百度市值又一次站上了千億美金。從400億～1000億美金，不過半年時間，這個擁有Apollo 、智能云、芯片等一系列業(yè)務的百度，終于擺脫了“水泥股”的10倍PE，讓很多人再次談起了“百度的時代”。

就在剛剛，據CNBC報道，百度正在為成立一個獨立的AI芯片企業(yè)籌集資金。在我們看來，百度造芯背后，是國產自研AI芯片在2021年迎來一個關鍵節(jié)點：量產出貨上到第一個臺階。

造芯熱幾乎與人工智能的爆發(fā)處于同一個階段，第一個吃螃蟹的是谷歌——2015年就推出自家AI芯片TPU，為優(yōu)化自身的TensorFlow機器學習框架而打造，大名鼎鼎地AlphaGo系統(tǒng)便依托于此。

人工智能的這一輪爆發(fā)是深度學習算法的興起，而深度學習的基礎就是需要更多的數據訓練、更高的算力支撐。當傳統(tǒng)芯片逐漸無法滿足互聯(lián)網爆發(fā)的算力需求時，擁有先進算法和強大計算能力的互聯(lián)網公司成為了芯片自研的推動者，國內外企業(yè)幾乎步調一致地各自開啟了這一篇章。

在海外，除了谷歌，亞馬遜不僅在2018年推出自研AI芯片Inferentia，來挑戰(zhàn)英偉達，還推出自研CPU芯片Graviton，目標直指英特爾。

而在中國，除了算力需求的爆發(fā)，還增加了中美技術摩擦讓芯片國產化速度加劇的因素，以及隨著5G普及、人工智能應用場景逐漸落地，讓科技公司有了更強的商業(yè)動力。

阿里巴巴自研芯片含光800AI芯片發(fā)布于2019年9月，1顆含光800的算力相當于10顆GPU。淘寶拍立淘上地商品識別功能，借由含光800能將普通GPU花1小時完成的事在短短5分鐘時間做到。華為同樣在2019年公布了自研CPU芯片鯤鵬和AI芯片昇騰910，同時挑戰(zhàn)英特爾和英偉達兩個重量級對手。

以上等等，讓國產AI芯片處于一個百年不遇的機會窗口：

市場廣闊，容納下許多巨頭玩家；

處于爆發(fā)期初期，大規(guī)模應用尚未到來；

應用場景分散、復雜度高，需要定制化；

單獨芯片不夠，需要配套的解決方案支撐；

在這片“芯”戰(zhàn)場上廝殺，百度的對手并非傳統(tǒng)芯片企業(yè)，因此相比延續(xù)性技術創(chuàng)新，更需要從0到1的突破性技術創(chuàng)新。目前，百度芯片有兩把刀，一曰“昆侖”，一曰“鴻鵠”，它們與算法技術、系統(tǒng)平臺、落地應用等共同撐起了其整體AI相關業(yè)務。

百度造芯，能抓住其中的哪些機會，競爭力又有多少？

昆侖、鴻鵠實力幾何

從技術結合場景的經驗來看，新一批崛起的AI 芯片要針對不同的人工智能應用類型和場景，對于芯片的要求就不單單是要適合深度學習，需要兼顧計算能力、能耗和靈活性。

云計算巨頭紛紛布局云計算+FPGA芯片，首先因為FPGA作為一種可編程芯片，非常適合部署于提供虛擬化服務的云計算平臺之中。FPGA的靈活性，可賦予云服務商根據市場需求調整FPGA加速服務供給的能力。

作為國內前列的云計算公司，百度從2010年開始就啟動了FPGA AI加速器項目，目前進展如何呢？

2018年的百度AI開發(fā)者大會上，李彥宏宣布百度將推出自研AI芯片昆侖，2019年12月，百度和三星宣布，百度首款用于云計算和邊緣計算的昆侖1代AI芯片已經完成研發(fā)，2020年12月17日，百度首席技術官王海峰透露，百度昆侖1量產已超過2萬片，并實現(xiàn)了應用部署，預計昆侖2將在2021年上半年量產。

“這種大型的、云端、高算力的AI芯片門檻非常高，國內只有百度、華為、寒武紀，這三家真的是能把產品做出來?！币晃蝗谭治鰩熛蛏虡I(yè)數據派透露。

運算速度、功耗等性能是衡量一款芯片的核心指標。

百度智能芯片總經理歐陽劍曾經在一次演講中提到，現(xiàn)在傳統(tǒng)處理器的發(fā)展速度像“擠牙膏”，每一年只提高10%或者20%，但AI時代的摩爾定律非常高，基本每兩年就有量子級的提高要求，包括數據的提高、模型復雜度的提高。

