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Al芯片打响第二战
智东西在此前AI 芯片系列报道第一季之后,再次出发,进一步对AI 芯片全产业链上下近百间核心企业进行差异化的深度追踪报道.此为智东西AI芯片产业系列报道第二季之一.
半年之前,智东西曾以武林几大门派比拟前两年的AI 芯片玩家的格局（深度 | AI 芯片终极之战）.而现实远比小说更加精彩,半年以来AI 芯片领域风云变幻,各种消息雨后春笋般层出不穷.
此前智东西曾总结AI 芯片发展的大致阶段,如果说2015 年～ 2016 年是AI 芯片巨头争夺战,2016 ～ 2017年是国内AI 创业市场逐渐升温并进入白热化竞争的时段,那么这半年来可以说是更升到了一个小.
从2018 年3 月至今,4 家创企宣布获得过亿元的大额融资,十余家国内不同行业的巨头跨界做起AI 芯片,国外Facebook、Arm、特斯拉也纷纷曝出自研AI 芯片的消息,阿里百度华为发布云端AI 芯片,华为苹果争夺手机AI 芯片之王,云知声与思必驰朋友圈开撕,首款IoT 芯片面世……这一连串消息的狂轰滥炸,让这半年的AI 芯片市场热闹到犹如繁弦急管般笙歌鼎沸.
2018 开年以来,整个国内AI 芯片市场呈现以下趋势：
1. 新一轮AI 芯片创企完成融资且额度较大.
2. 各类跨界巨头纷纷进军云端AI芯片,其中以华为、阿里、百度为首.
3. 老牌AI 芯片创企或将进入被收编整合的新浪潮,其中又以深鉴科技被赛灵思收购为首.
4. 矿机芯片厂商打着AI 芯片概念奔赴港股IPO.
5. 手机终端打响AI 芯片之战,这一战场以华为、苹果为主,高通、三星有望跟进.
6. 细分应用场景AI 芯片不断涌出,以语音AI 芯片为代表.
总体来看,这半年来的AI 芯片市场呈现两大趋势,一是“巨头化”,二是“碎片化”.
“巨头化”一方面指的是BAT 苹果华为赛灵思等巨头的争相进军AI 芯片,另一方面则是指明星创业公司们纷纷被巨头以融资或其他形式“圈走”.
“碎片化”则是指AI 芯片开始出现更加细分的应用场景,这一点从安防、家居等方面表现明显.
国内AI 芯片创企完成新一轮融资
从5 月底至今,探境科技、耐能（Kneron）、寒武纪、肇观电子、燧原科技等AI 芯片创企分别完成新一轮融资.除了肇观电子的融资金额未公开外,其余4 家创企均获得了亿元级融资.
除了中科寒武纪是“纯学院派”出身外,其他四家创企的创始团队都曾在传统芯片厂商有过丰富的芯片研发经历.
在这些玩家中,最“年轻”的公司当属燧原科技.这家公司今年3 月才成立,首次融资就拿下了腾讯,要知道,这可是腾讯第一次投资国内的AI 芯片创企.其创始人赵立东曾任职于AMD中国,还在锐迪科（先于展讯合并为紫光展锐）当总裁,有履历如斯的团队背景,燧原科技的起点已然很高.
此外,探境科技和耐能（Kneron）相隔一天宣布过千万美元的新一轮融资,两个公司的创始人都在芯片行业履历满满.
探境科技创始人兼CEO 鲁勇为15年芯片打造经验的半导体“老兵”,本硕博都毕业于清华,该公司的创始团队也大多毕业于清华.鲁勇告诉智东西,探境科技的核心竞争力在于AI 芯片的存储性能优化,其两款分别针对图像和语音的AI芯片将在今年年底流片面世.（手握2 款AI 芯片 15 年行业老兵 他要革命AI 芯片存储瓶颈）
另一个玩家耐能由刘峻诚博士在2015 年创立于美国圣地亚哥.在创立第二年,耐能就领先业界推出其首款终端AI 芯片NPU（Neural ProcessingUnit）.刘峻诚博士则是产学两手抓,除了做自己的事业,还在加州大学开授CV 技术与AI 讲座课程.今年7 月16 日,耐能宣布延揽前高通多媒体研发部门总监李湘村担任首席科学家.
