AI芯片，或許你已經(jīng)聽(tīng)說(shuō)，或許還沒(méi)怎么意識(shí)到。當(dāng)手機(jī)刷臉解鎖，當(dāng)闖紅燈被拍，當(dāng)無(wú)人車送貨，當(dāng)照片被自動(dòng)分類，當(dāng)你對(duì)著智能音箱大喊大叫，無(wú)論是在千里之外的云端還是近在咫尺的終端，AI芯片已無(wú)處不在。

AI芯片是如何誕生的，發(fā)展的動(dòng)力在哪？與傳統(tǒng)的CPU相比有何不同？AI對(duì)芯片設(shè)計(jì)會(huì)有怎樣的影響？國(guó)內(nèi)的AI科研以及投資出現(xiàn)了怎樣的偏差？美國(guó)杜克大學(xué)終身教授陳怡然接受專訪，縱論當(dāng)芯片遇到AI，將發(fā)生怎樣的進(jìn)化。

《賽先生》：感覺(jué)現(xiàn)在AI這一波來(lái)了以后，包括加上硬件本身的發(fā)展，摩爾定律結(jié)束，感覺(jué)好像進(jìn)入了一個(gè)重新跟過(guò)去很不一樣的時(shí)代？

被訪者 | 陳怡然（杜克大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)工程系教授）

陳怡然：前兩天在杭州，我們開(kāi)玩笑說(shuō)很恍惚，為什么？原來(lái)我們覺(jué)得主流的一些東西，現(xiàn)在好像變的不主流了。??

比如說(shuō)我們以前覺(jué)得科學(xué)計(jì)算是一個(gè)主流，大規(guī)模并行計(jì)算是一個(gè)主流，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)AI是一個(gè)主流，但是AI不是科學(xué)計(jì)算，而且深度學(xué)習(xí)又不能完全解釋它，那究竟誰(shuí)在成為主流？

我覺(jué)得說(shuō)不定誰(shuí)的應(yīng)用最多誰(shuí)就是主流，我們以前做科學(xué)計(jì)算的時(shí)候，我們要講求通用性，那時(shí)候它是主流。今后我們發(fā)現(xiàn)其實(shí)這種多樣性，這種神經(jīng)形態(tài)的計(jì)算的模型，我們稱之為認(rèn)知計(jì)算的這種東西變的越來(lái)越多，那么它可能就變成一個(gè)主流。

這是我們現(xiàn)在感到迷惑和恍惚的地方，我覺(jué)得這畢竟是一個(gè)新的時(shí)代，不以人的意志為轉(zhuǎn)移，大家只能去擁抱它。

《賽先生》：現(xiàn)在有一種反對(duì)的聲音，感覺(jué)降溫也好反對(duì)也好，覺(jué)得現(xiàn)在AI離應(yīng)用實(shí)際真正用的好、落地的場(chǎng)景，比如說(shuō)很熱大家都在講的自動(dòng)駕駛、安防也好，甚至有不同的聲音認(rèn)為這個(gè)東西離應(yīng)用好像還沒(méi)有那么完美，甚至還沒(méi)有怎么落地，我不知道從AI芯片設(shè)計(jì)的角度來(lái)說(shuō)有沒(méi)有去考慮過(guò)這個(gè)問(wèn)題？

陳怡然：有，因?yàn)樽鲂酒瑏?lái)講，我得知道哪個(gè)應(yīng)用將來(lái)最火，我才去設(shè)計(jì)，那我不知道什么會(huì)最火我該怎么辦。

我覺(jué)得AI這件事情的應(yīng)用，是很多因素造成現(xiàn)在的情況。最簡(jiǎn)單的，從投資角度，做一個(gè)AI的應(yīng)用，得找到人買單。所以為什么大家做人臉識(shí)別，因?yàn)樗挠脩粲泻軓?qiáng)的付款的意愿，比如安防之類的。

但是實(shí)際上我們發(fā)現(xiàn)很多傳統(tǒng)行業(yè)，也有大量AI的應(yīng)用，比如生產(chǎn)線質(zhì)量檢測(cè)。那為什么沒(méi)有人去做？因?yàn)檫@種應(yīng)用往往是很碎片化的，造成了它的定制化成本非常高。他們這些產(chǎn)業(yè)利潤(rùn)率又特別薄，他們?cè)敢馓湾X(qián)的愿望和能力都沒(méi)有那么高，你就掙不到錢(qián)，所以我們沒(méi)有去做。

