千讯咨询发布的《中国芯片市场发展研究及投资前景报告》显示，从普普通通的石英砂，到电子信息行业皇冠上的明珠，每一颗芯片都要经历极其严苛、难度极高的淬炼才能达到99.9999%的纯度，集科学见解、工业设计、高质量管理和创新思维于一体，成就如城市交通网络一般浩瀚的电路。芯片是中国信息产业的基础，发展至今已有60年，是构筑大国竞争力的核心产品之一，对国民经济和社会发展意义重大。随着经济增长状况稳定，AI芯片在智能手机、智能音箱、可穿戴设备、VR、无人机等领域遍地开花，产业潜力也在逐渐释放。中国芯片的自主发展之路虽然困难重重，但中国芯企业积极树立全球视野、准确判断方向、把握市场规律，快速集成各领域先进技术，专注客户需求和系统整合，走出了一条开放式创新的商业化之路。
从中国芯的崛起之路，看未来AI芯的大格局。未来的智能时代需要什么样的AI芯片？产业的超级价值是什么？AI芯片的发展将会遇到哪些挑战？这些问题值得我们深入探讨。
中国芯的集成之路
从2018年到2019年，接连发生的“卡脖子”事件让芯片成为大众瞩目的焦点。一时间，各界人士纷纷发表观点，引起业内对芯片产业的深刻反思。此次事件也警醒了国人，自主发展核心芯片成了社会共识，这是迎难而上、化危为机的最佳时机。那么，芯片的国产化之路该如何走下去？怎么补齐AI芯片关键技术的短板？
2019年9月，中国的AI芯片行业热闹非凡，华为与阿里分别发布了号称“全球算力最强”的AI芯片——华为昇腾910和阿里的含光800。两者的相同之处是都在云端部署，两者的区别在于，昇腾910侧重训练芯片，含光800侧重推理芯片，分属深度学习的两个阶段。训练芯片注重绝对算力，推断芯片更注重单位能耗算力、时延、成本等综合指标。目前，AI芯片的中国市场中，阿里、百度和华为都有了自己的芯片，巨头们无时不刻不在观望。
从产业变革角度看，集成电路行业的每次迭代，都深刻着改变产业结构和行业格局。在“云+AI+IOT”模式的带动下，AI芯片从市场早期走向沉淀期，加速现实场景的应用落地。目前，神经网络的尺寸越来越大，参数越来越多。传统的CPU与GPU虽然都可以拿来执行AI算法，但CPU、GPU并不是AI专用芯片，内部有大量其他逻辑，而这些逻辑对于目前的AI算法处理速度慢、性能低，无法实际商用，更一步显示出AI芯片自主研发的重要性。
从概念上讲，芯片是集成电路形成的产品，AI芯片被称为AI加速器或计算卡，专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务模块，也泛指针对AI算法的ASIC专用芯片。当前AI芯片主要是GPU、FPGA、ASIC，按照使用场景可以分两类，一类是训练和推断都能够适配的CPU、GPU、FPGA；另一类是推断加速芯片，比如寒武纪的NPU、深鉴科技DPU、地平线的BPU，这类产品既有产品，又提供IP让其他开发者将深度学习加速器集成到SOC内。
从算法方面分析，在图像识别等领域常用的CNN卷积网络，在语音识别、自然语言处理等领域主要是RNN。这是两类有区别的算法，本质上都是矩阵或vector的乘法、加法配合一些除法、指数等算法。一个成熟的AI算法，如YOLO-V3，就是大量的卷积、残差网络、全连接等类型的计算，本质是乘法和加法。
中国芯的长期发展，离不开基础材料、工业设计、精加工、软件设计、生产线等，这背后需要在国家战略层面实施系统布局，建立起足够的技术升级能力、周期扩展能力和综合管理能力；合理引导和协同创新，协调政策、投资、技术、人才与市场的经营关系；留住海外回流人才，夯实根基自主创新，全力冲刺稳健发展。
超级商业价值和竞争格局
2000年，互联网浪潮拉开了AI芯片的序幕。2010年前后，数据、算法、算力和场景四大因素的逐渐成熟带来了人工智能产业的爆发式增长。申威、沸腾、兆芯、龙芯、魂芯以及云端AI芯片的开发，标志着国产芯片之路启航，重塑中国芯的产业格局。
以史为鉴，处理器造就出英特尔、高通两大巨头，存储器造就了三星半导体。AI芯片作为计算最底层的根基，将成为处理器领域最主要的增长动力。到2024年深度学习在软件方面的市场价值就将超过104亿美元，硬件和服务方面的收入将会是软件市场规模的数倍以上，而AI芯片是深度学习硬件部分的核心，将有望造就多个百亿美金市值公司。
