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人工智能早已悄然融入日常生活：手機應(yīng)用推薦你喜歡的視頻內(nèi)容、智能語音助手幫你安排當(dāng)天的日程、自動駕駛汽車讓你的通勤更加輕松，而這些神奇的智能體驗背后，都離不開一個至關(guān)重要的推手——AI芯片。
就像大腦賦予人類思考的能力，AI芯片則賦予機器以智能。無論是數(shù)據(jù)中心的算力需求，還是邊緣設(shè)備的智能升級，抑或是自動駕駛等前沿應(yīng)用的實現(xiàn)，都離不開高性能、高效率的AI芯片。它的性能不僅影響著人工智能夠的廣度和深度，也決定著應(yīng)用場景能否帶來令人驚艷的體驗。
隨著AI技術(shù)的持續(xù)火熱發(fā)展，AI芯片市場逐漸成為科技領(lǐng)域的焦點，它不僅牽動著全球科技巨頭神經(jīng)，也激發(fā)了無數(shù)初創(chuàng)公司的創(chuàng)新熱情。此次，AI硬件創(chuàng)業(yè)公司AGIGA的CEO王曉冉與我們分享了關(guān)于AI芯片發(fā)展及當(dāng)前AI芯片市場格局的見解。
AI芯片的發(fā)展歷程
隨著人工智能的迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)通用芯片已無法滿足人工智能任務(wù)對于算力、功耗和延遲的特殊需求，AI芯片應(yīng)運而生。AI芯片的發(fā)展主要經(jīng)歷了從CPU主導(dǎo)到GPU崛起，再到專用AI芯片涌現(xiàn)的歷程。
01、從通用芯片到AI專用芯片
王曉冉表示，如今大家都知道人工智能有“算力、算法、數(shù)據(jù)”三大支柱，而在半導(dǎo)體設(shè)計領(lǐng)域，其實也有三大關(guān)鍵支柱，即面積、功耗和性能。而AI芯片的發(fā)展，本質(zhì)上是圍繞著這三個支柱進行持續(xù)優(yōu)化、創(chuàng)新和突破的過程。
早期AI計算多采用通用CPU，但由于CPU主要用于執(zhí)行串行計算、擅長邏輯和復(fù)雜任務(wù)，對于AI發(fā)展所需要大規(guī)模并行計算需求，其性能瓶頸明顯、能耗比不佳，因此難以滿足AI模型快速迭代和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的需求。隨后，GPU憑借其強大的并行處理能力成為AI計算的重要支撐。
GPU初時是為圖形渲染而設(shè)計的，具有大量的計算核心，適合并行計算。在深度學(xué)習(xí)發(fā)展的早期，研究人員發(fā)現(xiàn)GPU可以顯著加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，例如，在圖像識別任務(wù)中，使用GPU可以將訓(xùn)練時間從數(shù)周縮短到幾天甚至幾小時。2007年，英偉達發(fā)布了通用計算平臺CUDA，幫助開發(fā)者將GPU用于圖形渲染之外的并行計算任務(wù)，CUDA的出現(xiàn)極大降低了AI研究人員和工程師使用GPU的門檻，使英偉達GPU成為AI計算領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)硬件。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，GPU也逐漸成為AI計算的主流硬件，許多深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow和PyTorch，都對GPU進行了良好支持，進一步推動了GPU在AI研究和工業(yè)界的應(yīng)用，從學(xué)術(shù)實驗室到大型互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)中心，GPU被廣泛用于訓(xùn)練各種深度學(xué)習(xí)模型。
然而，雖然GPU在AI計算中有很大優(yōu)勢，但它仍然是一種通用性較強的芯片，在一些特定的AI任務(wù)中，如移動設(shè)備上的實時語音識別或在自動駕駛汽車上進行低功耗、高實時性環(huán)境感知計算，仍然存在能耗高、效率不夠高等問題。于是，專為人工智能設(shè)計的AI芯片開始興起，它們通過高度定制化的架構(gòu)和先進的工藝節(jié)點，在縮減芯片面積的同時大幅降低功耗、提高性能。
02、AI芯片的類型
AI芯片一般可以從設(shè)計工藝和應(yīng)用場景兩個維度來劃分為不同類型。從設(shè)計工藝看，AI芯片主要包括ASIC（專用集成電路）和FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）兩種。
ASIC芯片：為特定應(yīng)用或算法定制開發(fā)的專用芯片，具備高性能、低功耗、小面積的優(yōu)勢，但開發(fā)成本高、周期較長，典型代表如谷歌TPU、華為昇騰芯片等。
