深度：32家公司决斗云端AI芯片！

在客岁年底的NeurIPS勾当中，Graphcore展示了一个示例设置RackScale IPU-Pod，包罗32个1U IPU-Machines，每个由4个Colossus GC2 IPU处理赏罚器构成，提供500 TFLOPS殽杂精度计较，高出1.2GB的处理赏罚器内存以及高出200TB/s的内存带宽。

▲Graphcore IPU-Pod racksale体系

另一家2016年创立的以色列创企Habana Labs，在客岁9月的AI硬件峰会上公布已经筹备推出其首款用于推理的AI芯片Goya，它表现了在Resnet50图像分类数据库中每秒分类15000张图像的吞吐量，比NVIDIA的T4装备跨越约50％，耽误时刻为1.3ms，功耗仅为100 W。

其最新7500万美元B轮融资（2018年12月）由英特尔风险投资公司领投，资金将部门用于研发第二款芯片Gaudi，该芯片将面向实习市场，据称实习机能可线性扩展到1000多个处理赏罚器。

印度AlphaICs公司也是在2016年创立，正在计划AI芯片并致力于AI 2.0，但愿通过该系列产物实现下一代AI。

AlphaICs的一位连系首创人之一是有“奔驰芯片之父”称谓的Vinod Dham，他与一些年青的芯片计划师们相助打造了可执行基于署理的AI协处理赏罚芯片——RAP芯片。

Dham暗示，AlphaICs芯片在处理赏罚速率上相较竞争敌手更有上风，并称当前我们看到的大多属于弱AI，而他们可以被称之为“强AI”。

凭证Dham的说法，RAP芯片有望在2019年年中推出，“但愿为真正的AI缔造一个大爆炸”。

Tenstorrent是位于加拿大多伦多的创企，由两位AMD前工程师Ljubisa Bajic和Milos Trajkovic开办，焦点团队大多来自NVIDIA和AMD，研发专为深度进修和智能硬件而计划的高机能处理赏罚器。

客岁早些时辰，这家公司得到来自Real Ventures的种子轮投资，不外至今仍处于奥秘模式。

4、奇异战队：光子AI芯片

在面向云和数据中心规模的硬件权势中，一支出格的战队正受到海表里科技巨头的青睐，它就是光子AI芯片。

和通例芯片差异，这些芯片回收光子电路来取代电子传输信号，他们比电子电路拥有更高的传输速率、更低的耽误和更高的吞吐量。

2016年，MIT研究团队打造了首个光学计较体系，该成就于2017年以封面文章的情势颁发在顶级期刊Nature Photonics杂志。正是这篇论文，在环球范畴内开导更多人投入到光子AI芯片的研发之中。

仅是这一MIT团队，就在2017年孵化出Lightelligence和LightMatter两家美国公司。

Lightelligence在2018年2月拿到百度风投和和美国半导体行业高管1000万美元种子轮融资，LightMatter在2019年2月拿到由谷歌母公司Alphabet旗下的风险投资部分Google Ventures领投的2200万美元B轮融资。

Lightelligence称光子电路（Photonic Circuits）不只能在云计较规模作为CPU的协处理赏罚器加快深度进修实习和推理，还能用于要求高效低能耗的收集边沿装备。

本年4月，Lightelligence公布乐成开拓出天下第一款光子芯片原型板卡（Prototype），其光子芯片已与谷歌、Facebook、AWS、BAT级此外客户联系。

LightMatter同样重点面向大型云计较数据中心和高机能计较集群，他们曾打造出2个早期的芯片，个中一个芯片包括高出十一个晶体管。

受MIT那篇论文的开导，2017年，海内第一家光子AI芯片创企光子算数由来自由清华大学、北京大学、北京交通大学等10所高校的博士生创建。

这家公司在2018年9月得到天使轮融资，据称其光子芯片的机能是电子芯片的1000倍，而功耗只有电子芯片的1%。

就在本月，比尔盖茨也开始投资AI芯片，并且投资的是同样研发硅光技能的Luminous。其他投资者还包罗Uber连系首创人Travis Kalanick的10100基金，以及现任Uber CEO Dara Khosrowshahi。

Luminous今朝仅有7位成员，但它的胃口可不小，方针是为包括谷歌最新的Tensor Processing Unit AI芯片的3000块电路板建设一个更换品。它们回收的要领小心了其连系首创人Mitchell Nahmias在普林斯顿大学的早期神经形态光子学事变。

此刻这几家创企配合存在的题目是，不清晰多久能宣布首款量产的光子AI芯片，以及这些芯片的现实应用结果可否真正代替电子芯片的位置。

五、当前云端AI芯片首要挑衅

现在切入云AI芯片市场的玩家已经稀有十家，不外由NVIDIA主导、多家半导体巨头分食的软硬件和处事市场概略名堂依然较量不变，发生新的名堂变换绝非一件易事。

1、粥多僧少，聚拢效应明明

对付芯片行业来说，足量的产能至关重要。

半导体巨头可以实现十倍、百倍的产能，而创企很难在创业初期就做到这一点。此刻的创企多为IC计划厂商，假如他们想要成为像英特尔、三星那样“自给自足”的公司，也许必要花数十亿美元不止。

颠末2015-2016年的半导体行颐魅整合海潮后，近两年半导体并购潮正在逐渐“退烧”，大公司对芯片创企的投资或收购动作会越发审慎。

2、人才争夺愈演愈烈

云端AI芯片的焦点竞争力在于人才。

从当前市场上较受存眷的云AI芯片公司来看，它们的研究团队多是在芯片巨头有高出十年从业经验的行业老兵，并且每每有带头研发出相干乐成产物的履历。

无论是半导体巨头照旧跨界造芯的科技巨头，根基上都在走两种路径，一是投资并购成熟的芯片公司，另一种就是从挖走其他大公司的芯片高管。

3、创新难+落地难

英特尔研究院院长宋继强曾经向智对象暗示，AI芯片的将来必然是多样化，差异种类的产物满意差异功耗、尺寸、价格的要求，AI一场马拉松，此刻这场角逐才方才开始。

现阶段，入局云AI芯片规模的绝大大都巨头和创企都在打创新的招牌，包罗创新的架构、存储技能以及硅光技能等。

因为对敦促深度进修的新型计较资源的需求激增，很多人以为这是初创企业从巨头和投资机构手中争取资金的可贵机遇。

尽量玩家正在增多，打出的旗子也趋于多样化，但就今朝而言，真正落地量产的创新硬件还很有限。云端AI芯单方面对的逆境仍有许多，好比计较机系统布局广泛存在的摩尔定律难以维系和半导体器件方面的瓶颈。

研发芯片的进程也许必要数年时刻，今朝大部门硬件仍在开拓中或在早期试验打算中举办。因此，很难猜测哪些企业会实现理睬的机能。

结语：三股权势，决斗云端AI芯片之巅

（编辑：湖南网）

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