從技術來說，昆侖1代處理器采用14nm工藝，16GB HBM先進內存，提供高達512GB/s的內存帶寬。在低于150瓦的功率下能夠實現(xiàn)256TOPS的INT8處理能力，以及每秒260萬億次定數運算性能。而作為對比，英偉達開發(fā)的V100S芯片，其計算能力為130TOPS的INT8；寒武紀同期推出的思元270，算力128TOPS的INT8 ，可見昆侖1代處理器性能確實是在一流水平上。

基于此芯片，百度推出了兩款AI加速卡，K100和K200，由于采用標準PCIe Gen4接口，兩款加速卡可被安裝在不同類型服務器、小型工控機和邊緣設備上，其高效能功耗比使云端計算高密度以及智能邊緣穩(wěn)定同時成為可能，而昆侖1代AI芯片的表現(xiàn)相比英偉達T4更加穩(wěn)定，且延遲也有優(yōu)勢，被應用于大型服務器集群當中。

云計算——服務器——云端AI芯片，可以看到，這是一個數據中心產業(yè)鏈條的深度綁定。而數據中心，正是這波AI芯片中市場容量最大的一塊兒蛋糕。

相對于高性能的昆侖，鴻鵠是一款面向消費電子終端及邊緣計算的遠場語音交互智能芯片。

2019年7月，鴻鵠在百度AI開發(fā)者大會上首次亮相，有評測顯示，其在喚醒、識別以及功耗等方面表現(xiàn)都超過了競爭對手，尤其高噪音下首次喚醒率提升了10%以上。要做到這一點，是因為百度利用“端到端”的深度學習建模技術，實現(xiàn)了直接提取聲音特征傳到云端，改變了智能音箱過去需要占用主芯片計算資源，處理速度慢的問題，也實現(xiàn)了高性能語音體驗和極低成本智能硬件的統(tǒng)一。

此外，低功耗也是芯片重要的指標，鴻鵠芯片在小度智能音箱上的平均待機功耗只有100毫瓦，這意味著任何一個國家認證的節(jié)能、環(huán)保綠色家電產品都能搭載鴻鵠芯片。

另外，鴻鵠芯片是按車規(guī)標準打造，還可以運用于智能汽車上。2019年12月，Apollo智能車聯(lián)正式推出，搭載的鴻鵠芯片成為百度首顆集成完整信號處理、語音喚醒、指令詞識別于一體的車規(guī)級芯片，這為百度在新造車戰(zhàn)場加碼不少。

造芯企業(yè)的中場戰(zhàn)事

除了性能，還有哪些因素是AI芯片制勝的關鍵？

“性價比、生態(tài)，尤其是生態(tài)能力，在芯片產業(yè)中尤為關鍵”，一位芯片資深行業(yè)人士稱。

具體而言，一個物聯(lián)網低功耗的AI芯片在幾元～十幾元的區(qū)間，嵌入到一臺智能終端中，由于測試、開模等流程的增加，可能導致這臺智能終端的成本增長幾十到上百元。如果這臺智能終端的出貨量一年在百萬臺級別，就是一個非常大的數目，甚至有可能將原本薄利的產品，直接打到負盈利。“所以，幾塊錢的成本差別，對芯片企業(yè)來講，有可能就是核心競爭力，直接決定了客戶用不用。”

放在自家產品上，性價比的優(yōu)勢就更能體現(xiàn)出來。特斯拉的故事就很具代表性，在尚未采用自研芯片時，特斯了若想實現(xiàn)其L5級自動駕駛功能需要搭配兩套英偉達Xavier以及周邊傳感器，這不光意味著占用非常大的車內空間，更可怕的是僅這部分芯片成本就高達一萬美元，若按三萬美元價格的特斯拉計算，這成本是萬萬不能接受的。而在經過漫長的五年時間開發(fā)之后，特斯拉自研AI芯片不但實現(xiàn)了和英偉達同類產品相同甚至更好的效果，還大大降低了成本。

在自研芯過程中，可以按照自己的需求進行專項定制，從而按照業(yè)務節(jié)奏進行更精細的布局，減少了一部分成本，后期量產后則可以進一步降低成本，實現(xiàn)更快速的市場普及，并完成自身產品的后續(xù)迭代。

以鴻鵠芯片為例，同樣身處智能音箱戰(zhàn)場上，小度智能音箱在2020年銷量上實現(xiàn)反超，很重要的一個因素，就在于芯片成本和性能平衡之后擁有的產品競爭力。

百度2020年第三季度財報顯示，2020年9月，小度助手第一方硬件設備月語音交互次數達27億次，比上一年同期增長65%；小度助手月語音交互總次數達53億次。小度助手技能商店提供4300個技能，開發(fā)者數量也已達到45000人。同時，百度旗下小度科技的分拆獲得獨立融資，小度當前估值200億。

完成性能和性價比上的優(yōu)勢積累，生態(tài)擴展也許才是大廠芯片戰(zhàn)事成敗的關鍵。

如同護城河一般，互聯(lián)網公司涉足芯片制造，目的是為了實現(xiàn)其生態(tài)由內而外的統(tǒng)一。過去采用其他廠商芯片，往往需要做出匹配、適配，模型也要重新訓練，話語權在芯片巨頭手中，沒有掌握核心科技難免受制于人。

