전화 및 인공 지능 '중국어의 핵심'의 물결의 강과 호수에서 AI 칩은 불을하지 않는 모든 산업 동향을 휩쓸었다.
전통적인 칩 업체 인 엔비디아, 인텔, 퀄컴, 인터넷 업체 인 구글, 알리바바, 바이두, 그리고 투자를 높은 인기를 유지 많은 자본 수준에 대한 첫 번째에서 등 캄브리아기, 깊은 캄 기술, 수평선, 같은 비즈니스 리더, 자금 조달의 시작에서 수백만 달러의 양.
또한 비트 대륙 (Bit Continent)이나 켄난 수 찌 (Kennan Soochi)와 같은 어플 리케이션 시장이 응용 시장에서 직접 등장했으며, 비트 코닝 (bitcoin) 광산에서 광산 용 칩을 다 써 버리고 다른 응용 분야로 확장하기 시작했습니다.
육식 동물에서 기회를 포착하는 방법 기회입니다 기회가? 없다 결국 창업, 시장 선수 경쟁? 억 국가 권력을 오히려 낮은 키 군 기술과 담소를 나눴다. 군의 클라우드 기술을 AI 칩 벤처 군대로 팀 백그라운드에서 예상 화려한. 루 Yongqing 팀의 영혼이며, 전기 전자 엔지니어 엔지니어링 협회의 로얄 아카데미 (IEEE) 영국, 동료 계산 병원의 영국 협회, 임페리얼 칼리지 교수는 1992 년에, 사용자 컴퓨터 칩을 연구하기 시작했다 세계 최초의 고급 컴파일러 소프트웨어 헨델-C에 대한 사용자 정의 칩의 개발에 참여.
CEO 인 NIU Yu-yu와 팀의 핵심 R & D 직원은 Academician Lu Yongqing의 학생들이며 Niu Yu-Yu는 Jinyun Technology가 Imperial College of Technology의 주요 인공 지능 연구소의 재능을 대피 시켰다고 말했다.
현재 진운 테크놀러지는 영국의 실험실 연구팀을두고 있으며 심천과 상하이에 알고리즘, 하드웨어, 제품, 운영 및 기타 팀을 보유하고 있습니다.
Jiyun Technology의 초기 기술 능력은 다른 고속 비행 인공 지능 칩과 달리 IoT 터미널과 수직 영역을위한 맞춤형 엔드 - 투 - 엔드 AI 애플리케이션 솔루션을 제공하는 것을 목표로합니다.
우리의 칩 아키텍처는 두 가지 레이어로 나뉘는데, 상위 레이어는 사용자 정의 된 데이터이고, 아래쪽은 통합 된 칩 아키텍처입니다. 사용자 정의를 통해 칩 성능이 충분히 강력하고 일반화로 인해 비용이 충분히 낮아질 수 있습니다. 실험실에 축적 된 기술은 컴파일러를 통해 이루어집니다. 칩에 다른 알고리즘의 요구 사항을 배치하고, 컴파일러로 개인화를 자동화하며, 공통된 문제를 해결하면서도 커스터마이제이션을 해결하고 고성능을 보장합니다. '이 기술은 컴파일러를 통한 인간 디자인 프로세스를 시뮬레이션합니다. 커스터마이징 된 칩의 자동 생성은 칩 디자인의 임계 값과 비용을 크게 줄입니다.
Pre-A에서 Jinyun Technologies에 투자 한 Xingyi Capital의 설립 파트너 인 Yang Ge는 칩은 수백만에서 수천만에 달하는 비용이 많이 드는 투자가 많은 산업이며 지속적인 반복적 업그레이드가 필요하다고 언급했다. 인공 지능 애플리케이션 시장 전체는 여전히 초보적이며 여러 분야의 애플리케이션이 실험 단계에 있으며 시장은 극도로 파편화되어 있으며 기존의 칩은 시장에 너무 비싸다. 시장 부문의 칩 비용을 개발하는 것은 너무 비싸다. 클라우드 기술은 많은 사용자 정의 및 다 기능성을 달성 할 수 있으며 더 나은 시장 가격을 제공 할 수 있습니다.
