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人工智能芯片战场上的硝烟才刚刚燃起,小小芯片不同层面、不同路径的选择也仍在博弈中,谁赌对了方向,谁赢
今年以来,一家曾经不那么为人所知的公司英伟达（NASDAQ：NVDA）开始浮出水面.这家公司在今年内创下了20次历史收盘最高纪录,股价累计上涨約69%.这不仅跑赢了追踪半导体板块的基金涨幅,还远超同期标普500指数.
有投行预测英伟达股价还有40%的上升空间.在过去两年间,英伟达市值已经上涨7倍.
英伟达是这一轮人工智能芯片大战兴起的导火索.英特尔、高通、AMD等芯片公司随之宣布入局,谷歌、百度等互联网公司也纷纷披露开发计划,一些创业公司更是迅速推出新的设计方案和产品.
英伟达的GPU产品最初受众狭窄,给游戏PC提供视觉特效,帮它们和专业电子游戏机竞争.但随着新一轮人工智能兴起,GPU更为适合深度学习所需的并行计算能力,芯片开始供不应求,是第一批走向台前的类AI芯片玩家.
奥银湖杉创始合伙人CEO苏仁宏专注投资智能硬件,他认为,当下,人工智能功能基本基于云端,不能全面实现智能能力,原因就在于智能芯片的缺位.因此,人工智能能力不仅是下一代智能手机竞争高地,也是当下智能硬件的突围瓶颈.
目前主流CPU、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC架构均因硬件规模、算法、功耗等原因不符合AI芯片理想架构,相对来说功能动态、实时地跟随软件变化而变化更重要.
战火兴起后,英伟达开始疯狂砸钱,力求在最短时间内将GPU转化为更通用的计算工具.仅研发一项,目前已经投入了将近100亿美元.
第三方机构晨星报告中指出,2021年,上述玩家所在的人工智能芯片市场总价值将达到200亿美元.TechNio则预测,到2021年前,全球人工智能芯片年均复合增长率将超过54%.
由普通沙子制成的芯片,是整个IT发展的基础.谁掌握了这颗驱动计算的“心”,谁就将引领产业发展,并获得巨大的收益.PC时代的英特尔、智能手机时代的高通,都曾胜者为王,营收的增长带动了资本市场的青睐.
时势造英雄
英伟达由黄仁勋与Curtis Priem和Chris Malachowsky在1993年创立于硅谷,公司总部与众多半导体公司比邻而居.成立以来,英伟达在半导体行业都是一家不温不火的公司,偏安于图形处理器（GPU）市场.
但就在这个时候,英伟达作出了一件极为重要的决定：加注技术投入和软件开发,令GPU可以在电脑屏幕上处理图像之外,进行更为复杂的任务处理.
2007年前后,一个被命名为“CUDA”（统一计算设备架构）项目被确立,其每年的开支大概5亿美元,这在当时占据了公司年度总营收的六分之一.今年54岁的黄仁勋回忆称,“这为公司带来了极大的成本压力.”
但正是这个项目确立了英伟达在人工智能的先发优势.英伟达一面整合CUDA进入各等级产品,另一面游说高等学校开设相关课程,并赞助研究所和创业公司,希望它们可以一路支持GPU的发展.
英伟达甚至提供测试版本的GPU给亚马逊等大型公司的科学家使用.尽管这样做看起来像是希望工程师帮助其寻找产品漏洞,但这种积极的态度打动了硅谷的工程师们.他们更积极地为GPU及其生态进行研发.
2012年开始,人工智能应用领域的玩家发现,CPU为核心的硬件设备已经难以满足深度神经网络（DNN）多层级特点的计算要求,而GPU可以满足其需求.他们开始使用英伟达的芯片进行人工智能模型的训练.
技术随后从研究转向产业,浪潮集团人工智能与高性能产品部总经理刘军告诉《财经》记者,“2014年前后,那些今天在人工智能领域很有名的公司开始寻找GPU专家,帮助他们将已有研发的DNN从CPU迁移至GPU.”
借助市场机遇,英伟达业务快速增长.这家公司2017财年第二季度报告数据显示,营业收入为22.3亿美元,同比增长56%,环比增长15%.其中人工智能相关业务增长更是亮眼,GPU业务收入同比增长59%,而数据中心业务增长了2.5倍以上.
该公司CFO Colette M. Kress表示,增长源自人工智能产品组合的丰富,以及不断.如今,英伟达的芯片越来越多被使用在计算机以外的设备上,如VR设备、无人机、机器人、无人驾驶汽车,更重要的是其逐渐成为人工智能服务器的新核心.
不过,财报发布当天盘后,英伟达股价一度下跌8%.随后虽回涨,但阴影一直并未散去.这一变化源自投资者的担忧——芯片领域的巨头们,尤其英特尔,此时已经看到了趋势,纷纷入局,而英伟达目前的成功更像是一种偶发事件.
英特尔迎战英伟达
深度学习理论引领了人工智能最新一轮热潮,芯片是完成计算的核心,是人工智能的“大脑”.整个环节分为训练（Training）算法和利用算法推理（Inference）结论两个部分.
训练是人工智能的基础,构建应用的关键.在这一环节,英特尔利用Xeon Phi处理器与英伟达的GPU直面竞争,并通过多项收购扩大产品布局.围绕两家巨头的竞争,谷歌和AMD虽有心杀入战局,但仍在边缘,而更小的创业者则仍处于探索阶段.
2016年8月,英特尔收购美国创业公司Nervana Systems.其深度学习芯片Engine的处理速度是GPU的10倍.随后,英特尔将其与自身业务整合,并追加3.5亿美元的投入,用于研发DNN软硬一体化平台和两代芯片产品,将与Xeon Phi匹配.
Fiaz Mohamed是英特尔人工智能产品事业部业务拓展及解决方案部署负责人,因Nervana收购而加入英特尔.他对《财经》记者说,“我们并没有陷入困境.借助英特尔在设计和工程上的经验,成为英特尔的一部分,这有利于我们的产品推向市场.”这是在训练层创业者普遍的结局,即被巨头收编.
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参考文献：
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