早春三月，AI芯片投资市场回暖。近期，AI芯片公司地平线宣布完成3.5亿美元的C3轮融资，地平线自动驾驶芯片今年出货量将突破100万片；成立100天的GPU芯片公司摩尔线程宣布融资数十亿元；另一家GPU芯片创业公司登临科技宣布完成了A+轮融资，首款GPU+人工智能处理器已成功回片通过测试，开始客户送样。与此同时，另一阵营的AI算法公司纷纷提速AI芯片商业化进程。百度在年度财报会上首次披露了AI芯片的进展情况，再加上此前其AI芯片正与IDG等进行融资谈判的消息传出，百度AI芯片商业化进程被猜提速。也是在最近，另一家AI算法公司依图科技将推出第二颗AI芯片的消息也被传出。该公司上市招股书显示，募集资金中有23亿元将用于新一代芯片的研发及生态布局。GPU投资升温、AI算法公司推进芯片商业化进程提速，这些都透露了什么信号？AI芯片正在酝酿什么样的变局？

各路英豪为何“蠢蠢欲动”

2016—2017年间，中国AI芯片市场一度火热，之后投资潮却渐渐消退。最近，AI芯片投资再次升温，众多新参与者入局。究其原由，除了“缺芯”和“卡芯”事件提升了全产业对芯片的重视程度，另一个原因是该市场的巨大增长诱惑。

“女版巴菲特”凯瑟琳·伍德的投资公司——ARK最近公布了新一期未来投资报告《Big Ideas》，描述了诱人的AI芯片前景。未来的15～20年，深度学习将为全球股票市场增加30万亿美元市值。未来5年内，数据中心在AI处理器上的支出将增长4倍以上。Valuates Reports研究认为，全球人工智能芯片组将以45.2%的复合年增长率（CAGR）发展，到2025年，规模将达到911.85亿美元。

英伟达的发展同样佐证了AI的巨大增速。2月25日，英伟达发布了2020年年度财报，营收与净利润都创下历史新高，其中营收为166.75亿美元，净利润为43.32亿美元，同比增长率分别为53%、55%。在过去的5年间，英伟达股价增长了20倍。英伟达现在是全球市值最高的芯片设计公司。“英伟达并不是专门为AI芯片而生，但英伟达的GPU恰好适用于AI的模型训练。”赛迪顾问集成电路产业研究中心分析师李秧对《中国电子报》记者说。

不是为AI而生的英伟达却能获得如此高的增长红利，那么如果企业专门研发AI芯片，岂不是能获得更多红利？根据IDC预测，随着AI算法模型趋于成熟，中国AI市场将迎来从模型训练主导向AI推理应用主导的转变。从2022年开始，AI推理市场的支出将超过AI训练市场的支出。未来5年，至少90%的企业应用将嵌入AI，AI将成为整个社会的基础设施。

云计算成为数字经济基础设施后带来了巨大收益。亚马逊、微软等公司也因为“云收入”的扶摇直上，股价坐上了“云霄飞车”。接下来，AI主导的下半场“竞赛”是否已经开始？基于这样的推理，有芯片背景、有芯片抱负的人纷纷组局创立AI芯片公司。从2020年下半年开始，短短几个月的时间里冒出了很多家AI芯片公司，投资机构随之追投AI芯片公司，AI芯片投资市场开始转暖。

算法公司“搅局”AI芯片

地平线创始人兼CEO余凯是从“算法”来到“芯片”赛道的代表人物之一。为什么做了20多年的软件算法，在创业时却选择做人工智能芯片？余凯给出的理由是：“对于AI芯片来说，最核心的是软件与硬件的结合。因为AI芯片的本质是手段，目的是为了跑软件。你不懂AI软件，怎么去设计高效的芯片？”

算法公司作为“AI深水”中的关键角色，既目睹了AI对算力的巨大“吞噬性”，又目睹了通用芯片对AI算法支撑的“不给力”。在软硬件必须结合的趋势下，造“芯”就成了必然结果。李秧认为，“软件硬件化”与“硬件软件化”趋势能极大地提升算法运行的速度。AI算法平台公司将常用的、成熟的AI算法，如声音识别、人脸识别等算法固化成一个软核或硬核，那么处理效率会非常快，还可以将这样的SoC芯片卖给下游供应链，以提供相关服务。

