现在进入智能物联网的时代
矿山施工设备2020年02月20日
“每一次计算构架的大变革都会创造一个新的王者。从原来主机时代的IBM、PC时代的英特尔、移动时代的高通,现在进入智能物联网的时代,新的王者会是谁?有很大的几率不是前面这几家,而是新的玩家或者几个。”北极光创投董事总经理杨磊在GTIC 2019全球AI芯片创新峰会上这样阐述他对AI芯片市场格局的看法。
从2017年下半年开始,包括云知声、出门问问、Rokid等国内不少AI初创企业纷纷推出了自己的芯片或模组。今年年初,云之声发布第二代物联网语音AI芯片雨燕Lite,面向智慧城市的支持图像与语音计算的多模态AI芯片海豚(Dolphin),以及面向智慧出行的车规级多模态AI芯片雪豹(Leopard); 思必驰携手中芯国际,发布AI语音芯片TAIHANG。就在AWE2019期间,云米科技还发布了AI仿生芯片“悟空”。
而在谷歌、百度、阿里等互联网巨头纷纷布局AI芯片,英特尔、高通、英伟达、华为海思这些传统芯片巨头的包围下,AI芯片初创企业能有多少机会?
杨磊表示,摩尔定律停滞、功耗墙壁垒以及应用场景复杂化使芯片产业正处于一个历史转折点,带来了芯片架构创新的新机会。
他指出,“过去只有三大应用,云、PC和移动终端。但是今天不管是车、智能音响、安防,还是各种各样的门禁系统,每一个场景都需要自己的芯片。在这种状况下,大公司的优势在渐渐消失。”
大公司开一颗芯片至少要10亿美元的收入。而在AI的领域,短时间很难达到10亿美元的体量。“AI存在很多细分场景,可能每个场景做出一两亿的公司,但是要做到10亿并不那么容易。”
针对这些不同的场景做架构上的创新,将会是初创企业的新机会。杨磊表示,“如果简单去拷贝华为、高通怎么做,或者说谷歌的TPU怎么做,不可能创造机会。简单的集成不会创造机会,只有在构架的创新上才会创造机会,而构架的创新又需要软硬件相结合”。
谈到AI芯片市场格局,杨磊认为,现在正处于百花齐放、群雄割据的时代,各细分领域会出现优秀的公司,比如智能音箱、耳机等公司,之后会进入整合期。“最后胜的是不是中国公司就不知道了,但是格局会变、王者会变比较确定。”
船大难掉头。华登国际董事总经理黄庆指出,小公司的优势在于动作比较快、比较专注,这是小公司有可能会胜出的原因。
但AI初创公司要与传统芯片巨头抢市场并不容易。
按使用场景划分,AI芯片主要分为云端和终端芯片。而目前主流的深度学习人工神经网络算法包括训练和推断两个环节。由于训练侧需要大量数据去训练人工神经网络,因此训练主要在云端进行。云端追求高性能,开发成本更大,终端更侧重低成本和低功耗,目前中国AI初创企业主要布局在此。
黄庆表示,作为新的AI算法公司想打入芯片市场,需要的知识太多了。“终端有各种各样的应用,现有的玩家都是SoC(系统级芯片)。以安防相机为例,华为海思的处理芯片(市场份额)是最大的,他们已经是SoC了,当中加AI的模块就满足AI需求,比如说要认脸、认车,这不难。”
而AI算法公司是否能做好SoC?黄庆认为,SoC整体要求非常高,包含东西很多,而非仅仅加速。“(AI算法公司)从表面看是劣势的,因为可以加AI的功能,但要把SoC做出来相当困难,需要的知识太多了,大部分AI算法公司没有做SoC的知识,所以AI芯片公司其实是蛮难的一件事情。”
正是面临不少挑战,目的和方向就格外重要。黄庆表示,AI芯片创业,首要任务是明确要做什么,找到芯片应用场景,“目的不明确,只能写一篇文章,没有商业价值”。他以谷歌为例,“谷歌要做TPU目的很明确。因为他有这么多部门都在做AI算法,有巨大的需求,所以他做个TPU加速满足内部的需求。如果你做一个TPU你是干什么的?”