目前，AI芯片处于市场早期向沉淀期过渡的时期，技术与产品处于市场推广阶段，从业企业目前基本没有盈利。国内几家声量较大的公司，如寒武纪、地平线、深鉴科技、耐能科技等，均采用“大客户捆绑”模式，渗入市场。2014年是我国集成电路产业发展的新起点。再次强调集成电路产业是信息技术产业的核心，明确指出以需求为导向、以整机和系统为牵引，提出“芯片—软件—整机—系统—信息服务”产业链的计划。
如果说不断创新是AI芯片行业发展的主旋律，那么持续投资就是行业发展的基本要求。2014年9月，国开金融、中国烟草、亦庄国投、中国移动、上海国盛、中国电科、紫光通信、华芯投资等作为发起人，吸引大型企业、金融机构以及社会资金的国家集成电路产业基金公司（“大基金”）正式注册成立，为一系列企业的发展提供支持。例如，长电科技并购新加坡星科金朋。
2018年，拥有14亿人口的中国市场成为全球关注的焦点。在中国市场，“云+AI+IOT”模式推动AI芯片的生产制造在各个赛道铺开，各项技术路线或将迎来新的竞争。除了原住民寒武纪、联发科、台积电等，华为、阿里和小米等移动终端企业也纷纷加入，标志着芯片行业进入了异构计算的发展时代。
产业链协同：华为+寒武纪，合作开发AI芯片
继海思之后，华为内部正加码推动的“达芬奇计划”，其内容包括数据中心开发的新的华为AI芯片，支持云中的语音和图像识别等应用，让公司所有产品和业务融入AI技术。亿欧网消息，华为一位经理透露，虽然华为目前使用英伟达芯片来为其服务器增加AI功能，但华为希望减少对英伟达的依赖，并且，华为希望能为客户建立网络和数据中心，提高华为在AI方面差异化的竞争力，而这种竞争力一旦成熟，可能首先刺激的就是英伟达。
产业投资：阿里技术投资+自研，小米财务投资多家AI初创企业
阿里巴巴成立独资芯片公司，着眼AI和量子计算。目前平头哥芯片主要应用在家庭场景，如天猫精灵、酒店控制等。据杭州报道消息，阿里巴巴CTO张建锋表示，阿里巴巴已经将芯片业务拆分整合进入平头哥公司，平头哥公司不仅需要研发芯片，还需要承担产业化推广、构建生态等任务。关于阿里巴巴的AI布局的详细解读，详节点财经（ID：jiedian2018）专题报道《阿里的AI局》。
对于集成电路的投资，小米比华为更为热衷，“小米系”阵营的IC队伍逐渐壮大。2017年，小米与长江产业基金共同成立湖北小米长江产业基金合伙企业（有限合伙），小米科技持股17.2265%。启信宝显示，小米投资了晶晨半导体、乐鑫科技、芯原等集成电路企业。据集微网报道，有观点认为小米入股冲击科创板的芯原微电子或加速小米造芯之路，也有业内人士表示，小米投资芯原应该是财务投资为主。
地平线科技专注边缘AI芯片，主要在智能驾驶等领域进行应用开发。据央广网报道，2019年上海车展期间，地平线宣布与首汽约车、禾赛科技分别达成战略合作。其中，地平线科技为首汽约车的运营车辆提供车载终端，用地平线的AI芯片和针对网约车行业定制化开发的算法技术，将传统后视镜改造成具备高级驾驶辅助（ADAS）和驾驶员行为分析（DMS）、人脸识别、语音识别等AI的智能车载设备等。
耐能科技主打轻量级神经网络处理单元芯片。2019年初，耐能科技宣布与新思科技展开合作，推出低功耗AIIP解决方案。产品方面，耐能的第二代NPUIP包括低功耗、标准版、高效能版本，峰值吞吐量最高为5.8tTOPS。据搜狐网消息，2018年11月，耐能科技推出支付等级3DAI软硬件一体化解决方案，支持结构光、双目立体视觉、ToF等三种3D传感技术，可广泛应用于智能手机、智能家居、智能安防、新零售、工业智联网等领域。
高质量管理，创造难以复制的竞争壁垒
高质量的基础管理非常重要，而且难以复制。基础管理应被视为企业战略的关键补充，其重要性现在超过以往的任何时候。如果企业管理基本功没有达标，无论战略多么杰出也是徒劳。而如果企业的基础管理很扎实，就能够一次为依托构建更复杂的能力，如数据分析、循证决策、跨部门合作等，高质量基础管理将帮助企业在高度不确定、动荡的行业中增加成功的砝码，成为企业的重要竞争壁垒。
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