但要自研AI芯片并不容易，不僅需要團隊對硬件制造有深入研究，還要對AI軟件算法熟練掌握。純硬件背景團隊來作芯片，可能導致AI算法包括軟件棧前期的設計不理想。

在昆侖芯片誕生前，2017年百度內部數據中心、自動駕駛系統(tǒng)等就已大規(guī)模使用部署了超過10000片F(xiàn)PGA加速器，這對跨行業(yè)跨場景測試昆侖芯片打下了初步基礎。隨后，在部署上線的微億智造工業(yè)智能質檢設備上，百度智能云以整機一體化方式，向微億智造交付搭載百度昆侖芯片的百度云質檢一體機。

僅僅硬件遠遠不夠，一個整體的解決方案對商業(yè)化落地也至關重要。

百度提出了AI-Native的云計算架構，從基礎設施的AI計算集群、AI芯片，到工程平臺的飛槳、云原生，以及應用開發(fā)平臺的視頻云、區(qū)塊鏈等，通過云智一體、端到端的方式，支持產業(yè)的智能應用。

在芯片基礎之上，百度飛槳深度學習平臺上有265多萬開發(fā)者、創(chuàng)造了34萬多個模型，實現(xiàn)覆蓋通信、電力、城市管理、民生、工業(yè)、農業(yè)、林業(yè)、公益等眾多行業(yè)和領域，這種軟硬結合在一體的AI大生產平臺成為百度大腦核心，如今成為了賦能各行各業(yè)的AI新型基礎設施。

終局思維看AI芯，價值幾何

隨著5G逐步落地，萬物互聯(lián)的物聯(lián)網大市場處于爆發(fā)期前夜，還并未真正大規(guī)模量產應用，在未來到來之前，以當下的出貨量和營收來計算其估值，顯然就很容易顯得PE、PS過高。

無論是高瓴張磊的長期主義，還是目前市場上開始談論更多的DCF估值或終值折現(xiàn)估值，可能都更適合AI芯的行業(yè)。

目前AI芯片主要應用在云端（數據中心）、終端場景（智能駕駛、手機、平臺、音箱等消費電子）、邊緣計算（智能家居、可穿戴等）。

根據 Tractica 的研究報告，全球人工智能芯片的市場規(guī)模將由 2018 年的 51 億美元增長到 2025 年的 726 億美元，年均復合增長率將達到 46%，行業(yè)增長迅速。

目前，關于百度芯片量產的數據并不多：

昆侖1已經量產超過2萬片，在百度搜索引擎和百度智能云生態(tài)伙伴等場景廣泛部署，應用在互聯(lián)網、工業(yè)制造、科研、智慧城市、智能交通等領域。

昆侖2將于2021年上半年實現(xiàn)量產，其性能比昆侖1再提升3倍。

2萬片是什么概念？目前，英偉達V100市場價格大約在5萬元左右，如果百度昆侖1的價格按照2-4萬元計算，僅昆侖1的收入就在4-8億元級別。

另外，鴻鵠芯片目前主要用在小度智能音箱上，僅2020年上半年音箱出貨量就為863萬臺，這部分也是非常有市場競爭力的。

再來看鴻鵠搭載在Apollo上的出貨量，目前百度Apollo智能車聯(lián)已與70多家國內外一線汽車品牌展開合作，擁有600多款合作上市車型，包括奔馳、寶馬、福特、通用、凱迪拉克、雷克薩斯、吉利等。咨詢公司 IHS Markit 發(fā)布的《中國智能車聯(lián)市場發(fā)展趨勢報告》顯示，在2020年 1 到 7 月的新車銷量占比中，百度實際搭載新車銷量占比高達49%。

2020年中國汽車銷量2527萬臺，按上半年的比例粗略預估百度Apollo預裝量在1238萬臺 ，鴻鵠芯片若在Apollo中的嵌入比例為50%，這個量級也在600萬臺以上，又是不小的收入。

三者相加，整體的營收就已經約近于5-9億元。

而寒武紀在2019年三年營收為4.4億元，預計2020-2022年收入分別為5.4億元、6.51億元和8.12億元。目前，市場上對AI芯片的估值非常高，PS都在100倍以上，寒武紀截止2月10日的市值為590.15億元人民幣。

目前地平線截止2020年11月，中國首款車規(guī)級AI芯片地平線征程2出貨量已超10萬，目前估值35億美元，約合人民幣245億元人民幣。

也就是說，僅僅百度芯片目前發(fā)展的情況，就已經達到了比寒武紀營收更高的級別，如果未來獨立運作（類似于造車業(yè)務），加上智能汽車的爆發(fā)，云計算、物聯(lián)網市場的增長，估值應是百億美金起，恐怕“百度的時代”真的又要來了。
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