首先看國際市場，人工智能芯片制造領(lǐng)域存在三種角色——

• 因?yàn)楫悩?gòu)計(jì)算被人工智能普遍采用而異軍突起的企業(yè)；
• 在人工智能領(lǐng)域深入布局的傳統(tǒng)IT硬件巨頭；
• 希望在此領(lǐng)域分得一杯羹的創(chuàng)業(yè)公司。

接下來，為您詳細(xì)解讀。

異構(gòu)計(jì)算技術(shù)各異，大小公司命運(yùn)不同

隨著人工智能向各個(gè)行業(yè)擴(kuò)散，CPU+GPU的技術(shù)構(gòu)架成為人工智能的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)，這讓CPU制造商們獲利頗豐。

Nvidia

異構(gòu)計(jì)算的領(lǐng)域中最大的獲利者是英偉達(dá)（Nvidia）。其創(chuàng)始人黃仁勛說，從一直專注于GPU的高端、小眾市場的邊緣角色一躍成為人工智能芯片領(lǐng)域的巨頭，英偉達(dá)靠的就是運(yùn)氣——以吳恩達(dá)為代表的斯坦福大學(xué)人工智能領(lǐng)域的專家們，向其提出以GPU進(jìn)行人工智能的計(jì)算。

英偉達(dá)作為全球最大的CPU制造商其利潤已然不菲，同時(shí)它還希望做更深層次的開發(fā)，提出下一代計(jì)算方式，稱之為特斯拉，并推出特斯拉P100的GPU。

Movidius、Nervana、Altera被并購

異構(gòu)計(jì)算除了GPU以外，主要應(yīng)用FPGA或者ASIC技術(shù)。

而ASIC的典型廠家就是在2016年9月被因特爾以3.62億美金收購的Movidius。其開發(fā)的產(chǎn)品叫做VPU(Visual Processing Unit)，專注于視覺圖像處理。此項(xiàng)技術(shù)已被應(yīng)用于谷歌、聯(lián)想、大疆等公司。
ASIC領(lǐng)域中的另一個(gè)典型企業(yè)是于2016年被因特爾收購的Nervana，它所提供的人工智能異構(gòu)計(jì)算更偏向于云端，而非移動(dòng)設(shè)備。另外一項(xiàng)技術(shù)，F(xiàn)PGA的第二大廠家是在2015年6月以167億美金被因特爾收購的Altera。

我們看到，一方面異構(gòu)計(jì)算的企業(yè)都有后續(xù)的研發(fā)；另一方面很多異構(gòu)計(jì)算企業(yè)正在逐漸地被因特爾這樣的巨頭并購，以期扭轉(zhuǎn)其在人工智能領(lǐng)域的不利地位。

IT巨頭兩邊忙：深挖高筑 + 吃碗看鍋

除此以外，很多實(shí)力強(qiáng)勁的傳統(tǒng)IT硬件巨頭，也在深入布局，希望在未來的人工智能大潮中占領(lǐng)高地，屹立不倒。

因特爾

世界上最大的芯片生產(chǎn)商因特爾在2015年的收入是554億美金，依然風(fēng)光。坐擁世界上最多的服務(wù)器和工作站所使用的CPU的Xeon處理器和被它收購的幾個(gè)異構(gòu)計(jì)算的小公司，再加上積極開發(fā)中的Neuromophic Computing（類大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)智能芯片），因特爾的未來布局可算高明。

高通

如果說在傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)和服務(wù)器部分，因特爾的CPU當(dāng)仁不讓，那么在移動(dòng)計(jì)算部分，高通的驍龍系列處理器（Snapdragon）可謂一騎絕塵。此前，高通已經(jīng)用驍龍820提供人工智能相關(guān)的本地計(jì)算以及開發(fā)工具包，今年又在CES展上推出10納米級(jí)別的驍龍835，風(fēng)光無兩。
此外，從長遠(yuǎn)的戰(zhàn)略考量上，高通也在深入研究未來人工智能的處理結(jié)構(gòu)，開發(fā)了模仿神經(jīng)系統(tǒng)的NPU（Neural Processing Uni）。并且提供短期內(nèi)能夠讓用戶基于自己的硬件做人工智能的開發(fā)的大量應(yīng)用，長短結(jié)合，與競爭對(duì)手因特爾不謀而合。