据说,AI 芯片公司耐能CEO 称自己在帮高通跟HiMAX 奇景光电打造NPU 模块方案、已经流片三五次,收了NRE 费用.
AI 芯片独角兽寒武纪也在今年6月宣布数亿美元的B 轮融资.寒武纪的两位创始人陈云霁、陈天石则均毕业于中科院计算机博士学位.
同时做云端和终端AI 芯片两条产品线的寒武纪,在今年5 月的发布会上一次性推出5 款硬件,包括三款终端IP 处理器和两款云端芯片,智东西曾对此做详细报道（号称“民族芯”希望寒武纪真能叫板英伟达？）.在一个月后,寒武纪完成数亿美元B 轮融资,整体估值达25 亿美元,继续领跑全球AI 芯片创企.
还有一家安防AI 芯片创业公司的Pre-A 轮融资正在开启,它就是欣博电子.欣博电子它不仅专注于打造符合国家视频监控安全标准的安防AI芯片,还与第一研究院、中星微等一齐参与制定了另一份与视频监控编解码安全有关的国家标准SVAC 2.0.智东西曾与其创始人兼CEO 梁敏学进行深入交流.（牵手海康大华 参与国家标准 他要造最安全的监控AI 芯片）欣博电子主打一款专攻安防视频监控场景的ASIC AI 芯片,能够进行监控视频的前处理、后处理等一套完整的安防应用.智东西独家获悉,欣博电子的这款芯片目前目前已经流片成功,有10 家左右的客户已经签订合同使用,包括安防设备商、集成商等.
AI 芯片创企新进展
除了拿到新一轮融资的玩家们,其余AI 芯片创企们也有一些新的动向,有的发布新的AI 芯片,有的公布了AI芯片的阶段性进展.
今年7 月18 日,AI 芯片行业被一则消息炸开了锅.国内AI 芯片独角兽创业公司深鉴科技宣布被FPGA 开山鼻祖、美国赛灵思（Xilinx）公司收购,具体交易金额未知,智东西曾第一时间对这一突发事件进行报道（突发！ AI芯片独角兽深鉴科技被美国赛灵思收购）.
作为三大国内AI 芯片代表性玩家之一,深鉴科技被收购引发业内深思,有人认为搭上巨头是一种稳妥落地的方式,也有人认为AI 芯片初创企业并购潮已经开启.
另一个被并购的语音创企是先声互联,这家语音公司在今年5 月被阿里全资收购.
地平线机器人则在4 月底发布新一代自动驾驶AI 芯片征程2.0 处理器.目前该处理器正在市场推广阶段.其业务副总裁张永谦透露,按照正常周期,该芯片今年量预计不会太多,目标明年达到百万级.
除了地平线机器人,还有两家AI芯片创企在自动驾驶领域更进一步.
一个是专注研究类脑AI 芯片+ 算法的西井科技.它在8 月13 日宣布和中国最大铅锌矿企业之一——西藏珠峰达成战略合作,拿下首个自动驾驶矿车订单,9 月又推出全新自动驾驶品牌Qomolo 逐路,并发布首款无人驾驶电动重卡Q-Truck.创始人兼 CEO 谭黎敏表示,他们的AI 芯片将提供给逐路品牌使用.
西井科技的CEO 谭黎敏曾告诉车东西,由于一枚AI 芯片的适用范围比较窄,在实用性上不太理想.在AI 快速发展的时候将算法固化为芯片也有一定风险,因此西井在芯片量产工作上并没有走得很急.（港口里玩无人卡车！
这家公司这样撬动数十亿市场）另一个则是硅谷公司异构智能（NovuMind）.该公司在今年5 月的2018 年嵌入式视觉高峰会上向业界展示其自主研发的首款云端AI 芯片NovuTensor, 该芯片设计在10 月8日被异构智能宣布获得美国专利.此外,这家公司将推出的第二款ASIC 芯片,用于安防和自动驾驶应用中.
