誰(shuí)將成為人工智能芯片領(lǐng)域的王者?

　　近年來(lái)，我們看到人工智能（AI）和機器學(xué)習（ML）的應用擴展到更廣泛的計算機和移動(dòng)應用領(lǐng)域?，F在，就像低成本圖形處理單元（GPU）的普及推動(dòng)了深度學(xué)習革命一樣，硬件設計（而不是算法）被預測為下一個(gè)重大發(fā)展提供基礎。
　　隨著(zhù)大型企業(yè)，初創(chuàng )企業(yè)和中小型企業(yè)等公司爭相建立支持AI生態(tài)系統的基本AI加速器技術(shù)，包括知識產(chǎn)權（IP）在內的無(wú)形資產(chǎn)的保護將成為該領(lǐng)域成功的關(guān)鍵方面之一。
　　近年來(lái)，ML模型的size大幅增加（大約每3.5個(gè)月翻一番），已成為ML模型準確性增長(cháng)的主要驅動(dòng)力之一。為了保持這種近乎摩爾定律的復雜性增長(cháng)，市場(chǎng)上對新型AI加速器有明確的需求，這些類(lèi)型的AI加速器可以支持更先進(jìn)的ML模型（用于訓練和推理）。
　　在新的AI芯片中特別受益的領(lǐng)域之一是邊緣AI推理。這種在設備本身而不是在遠程（通常是云）服務(wù)器上運行AI推理的相對較新的趨勢提供了許多潛在的好處，例如消除了處理過(guò)程中的等待時(shí)間并減少了數據傳輸和帶寬，還可能增加了隱私和安全性。鑒于這些優(yōu)勢，邊緣AI芯片市場(chǎng)的增長(cháng)令人矚目。2017年才推出首款商用企業(yè)邊緣AI芯片，但Deloitte預測，2020年邊緣AI芯片的銷(xiāo)量將超過(guò)7.5億片。
　　2018年，全球AI芯片市場(chǎng)整體價(jià)值66.4億美元，預計未來(lái)幾年將大幅增長(cháng)，到2025年將達到911.9億美元，復合年增長(cháng)率為45.2％。因此，可以理解的是，許多公司都在致力于開(kāi)發(fā)AI芯片。但是，該市場(chǎng)有望經(jīng)歷與CPU，GPU和基帶處理器市場(chǎng)相似的增長(cháng)周期，最終將由一些大型廠(chǎng)商主導。知識產(chǎn)權（尤其是專(zhuān)利）是英特爾（Intel）、高通（Qualcomm）和ARM等家喻戶(hù)曉的公司取得成功的關(guān)鍵，它很可能在人工智能芯片領(lǐng)域扮演類(lèi)似的重要角色。
　　參與AI芯片市場(chǎng)競爭的公司范圍涵蓋英特爾，高通，ARM或英偉達等“芯片巨頭”，再到傳統上專(zhuān)注互聯(lián)網(wǎng)的科技公司（例如Alphabet或百度），以及眾多利基實(shí)體，包括Graphcore，Mythic或Wave Computing。各種通?？雌饋?lái)像芯片市場(chǎng)“局外人”的大公司也參與其中——例如，由于絕大多數邊緣 AI芯片（90%）目前都進(jìn)入消費設備領(lǐng)域，因此許多智能手機制造商都沒(méi)有錯失這一機會(huì )并開(kāi)發(fā)了他們自己的AI加速器（例如，iPhone系列中使用的蘋(píng)果公司的八核神經(jīng)引擎）。
　　這場(chǎng)競賽目前仍未決定誰(shuí)將占據主導地位。技術(shù)專(zhuān)家和投資者都將密切關(guān)注哪些公司的技術(shù)最有前途，這個(gè)領(lǐng)域將不可避免地在投資、收購和失敗中發(fā)展。在未來(lái)幾年內，我們可以期待看到市場(chǎng)領(lǐng)導者的出現。誰(shuí)將成為人工智能芯片領(lǐng)域的王者，CPU市場(chǎng)是英特爾（77%的市場(chǎng)份額），基帶處理器市場(chǎng)是高通（43%的市場(chǎng)份額）？