FPGA芯片：通過可編程邏輯單元實現(xiàn)不同算法，靈活性高，開發(fā)周期短，但在性能、功耗、面積效率方面遜于ASIC，典型產(chǎn)品來自AMD和英特爾。
王曉冉表示，從應(yīng)用場景的角度，AI芯片大體可分為訓(xùn)練芯片和推理芯片兩類。訓(xùn)練芯片主要用于AI模型的訓(xùn)練過程，這一場景強調(diào)極高的計算性能、高精度浮點運算以及數(shù)據(jù)吞吐能力，典型代表包括英偉達Tesla V100/H100系列、谷歌TPU v3/v4等。推理芯片則用于已訓(xùn)練模型的實際應(yīng)用部署，強調(diào)低功耗、低延遲、高效率的實時計算能力，典型代表包括谷歌Edge TPU、華為昇騰310、蘋果A系列芯片中的神經(jīng)引擎，以及英偉達Jetson系列等。
AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈及行業(yè)格局
AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈主要分為上游芯片設(shè)計工具與IP提供商、中游芯片設(shè)計與制造廠商、下游終端應(yīng)用等主要環(huán)節(jié)。上游環(huán)節(jié)由EDA工具公司和IP核授權(quán)商組成，中游環(huán)節(jié)包含芯片設(shè)計公司以及芯片制造代工廠，下游則涉及AI芯片的終端應(yīng)用場景，包括云端數(shù)據(jù)中心、邊緣計算設(shè)備以及消費電子終端等。目前，全球AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈整體呈現(xiàn)明顯的區(qū)域化特征，上游EDA和IP環(huán)節(jié)主要被歐美企業(yè)主導(dǎo)，中游制造環(huán)節(jié)以臺積電等亞洲企業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位，而芯片設(shè)計與應(yīng)用端則呈現(xiàn)多元化競爭格局。
01、各產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)的代表性企業(yè)
AI芯片的上游環(huán)節(jié)，EDA工具公司和IP核授權(quán)商提供了必不可少的軟件工具和知識產(chǎn)權(quán)。新思科技和Cadence作為主要的EDA工具公司，提供的芯片設(shè)計、仿真和驗證工具極大地提高了芯片設(shè)計效率與可靠性；而IP核授權(quán)領(lǐng)域以ARM為代表，其CPU和GPU核IP廣泛應(yīng)用于各類AI芯片。此外，如Imagination、CEVA以及RISC-V架構(gòu)提供商也在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速等AI專用IP方向快速發(fā)展。
在芯片設(shè)計領(lǐng)域，科技巨頭占據(jù)重要地位。英偉達憑借其在圖形處理單元方面的深厚技術(shù)積累，設(shè)計的GPU廣泛應(yīng)用于AI訓(xùn)練和推理。近年來陸續(xù)推出的Tesla、A100/H100 GPU以及Jetson等系列產(chǎn)品使其在AI芯片市場占據(jù)優(yōu)勢地位。谷歌依靠強大的研發(fā)實力，推出的專為人工智能任務(wù)設(shè)計的TPU（張量處理單元），在深度學(xué)習(xí)推理方面展現(xiàn)出極高的效率和性能，尤其適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的人工智能計算。AMD則借助GPU與如Instinct MI系列的異構(gòu)芯片迅速崛起。在移動端、邊緣端AI推理芯片市場，華為昇騰系列、寒武紀(jì)的思元芯片、高通、蘋果、聯(lián)發(fā)科等也占有重要位置。
在制造端，全球的AI芯片制造呈現(xiàn)高度集中態(tài)勢，臺積電以其先進的工藝節(jié)點占據(jù)絕對主導(dǎo)地位，目前包括英偉達、AMD、蘋果等絕大部分高端AI芯片均由其代工制造。此外，英特爾通過自有晶圓廠，具備設(shè)計與制造一體化能力，也在積極發(fā)展AI芯片制造業(yè)務(wù)。
02、中國AI芯片市場現(xiàn)狀
中國的AI芯片企業(yè)近年來發(fā)展迅猛，涌現(xiàn)出了一批具有代表性的公司。從業(yè)務(wù)定位、應(yīng)用場景和技術(shù)路徑等維度，目前中國的AI芯片企業(yè)大致可劃分為三類：
第一類是以云端AI芯片為主的企業(yè)，這些公司主要聚焦高性能計算及數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的AI訓(xùn)練與推理芯片，強調(diào)芯片性能和大規(guī)模AI計算能力，典型代表包括華為海思、寒武紀(jì)。華為海思以“昇騰”系列芯片布局云端和邊緣AI計算，在服務(wù)器端高性能計算和移動端高效推理場景均有廣泛應(yīng)用。寒武紀(jì)作為中國早期的AI芯片創(chuàng)業(yè)公司之一，以其“思元”系列芯片在云端推理及邊緣端推理領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)技術(shù)突破，推動了國產(chǎn)芯片在數(shù)據(jù)中心和智能終端上的廣泛部署。