在全球知名调研机构CompassIntelligence 4 月的一份AI 芯片公司排名中,我国仅有两家公司进入前二十名,其中一个是华为,名列第12 位,另一个就是排名20 位的瑞芯微（Rockchip）.
瑞芯微在5 月一连发布了4 款“AI 扫地机器人”芯片级解决方案,全面覆盖从入门到高端的搜阿迪机器人产品.
从9 月5 日公示的2018 年人工智能与实体经济深度融合创新项目名单可以看到,中星微电子、寒武纪、熠知电子（Think Force）、深鉴科技、地平线机器人、云天励飞、云知芯、中感微电子以及熠知电子关于AI 芯片的项目分别上榜.
云天励飞还在4 月25 日公布在AI芯片领域的阶段性进展,他们表示正在研发的AI 芯片IPU 计划在今年年中流片,在明年上半年正式商用.
云天励飞提出AI 芯片免费化,其CEO 陈宁认为,AI 芯片的商业价值是通过云端服务体现的,而不是通过传统的芯片归元成本体现,他相信到2025年,云天励飞将在1 亿个智能终端中装入他们大脑的芯片.
此外, 清华大学Thinker 团队6 月在国际超大规模集成电路研讨会（VLSI 2018）发布两款极低功耗的AI芯片（Thinker-II 和Thinker-S）,目标在移动设备、嵌入式设备以及IoT中AI 计算需求,有望在电池供点以及自供智能设备中得到广泛应用.
老牌芯片玩家养精蓄锐
在这半年间,AI 芯片创企们百家争鸣,而以英伟达为代表的老牌芯片玩家们则依然走在AI 芯片的最前端,不过,就发布新品和曝出新消息的节奏来看,这些玩家应该都还留着后手、藏着大招.
早在7 个月前,全球FPGA 芯片巨头赛灵思就公布了新一代AI 芯片架构ACAP,而就在前天,赛灵思在中国正式推出其7nm 首款ACAP 架构的芯片系列——Versal,不过正式大规模推向市场将会到明年下半年.赛灵思还推出了面向数据中心和AI 加速卡AlveoU200 和U250.
FPGA 市场的另一大玩家英特尔在今年4 月发布了搭载英特尔Arria10GX FPGA 芯片的可编程加速卡.
一个多月后,在英特尔举办的首届开发者大会AIDC 2018 上, 英特尔发布新款云端AI 芯片NNP“代号Spring Crest”,对标谷歌近期推出的第三代TPU.（英特尔AI 大会现场：
秀AI 作曲神技！推新版AI 芯片）在9 月,“厂”英伟达和IP授权大佬Arm 各自有了新动向.
英伟达在相隔不到两周的时间分别发布了两款新品,一个是专为AI 推理设计的新款GPU Tesla T4,另一个是TensorRT 3 神经网络推理加速器.英伟达表示,谷歌将率先把全新T4 GPU引入其云平台.
Arm 则与瑞芯微、OPEN AILAB 联合发布了面向开发者教育的嵌入式AI 应用开发平台EAIDK , 并推出第一块用于AI/ML 的开发板卡EAIDK-610（芯片巨头Arm 推AI 开发全套件,联合四大学降低AI 门槛）.
此前在3 月英伟达宣布将联合Arm 打造IoT 设备的AI 芯片专用IP,并将该机器学习IP 集成到Arm 的Project Trillium 平台上.据华为业内人士透露,Arm 自己的AI 芯片计划同时也在快速推进当中,我们也许很快就将迎来一场AI 芯片大爆发的时代.