LoT 시장 신생 기업의 시장 기회는 시장과 함께 더욱 커지고 있으며 현재 시장은 매우 광범위하고 분산되어 있으며 대규모로 성장 기회를 제공하고 있습니다. 스마트 폰과 같은 일부 지역에서는 시장 규모가 매우 큽니다. 수요가 상대적으로 단일이며, 거인이 내부에서 싸울 때 적합합니다. 일부 지역은 AI 칩에 대한 요구 사항이 있으며, 전력 소모가 적고, 성능이 충분해야하며, 시장이 휴대 전화, 거성과 같이 표준화되지 않은 상태에서 전면에 내장 될 수 있습니다 이 영역의 입출력은 직접적으로 비례하지 않습니다.
이것은 GAP 시장을 창출하게 만듭니다.
많은 창업 기업이 연구소에서 나와 기술적 인 힘을 지니고 있으며 팀은 이러한 시장 요구에 신속하게 대응할 수있을 정도로 충분히 작고 빠릅니다. 거인과 비교할 때 속도와 비용상의 이점이 있으며 기술적으로 전제가됩니다 , 그러한 기업의 성장을위한 전제 조건이있다. '
Niu Haoyu와 Yang Ge는 또한이 기회를 보았습니다.
Jinyun Technology의 게임은 인공 지능 알고리즘 모델을 모듈로 커스터마이징하고 통합 된 하부층 칩으로 구성하여 실제 산업을 해결함으로써 종단 간 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션의 전체 세트를 사용자 정의하는 수직적 세분화 필드를 목표로합니다. 문제는 칩의 테이프에 공헌했습니다.
'칩 자체는 고객 가치를 제공하기 위해 실질적인 문제를 해결하기 위해 칩에서 실행되는 프로그램을 수 있도록. AI 시장은 아직에만 칩 문제를 해결할 수있을 것를 제공하는 정도 성숙하지 않은, 값이없는, 풋내기 단계에 아직도있다. 하나의 칩으로 올라와, 어려운 일은 아니지만 신생 기업은 신속하게 착륙하고 산업화하는 방법에 대해 생각할 필요가있다. 칩 산업의 발전은 산업화에 따른 것이며 칩은 산업 발전의 결과이며 이유는 없다 'Niu Yu-Yu는 말했다.
Jinyun Technology는 China Aerospace의 주요 고객 인 스마트 시티, 산업 모니터링, 스마트 제조, 스마트 금융에 중점을두고 있으며, Yinyang Power Network에 Jinyun Technology가 업계를 선택했다고 말했다. 세 가지 기준이 있습니다.
첫 번째는 시장 규모가 1000 억 위안에 달할만큼 크고 두 번째 시장은 충분히 깊고 세 번째 제품은 상업화에 충분히 근접하다는 것입니다.
스마트 도시를 보이는, 금융 거의 모든 AI는 산업, 시장의 단순화를 목표로하고 있지만, 군 구름이 실제로 긴 꼬리이 큰 시장을 수행하는 깊이 조각난 시장을 선택합니다. '깊은 시장을, 우리는 축적 된 커스터마이징 프로그램이 많을수록 하나씩 시나리오가 축적되는 속도가 느려지므로 응용 프로그램 시나리오에 따라 자체적 인 칩 아키텍처를 반복하십시오.이 값을 누적 할 수 있습니다.
보안 필드 AI 회사에서 얼굴 인식을 판매 달리, 윤 기술 군은 맞춤형 솔루션이 AI의 발전의 현 단계에서 이러한 요구를 해결하기 위해 고객 이동의 능력보다 완벽한 세트, 다른 얼굴 인식에 추가로 제공한다고 강조 , 고객의 승인을 얻는 것은 매우 쉽습니다.
하나 개의 필드 시장 솔루션은 클라우드 기술의 정말 군 궁극적 인 목적을 촬영합니다. 칩 회사로서, 한 사람에 의해 니우 신화 유의 기대는 산업의 각 세그먼트의 요구 부문 장면, 알고리즘 개발,에 대한 심층적 인 지식을 축적 지속적으로 플랫폼에서 사용자가 산업 분야에 대한 저가의 개발 솔루션을 설계 할 수 있도록 AI 윤 군 개방형 플랫폼의 기술을 최적화하기 위해, 실제 솔루션의 집합을 형성, 프로그램은 결국 칩의 바닥에 떨어질 것이다, 대규모 칩 비용을 줄입니다.
