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市場合并和收購背后,AI芯片市場暴露出哪些問題

五度易鏈 2018-11-12 2062 165

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針對此次收購事件,賽靈思方做出的回應和解釋是,賽靈思將開啟從FPGA向自適應計算加速平臺發展的方向,使用FPGA已有的技術,在FPGA的元件上,加之當前賽靈思在神經網絡技術方面的研究,能夠讓FPGA在性能和功耗方面得到提升。

       賽靈思對深鑒科技進行的收購是今年AI芯片市場的大事件,針對此次收購事件,賽靈思方做出的回應和解釋是,賽靈思將開啟從FPGA向自適應計算加速平臺發展的方向,使用FPGA已有的技術,在FPGA的元件上,加之當前賽靈思在神經網絡技術方面的研究,能夠讓FPGA在性能和功耗方面得到提升。

  此次收購事件并非偶然,賽靈思從創辦之初,就將重點放在了FPGA的AI落地方向,并且憑借產業優勢和技術的發展優勢在AI芯片產業獲得了市場的好評。在深鑒科技公司的科技中,發展靠前的科技技術是神經網絡剪枝、深度壓縮技術,并且推出了“聽濤”、“觀海”的產品。

  合并背后的利益分析

  賽靈思的產品FPGA當前主要應用在一些傳統的行業方面,而隨著AI,云計算等技術也得到市場應用,FPGA在當前有了新的市場發展方向,應用后的FPGA的應用領域會大幅度增加。

  AI云計算的發展方向來看,借助深鑒科技的技術之后,FPGA能夠實現低功耗的功能,大部分數據中心采用了FPGA+CPU+GPU混用的模式。在AI邊緣側方面,FPGA具備靈活、低功耗等優勢,同時能夠實現復用,我們可以通過采用單芯片提高芯片的安全性、保密性和多傳感器融合技術。而隨著之后深鑒科技對芯片應用的算法持續改進的過程中,這些優勢能得到新的加持和突出。

  云計算層面的層次方面,賽靈思的合作伙伴包括國外云服務龍頭老大亞馬遜AWS外,還有國內的阿里、百度、騰訊、華為。而在AI端側方面,賽靈思FPGA芯片將實現自動駕駛、嵌入式視覺以及工業物聯網的行業應用。

  突出的影響是自動駕駛層面,賽靈思和深鑒科技對自動駕駛的研究都十分重視。賽靈思作為第二大的ADAS半導體供應商,經過統計,2013年到2017年之間,賽靈思的車輛領域的營業范圍達到百分之六十,已經開始籌備和多家汽車公司進行了汽車合作計劃。和賽靈思在汽車行業的重視同步的是,深鑒科技于6月公布將推出基于FPGA的嵌入式AI計算平臺——DPhiAuto,并且將技術應用于自動駕駛,深鑒公司也同日本等公司進行了合作事宜。

  從本次賽靈思收購深鑒科技來看,深鑒科技的技術研究一直是在賽靈思的技術基礎上進行的,深鑒科技推出的底層架構產品,也是建立于賽靈思 FPGA 平臺之上。

  同時,賽靈思一直是深鑒科技的投資方,從這些方面分析,深鑒科技的發展角色是作為賽靈思FPGA的優化和合作伙伴角色。如果不再依賴于賽靈思 的FPGA 平臺,深鑒科技將不能獨立發展。

  我國當前AI芯片行業的主要發展問題

  除了深鑒科技以外,我國的另一家知名AI芯片初創企業,地平線的AI芯片BPU也同樣是在基于FPGA上進行的二次開發。所以仍然不能脫離于FPGA的公司進行獨立發展。

  從ASIC來看,在當前CPU、GPU和FPGA大部分市場份額都被國外占據的情況下,加之技術這項硬性門檻,在芯片領域,中國的AI芯片廠商一直存在支撐技術短缺的問題,如果企業想要通過市場、企業方面的力量進行發展,很難實現在CPU、GPU和FPGA方面的技術突破。而從當前情況分析,中國當前AI芯片廠商主要由中小公司成員組成,側重于技術的應用,對設備的AI ASIC進行研究,通過對功能的改進和優化,以低功耗低成本取勝。比如中國知名的AI芯片初創企業寒武紀就是此類。

  不過,并非說ASIC在AI芯片領域沒有前景,恰恰相反,此前名揚業內的谷歌TPU就是基于ASIC。不過需要說明的是,谷歌之所以開發TPU,是基于其自身數據中心的應用規模,而規模是決定采用ASIC效益的關鍵。

  具體到中國,為了規避ASIC開發周期長和投入大的風險,基于ASIC開發的所謂AI芯片基本是采取SoC+IP的模式,即相比ASIC,SoC+IP模式的上市時間短,成本較低,并且IP可以更靈活地滿足用戶需求。IP公司專注于IP模塊的設計,SoC公司則專注于芯片集成,分工合作,提高效率。此前華為麒麟芯片與寒武紀IP結合在智能手機上的應用就屬此種模式。但前提是規模(華為手機巨大的出貨量)及SoC的支持。那么對于中國市場而言,能有多少像華為這樣的規模用戶。ASIC獨木難成林。

  更讓ASIC前景難料的是,業內有一種分析和觀點認為,FPGA受益于芯片NRE費用指數級上升帶來的規模效應。隨著制程工藝不斷提高,芯片NRE費用指數級上升,越來越多的ASIC芯片將由于達不到規模經濟而被迫放棄,從而轉向直接基于FPGA開發設計。

  據Tractica估計顯示,到去年為止,深度學習應用中還幾乎找不到FPGA的身影,但是,到2025年,它的部署會和CPU的部署量相當(如果不能超過CPU的話)。其結果就是,到2025年,FPGA將會在總規模達122億美金的深度學習芯片組市場獲得顯著的市場份額。

  從當前的市場來分析,雖然現在的AI芯片有很多稱呼,但核心仍然是CPU、GPU、FPGA和ASIC,而這些技術核心,一直掌握在了傳統的芯片廠商,例如英特爾、英偉達、賽靈思等國外廠商的手中。

  賽靈思并購深鑒科技,也讓我們看到了現有的AI芯片企業在芯片制造上的核心技術的缺失,如果AI芯片一直停留在應用層面,我國的企業將不能脫離這種依附式生存方式。


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