　　當前的領(lǐng)先者似乎是英特爾和英偉達。據路透社報道，英特爾的處理器目前在A(yíng)I推理市場(chǎng)上占主導地位，而英偉達則在A(yíng)I訓練芯片市場(chǎng)上占主導地位。英特爾（Intel）和英偉達（Nvidia）都沒(méi)有固步自守，這從它們最近的收購和產(chǎn)品發(fā)布中就可以看出，這兩家公司的目標似乎都是“取代”對方。就在2019年12月，英特爾斥資20億美元收購了總部位于以色列的深度學(xué)習加速器開(kāi)發(fā)商Habana Labs。
　　Habana的Goya和Gaudi加速器包括許多技術(shù)創(chuàng )新，例如支持遠程直接內存訪(fǎng)問(wèn)（RDMA）–從一臺計算機的內存直接訪(fǎng)問(wèn)另一臺計算機的內存，而無(wú)需使用任何計算機的操作系統–該功能對大規模并行計算機集群特別有用。因此，可以在云上（英偉達目前占主導地位）訓練復雜模型。另一方面，英偉達最近發(fā)布了其Jetson Xavier NX邊緣AI芯片，該芯片具有高達21 TOPS的驚人加速計算能力，尤其是針對AI推理。
　　一些規模較小的公司也令人興奮，例如總部位于布里斯托爾的Graphcore，或總部位于美國的Mythic。Graphcore最近與微軟合作，以19.5億美元的估值籌集了150mat美元。他們的旗艦產(chǎn)品——智能處理單元（IPU）——擁有令人印象深刻的性能指標和有趣的架構——例如，IPU將整個(gè)ML模型保存在處理器內部，使用處理器內存來(lái)最大限度地減少延遲和最大化內存帶寬。Mythic的體系架構同樣值得關(guān)注，它結合了硬件技術(shù)，如computing-in-memory（無(wú)需構建緩存層次結構），數據流體系架構（特別適用于基于圖的應用程序，例如推理），和模擬計算（使用存儲器元件作為可調電阻，直接在存儲器內部計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )矩陣運算）。Mythic在商業(yè)方面也不落后于Graphcore——它在2019年6月從家庭投資者（如軟銀）獲得了3000萬(wàn)美元的融資。
　　目前尚不清楚誰(shuí)最終將主導AI芯片市場(chǎng)，但從CPU和基帶處理器領(lǐng)域等歷史發(fā)展中得到的一個(gè)重要教訓是，知識產(chǎn)權在決定誰(shuí)將勝出、誰(shuí)將長(cháng)期生存方面起著(zhù)重要作用。
　　英特爾或高通等公司提交的專(zhuān)利申請數量表明，強大的專(zhuān)利組合對于芯片市場(chǎng)商業(yè)成功的重要性。這些專(zhuān)利自1996年以來(lái)一直在增加，現在每年約有10000個(gè)已公布的專(zhuān)利系列?？紤]到芯片設計反向工程的內在可能性和fabless模式在業(yè)界的普遍使用，任何實(shí)體都很難在沒(méi)有專(zhuān)利組合的情況下保護其知識產(chǎn)權，同時(shí)輔以其他形式的保護，如商業(yè)機密（或“專(zhuān)有技術(shù)”）。
　　芯片行業(yè)的許多市場(chǎng)領(lǐng)導者都圍繞著(zhù)專(zhuān)利授權建立了自己的商業(yè)模式。值得注意的例子包括高通和ARM控股。盡管高通的大部分收入來(lái)自芯片制造，但它的大部分利潤來(lái)自專(zhuān)利授權業(yè)務(wù)。高通的授權許可業(yè)務(wù)過(guò)去兩年可能受到影響，但這在很大程度上是由于與蘋(píng)果（Apple）的糾紛。蘋(píng)果已向高通一次性支付45億美元和解金，兩家公司未來(lái)還將簽署一項為期6年的授權協(xié)議，從而解決了蘋(píng)果與高通之間的糾紛。