跨界巨头云集AI 芯片战场
这半年来,AI 行业出现一个明显的趋势,即各行各业的巨头纷纷开始跨界做AI 芯片.赛灵思CEO VictorPeng 告诉智东西,之所以会有这么多科技巨头都在打造AI 芯片,这正是AI处于革命早期的特征,不同的行业在寻找不同的解决方案.
一方面,国内科技巨头不再将脚步止于投资,而是陆续亮出自研云端AI芯片.
另一方面,随着设备端推理的应用场景更为多样化,智能手机、智能摄像头、语音交互等设备的需求越来越丰富,需要化、低功耗、低成本的嵌入式解决方案,AI 创企、传统行业巨头开始通过打造专用型AI 芯片提高自身竞争力.
这些跨界公司可以分为如下几类：
云平台巨头、手机巨头、语音厂商、传统安防巨头、电动汽车巨头和挖矿巨头.1. 科技巨头启动云端AI 芯片计划.
早早将目光投向通用型AI 的科技巨头们,比如百度、阿里、华为等,在这半年间,陆续开始抬脚迈进云端AI芯片的大门.
此前BAT 虽在AI 芯片领域动作频频,不过基本都是在投资.百度投资了Lightelligence 和上海汉枫,自研芯片DuerOS 智慧芯片、XPU； 阿里巴巴投了中天微、寒武纪、深鉴科技、耐能（Kneron） 和翱捷科技（ASR）、Barefoot Networks； 腾讯投资了Barefoot Networks 和比特大陆.
今年4 月19 日,阿里打响跨界云端AI 芯片的头炮,宣布达摩院正在研发一款名为 Ali-NPU 的神经网络芯片,用于AI 推理计算,计划在2019年4 月发布Ali-NPU.阿里称,该芯片的性能将是现在市面上主流 CPU、GPU 架构 AI 芯片的 10 倍.
就在消息宣布次日,阿里收购了我国唯一拥有嵌入式CPU IP 核的公司中天微.如今,阿里把中天微和阿里达摩院的芯片研发团队组成了“平头哥半导体有限公司”.
不同于首次公布造芯计划的阿里,已有造芯经验的百度在7 月的百度AI开发者大会上,推出号称“中国首款云端全功能AI 芯片”的昆仑芯片,号称最高算力可达260TOPS,并称该芯片正在流片中（百度3 小时AI 大会最全干货：量产无人车、造AI 芯片、砸亿元扶持开发者）.
相较而言,在AI 芯片领域布局最少的腾讯似乎暂无自研芯片计划.马化腾在5 月演讲中坦率地讲腾讯未必擅长芯片研发,不过他认为腾讯有海量的应用服务、大规模的用户,有包括云在内的很多数据中心,可以倒逼芯片设计行业针对腾讯的服务和需求做设计.
3 个月后,在10 月10 日的华为全联接大会上,华为重磅推出采用达芬奇架构的两款AI 芯片,其中昇腾910 主打云场景的超高算力,另一款昇腾310则主打终端低功耗AI 场景.（华为公布五大AI 战略,推最强7nm 昇腾AI芯片！提出十大变革）
国内科技巨头连扔重磅炸弹,而在大洋彼岸,各大科技巨头也没闲着,除了谷歌、微软持续更新芯片进展外,Facebook 也踏入了AI 芯片的沙场.
今年4 月,Facebook 被曝在组建自研AI 芯片的团队, 没过多久,Facebook 首席AI 科学家Yann LeCun首次披露Facebook 在AI 芯片的具体方向——实时分析和过滤视频内容.
Lecun 表示,他们不想抢英伟达、高通的饭碗,只希望更好服务自己的业务.
3 个月后,Facebook 挖到谷歌芯片负责人Shahriar Rabii,任命其担任Facebook的副总裁和芯片部门负责人.
