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數字經(jīng)濟浪潮下,如何做AI芯片

—— (8月刊)數字經(jīng)濟浪潮下,如何做AI芯片
作者:迎九 時(shí)間:2019-08-12 來(lái)源:電子產(chǎn)品世界 收藏

1  創(chuàng )業(yè)公司成功的三要素                                     在半導體業(yè),創(chuàng )業(yè)是一場(chǎng)持久的馬拉松賽。跑馬拉松需要有三個(gè)前提條件。第一,要選擇合適的賽道,例如在北京和廈門(mén)賽跑的體驗是不一樣的。第二,要有充沛的體能。第三,要制定合適的策略。

本文引用地址:http://dyxdggzs.com/article/201908/403604.htm

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  對于芯片設計公司,需要看賽道/市場(chǎng)是否足夠大,同時(shí)自身是否具備一定的技術(shù)實(shí)力,最關(guān)鍵的是在巨頭林立、成熟的半導體行業(yè)中,你是否具備聰明的商業(yè)策略,能夠真正進(jìn)入市場(chǎng),獲得商機。

1.1 賽道的選擇現在是“數字經(jīng)濟“時(shí)代

       這個(gè)時(shí)代有一個(gè)很重要的條件——大數據。數據的來(lái)源是基本的生產(chǎn)資料;其次,數據價(jià)值提取是相應的價(jià)值創(chuàng )造點(diǎn),其中一個(gè)很關(guān)鍵的因素是計算力。過(guò)去七八年,特別是最近兩三年AI很熱,因為過(guò)去七八年,整個(gè)世界的算力提升了30萬(wàn)倍,直接促進(jìn)了當代AI的發(fā)展。因此,算力是很重要的條件,是算力賽道。

  算力賽道有智能云和智能端,因此算力有云端和端端之分。云端的需求是穩定、持續的,這需要對算法甚至對整個(gè)數字經(jīng)濟發(fā)展有一定的前瞻性的支撐;同時(shí)產(chǎn)品更加需要性?xún)r(jià)比、功耗比的優(yōu)異。端端有手機端、智能設備端,價(jià)格絕對值相對比較低,算力要足夠高。

1.2 天數智芯如何在賽道中突破?

  首先看體能。作為芯片算力設計公司,可以在很多方面有相應的技術(shù)選擇,例如可以選擇一種核心技術(shù),也可以針對具體的算法做專(zhuān)用的加速器,或者針對算法的基礎形態(tài)做通用性支撐,也可以使用通用性架構或者針對某一類(lèi)型架構做領(lǐng)域專(zhuān)用型處理器,同時(shí)芯片設計企業(yè)還要考慮到軟件問(wèn)題。

  天數智芯的特點(diǎn)是軟硬件結合。從軟件角度,有三個(gè)很重要的特點(diǎn)。第一,能否承載已有的開(kāi)發(fā)者生態(tài)。從算力客戶(hù)角度,開(kāi)發(fā)者是應用開(kāi)發(fā)商。第二,根據特殊場(chǎng)景能夠快速落地,直接產(chǎn)生場(chǎng)景化的應用和系統方案。第三,算力本身是單一的因素,在一個(gè)完整的計算系統中,瓶頸往往不在處理器端而是在I/O端,如何讓計算機系統把算力均值地提升?這是軟件的價(jià)值。

  前瞻性通用性支撐需要天數智芯關(guān)注是否真正做到了自主可控,做到無(wú)縫替換,這是天數智芯從硬件角度上突出的問(wèn)題。

  可見(jiàn),天數智芯的軟硬件結合如何在市場(chǎng)上真正的落地,有相應的軟件和硬件,有相應的價(jià)值。

1.3 策略

  基于應用的解決方案,而并不是把算法固化,做通用AI的計算。天數智芯云端GPGPU有前瞻性算力支撐。因為AI本身算法是否是二十年后流行的算法?軟件的更新迭代較硬件的更新迭代是快之又快。為此,天數智芯選擇了自研通用并行計算IP架構,自研產(chǎn)品中的低端計算芯片,在2019年下半年會(huì )推出,高端計算芯片將于2020年問(wèn)世,中端計算芯片將于2021年上半年推出。