谷歌

此外，谷歌作為人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)跑者，以每年5%的速度購買全球針對(duì)服務(wù)器開發(fā)的CPU產(chǎn)品，以支撐其建立巨大的數(shù)據(jù)中心。再加上它投資了很多人工智能領(lǐng)域的相關(guān)企業(yè)，儲(chǔ)備了最強(qiáng)大的人工智能的研發(fā)力量。
由此看來，谷歌在應(yīng)用上有足夠的實(shí)力，也希望在硬件上發(fā)力，一個(gè)例證就是其推出的利用ASIC技術(shù)架構(gòu)的加速器TPU（Tensor processing unit），在未來可能會(huì)大量替代英偉達(dá)的GPU。

IBM

而另一類的IT巨頭則寄希望于人工智能可能帶來的整個(gè)計(jì)算架構(gòu)的升級(jí)，即基于類似神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的人工智能芯片，希望占得先機(jī)。如IBM投入巨大力量做的類腦計(jì)算TrueNorth，能夠模仿大約一百萬個(gè)人類的神經(jīng)元和兩億五千六百萬個(gè)突觸。雖然和人的神經(jīng)細(xì)胞相差數(shù)倍，但是假以時(shí)日一定可以突破?；萜找苍谧鲱愃频墓ぷ鳌?/p>

總結(jié)來講，傳統(tǒng)的IT巨頭們的未來布局分為幾類——有實(shí)力的同時(shí)推進(jìn)在CPU和類腦計(jì)算領(lǐng)域的擴(kuò)張，能力不夠的則去搶占類腦計(jì)算這個(gè)高點(diǎn)：應(yīng)用巨頭也按捺不住做硬件的心，玩起了跨界。

小廠

除去CPU制造商和傳統(tǒng)IT硬件巨頭，一些創(chuàng)業(yè)企業(yè)也希望找到自己的生存空間。

KnuEdge

比較著名的是由原NASA負(fù)責(zé)人于2006年創(chuàng)立的KnuEdge——不聲張開發(fā)方向，實(shí)力過硬的時(shí)候才告訴大家其產(chǎn)品是什么。類似的小公司有很多，都處于這樣的“潛伏狀態(tài)”。
KnuEdge的產(chǎn)品被歸類為芯片技術(shù)，專攻音頻流的處理，可被應(yīng)用于聲音鑒別的領(lǐng)域。這是很典型的，創(chuàng)業(yè)企業(yè)聚焦于一個(gè)小領(lǐng)域，專攻專精，利于生存發(fā)展。

Flex Logix

那另一個(gè)企業(yè)是2014年創(chuàng)立的Flex Logix，主攻FPGA的芯片設(shè)計(jì)，并且是典型的CEVA——并不生產(chǎn)芯片，而是把DSP技術(shù)License賣出獲利。這條路無需巨大的資產(chǎn)投入，但也嚴(yán)重制約了其估值。

Krtkl

還有一個(gè)成立于2015年的Krtkl公司，依靠眾籌拿到188000美元，生產(chǎn)FPGA版本的樹莓派——即相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的小開發(fā)工具，既可以為愛好者所用，也可以為一些企業(yè)搭建原型所用，學(xué)校是其最大的客戶。

總的來說，美國的初創(chuàng)企業(yè)會(huì)以類似FPGA、DSP等相對(duì)細(xì)分的領(lǐng)域做突破口，和其重量級(jí)相匹配。

中國智能芯片前瞻，產(chǎn)業(yè)整合是關(guān)鍵

然后我們將視野拉回到國內(nèi)。中國市場缺乏像因特爾、高通這樣的巨頭們的競爭，相對(duì)寬松。但這也意味著中國的企業(yè)會(huì)缺乏產(chǎn)業(yè)整合能力——芯片產(chǎn)業(yè)是一個(gè)整合度非常高的產(chǎn)業(yè)，整合能力差，即使你做出很好的產(chǎn)品，也很難打入產(chǎn)業(yè)鏈。

再換一個(gè)角度，從時(shí)間點(diǎn)上考慮，中國的企業(yè)確實(shí)有機(jī)會(huì)——人工智能的發(fā)展初期，很多算法結(jié)構(gòu)尚未固定，將來的市場份額取決于在GPU上面做了個(gè)性化處理。

此外，雖然中國政府一直以來都在扶植的芯片產(chǎn)業(yè)并沒有太大的進(jìn)展，但是在類腦計(jì)算的領(lǐng)域中國依然有彎道超車的機(jī)會(huì)—— 人工智能是一個(gè)進(jìn)化系統(tǒng)，并非機(jī)械式的計(jì)算，只要在多次計(jì)算里面略微勝出，就有可能最終獲勝。

當(dāng)然，我們應(yīng)該認(rèn)清現(xiàn)實(shí)——中國依然缺乏產(chǎn)業(yè)整合的能力，缺乏芯片的制造能力，前路并非一帆風(fēng)順。