谷歌在5 月举办的I/O 开发者大会上发布TPU 3.0 云端芯片,据称该芯片比去年的TPU 2.0 强大八倍.（刚刚 谷歌I/O 放出6 个大招 AI 打电话能骗过人类！）
同样在5 月, 微软AI 芯片
Brainwe 开放云端测试版, 称Project Brainwe 计算平台使用的FPGA 芯片为实时AI 而设计,比谷歌使用的TPU 芯片处理速度快上了5 倍（微软AI 芯片Brainwe 开放云端试用版 比TPU 快5 倍）.微软Azure执行副总裁Jason Zander 还曾表示,微软Azure 实际上设计了许多自研芯片,用于数据中心.
华登国际创始人兼董事长、软件巨头Cadence CEO 陈立武曾告诉智东西,虽然这个市场巨头林立,但大公司做芯片往往是为了针对自己的特定业务进行优化,比如谷歌、亚马逊、Facebook等,BAT 现在也很积极,但并不代表其他云AI 芯片企业没有机会了（他是芯片投资教父,投出104 家上市公司！
未来10 年看中国）.
2. 苹果华为打响手机芯片战.
如果说云端芯片听起来遥不可及,那么移动终端AI 芯片则悄然进入人们的日常生活.今年华为和苹果分别发布均采用7nm 工艺的第二代AI 芯片麒麟980 和仿生芯片A12（苹果十年一“芯”）.
华为麒麟980 采用双核NPU,在视频检测、物体四节识别和物体分割三个方面均有升级.苹果A12 则将神经网络引擎数提升到了8 个.以两款芯片为参考,智东西曾深入分析未来手机一段时间的手机AI 芯片行业趋势（决定未来的手机AI 芯片五大趋势,华为苹果率先起跑）.
三星在今年3 月22 日低调上线了一款AI 处理器Exynos 9610,该芯片搭载了一个基于深度学习的视觉图像处理单元（vision image processingunit）,里面包含一个DSP 和一个神经网络引擎（三星发布首款手机AI 芯片？ NO,还是一只软AI）.
同样,另一手机芯片巨头联发科的Helio P60 在3 月推出,这颗芯片上搭载了AI 处理模块APU（AI processingunit）,APU 基于联发科此前的视觉处理模块VPU 演进而来（联发科HeiloP60 AI 芯片解读：首块搭载APU 模块芯片 支持Animoji 动画表情）.
除了智能手机之外,智能穿戴也越来越热门.这就不得不提到小米的生态链企业华米科技.
上个月,华米科技推出世界首款智能可穿戴领域的AI 芯片黄山1 号,采用RISC-V 指令集,据说相比ARM 架构,其运算效率高出38%.该芯片着重在医疗健康上,通过AI 计算前移降低功耗.
华米科技创始人兼CEO 黄汪称,这款芯片已经流片成功,2019 年上半年将应用在华米可穿戴新品中.
3. 语音厂商扎堆涌入AI 芯片.
就在今年5 ～ 6 月,语音识别技术公司扎堆公布做AI 语音专用芯片的消息,使得AI 专用语音芯片迎来一个高峰期.
在云知声创始人兼CEO黄伟看来,做IoT 和AI 产品始终是绕不过芯片的,芯片的研发也是在为产品化打好基础.5 月16 日,云知声推出首款面向IoT人机交互场景的AI 芯片UniOne 以及针对智能家居场景的行业解决方案雨燕.
在UniOne 发布8 天后,出门问问推出了据称是国内首款已量产AI 语音芯片模组“问芯”Mobvoi A1,可为核心应用场景智能电视、机顶盒与机器人提供一站式AI 语音交互解决方案.其创始人兼CEO 李志飞表示,其只有同类语音交互解决方案的50%.
6 月26 日,Rokid 举办了成立四年以来的首场发布会,推出AI 语音专用SoC 芯片KAMINO18.其CEO Misa告诉智东西,Rokid 已经拿下几百万片芯片订单.Misa 也指出Rokid 芯片和云知声芯片的不同：“Rokid 芯片是一个完整的解决方案,云知声的芯片更偏向控制.”