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圖1 天數智芯的展位

2  做系統,兼做芯片

  芯片、AI芯片廠(chǎng)商的命脈掌握在哪家公司手上?主要掌握在系統廠(chǎng)商和應用服務(wù)提供商手上。

  為此,李云鵬先生并不把天數智芯定位為一家單純的半導體公司,而更愿意定位為一家具備系統能力的系統技術(shù)公司。 

  天數智芯的整體邏輯思路是:不是一家系統集成商,“系統技術(shù)”經(jīng)天數智芯細化后,實(shí)際上就是軟硬件的結合。天數智芯通過(guò)軟件的能力,迅速在場(chǎng)景上給出具體應用的解決方案,然后在芯片上有一個(gè)入口,能夠為客戶(hù)提供無(wú)縫遷移的可能。這是一種自主可控遷移的過(guò)程。

  有兩個(gè)有典型的AI系統公司的案例令人深思。第一個(gè)是IBM,IBM是全球最早開(kāi)始做AI芯片的廠(chǎng)商,做了類(lèi)腦芯片,也做了沃森(Watson)醫生,但沃森(Watson)醫生并沒(méi)有使用其類(lèi)腦芯片,因為這兩個(gè)項目是割裂開(kāi)來(lái)研發(fā)的,當軟件已經(jīng)能夠落地、產(chǎn)生價(jià)值的時(shí)候,芯片卻用不上了,這是件很郁悶的事情。

  另外一家廠(chǎng)商是谷歌,也像IBM一樣具備系統能力。谷歌首先推出了TensorFlow,非常流行,各種各樣的應用在這上面去搞。忽然有一天,谷歌宣稱(chēng)要推出TPU芯片,先不談TPU技術(shù)性能,但是第一天TPU就已經(jīng)被用起來(lái)了,而且不用主動(dòng)去推銷(xiāo),該公司的TPU Cloud Service非常受歡迎。 

  因此,半導體業(yè)發(fā)展到今天,具體有哪四個(gè)特點(diǎn)?

  第一,對手是強大的,半導體行業(yè)到處是巨頭。第二,本土創(chuàng )業(yè)公司是弱小的,在資源、資金、渠道方面很弱勢。第三,對于天數智芯,特色要搞軟硬件結合。第四,對國內半導體行業(yè)來(lái)說(shuō),中國半導體在過(guò)去的一二十年中實(shí)際上也走過(guò)一些彎路,積累了很多經(jīng)驗,所以割裂來(lái)做一個(gè)東西是不行的。數字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)方面,不能割裂地看待半導體,不能割裂看待半導體設計,不能割裂地看待平臺技術(shù)軟件的支撐。

3  天數智芯的定位考慮

3.1 相比眾多AI企業(yè),天數智芯的差異化

  算力賽道是很明晰的一條必然的賽道,所以國內外的AI芯片創(chuàng )業(yè)公司,都根據自身的特點(diǎn)定位。例如國內AI芯片的頭部企業(yè),他們從科研一路下來(lái),有相應的技術(shù)積累,也有前端學(xué)術(shù)性的成果轉換,因此會(huì )有自身的特點(diǎn)。

  而且AI創(chuàng )業(yè)公司在芯片設計后端的集成能力非常強,在第一天直接集成一些已有IP,針對AI的特征集成一款SoC出來(lái)??,這些都是他們各自根據“體能”做出的選擇。

  那么在真正市場(chǎng)化的過(guò)程中,由于半導體芯片的TTM(Time To Market,上市時(shí)間)較長(cháng),如何縮短上市時(shí)間?

