国内不少AI初创企业纷纷推出了自己的芯片。两个月前,云知声在北京召开发布会,推出其第一代UniOne物联网AI芯片及解决方案。仅仅在这两个月内,就有多家公司发布AI芯片或模组。出门问问正式发布了AI语音芯片模组“问芯”;Rokid发布KAMINO18AI语音专用芯片;思必驰也宣布将在下半年推出AI芯片

  按使用场景划分,AI芯片主要分为云端和终端芯片。而目前主流的深度学习人工神经网络算法包括训练和推断两个环节。由于训练侧需要大量数据去训练人工神经网络,因此训练主要在云端进行。云端追求高性能,开发成本更大,终端更侧重低成本和低功耗,目前中国AI初创企业主要布局在此。

  云端芯片方面,寒武纪在2016年推出全球首款商用终端智能处理器IP产品后,于5月3日正式发布了首款云端智能芯片MLU100。7月,百度在AI开发者大会上正式推出了昆仑,基于百度CPU、GPU、FPGA的AI加速器研发。官方称,这是中国首款云端全功能AI芯片。

  根据市场研究公司CompassIntelligence发布的全球AI芯片排行榜,除了英伟达、英特尔等传统芯片公司巨头,寒武纪、地平线等AI芯片公司也位居前列。

  由于灵活性高,在AI算法并未成熟固定的当下,FPGA(现场可编辑门阵列)被认为是一种中间方案,其最大的优势在于能够使系统的硬件功能可以像软件一样通过编程修改。与GPU、CPU通用芯片相比,性能更高、能耗更低。

  深鉴科技开始从赛灵思采购FPGA,将核心算法DPU放到FPGA,然后以模组的方式销售给客户,但FPGA价格相对较贵,而且与专用定制芯片ASIC相比,性能和功耗方面也有不小差距。除了FPGA方案,深鉴科技也在研发AI专用芯片,目前正在流片,该公司一相关负责人对记者表示:“如果在这个时间点,AI的初创类企业做硬件再选择FPGA,可能就有点滞后了。”

  ASIC是专为特定目的而设计的芯片,效能高、功耗低,但灵活性较差,更适合AI算法成熟固定后期使用。一旦规模量产,成本也会显著降低。

  云知声创始人兼CEO黄伟表示,无论是CPU还是GPU、FPGA,现有的芯片架构并非为AI专门设计,不能满足物联网AI算力需求,且考虑了太多的向后兼容性,因此在性能上远非最优。“基于业务方面对芯片产品、场景的反复验证,以及对AIoT(人工智能+物联网)终局的判断,云知声在2014年就明确必须自主研发面向物联网的AI芯片。”他称,如果云知声不做芯片,必死。对此,Rokid创始人兼CEO祝铭明也同意做语音的公司一定都会做芯片,“现在排在顶级的公司都做”。

  出门问问创始人兼CEO李志飞在被问到为何要做芯片模组时表示,主要为了满足特定需求,“比如今年智能电视所谓的智能化,远场语音交互是很强的需求,但市场上没有很好的解决方案。一是贵,二是效果没有那么好,集成起来没有那么方便。”

  另一AI语音公司思必驰在宣布获得D轮5亿元融资消息后,也表示将推出智能语音芯片,预计在下半年流片。

  从长江存储的Xtacking,看那些存储器厂商都为3D NAND准备了哪些专利技术

  世界半导体贸易统计协会报告显示,2017年,存储器销售额为历年来新高,超过1200亿美元,占全球半导体市场总值的30.1%。其主要原因,是DRAM(最为常见的系统内存)和NAND Flash从2016年下半年起缺货并引发涨价。

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