Jinyun 인공 지능 개발 플랫폼은 주로 인공 지능 칩 분야에 중점을두고 있으며 데이터 라벨링, 하드웨어 컴파일, 보드 테스트 등의 자동화 기능을 완벽하게 지원합니다. 사용자 데이터 라벨을 제공해야 자동화가 가능하며 특정 분야에 맞게 맞춤형 AI를 제공 할 수 있습니다. 기본 하드웨어 전문 기술이 필요없는 프론트 엔드 제품 및 솔루션은 사용자의 사용 임계 값을 크게 줄입니다.
"우리의 개발은 점점 더 열린 협력이 될 것입니다. 우리는이 단계에서 모든 사람들에게 우리의 개발 플랫폼을 사용하도록 요청하는 신생 기업으로서 이것은 어렵습니다. 반대로 우리는 모든 사람들이 함께 할 수 있도록 유도 할 수 있습니다.
우리는 어떤 가치 시장을 제공? 안정 칩, 충분히 낮은 가격, 성숙 응용 사례, 개발자가 돈을 벌 수 있도록. 인공 지능 칩 회사가 이러한 점을 할 수없는 경우가 비교적 큰 수 없을 수도 있습니다 성장 기회. "라고 Niu Yu-yu는 말했다.
곧 격렬 접근 많은 큰 시장의 경우, 모든 칩은 운이 기업들에게 기회가 될 것으로 예상된다. 그러나 많은 지역에서 땅도 있기 때문에 AI 칩의 가격도, 클라우드 컴퓨팅 및 기타 인공 지능 기능 방식으로 데이터를 사용 또한, 단자의 인기에만 AI 기능의 로컬 테스트 프로그램에서 터미널. 미래 AI 터미널 장치가 칩을 가지고 수 있도록 현실적인 개별 부유 한 구매자 아닙니다에 특정 추세 여부를 확인하는 방법?
니우 신화 유 터미널 + 동향 클라우드는 기본적으로 기밀 데이터는 클라우드에 적합한 수없는 경우에만 입력 할 수있는 많은 수의 훈련을 몇 가지 알고리즘의 미래 패턴 믿고, 및, 데이터, 개인 데이터를 저장하지 않아도 많은 사람들이 빠른 피드백 데이터가 더 적합해야합니다 터미널 처리를하십시오.
모든 카메라의 데이터를 처리 할 수있는 클라우드, 일일 데이터 반 T를 생성 카메라로 전송하는 경우 군중 제어 몰, 예를 들어, 데이터가 클라우드뿐만 아니라 광대역 전송, 관련이없는 상업적 응용 프로그램 많습니다 높은 비용, 백 엔드 서버 스토리지 비용, 특히 체인점을 위해, 높은, 혼자 클라우드 배포 떠받되지 않습니다.
각 카메라는 실질적으로 추출 처리에 직면 할 수 있다면, 반대로 산출 추적 데이터 만이 메타 분석 추출 클라우드에 전송 대폭 비용 절감 및 효율을 향상시킨다. 그리고 여기에 충분히 낮은 비용을 필요로 할 카메라에 내장 된 칩. 또한이 침입하는 군 클라우드 기술 개발의 방향이다.
프로그램에서 카메라가 몇 백 개 조각을 할 경우 '먼저 군사, 대기업에 마지막으로 실제로 소비자 소매에, 더 큰 비용의 양을 낮추고 칩의 기능은 칩에 직접, C- 말단 소비와 같은 정도에 위임 개인 소비 분야는 경쟁력을 가질 것이다. '
그러나 올 수있는이 시간, 니우 신화 유는 수요 중심의 시장의 정확한 답을 줄 수 없다.
현재 AI 칩면이 또한 주요 정부 기관, 대기업을 지불, 실제 많은 시대는 여전히 새벽 어두운 탐사입니다.
'에코 NVIDIA, 구글 등 대형 기업들이 무대를 탐험하기 시작하지만, 생태 최종 승리는, PC의 인텔 시대처럼, 독점 모바일 인터넷 시대를 ARM 것으로, 전체 AI 칩을 시작 불과했다.'
독점 전에 성공적으로 착륙 할 수있는 사람은 누구입니까? 모든 인공 지능 칩 기업가는 스스로되고 싶습니다.