我覺(jué)得AI的應(yīng)用仍然有很多，有各種各樣現(xiàn)在我們完全沒(méi)有在做的。但因?yàn)樗且粋€(gè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，不全是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，這是第一。

第二，泡沫出現(xiàn)在頭部企業(yè)和應(yīng)用，但是并不代表整個(gè)產(chǎn)業(yè)我們都解決完了。仍然有很多問(wèn)題都是是可以解決但是沒(méi)有解決的，所以AI會(huì)持續(xù)很長(zhǎng)的時(shí)間。泡沫也許會(huì)消亡，但是從研究和技術(shù)發(fā)展的角度來(lái)講，AI會(huì)在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)成為一個(gè)平穩(wěn)發(fā)展的行業(yè)。

《賽先生》：AI芯片方面，我沒(méi)有提到，但您認(rèn)為還可以強(qiáng)調(diào)的？

陳怡然：我想說(shuō)的一點(diǎn)就是，其實(shí)AI沒(méi)有運(yùn)算的支撐是不可能大量更好更有效的部署的。我們要更多的去重視它的計(jì)算平臺(tái)，更多的注重它在具體場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)。

尤其是在國(guó)內(nèi)，現(xiàn)在有大量注意力是集中在AI的應(yīng)用層面上，甚至投資也主要是在應(yīng)用層面上。如果不是因?yàn)橹信d這件事，我覺(jué)得AI芯片這件事不會(huì)像現(xiàn)在這么火，這也從另外一個(gè)角度說(shuō)明其實(shí)我們?cè)趪?guó)內(nèi)的投資眼光之前實(shí)際上是有它的偏見(jiàn)的。

我舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，我最近聽(tīng)到一種論調(diào)，在AI芯片架構(gòu)這個(gè)領(lǐng)域，說(shuō)我們現(xiàn)在跟美國(guó)是同一個(gè)水平線上。

我想舉一個(gè)例子，比如說(shuō)像IBM的TrueNorth芯片，立項(xiàng)實(shí)際上是2007年，2008年項(xiàng)目正式開(kāi)始，11年前它就有這樣的眼光，說(shuō)要做一個(gè)類腦芯片、加速芯片。那我現(xiàn)在要問(wèn)的一個(gè)問(wèn)題就是，有沒(méi)有人可以告訴我，你覺(jué)得十年之后我們想要一個(gè)什么樣的AI芯片，或者在計(jì)算領(lǐng)域十年之后什么會(huì)是最需要的技術(shù)，還沒(méi)有人能告訴我這件事情。

所以我覺(jué)得我們還是有太多的工作需要去做，不能滿足于現(xiàn)狀，看到一兩個(gè)還不錯(cuò)的點(diǎn)，就下結(jié)論說(shuō)我們已經(jīng)夠了，我們的投入、人已經(jīng)夠了，我覺(jué)得這是不行的，這是沒(méi)有遠(yuǎn)見(jiàn)的。

《賽先生》：這就涉及到怎么樣才能有眼光，去選擇非常重要的問(wèn)題持續(xù)進(jìn)行研究或者投入，您這方面有怎樣的建議？

陳怡然：這個(gè)問(wèn)題就太大了，我覺(jué)得可以單獨(dú)去請(qǐng)一些人講。但是我覺(jué)得至少有一點(diǎn)，一定要有多樣性。

實(shí)際上你看到的這些有點(diǎn)名氣的老師都是當(dāng)年做的某一個(gè)點(diǎn)，這個(gè)點(diǎn)后來(lái)恰好越來(lái)越火，其實(shí)有很多老師做的很多工作甚至這些有名的老師自己做的其他一些東西后來(lái)也就默默無(wú)聞了，因?yàn)樗鼈儧](méi)有變成一個(gè)熱點(diǎn)。

那是不是我們吃了第七個(gè)餅吃飽了，前面六個(gè)就不需要了？不是這樣的。這種多樣性一定是需要的，有多樣性就會(huì)在某一天某一點(diǎn)爆發(fā)的時(shí)候，說(shuō)這是我們當(dāng)年的一個(gè)積累——這種積累就像一個(gè)很小很小的種子，最后長(zhǎng)成了一棵參天大樹(shù)。