第二類是專注于終端與邊緣AI芯片的企業(yè)，它們主要提供用于邊緣計算、移動設(shè)備或IoT終端的低功耗、高能效推理芯片，典型代表包括地平線、黑芝麻智智能等。王曉冉表示，近年來，這類AI初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展迅速。比如地平線專為自動駕駛、智能安防等邊緣端AI應(yīng)用場景設(shè)計芯片。去年年底，地平線成功在港股上市，成為當(dāng)年頂流的科技類IPO，市值一度突破700億港幣。此外，黑芝麻智能也聚焦于自動駕駛與汽車智能化領(lǐng)域，其“華山”系列芯片具備高性能、低功耗優(yōu)勢，已成功應(yīng)用于車載AI計算平臺，逐漸成長為汽車AI芯片領(lǐng)域的重要參與者。這類企業(yè)側(cè)重于汽車電子、智能安防、智能家居、消費電子等廣泛場景，注重芯片功耗、延遲、經(jīng)濟性和性價比。
第三類是以類腦芯片或仿生計算芯片為代表的前沿探索型企業(yè)，比如清華大學(xué)孵化的靈汐科技等公司，旨在實現(xiàn)更加低功耗、類人腦計算模式的下一代AI芯片。但目前，這類企業(yè)的芯片更多處于研發(fā)和試驗階段，尚未大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用。
王曉冉表示，雖然中國AI芯片企業(yè)快速崛起，但與國際廠商相比，中國AI芯片企業(yè)仍然在制造能力與軟件生態(tài)方面等方面存在差距，還需要持續(xù)的技術(shù)積累和研發(fā)投入。
大模型推動AI芯片加速發(fā)展
隨著生成式AI和大模型應(yīng)用普及，AI市場需求規(guī)模持續(xù)擴大，推動AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進入高速增長階段。
Grand View Research研究顯示，預(yù)計2025年至2030年，人工智能產(chǎn)業(yè)的復(fù)合年增長率將高達35.9%。IDC的新預(yù)測還認(rèn)為，到2030年，人工智能將廣泛影響各行各業(yè)，為全球經(jīng)濟貢獻19.9萬億美元，推動全球GDP增長3.5%。
大模型與生成式AI的迅速崛起，對AI芯片行業(yè)也產(chǎn)生著廣泛影響。首先，以GPT等為代表的生成式AI模型，參數(shù)規(guī)模動輒數(shù)百億甚至數(shù)萬億級別，使對算力的需求呈現(xiàn)指數(shù)級增長，極大地推動了芯片算力需求從單純追求峰值性能轉(zhuǎn)向持續(xù)、高效的規(guī)?；嬎?。為了應(yīng)對這種變化，AI芯片的設(shè)計邏輯正在逐步從傳統(tǒng)的單芯片算力優(yōu)化，向多芯片、分布式算力架構(gòu)演進，強調(diào)更高效的芯片互聯(lián)與數(shù)據(jù)通信能力，如Chiplet（芯粒）技術(shù)和異構(gòu)計算架構(gòu)越來越受到重視。
同時，大模型對內(nèi)存帶寬和存儲架構(gòu)也提出了更高要求，使得高帶寬內(nèi)存、更高容量的片上緩存、存算融合技術(shù)等逐漸成為AI芯片設(shè)計中的關(guān)鍵要素。此外，由于大模型的訓(xùn)練和推理任務(wù)差異顯著，AI芯片開始向場景化和定制化方向發(fā)展，針對訓(xùn)練場景的超大規(guī)模算力芯片和針對推理場景的高效低功耗芯片逐漸分化，ASIC專用芯片和GPU等通用芯片在不同場景中的定位越來越清晰。
需要注意的是，當(dāng)前AI芯片行業(yè)在快速發(fā)展的同時也伴隨著一定的泡沫風(fēng)險，尤其體現(xiàn)在政策驅(qū)動和資本市場熱捧下的出現(xiàn)投資過熱現(xiàn)象。部分企業(yè)缺乏扎實的技術(shù)積累或清晰的商業(yè)模式，盲目追求短期估值和融資規(guī)模，導(dǎo)致市場競爭激烈但實際落地能力不足。AI芯片的研發(fā)周期長、技術(shù)壁壘高，因此相關(guān)技術(shù)企業(yè)也需要用更長期主義的心態(tài)去發(fā)展。
參考資料
[1]https://www.zhihu.com/question/264359360/answer/3621210096
[2]https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS52600524
[3]https://weisiapp.com/news/news_748.htm
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