'把阿爾法狗裝進手機裡' , 可能只需要一步: 設計出適用人工智慧的獨特晶片. 從2017年開始, 我國正在掀起一股前所未有的AI晶片創業熱潮, '智能芯' , 正在成為我國搶佔智能時代的新引擎.
'智能芯' : 加速智能時代的發動機
晶片是人工智慧的發動機. '無晶片, 不AI. ' 清華大學微電子所所長魏少軍說, 晶片是實現人工智慧的當然載體, 無論是CPU, GPU還是其它的晶片平台, 都離不開晶片. 做AI一定要有晶片, 晶片是人工智慧不可或缺的基本內容.
對於絕大多數智能需求來說, 基於通用處理器的傳統計算機成本高, 功耗高, 體積大, 速度慢. 更適用於深度學習的智能專用 '芯' , 就成了產業鏈條競爭的必備賽道.
人工智慧晶片 '獨角獸' 企業寒武紀科技創始人陳天石告訴記者, 可以用 '瑞士軍刀和菜刀' 來比喻通用處理器和深度學習處理器的關係: 瑞士軍刀雖然功能多, 但是做菜的時候, 還是菜刀更合適. 在智能處理方面, 需要一把更合適的菜刀.
英偉達的處理器GPU, 本是用於映像的渲染, 卻因為誤打誤撞在深度學習上, 更適合超大規模數學運算, 讓計算機視覺等的準確率一舉超過人眼. 可以說, 如果沒有GPU, 這一輪AI浪潮就算積累了再多數據, 也枉然. 這讓2年前還在30美元附近的英偉達股票, 如同坐上火箭般, 漲至現在的近250美元.
英偉達也並非高枕無憂. 穀歌也發布了兩代TPU, 這種針對深度學習框架Tensor Flow而進行優化的AI晶片, 因為阿爾法狗的亮相驚豔世人. 微軟, 英特爾, AMD等老牌科技巨頭, 都在這條道路上積極布局, 包括合縱連橫.
同一起跑線: '中國芯' 的搶跑機會
目前, 晶片仍是我國第一大進口商品, 每年的花費在2000億美元, 超過了石油. 近年來, 隨著在整合電路行業的不斷髮展, 傳統晶片的國產替代率正在逐步提高. 而對於人工智慧晶片而言, 好消息是, 國際上尚未形成通用的智能生態, 中國與其它國家站在同一條起跑線上.
2016年, 寒武紀研發了全球首款商用深度學習處理器IP產品寒武紀1A處理器. 2017年9月, 華為海思推出全球首款手機AI晶片麒麟970, 其強大的本地AI處理功能正是來自於其中整合的寒武紀1A處理器. 與傳統的4核晶片相比, 這一晶片在計算機視覺, 語音識別, 自然語言處理等關鍵人工智慧任務上, 達到了25倍以上的性能和50倍以上的能效.
'打個比方說, 功率, 體積, 速度等不斷優化後, 最終有一天我們就可以把阿爾法狗裝進手機裡. ' 陳天石說, 做AI晶片, 就是像建房子或者修路這樣的事, 如果沒有房子, 沒有路, 頂層的應用沒辦法往後走.
從研發到應用, AI晶片正在這裡呈現出百花齊放的態勢: 2017年11月, 寒武紀發布新一代智能處理器產品; 12月, 地平線發布自主研發的AI晶片 '旭日' 和 '征程' ; 2018年3月, 深思考發布其醫療影像專用AI晶片 'M-DPU' .
從雲到端: 百花齊放的賽道
不過目前而言, 還沒有一種演算法架構可以覆蓋所有的應用, 到底存不存在一種類似CPU這樣的通用AI晶片? 業界也還在摸索中, 我國創業企業更是百花齊放.
類似寒武紀等, 是通用AI晶片的 '擁護者' ; 而深鑒科技, 地平線等, 則重在應用終端. 深鑒科技首席執行官姚頌認為, 每家AI晶片公司都必須成為一家軟體&系統公司. 因為在AI晶片當中, 晶片本身只佔1%, 剩下99%是完整的系統和軟體.
'有一天, 手機可能不再是作為主要上網設備, 而是各種物聯網設備. 未來誰掌握物聯網的入口, 誰就是關鍵數據的產生者. 基於聲音和映像的專用晶片, 將變得非常重要. ' 語音識別公司雲知聲創始人黃偉說, 非常期待產業基金能在物聯網領域有一定出貨量的終端AI晶片上多布局, 並形成 'AI雲端晶片- 終端應用- 政府採購' 的生態閉環.
'AI殺手級的應用應該在哪探究, 是否會出現像通用CPU那樣獨立存在的通用AI處理器; 如果存在, 架構是怎樣的? 如果不存在, 那現在這麼多創業公司又將何去何從呢? ' 魏少軍則認為, 這個問題目前還沒有解答. 大部分市場上的AI晶片創業者都會成為 '先烈' , 而這將成為AI發展中最令人欽佩也最令人動容的偉大事件.