同一天,思必驰完成5 亿元D 轮融资（首发！思必驰融资5 亿元 独家对话CEO 高始兴）.该公司同时宣布已在研发适用于智能语音交互的ASIC芯片,预计下半年流片上市,并透露已与某芯片巨头合作,双方将成立合资公司.思必驰还表示公司已有较明确的上市计划,首选在国内资本市场.
不过,在此期间还有一个小插曲,思必驰融资和芯片消息的发布,曾引发云知声CEO 黄伟和思必驰CMO 龙梦竹在朋友圈隔空开撕.
被阿里全资收购的先声互联的创始人付强告诉智东西,随着阿里在芯片上的战略布局,他们也会在语音专用芯片上有更多进展.
4. 老牌安防巨头芯片计划.
在正在兴起的AI 落地浪潮中,安防领域可以说是当之无愧最火热的AI应用场景.
随着越来越多AI 创企涌入这片市场,智能监控系统正覆盖到更多的区域,海康威视、大华股份、宇视科技这三个加起来占据安防领域半壁江山的传统行业巨头也纷纷走起了智能化转型之路.
此前在发改委2018 年“互联网+”、人工智能创新发展和数字经济试点重大工程拟支持项目名单上,海康威视“计算机视觉AI 芯片研发及产业化项目”赫然列于其中.
继海康之后, 大华的AI 芯片计划也浮出水面.在近日下发的2018 年人工智能与实体经济深度融合创新项目名单中,我们看到了大华股份申报的“视频监控人工智能SoC 芯片研发及应用”项目.
大华股份相关技术研发人员表示,目前大华这款自研的AI SoC 芯片已经装配于新推出的新品睿智系列经济型人脸摄像机中,它相比市面上的智能摄像机,大大降低,且稳定性得以保障.
然而由于透露的相关消息甚少,我们几乎对这些老牌安防巨头的AI 芯片研发进展一无所知.
5. 多方势力进军自动驾驶芯片.
AI 芯片是自动驾驶计算平台的关键组成部分,由于关系到人身安全,相比其他AI 芯片,自动驾驶AI 芯片的容错率更低、研发难度更大.
不过,自动驾驶领域的超级“网红”特斯拉CEO 埃隆·马斯克（ElonMusk）一向不走寻常路.马斯克在8月2 日宣布特斯拉自研AI 自动驾驶芯片“Hardware 3”,称其已筹备了两三年,用于特斯拉所有的电动汽车之中,能将特斯拉汽车性能最高提升5 ～ 20倍.
据悉,特斯拉自研芯片与其当前使用的芯片成本相差无几.此前特斯拉汽车主要使用英伟达的芯片,不过马斯克称特斯拉的自研芯片没有一味依赖英伟达等芯片厂商.
除了特斯拉外,国内企业也在进军这个领域.云知声在和亿咖通科技在智能网联汽车领域进行合作,共同研发汽车前装车规级AI 芯片.
在今年的CES Aisa 展会上,零跑汽车宣布和大华股份联手研发的AI 自动驾驶芯片“凌芯01”已进入集成验证阶段,明年第二季度进行实车测试.在（零跑汽车发布自动驾驶芯片 首款量产车明年一季度交付）有具体描述该自动驾驶芯片具有的六点优势.
6. 矿机巨头押宝AI 芯片.作为比特币狂潮的卖水人、虚拟货币“矿级芯片”的生产商,排名世界前二的代表玩家比特大陆和嘉楠耘智,在面临数字货币波动的风险之际,纷纷跨界转型押宝AI 芯片,并且都选择了赴港IPO.
此前比特大陆联合创始人吴忌寒在接受外媒采访时表示,五年内比特大陆近 40% 的收入将来自 AI 芯片.
今天,比特大陆推出首款28nm 工艺面向边缘计算的低功耗AI 协处理器BM1880,能够搭载在安防智能摄像机、安防USB 人工智能模块等产品中（比特大陆推首款低功耗边缘AI 芯片 主攻安防场景）.
