2018年是AI芯片市場密集爆發(fā)的一年,。從近一年來的行業(yè)動向可以看出,，AI芯片公司頻頻獲得融資，產品發(fā)布會也連接不斷,，進展迅速,。在這樣的發(fā)展背景下,，云端芯片也占據(jù)了越來越重要的地位，也成為諸多AI芯片企業(yè)即將爭奪的下一個入口,。

就在昨日,，智能芯片公司寒武紀科技正式發(fā)布了首款云端智能芯片 MLU100 。寒武紀 CEO 陳天石對媒體表示：“云端的智能處理在數(shù)據(jù)方面有其不可替代的巨大優(yōu)勢”,。

相信在不久之后,，隨著云端芯片市場的興起，AI芯片領域將會迎來又一番顛覆性的格局,。那么問題來了,，面對這樣的變幻莫測的新興市場，初創(chuàng)企業(yè)應該如何保持核心競爭力,？又需把握哪些風口機遇,？我們以寒武紀為例,，領悟AI芯片企業(yè)的發(fā)展核心。

對此,，本文將主要解讀以下幾大問題：

云端芯片市場具有哪些發(fā)展優(yōu)勢,？

創(chuàng)企布局AI芯片領域需掌握怎樣的核心發(fā)展策略？

目前AI芯片領域的商業(yè)應用是如何的,？

云端芯片在數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢更大

目前AI芯片可以分為云端（服務器端）和終端（移動端）芯片的兩大使用場景,。

大多研發(fā)AI芯片的公司都側重于其中一端，諸如英偉達,、英特爾,、IBM和谷歌主要側重于云端芯片的研發(fā)，而ARM,、地平線和深鑒科技主要側重終端芯片的開發(fā),。在此值得一提的是，寒武紀在終端和云端方面均有入局,。

對于在云端市場布局的原因,，寒武紀 CEO 陳天石表示：“終端的數(shù)據(jù)量有限，但云可以看到大量用戶的數(shù)據(jù),，云側的智能處理可以把很多端的信息匯聚在一起,。”

總的來說,，云端的智能處理在數(shù)據(jù)方面有其不可替代的巨大優(yōu)勢,，可利用海量數(shù)據(jù)，訓練出非常強大的模型,。

AI芯片領域的跨越：終端到云端

在昨天的發(fā)布會上,，寒武紀發(fā)布了首款云端智能芯片 MLU100 ，也是本次發(fā)布會的焦點所在,。

在終端處理器方面,，寒武紀深耕已久。2016年,，該公司發(fā)布了全球首款商用深度學習專用處理器 IP ——寒武紀 1A 處理器,，在計算機視覺、語音識別,、自然語言處理等關鍵人工智能任務上具備出類拔萃的通用性和效能比,。

去年11月，寒武紀科技發(fā)布了三款全新的智能處理器 IP 產品：面向低功耗場景視覺應用的寒武紀 1H8,、擁有更廣泛通用性和更高性能的寒武紀 1H16,，以及可用于終端人工智能產品的寒武紀 1M。

與寒武紀 1A 相比,，這三款新品在功耗,、能效比,、成本開銷等方面都有了進一步的優(yōu)化，適用范圍覆蓋了圖像識別,、安防監(jiān)控,、智能駕駛、無人機,、語音識別,、自然語言處理等各個重點應用領域。

在今年,，寒武紀發(fā)布的 Cambricon 1M 是公司的第三代機器學習專用芯片,，其性能超越寒武紀 1A 十倍。

此次寒武紀云端智能芯片的發(fā)布,，標志著寒武紀成為同時擁有終端和云端智能處理器產品的公司,。從寒武紀的從終端到云端的跨越來看,，這樣的全方位布局或成為AI芯片領域的一大發(fā)展趨勢,。

“端云一體化”的商業(yè)模式獲強有競爭力

目前，大多研發(fā)AI芯片的公司都側重于其中一端,，諸如英偉達,、英特爾、IBM和谷歌主要側重于云端芯片的研發(fā),，而ARM,、地平線和深鑒科技主要側重終端芯片的開發(fā)。

從寒武紀的商業(yè)模式來看,，其公司主打各類智能云服務器,、智能終端以及智能機器人的核心處理器芯片，并擁有終端 AI 處理器 IP 和云端高性能 AI 芯片兩條產品線,，成“端云一體化”模式,。

終端產品方面，寒武紀復制與華為的合作模式,，依靠IP授權的方式來擴張,。具體來說，就是手機或者電腦等智能終端嵌入寒武紀處理器后,，可對圖片,、音頻等的理解速度能提升近百倍。比如用裝有寒武紀1A處理器的華為Mate 10手機掃英文文章,，微軟翻譯軟件可以實時將其轉化為中文,。

