抢占人工智能战略制高点
如果说AlphaGo横空出世，把人工智能(AI)带到普通大众面前，那么回溯2017年，人工智能产业已经在技术、商业、资本甚至政治层面都走上了快车道。
技术巨头谷歌、百度、英特尔、腾讯等纷纷布局人工智能底层平台，国内人工智能创业公司如旷世、商汤、寒武纪、地平线步入独角兽行列，人工智能在国家层面正成为大国新一轮技术角逐的关键。
但是距离最终实现对人类智能的替代，人工智能产业仅仅迈出了第一步。只有计算力的持续提升，特别是用于边缘计算的人工智能嵌入式芯片的普及应用，才会将世界带入万物智能的时代。
人工智能不是新概念，其相关概念在1953年的达特茅斯首次被提出。人工智能在过去60多年历经三起三落，其发展的周期性往往由算法推动达到高峰，又由于算力不足陷入停滞。
业界普遍认为，算法、数据、计算能力是人工智能行业的三大驱动因素。人工智能算法的实现需要强大的计算能力支撑，特别是深度学习算法的大规模使用，对计算能力提出了更高的要求。
本轮人工智能计算能力的持续提升，背后是科学界和产业界根据算法需求不断优化计算架构与模式的努力。
2007年，人工智能研究者发现GPU并行计算的特性恰好符合算法大规模并行计算的要求。GPU在深度学习算法的运算上比CPU可以提高9到72倍的效率。早期Google Brain项目，需要调动包含16000个CPU核的并行计算平台才能完成训练，而现在仅需要很少的GPU就可以实现。
2010年，云计算广泛推广，在云端搭建CPU和GPU平台进行混合运算成为人工智能计算的主流方式。2015年，业界开始研发针对人工智能的专用芯片(ASIC)，通过更好的硬件和芯片架构，在计算效率上进一步带来10倍以上的提升。
从中产期来看，目前主要基于云端进行计算的方式将难以满足万物智能的趋势与需求，用于边缘计算的嵌入式人工智能芯片将进一步推动计算能力的提升。
计算能力是人工智能的基础设施，具有极高的战略意义。中国与美国相比，在数据资源、标注成本、市场规模、应用场景等方面具有一定的优势，但是目前限制中国人工智能发展的核心在于计算能力，特别是缺乏人工智能芯片全球龙头企业。
中国是全球最大的半导体需求国，中国芯片需求量占全球50%以上，而国产品牌芯片只能自供8%左右。2016年中国进口芯片2300亿美元，属于第一大宗产品，第二名是原油，1100亿美元。从市场增速来看，中国半导体市场增速大幅领先全球平均水平，而人工智能芯片市场增速更是高达60%。
目前主流的人工智能芯片行业主要被国外巨头占据。CPU行业英特尔、ARM已经领跑多年，GPU行业英伟达、AMD占据了全球90%的市场份额，FPGA（可编程门阵列）行业也被美国三强赛灵思、阿尔特拉（英特尔收购）、莱迪斯（中资收购失败）垄断。
两个月前，美国政府通过301条款，目的在于全球范围封锁芯片技术向中国外流。之后，特朗普正式签署命令禁止中资收购莱迪斯半导体，直接表达了美国对于中国在人工智能芯片领域发展的警惕。
反观国内人工智能行业，耳熟能详的创业型企业大部聚焦于应用和技术层面。作为国内人工智能芯片的领跑者，寒武纪、地平线、深鉴科技等公司不仅在商业竞争中需要颠覆现有的行业格局，同时也肩负着国家信息命脉以及大国科技竞争的重任。
预判人工智能芯片行业发展的走势，需要理解算法和算力的结合模式。
一个人工智能算法的应用，需要训练和推理两个环节。训练环节，是利用海量的数据，训练出一个体量巨大的人工智能算法模型。推理环节，则是通过压缩将大型算法部署在具体的应用场景中，从而响应用户在线下的各种需求。训练环节目前主要集中在云端，而推理环节既可以是在云端，也可以是在终端。
由于训练和推理的逻辑不同，导致对于芯片的需求也不尽相同。训练环节，对于芯片的主要需求是高性能，而对芯片能耗的敏感度不高。目前，业内在训练环节主要采用GPU+CPU的方式。而像百度、google、微软等科技巨头因为具备强大的软件开发能力，也在采用FPGA进行云端部署。
在推理环节，因为必须深入到具体场景，所以更看重芯片计算能力与功耗、成本的平衡，因此采用ASIC将是比较好的选择。
举个自动驾驶的例子，目前自动驾驶未及尚未诞生L4以上等级量产车型的重要原因就是嵌入式芯片的研发。首先，现有的汽车无法支撑强大算力的通用芯片的能耗要求。其次，如果将计算环节部署到云端，传输能力以及数据安全都会影响自动驾驶的应用范围，因此开发研制专门针对自动驾驶需求，同时具备低功耗、低成本的嵌入式芯片是唯一的解决路径。
行业巨头的选择也正在反应上述的变化。以往传统主流芯片厂商，例如英伟达、英特尔主要将精力放在应用在云端的通用型芯片。但是过去一年，传统的芯片厂商也在开始布局包括手机、自动驾驶等终端领域的专用型芯片的研发。比如英伟达发布了新一代自动驾驶芯片Drive PX，英特尔通过并购包括Altera、mobileye等进入专用芯片领域。
同时，芯片巨头也没有放弃从资本层面进行全球布局的机遇。2017年，寒武纪宣布完成1亿美元A轮融资。深鉴科技宣布完成约4000万美元A+轮融资，赛灵思、英伟达成为深鉴科技的股东。地平线也在近期宣布获得英特尔领投的4000万美元融资。
人工智能芯片领域的战争刚刚开启。随着人工智能应用逐渐渗透各个行业，以及计算需求从中心向边缘扩散，嵌入式专用芯片将会成为人工智能芯片演进的主流方向。而在这个赛道中，能否跑出中国的英伟达或者英特尔将对中国的人工智能产业以及全球科技竞争奠定重要的作用。
本文作者俞泽，就职于建投华科。文章为作者独立观点，不代表JIC投资观察立场。
