為什么中國AI芯片產(chǎn)業(yè)一直處于依附式生存？

　　日前，全球最大的可編程芯片(FPGA)廠(chǎng)商賽靈思宣布收購中國 AI 芯片領(lǐng)域的明星創(chuàng )業(yè)公司—深鑒科技。此消息一出立即在業(yè)內引起了強烈反響。盡管雙方認為這是雙贏(yíng)的結局，但我們還是從中看到了當下如日中天的中國AI芯片產(chǎn)業(yè)的依附式生存。原因何在?

　　眾所周知，芯片定義了產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)圈的基礎計算架構，正如CPU是IT產(chǎn)業(yè)的核心一樣，芯片也是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心。截止到目前，業(yè)界公認的AI主流芯片，除了CPU以外，還有GPU、FPGA和ASIC。而熟悉芯片產(chǎn)業(yè)的業(yè)內人士看到這些，就知道，所謂現在五花八門(mén)的AI芯片最終的基礎架構(或者是流派)無(wú)非如此，當在上述這些基礎架構上，格局已定。

　　CPU自不用說(shuō)，英特爾占據著(zhù)絕對領(lǐng)先的優(yōu)勢，基本在此架構之上突圍的可能性微乎其微。

　　至于GPU，目前全球GPU行業(yè)的市場(chǎng)份額有超過(guò)70%被英偉達公司占據。而應用在人工智能領(lǐng)域的可進(jìn)行通用計算的GPU市場(chǎng)則基本被英偉達公司壟斷。據悉，世界上目前約有3000多家AI初創(chuàng )公司，大部分都采用了英偉達提供的硬件平臺。

　　再看FPGA，雖然其市場(chǎng)前景誘人，但是門(mén)檻之高在芯片行業(yè)里無(wú)出其右。全球有60多家公司先后斥資數十億美元，前赴后繼地嘗試登頂FPGA高地，其中不乏英特爾、IBM、德州儀器、摩托羅拉、飛利浦、東芝、三星這樣的行業(yè)巨鱷，但是最終登頂成功的只有位于美國硅谷的四家公司：Xilinx(賽靈思)、Altera(阿爾特拉)、Lattice(萊迪思)、Microsemi(美高森美)，其中，賽靈思與Altera這兩家公司共占有近90%的市場(chǎng)份額，專(zhuān)利達到6000余項之多，如此之多的技術(shù)專(zhuān)利構成的技術(shù)壁壘當然高不可攀。而賽靈思始終保持著(zhù)全球FPGA的霸主地位。

　　正是由于芯片基礎架構格局已定，所謂國內的AI芯片企業(yè)(包括初創(chuàng )企業(yè))實(shí)際上做得只是基于上述基本架構的二次開(kāi)發(fā)或者優(yōu)化。

　　以此次被賽靈思并購的深鑒科技為例，自 2016 年成立以來(lái)，深鑒科技就一直基于賽靈思的技術(shù)平臺開(kāi)發(fā)機器學(xué)習解決方案，兩家公司合作密切。深鑒科技推出的兩個(gè)用于深度學(xué)習處理器的底層架構—亞里士多德架構和笛卡爾架構的 DPU 產(chǎn)品，都是基于賽靈思 FPGA 平臺。

　　另外，由于賽靈思此前是深鑒科技的投資方之一，我們認為深鑒科技更像是為賽靈思FPGA做優(yōu)化的廠(chǎng)商或者或合作伙伴的角色。原因很簡(jiǎn)單，一旦脫離了賽靈思 FPGA 平臺，深鑒科技將是無(wú)本之木，無(wú)水之源。

　　當然，除了深鑒科技，據稱(chēng)中國另外一家知名AI芯片初創(chuàng )企業(yè)地平線(xiàn)的所謂AI芯片BPU也是基于FPGA上的二次開(kāi)發(fā)。既然是基于FPGA，那么最核心的底層架構就離不開(kāi)我們上述的賽靈思、阿爾特拉、萊迪思和美高森美FPGA平臺的借鑒和支持。即便是真的具有核心架構顛覆性的創(chuàng )新，由于FPGA已經(jīng)被這四家企業(yè)瓜分，也難有可以維持生存的立足之地。