云端方面，寒武紀面向云端的高性能智能處理器產品線,，發(fā)布了高性能機器學習處理器芯片“寒武紀MLU100”和“寒武紀MLU200”,，這兩款芯片主要服務于服務器端的智能處理需求,，分別偏重于推理和訓練兩個用途。

此外,，寒武紀為開發(fā)者打造了寒武紀人工智能軟件平臺“Cambricon NeuWare”,，為推動終端 AI 芯片與云端 AI 芯片的生態(tài)成形，并包含開發(fā),、調試,、調優(yōu)三大部分，全面支撐端云一體的智能處理,。

該軟件開發(fā)平臺構建于寒武紀發(fā)明的人工智能專用指令集之上,。這意味著，基于寒武紀軟硬件平臺,，人工智能產業(yè)界將構建一個完整的,、基于底層自主指令集的智能新生態(tài)，方便開發(fā)者進行跨平臺應用遷移,，并為端云一體的人工智能處理打下堅實基礎,。

AI芯片領域的四大商業(yè)場景應用

隨著人工智能芯片領域的戰(zhàn)爭越來越激烈，除了技術層面的突破,，還要拼搶占到更多的應用場景,。

目前的AI芯片行業(yè)應用中，有四個最為火熱的商業(yè)場景,。分別為家居或消費電子,、安防監(jiān)控、自動駕駛汽車,、以及云計算,。

1，家居或消費電子領域

在家居或消費電子領域,，華為Mate 10,、Mate 10 Pro、蘋果iPhone X等高科技手機,，均采用了AI芯片,。

2017年9月，華為發(fā)布了世界首款手機AI芯片麒麟970,，開啟了AI芯片入侵手機的時代,。10月，搭載這塊AI芯片的華為Mate 10和Mate 10 Pro正式面世,。這款麒麟970 AI芯片中搭載了一個專門用于處理AI的模塊——NPU（神經網絡處理單元）,，其技術來源于寒武紀。

2，安防監(jiān)控領域

AI＋安防目前屬于金字塔頂部的高端業(yè)務,，現(xiàn)在使用方大部分為國家公安投資項目,，且不會一下大量鋪開業(yè)務，而是隨著產品折舊而不斷迭代的過程,。

安防領域目前經有?？岛痛笕A兩大巨頭。在2017年,，?？岛痛笕A兩家便占據(jù)了43％的市場份額，營收過百億,，凈利在十億以上,。在其他創(chuàng)業(yè)者還在摸索AI安防的經營之道時，這兩大巨頭已先人一步,，進行“AI ＋安防”的戰(zhàn)略部署,。

3，自動駕駛汽車領域

在自動駕駛領域,，AI芯片正在成為自動駕駛計算平臺的核心組成部分,。寒武紀副總裁錢誠認為，在交通方面需要用到系統(tǒng)性的人工智能技術,，對技術的需求是剛性的,。

從近年相關芯片廠商以及車企的動向來看，英特爾收購了Movidius,，高通收購NXP， 特斯拉拋開NVIDIA自己做AI芯片,，初創(chuàng)公司地平線推出AI芯片征程,，四維圖新宣布國產首顆 ADAS（先進駕駛輔助系統(tǒng)）芯片量產?？梢哉f,，隨著自動駕駛落地應用的逐步推進，將成為AI芯片的又一大發(fā)力核心市場,。

4,，云計算領域

在云計算方面，各種互聯(lián)網AI能力,，比如在線翻譯,、人證比對、圖片搜索等,，背后都有云AI芯片在提供算力,。

云計算市場的發(fā)展?jié)摿O其巨大。如今我們使用的所有互聯(lián)網應用，比如說登錄社交媒體或者點外賣,、網上購物等,，其背后是得益于云服務數(shù)據(jù)機房在提供計算能力。

云AI芯片的特點是性能強大,、能夠同時支持大量運算,、并且能夠靈活地支持圖片、語音,、視頻等不同AI應用,。這是一個體量巨大的市場，同時也是各類芯片巨頭廝咬最緊的戰(zhàn)場,。目前,，英偉達、英特爾,、高通,、ARM、聯(lián)發(fā)科,、BAT等都陸續(xù)進軍云AI芯片領域,。

總的來說，這幾大商業(yè)場景的應用都在支撐著AI芯片市場的持續(xù)火熱,。今年,，眾多AI芯片初創(chuàng)企業(yè)的產品都在逐步落地商用，被業(yè)界稱為“人工智能落地元年”,。相信各大芯片巨頭玩家的相關產品也會逐一面市,，人們也即將進入“無芯片不AI、無終端不AI,、無行業(yè)不AI”的時代當中,。（來源：騰訊科技）