嘉楠耘智则在8 月和9 月连造两大新闻,先是在8 月8 日宣布全球首个7nm 芯片成功量产,随后在 9 月发布第一代8 AI 芯片勘智（Kendryte）,定位AI 和边缘计算两大领域,主应用在IoT 市场.这款芯片采用RISC-VCPU,据说其机器视觉与语音识别能力的神经网络计算加速IP 完全为自主研发.
国外AI 芯片创企拿下 首投在最近半年,有一批国外AI 芯片创企获得融资.
虽说谷歌早早推出TPU,谷歌母公司Alphabet 风险投资部门GoogleVenture（）对AI 芯片却一直保持谨慎的态度.今年3 月, 献出对AI芯片公司的首次投资,领投AI 芯片创企SambaNova System A 轮融资.
研究使用模拟电信号和闪存进行机器学习推理计算的Mythic 也在3 月获得新一轮由软银领投的新一轮融资.这家公司目前着眼于智能家居、摄像头、可穿戴设备以及无人机之类的低功效嵌入式设备,目标是将数据移动到内存中进行,计划在今年年底之前出厂第一批硅片样品,并于2019 年全面投产.
以色列AI 芯片创企Hailo 在6 月宣布A 轮1200 万美元融资.其深度学习芯片样品预计在明年上半年进入市场,这些芯片能在无人机、自动驾驶汽车、物联网（IoT）以及智能家用电器和相机.
在上个月获得新一轮融资的美国创企ThinCI 则专注于开发自动驾驶汽车AI 芯片.
还有一家以色列芯片企业HabanaKabs,近期该公司宣布正式退出隐身模式,在今年9 月推出面向精选客户推出首个人工智能 (AI) 处理器样品Goya,据称是世界上最快的AI 芯片,其推理性能高于GPU.该公司还计划2019 年第二季推出首个Gaudi 训练处硅谷AI芯片初创公司We Computing 也计划在今年下半年推出AI 芯片,其CTO及DPU（Dataflow Processing Unit）首席架构师Dr. Chris Nicol 表示他们的产品DPU 在加速神经网络训练上能够超越GPU 1000x.
这家公司还在近期干了一件大事,收购了硅谷“ 老前辈”MIPS（ 原被Imagination 收购）.MIPS 曾在6 年前被Imagination 收购,然而MIPS 非但没给Imagination 带来预期效果,反而还拖累了Imagination 的业绩.去年5 月MIPS 被Imagination 甩卖, 从当年收购价1 亿美元缩水到6500 万美元.
此外, 今年We Computing 已在上海设立中国分公司.
结语：传统行业巨头积极跨界,新兴AI 芯片势力崛起
总的来看,目前跨界的AI 芯片企业主要可分为几大阵营.
一、以阿里、百度、华为等为代表的云平台巨头.
二、以苹果、华为、三星等为代表的手机巨头.
三、以云知声、思必驰、云从等为代表的AI 技术创企.
四、以海康威视、大华股份等为代表的传统芯片巨头.
五、以比特大陆、嘉楠耘智为代表的挖矿巨头.
从目标市场来看,除了寒武纪、华为、比特大陆的AI 芯片覆盖到云端和终端市场外,其余绝大多数涉足AI 芯片的企业都先主攻一个市场.另外,大多数跨界AI 芯片的企业都和芯片商有合作,还不能完全担得起“自研”二字.比如华为的手机AI 芯片用到寒武纪NPU 方案,出门问问、Rokid 的AI专用语音芯片由杭州国芯.
不过,传统行业玩家通常拥有比AI创企更深厚的行业积累和行业资源,在传统行业的长期摸索也有助于支撑长期芯片研发所需的高成本.而AI 创企则在如何强化AI 能力方面具有优势,基于AI 技术的积累,他们更易懂得如何使算力更好地匹配算法.多个行业巨头的加入,把AI 芯片市场炒的更加火热,新老AI 芯片势力的崛起,也为这个领域带来更多可能.
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