  天數智芯借助于軟件。這應該不是技術(shù)的范疇,而是商業(yè)模式的范疇。軟件能夠為客戶(hù)快速有效地直接產(chǎn)生價(jià)值。 

3.2 在A(yíng)I生態(tài)里的角色

  隨著(zhù)最近20年創(chuàng )業(yè)公司的發(fā)展或者互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展,一個(gè)很重要的概念的產(chǎn)生是什么呢?就是原先2B(面向商業(yè))的企業(yè)關(guān)注的是客戶(hù),一般做企業(yè)基本是以產(chǎn)品為核心,或者以客戶(hù)為中心。但是互聯(lián)網(wǎng)興起之后,有兩個(gè)新的概念出來(lái):用戶(hù)和客戶(hù)。

  從生態(tài)角度上看,在A(yíng)I時(shí)代,首先要看AI的用戶(hù)生態(tài),這里特指從事AI或大數據挖掘的數據科學(xué)家們/數據分析師們,他們是用戶(hù)。從用戶(hù)生態(tài)角度來(lái)看,天數智芯承接這些用戶(hù)的生態(tài)。為此,天數智芯采取開(kāi)放標準的態(tài)度,因為用戶(hù)使用的都是開(kāi)源產(chǎn)品,諸如Tensorflow及各種AI數據分析的計算平臺。

  從客戶(hù)的角度上看,AI的頭部企業(yè),例如商湯、曠視、依圖等,在安防、新零售、金融等領(lǐng)域已經(jīng)有很切實(shí)的場(chǎng)景落地。相比之下,天數智芯關(guān)注的客戶(hù)是裝備制造業(yè)或高端制造業(yè),特指軌道交通、新能源(如風(fēng)電)。這些行業(yè)的特點(diǎn)與安防有類(lèi)似之處:數據源充足,數據的挖掘價(jià)值和提取的訴求很高。裝備設備主要關(guān)注安全和運營(yíng)效率的提升。實(shí)際上,在軌道交通領(lǐng)域,天數智芯在A(yíng)I場(chǎng)景落地方面已是頭部企業(yè)。因為該公司已經(jīng)在軌道交通行業(yè)的主要企業(yè)中有完整的系統場(chǎng)景進(jìn)行落地,包括平臺軟件具體的應用場(chǎng)景,及在行業(yè)領(lǐng)域的加法價(jià)值方面已經(jīng)落地了。

3.3 為何做GPGPU?

  有兩個(gè)原因。

  首先,AI芯片有很多技術(shù)的選擇和流派,天數智芯選擇了一個(gè)更加通用性支撐的技術(shù)路徑。

  其次,如前所述,應用軟件或者軟件應用場(chǎng)景的變化,或者軟件能力的迭代周期相對來(lái)說(shuō)比較短;而半導體的生命周期很長(cháng),迭代周期相對來(lái)說(shuō)比較長(cháng),特別是云端,迭代周期如果沒(méi)有兩三年是不可能的。在這種情況下,如果沒(méi)有一個(gè)前瞻性的通用支撐能力,芯片產(chǎn)品很有可能做出來(lái)之后,在短短的幾年內就失去了生命力,就很難成功。

3.4 未來(lái)三五年的規劃 

  在市場(chǎng)落地端,天數智芯做的是通用型的產(chǎn)品。前期戰略是在一個(gè)行業(yè)內由小而精、小而專(zhuān),做大做強,才具備向其他行業(yè)拓展的可能。

  所以在這個(gè)戰略下,近三年內,天數智芯在已有的行業(yè),諸如軌道交通、新能源和石油天然氣行業(yè),能夠做到精而專(zhuān),而且能夠支撐自己有一定現金流的收益。

       在隨后的三五年中具備向其他行業(yè)拓展的能力。因為再往其他行業(yè)推,一定是通過(guò)渠道的方式去做,和更多的渠道合作伙伴去合作,這是商業(yè)端。在技術(shù)端,這三年內,把天數智芯的第一代核心的芯片產(chǎn)品迭代一次。迭代也很關(guān)鍵,因為這第一款產(chǎn)品將涉足國產(chǎn)的大芯片領(lǐng)域,是一個(gè)從0到1的過(guò)程,那么迭代一次代表的是從1向85發(fā)展的過(guò)程。 

  實(shí)際上,從0到1是很難的,從1往后,最難的是85到100。



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