研发服务机器人的顺天立安公司正试图将机器视觉算法“芯片化”。顺天立安总经理袁海杰向记者透露：“机器人从底盘到操作系统等重要环节大部分是一样的，而不一样的地方在于场景化能力。”避障能力会直接影响服务机器人的灵敏度。顺天立安采用“激光雷达+视觉算法”来提升机器人的避障能力。顺天立安在机器视觉算法方面具备优势，现在公司希望固化这些算法，实现算法的芯片化。

依图科技联合创始人兼CEO朱珑认为，半导体界从工艺到架构的创新进程正在减缓，若要按照“摩尔定律”来提升性能并降低价格，面临的挑战将变大，规模效益也会减弱，因此要在新的维度寻找突破口。

朱珑表示，人工智能发展已经到了“算法即芯片”的时代。在过去的几十年里，芯片基本上是按照“通用”的思路来发展的，但“广义计算其实是脱离算法的。”

芯片大厂将功能与需要标准化，必然无法满足用户的差异化需求。AI计算需要专门的AI芯片，而AI芯片需要结合算法和任务对象进行独家定制，才有可能带来最高的效率。

在人工智能时代，用户对AI供应商的诉求正变得越来越多维，“芯片+算法”正在成为AI算法公司向外赋能的新模式。上汽集团副总裁、上汽乘用车总经理杨晓东解释了为什么上汽集团会与地平线合作。第一是地平线的芯片经过了汽车前装市场量产验证；第二是地平线具备强大的视觉感知算法和数据闭环技术能力。

完善生态是商业化关键

技术与模式的变革需要商业变现来支持。AI算法公司希望将研发的AI芯片商业化，并向更多第三方企业提供芯片，会面临很多问题。比如，云端芯片要想实现商业化，最大的难题来自生态支持。

余凯曾表示，云端芯片的生态已经形成，很难被打破。要想向第三方供货，突破生态是AI芯片实现商业化的关键。

在计算产业领域，技术和产品的成功都和“生态”是否蓬勃发展有关。“做AI生态没有什么捷径，要有坚持做下去、干几代产品的决心，要持续发展应用软件和开发合作伙伴。”浪潮信息副总裁、浪潮AI&HPC产品线总经理刘军对《中国电子报》记者说。

刘军曾在接受记者采访时讲过一个关于英伟达做CUDA软件平台的故事。现在大家谈及英伟达，都会把焦点放在GPU身上，但其实是CUDA计算平台让英伟达培育出了“开发者生态”。

目前，以英伟达CUDA为代表的通用计算架构生态体系仍占据主流地位。要想突破英伟达建立的牢固生态，包括依图与百度等公司在内的“算法芯片阵营”正在加速布局。

除了云端，边缘侧的“算法派”AI芯片阵营也在加速生态布局。其中，科大讯飞走的是“砸钱”路线。去年，机器人创业公司路波科技将“PandaBot”芯片的供应商从新唐科技换成了科大讯飞。

路波科技CEO颜其峰告诉《中国电子报》记者，更换供应商的原因是科大讯飞的语言芯片比新唐科技芯片的性价比高。此外，科大讯飞还战略投资了路波科技。

2019年10月，科大讯飞发布了家电行业专用语音芯片——CSK400X系列，通过深度神经网络算法解决家居中的噪音问题，支持200个唤醒词作为命令词。颜其峰透露，“AI算法+芯片”的方案很受欢迎。从算力的角度看，他希望科大讯飞的语音芯片能够支持更多的指令，实现语音交互对话。

据不完全统计，中国有超过2600家的AI公司，这些企业对于AI芯片的诉求各异。究竟哪些AI算法公司能够抓准用户特征，贴合生态需求，完成商业闭环的构建，成为新AI时代下的又一个“英伟达”？还需静待时间给出答案。