市场是起点。杨磊指出,“创业是一个滚雪球的历程。滚雪球的第一步就是把市场、技术、产品三个捏成比较硬的心,这可能是你的第一个产品,开始在你的门前滚起来,滚到一定程度把雪球抱起来,再加一些新的技术,再找到新的市场,再把产品捏成更大的球再滚。”
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从2017年下半年开始,包括云知声、出门问问、Rokid等国内不少AI初创企业纷纷推出了自己的芯片或模组。今年年初,云之声发布第二代物联网语音AI芯片雨燕Lite,面向智慧城市的支持图像与语音计算的多模态AI芯片海豚(Dolphin),以及面向智慧出行的车规级多模态AI芯片雪豹(Leopard); 思必驰携手中芯国际,发布AI语音芯片TAIHANG。就在AWE2019期间,云米科技还发布了AI仿生芯片“悟空”。
而在谷歌、百度、阿里等互联网巨头纷纷布局AI芯片,英特尔、高通、英伟达、华为海思这些传统芯片巨头的包围下,AI芯片初创企业能有多少机会?
杨磊表示,摩尔定律停滞、功耗墙壁垒以及应用场景复杂化使芯片产业正处于一个历史转折点,带来了芯片架构创新的新机会。
他指出,“过去只有三大应用,云、PC和移动终端。但是今天不管是车、智能音响、安防,还是各种各样的门禁系统,每一个场景都需要自己的芯片。在这种状况下,大公司的优势在渐渐消失。”
大公司开一颗芯片至少要10亿美元的收入。而在AI的领域,短时间很难达到10亿美元的体量。“AI存在很多细分场景,可能每个场景做出一两亿的公司,但是要做到10亿并不那么容易。”
针对这些不同的场景做架构上的创新,将会是初创企业的新机会。杨磊表示,“如果简单去拷贝华为、高通怎么做,或者说谷歌的TPU怎么做,不可能创造机会。简单的集成不会创造机会,只有在构架的创新上才会创造机会,而构架的创新又需要软硬件相结合”。
谈到AI芯片市场格局,杨磊认为,现在正处于百花齐放、群雄割据的时代,各细分领域会出现优秀的公司,比如智能音箱、耳机等公司,之后会进入整合期。“最后胜的是不是中国公司就不知道了,但是格局会变、王者会变比较确定。”
船大难掉头。华登国际董事总经理黄庆指出,小公司的优势在于动作比较快、比较专注,这是小公司有可能会胜出的原因。
但AI初创公司要与传统芯片巨头抢市场并不容易。
按使用场景划分,AI芯片主要分为云端和终端芯片。而目前主流的深度学习人工神经网络算法包括训练和推断两个环节。由于训练侧需要大量数据去训练人工神经网络,因此训练主要在云端进行。云端追求高性能,开发成本更大,终端更侧重低成本和低功耗,目前中国AI初创企业主要布局在此。
黄庆表示,作为新的AI算法公司想打入芯片市场,需要的知识太多了。“终端有各种各样的应用,现有的玩家都是SoC(系统级芯片)。以安防相机为例,华为海思的处理芯片(市场份额)是最大的,他们已经是SoC了,当中加AI的模块就满足AI需求,比如说要认脸、认车,这不难。”
而AI算法公司是否能做好SoC?黄庆认为,SoC整体要求非常高,包含东西很多,而非仅仅加速。“(AI算法公司)从表面看是劣势的,因为可以加AI的功能,但要把SoC做出来相当困难,需要的知识太多了,大部分AI算法公司没有做SoC的知识,所以AI芯片公司其实是蛮难的一件事情。”
正是面临不少挑战,目的和方向就格外重要。黄庆表示,AI芯片创业,首要任务是明确要做什么,找到芯片应用场景,“目的不明确,只能写一篇文章,没有商业价值”。他以谷歌为例,“谷歌要做TPU目的很明确。因为他有这么多部门都在做AI算法,有巨大的需求,所以他做个TPU加速满足内部的需求。如果你做一个TPU你是干什么的?”
市场是起点。杨磊指出,“创业是一个滚雪球的历程。滚雪球的第一步就是把市场、技术、产品三个捏成比较硬的心,这可能是你的第一个产品,开始在你的门前滚起来,滚到一定程度把雪球抱起来,再加一些新的技术,再找到新的市场,再把产品捏成更大的球再滚。”
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