從當(dāng)前的市場格局看來，不少應(yīng)用場景諸如智慧社區(qū)、智慧樓宇、智能安防、智慧商業(yè)等，用傳統(tǒng)的通用型芯片來做AI運算，尤其在端側(cè)。但是，這種AI芯片現(xiàn)有的性價比和功耗比無法支撐起大規(guī)模的并行運算，如果沒有針對實際的落地場景進行優(yōu)化，光靠一顆AI芯片，應(yīng)用效果并不會太好。

AI芯片搶占人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展制高點

隨著第三波人工智能浪潮的來襲，AI芯片在近兩年的時間里也得到了空前的發(fā)展，并呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長的姿態(tài)。盡管業(yè)界對于AI芯片的爆發(fā)性增長有所擔(dān)憂，但需要肯定的是，AI芯片的爆發(fā)應(yīng)該被認(rèn)為是一個必然的過程。

人工智能算法特點帶來了新的計算體系架構(gòu)和生態(tài)系統(tǒng)的變革，而在技術(shù)發(fā)展的過程中，數(shù)據(jù)的計算方式隨技術(shù)的變遷呈現(xiàn)不同階段的特征。在互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)越來越向云端集中，形成中央計算；而從移動互聯(lián)網(wǎng)時代，再到現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)時代，更多的計算從中央往邊緣遷移，它帶來的好處是能夠擁有更好的實時性、可靠性，更低的云端綜合成本，并且設(shè)備在離線的情況下還可以正常運作。這一切都為AI芯片帶來了發(fā)展契機。

萬物智能互聯(lián)時代已經(jīng)來臨，接入的智能化終端將數(shù)以萬億計，帶動的人工智能芯片產(chǎn)業(yè)規(guī)模將遠(yuǎn)超互聯(lián)網(wǎng)時代，因此人工智能芯片也被認(rèn)為是未來占據(jù)人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的制高點。而AI芯片的爆發(fā)，其實更應(yīng)該是一個順勢而為且是意料之中的事情。

此外，在數(shù)據(jù)爆發(fā)的場景里，如智能駕駛、智慧城市等，計算將是智能化的核心，而算力將是第一生產(chǎn)力。由于實時性，可靠性，數(shù)據(jù)安全性等要求，越來越多的計算下沉到邊緣終端將是時代必然趨勢。這也意味著，AI芯片必將與當(dāng)前大熱的邊緣計算緊密聯(lián)系在一起，共謀發(fā)展。

AI芯片下一步怎么走？“從軟件中來，到軟件中去”

AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計算任務(wù)的模塊。也就是說，AI芯片的根本目的在于加速人工智能計算，擁有跟高效率、更低功耗和更低延遲三大特性。

而在這整個過程中，AI芯片必須奉行八個字——“從軟件中來，到軟件中去”。

所謂“從軟件中來”，就是要根據(jù)人工智能算法的特點設(shè)計硬件架構(gòu)，因此要求對軟件本身有深刻的理解；而“到軟件中去”則指人工智能芯片要在各個應(yīng)用場景落地，是指硬件最終要為軟件服務(wù)，同時用軟件去支持客戶的開發(fā)應(yīng)用。因為在未來，軟硬結(jié)合一定是人工智能競爭的趨勢，AI芯片亦然。

AI應(yīng)用場景比手機場景豐富得多，且無論在B端市場還是C端市場，人們將面對多個智能終端，而在現(xiàn)在以及可預(yù)見的未來，AI芯片將被大量應(yīng)用在智能終端之上。也就是說，隨著AI終端產(chǎn)品的日漸增多，未來AI芯片市場必將變得異常龐大。

此外，與手機芯片廠商“獨占鰲頭”的局勢不同，未來的AI芯片市場將會出現(xiàn)多家AI芯片廠商共存的局面，因為不同的芯片廠商所聚焦的場景不同，而一個完整的生態(tài)是由多種場景構(gòu)成，市場的需要驅(qū)動AI芯片廠商共同發(fā)展，甚至合作達(dá)成共贏。但現(xiàn)階段市場上多數(shù)的AI芯片更像是一個“裸片”

從設(shè)計、研發(fā)、生產(chǎn)、封裝、測試驗證到最終規(guī)模應(yīng)用，芯片的產(chǎn)出是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)工程。鑒于周期長、投入大、風(fēng)險高三大特征，AI芯片更需要長期的技術(shù)檢驗積累，一蹴而就并不現(xiàn)實。

只是，從AI芯片的實際運作情況來看，目前市場上所謂的AI芯片公司，大多數(shù)公司提供的還是一個“裸片”，僅僅在底層提供一些加速器，與AI軟件的結(jié)合能力并不強，所以這些AI芯片的計算力和效率還沒能達(dá)到最佳。

目前看來，任何企業(yè)在研發(fā)、產(chǎn)出AI芯片之時，絕不能將思維固化，只做一顆芯片或是計算平臺，而應(yīng)提供一個應(yīng)用場景的平臺解決方案。如此一來，用戶就能通過AI芯片做更多的行業(yè)應(yīng)用，與用戶產(chǎn)生更強的粘性。以AI應(yīng)用場景為例，傳統(tǒng)安防行業(yè)所面臨的人口流動量大難以監(jiān)控、視頻資源利用率低、數(shù)據(jù)檢索慢，信息孤立不對稱等痛點，當(dāng)下的AI技術(shù)都都能一一解決，但任何技術(shù)都服務(wù)于真實的客戶需求。表面上可能是AI賦能了安防，甚至改造了安防，但實際上更我們應(yīng)該理解為“安防場景的客戶對AI的需求促進了AI技術(shù)的場景化落地”。

也就是說，決定AI芯片未來成敗的關(guān)鍵點在于AI芯片有沒有強大的軟件能力和服務(wù)能力，這恰恰是當(dāng)前大多數(shù)AI芯片公司所欠缺的地方。

不過，比較慶幸的是，靠場景數(shù)據(jù)、算法驅(qū)動的AI芯片需要算法和硬件設(shè)計協(xié)同優(yōu)化，而在這條跑道上，國內(nèi)外基本處于同一起跑線上，市場和競爭才剛剛開始！