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AI芯片公司有多少种生存之道?

2019年06月18日 09:36来源:未知手机版

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芯片驱动着每一次的科技革命,与此同时,新的时代也将给芯片行业带来新的增长点。如今,AI热潮正在推动AI芯片市场快速增长。根据Allied Market Research去年发布的报告,2017年全球机器学习芯片市场规模约24亿美元,预计到2025年这一市场规模将达到约378亿美元,复合年增长率(CAGR)为40.8%。

高速增长且短期内规模将达百亿美元的AI芯片市场不仅驱动着传统芯片公司战略和技术的转型,同时还吸引了不少新的玩家,这其中有巨头也有初创公司,有的擅长硬件,还有的从算法和软件切入。但无论如何,对于企业而言关键的是能够在市场上占领一席之地,那么,芯片公司有多少种路径可选??

巨头的生态化战法

目前,AI芯片领域有两类巨头参与其中,一类是传统的芯片巨头,比如英特尔、英伟达、AMD,另一类是更擅长软件的科技巨头,比如谷歌、Facebook、亚马逊、百度、阿里、腾讯。

传统芯片巨头顺势而为

传统的芯片巨头往往能够更早享受到新的时代带来的利好。比如始于2012年的第三次AI热潮,凭借着GPU的并行运算优势,在众多创业者刚开始准备AI芯片的创业甚至还未开始创业之际,英伟达就在2016年推出了第一款专为深度学习优化的Pascal>

英特尔也快速从AI中获利,并且它们获益的一个重要原因就是云计算的普及以及数据中心不断增长的AI需求。因此,在服务器市场占据明显优势的Xeon(至强)芯片给创立超过50年的英特尔率先带来AI营收。但摆在英特尔面前的问题是,通用性很强的CPU并不擅长并行计算,因此想要继续保持在芯片领导力仅靠至强处理器显然还不足够,还需要进行战略和技术上的转型。因此我们看到,2016年中旬,时任英特尔CEO的科再奇(Brian Krzanich)在博客上提到:“要把英特尔从一家PC公司转型为一家驱动云计算和数以亿计的智能、互联计算设备的公司。”如今,英特尔已经从过去的以晶体管为中心坚决地转向以数据为中心,并将“万物互联”定为未来发展趋势。

而英特尔用以支持战略转型的就是六大技术支柱,包括制程、架构、内存、互连、安全、软件。仅看芯片,英特尔除了CPU,借助收购已经拥有了FPGA、自动驾驶专用处理器、神经网络处理器,明年还将推出自主研发的独立GPU Xe,而这些处理器都可以用于AI。

科技巨头“被迫”自给自足

相比传统芯片巨头们的顺势而为更好地满足市场需求,更擅长软件的科技巨头们则有种被迫进入芯片领域的意味。在智能设备的普及达到一定程度且AI大热之时,积累了大量数据的科技巨头们更加意识到挖掘数据价值能够带来的优势,对AI芯片强烈的需求也由此产生。

但随着AI算法的发展以及对AI技术应用的逐步深入,科技巨头们发现两个明显的问题,第一是现有的AI芯片的算力并不能很好地满足他们的需求,第二是深度学习的GPU售价高昂。因此,算力不足、芯片价格高昂以及个性化需求没有很好地被满足成为了科技巨头们自主研发AI芯片的驱动力。

在众多选择自主研发AI芯片的科技巨头中,谷歌的脚步更快一步。2011年谷歌就开始认真考虑使用深度学习网络,但这些网络运算需求高,令他们的计算资源变得紧张。2016年5月,谷歌在I/O大会上首次公布了自主研发的TPU,并称这款芯片已经在谷歌数据中心使用了一年。2018年发布的TPU 3.0性能可达100PFLOPS,能效可达GPU的几十甚至上百倍。

谷歌之后,国外的Facebook、亚马逊,国内的百度、阿里也纷纷开始自研AI芯片,成为了这一轮AI热潮的一个亮点。巨头们希望借自主研发的AI芯片以更低的成本满足自身的个性化需求,最终获得更大的优势。

初创公司各有绝招

如果说巨头们进入AI芯片市场有些被迫的意思,但他们至少拥有充足的资金,也不用太过担心芯片的市场接受程度。但AI芯片初创公司们不仅缺乏资金,能否获得市场的认可还面临巨大的不确定性,因此对于AI芯片初创公司而言,想要在AI芯片市场分一杯羹,都需要各出绝招。

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