中国AI芯片爆发，架构创新迫在眉睫.doc

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1、中国AI芯片爆发，架构创新迫在眉睫　　人工智能（AI）爆发性增长是以强大的计算能力为基础的，而提供计算力的载体是芯片。近年来国内得到资本热烈追捧的独角兽公司多与AI芯片有着密切的关系，亦从侧面证明了AI芯片的重要性与广阔的发展前景。然而，随着越来越多新创公司、互联网公司和传统芯片公司开始进入AI芯片领域，其中蕴含的风险也需引起重视。AI芯片会是中国集成电路产业弯道超车的好机会吗？其中含有哪些风险？如何才能抓住这次难得的产业机遇？　　尴尬的产业链定位　　要说如今科技圈什么最火，人工智能肯定是其中之一。而核心芯片则是决定一个新的计算时代的基础。从源头上掌控核心芯片架构将取得先发优势，对于取得一

2、个新计算时代主导权有着非常重要的意义。也正是基于这样的考虑，谷歌、微软、亚马逊、IBM等全球科技巨头才纷纷投入巨资加速人工智能核心芯片的研发，目标在于抢占新计算时代的战略制高点，掌控人工智能时代主导权。　　中国对于人工智能芯片产业同样高度重视。工信部正式印发的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》中，着重强调要在智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台几个领域率先取得突破。根据前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国芯片行业市场需求与投资规划分析报告》，2016年全球人工智能芯片市场规模达到36亿美金，预计到2021年将达到111亿美金，年复合增长率达到25

3、%。结合我国人工智能市场规模，推算2016年我国人工智能芯片市场规模约为15亿元，到2022年市场规模将达到50亿元左右，增长迅猛，发展空间巨大。　　在看好AI芯片发展前景的情况下，吸引了越多越多互联网公司和传统芯片公司进入AI芯片领域，其中蕴含的风险也需引起人们注意。在近日召开的“2018年半导体市场年会”上，清华大学微电子所所长魏少军在演讲时笑称：“有投资界人士问我，应不应该投资AI芯片。我的回答是‘投资可以，但一定不要成为那个持最后一棒的’。”　　那么，中国企业投入AI芯片将会面临哪些挑战呢？从产业链角度观察，人工智能包括了从芯片器件、计算设备、程序平台到大数据、功能层、

4、应用端等复杂结构。在这样一个产业生态中，一些有实力的国际互联网巨头，如谷歌、Facebook、亚马逊、百度以及苹果公司，是以垂直整合模式介入的，它们成为最有实力的玩家。英特尔、高通、英伟达等国际芯片龙头则以整合芯片、计算以及部分软件程序为发展策略，力求扮演硬件设施平台供应商的角色。一些有实力的终端品牌公司，包括近年来得到快速发展的中国智能手机厂商，如华为、小米、VIVO、OPPO，希望成为AI终端设备供应商。　　在这样的产业生态里，中国AI芯片厂商定位相对尴尬。在技术上他们尚难完全与英伟达、英特尔这样为云端设备提供人工智能计算解决方案的厂商展开竞争，更多发展机会存在于终端市场，即面向不同应

5、用端，提供针对性的芯片或者IP解决方案。问题在于，目前为止整个AI产业依然受到缺少“杀手级”应用的困扰。如果去除智能驾驶、智能汽车、智能监控、人脸识别、语音识别少数几个应用市场，我们就很难再找到AI的典型应用场景了，特别是缺少与人们工作生活密切相关，又非AI支持不可的应用市场。　　这样，一个重要问题就会出现——是否存在像通用CPU那样独立的AI处理器？如果存在，它的架构是怎样的？如果不存在的话，那么中国AI芯片厂商，向上很难与国际巨头竞争云端市场，所立足的终端市场又存在细分化、碎片化，缺少杀手级应用的挑战。其结果或许真的会像魏少军所指出的那样：“以满足特定应用为主要目标的中国AI芯片，未来

6、很可能只能以IP核的形式存在，最终被各种各样的SoC所集成。”　　如此，今天的部分，甚至是大部分AI芯片创业者将成为这场技术变革中的“先烈”。　　新时代寻求IC设计新思路　　在这样的挑战面前，架构创新成为中国AI芯片面临的一个不可回避的课题——针对当前AI产业现状，开发适应市场的芯片架构。尽管这样的创新工作将非常艰难。　　对此，魏少军提出了“软件定义芯片”的概念。从感知、传输到处理，再到传输、执行，这是AI芯片的基本逻辑。软件是实现智能的核心，芯片是支撑智能的基础。其中，软件是实现智能的载体。技术上要求智能软件具有自己学习的能力，形成知识和经验的能力，持续改进和优化的能力，思维逻辑推理的能

7、力以及做出正确判断的能力等。而智能芯片则需要承载所需的计算，要求其具有高性能的计算能力，多任务并行计算能力，极高的能量效率，灵活高效的存储能力，实时动态功能变换能力等。两者的联动，将重新定义AI芯片的设计理念，使AI芯片的设计更具灵活性，也在面向不同AI应用需求时更具可操作性。　　　　Synopsys中国董事长兼全球副总裁葛群也表达了同样的看法：“以前芯片设计中硬件与软件的界限比较清晰，一般采用分层设计和优化的方法，这有