　　ARM更進(jìn)一步，幾乎所有的收入都來(lái)自IP授權，而從未出售過(guò)自己的芯片。專(zhuān)利授權對高通和ARM來(lái)說(shuō)非常有利可圖，對那些在人工智能芯片領(lǐng)域建立了強大專(zhuān)利組合的公司來(lái)說(shuō)，可能也同樣有利可圖。ARM的商業(yè)模式將為那些沒(méi)有資源涉足芯片制造的初創(chuàng )企業(yè)提供一個(gè)有吸引力的選擇，即使是在規模較小的公司成長(cháng)之際，通過(guò)保持 fabless生產(chǎn)來(lái)降低風(fēng)險的動(dòng)機也將保持強勁。
　　對于那些有意被收購的初創(chuàng )公司來(lái)說(shuō)，毫無(wú)疑問(wèn)，知識產(chǎn)權對于最強勁的估值至關(guān)重要。如果不是因為Habana的專(zhuān)利組合可以追溯到2016年，英特爾不太可能在2019年底以20億美元的價(jià)格收購Habana;如果Graphcore沒(méi)有超過(guò)60個(gè)專(zhuān)利系列（共享同一初始專(zhuān)利申請的專(zhuān)利組），它也不太可能與微軟合作，獲得其目前19.5億美元的估值。因此，投資者的退出策略仍然決定了對健全的知識產(chǎn)權策略的需要。
　　相關(guān)部門(mén)的另一個(gè)重要教訓是與專(zhuān)利侵權相關(guān)的巨大風(fēng)險和報酬。就在2020年1月，蘋(píng)果和Broadcom因侵犯Cal Tech的Wi-Fi技術(shù)專(zhuān)利而被判支付11億美元的賠償金，法院裁定該專(zhuān)利被用于Broadcom的無(wú)線(xiàn)芯片中。據彭博社報道，這是有史以來(lái)第六大與專(zhuān)利有關(guān)的判決。因此，企業(yè)出于進(jìn)攻和防守目的建立自己的專(zhuān)利組合的必要性仍然很明確（防御組合意味著(zhù)可能會(huì )受到反訴訟，從而免受競爭對手專(zhuān)利訴訟的影響）。
　　企業(yè)沒(méi)有忽視知識產(chǎn)權問(wèn)題，有記錄顯示，人工智能芯片領(lǐng)域已有2000多個(gè)專(zhuān)利系列。新專(zhuān)利申請數量正在迅速增加——僅英特爾一家就在過(guò)去5年里為人工智能芯片提交了160份專(zhuān)利申請。因此，現有的市場(chǎng)領(lǐng)導者和新進(jìn)入者都應注意英特爾的做法，并要謹記不要錯過(guò)知識產(chǎn)權保護對其發(fā)明的重要性，尤其是在早期階段。
　　在過(guò)去的二十年中，圍繞知識產(chǎn)權尤其是專(zhuān)利法的法律環(huán)境發(fā)生了很大變化。歷史專(zhuān)利和技術(shù)出版物的數量不斷增加，這也繼續提高了對專(zhuān)利局和專(zhuān)利所有人尋求保持專(zhuān)利質(zhì)量的要求。然而，毫無(wú)疑問(wèn)，知識產(chǎn)權將再次證明在這個(gè)新興行業(yè)的重要性。經(jīng)驗豐富的技術(shù)人員和知識產(chǎn)權從業(yè)人員將利用過(guò)去的經(jīng)驗教訓來(lái)完善他們的戰略，而那些采用正確方法的公司將獲得成功，這不僅取決于他們技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，而且取決于如何充分利用他們的知識產(chǎn)權。
　　標簽:AI芯片,機器學(xué)習,人工智能,知識產(chǎn)權,