　　最會(huì )再看ASIC。在國外大廠(chǎng)幾近壟斷CPU、GPU和FPGA市場(chǎng)的情況下，再加上技術(shù)壁壘很高，中國AI芯片廠(chǎng)商在芯片領(lǐng)域一直缺乏關(guān)鍵核心自主技術(shù)，僅憑市場(chǎng)、企業(yè)單方面的力量難以在CPU、GPU和FPGA方面有所突破，只能另辟蹊徑。從目前來(lái)看，中國AI芯片廠(chǎng)商更多的是以中小公司為主，與實(shí)際應用需求結合，集中于設備端的AI ASIC開(kāi)發(fā)，就某一垂直領(lǐng)域進(jìn)行優(yōu)化，以低功耗低成本取勝。例如中國知名的AI芯片初創(chuàng )企業(yè)寒武紀就是此類(lèi)。

　　這里我們并非說(shuō)ASIC在A(yíng)I芯片領(lǐng)域沒(méi)有前景，恰恰相反，此前名揚業(yè)內的谷歌TPU就是基于A(yíng)SIC。不過(guò)需要說(shuō)明的是，谷歌之所以開(kāi)發(fā)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(guān)鍵。

　　盡管自身龐大應用規模的TPU在業(yè)內引起了好評，但谷歌首席科學(xué)家Greg Corrado在此前召開(kāi)的谷歌AI技術(shù)分享會(huì )上還是提出了不同的觀(guān)點(diǎn)，他說(shuō)，“至少迄今為止，我也沒(méi)有看到完全不同于傳統計算芯片的成功案例。相反，我們認為應對現有的芯片做AI方面專(zhuān)門(mén)的優(yōu)化，使現在的芯片完成AI任務(wù)時(shí)速度更快，功耗更低，整體的效益更高?！边@也是為何谷歌有了TPU，但依然會(huì )在其數據中心采用CPU和GPU的原因。言外之意，TPU只是針對數據中心某些應用相對于CPU和GPU的補充和優(yōu)化，并不能成為主流。

　　具體到中國，為了規避ASIC開(kāi)發(fā)周期長(cháng)和投入大的風(fēng)險，基于A(yíng)SIC開(kāi)發(fā)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(shí)間短，成本較低，并且IP可以更靈活地滿(mǎn)足用戶(hù)需求。IP公司專(zhuān)注于IP模塊的設計，SoC公司則專(zhuān)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(chǎng)而言，能有多少像華為這樣的規模用戶(hù)。ASIC獨木難成林。

　　更讓ASIC前景難料的是，業(yè)內有一種分析和觀(guān)點(diǎn)認為，FPGA受益于芯片NRE費用指數級上升帶來(lái)的規模效應。隨著(zhù)制程工藝不斷提高，芯片NRE費用指數級上升，越來(lái)越多的ASIC芯片將由于達不到規模經(jīng)濟而被迫放棄，從而轉向直接基于FPGA開(kāi)發(fā)設計。

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

　　所謂萬(wàn)變不離其宗。雖然目前AI芯片的叫法五花八門(mén)，但依然沒(méi)有脫離CPU、GPU、FPGA和ASIC這些核心，而在這些核心中，顯然仍是那些傳統芯片廠(chǎng)商，例如英特爾、英偉達、賽靈思等國外廠(chǎng)商的天下。

　　而通過(guò)此次賽靈思并購深鑒科技，我們看到那些所謂中國的AI芯片企業(yè)有相當數量?jì)H是在人家的架構之上再做些二次開(kāi)發(fā)，優(yōu)化和應用層面的事情，只是換了個(gè)新奇的名稱(chēng)和叫法而已，與傳統的芯片產(chǎn)業(yè)競爭一樣，表面鑼鼓喧天的中國AI芯片依然是依附性的生存模式。