Реки и озера чипа ИИ в названии «Китайского ядра» и тенденция искусственного интеллекта, охватившего все отрасли промышленности, огонь не хочет.
Традиционные чип-гиганты Nvidia, Intel, Qualcomm, интернет-гиганты Google, Alibaba, Baidu и предпринимательские лидеры, такие как Cambrian, Shenzhen Science and Technology, Horizon и т. Д., Все подняли много громких инвестиций с уровня капитала. Объем финансирования начинается в 10 миллионов долларов США.
Кроме того, есть также темные лошади, такие как Bit Continent и Kennan Soochi, которые появились непосредственно на рынке приложений. Из одной биткойнской добычи у них закончились чипы горных машин и стали распространяться на другие области применения.
На рынке, где конкурируют крупные геймеры, есть ли шанс для начинающих? Где возможности? Как воспользоваться этой возможностью? Yibang Power беседует с довольно сдержанной технологией Jinyun. Член команды, на фоне команды, не должен быть великолепным. Характер души команды Лу Юнцин - британская Королевская академия инженерии, Институт инженеров по электротехнике и электронике (IEEE), академик Британской академии наук, профессор Императорского колледжа, в 1992 году начал изучать пользовательские вычислительные микросхемы, Участвовал в разработке первого в мире программного обеспечения для компиляции высокого уровня для пользовательских чипов Handel-C.
Многие из его директоров NIU Yu-yu и основные сотрудники R & D группы являются студентами академика Лу Юнциня. Ню Юй-Юй сказал, что технология Jinyun почти эвакуировала таланты крупных лабораторий ИИ Императорского технологического колледжа.
В настоящее время Jinyun Technology имеет лабораторию исследований в Великобритании и имеет алгоритмы, оборудование, продукты, операции и другие команды в Шэньчжэне и Шанхае.
В отличие от других высокопроизводительных чипов искусственного интеллекта, первоначальные технологические возможности Jiyun Technology направлены на предоставление индивидуального комплексного прикладного решения для приложений IoT и вертикальных доменов.
«Наша чип-архитектура разделена на два уровня: верхний уровень - это настроенные данные, нижняя - унифицированная архитектура микросхем. Настройка может гарантировать, что производительность чипа достаточно сильна, обобщение может гарантировать, что стоимость достаточно низкая. Технология, накопленная в нашей лаборатории, осуществляется через компилятор Развертывание требований различных алгоритмов к чипу, автоматизация персонализации с помощью компилятора, как решение настройки, так и гарантирование высокой производительности при решении общей проблемы ». Эта технология имитирует процесс проектирования человека с помощью компилятора Автоматическая генерация настраиваемых чипов, что значительно снижает порог и стоимость дизайна чипов.
Ян Ги, партнер-учредитель Xingyi Capital, который инвестировал в Jinyun Technologies в Pre-A, также отметил, что чипы - это высоко инвестированная индустрия, которая может стоить от миллионов до десятков миллионов и требует непрерывных итерационных обновлений. Весь рынок приложений для искусственного интеллекта по-прежнему очень элементарный, и приложения во многих областях находятся на экспериментальной стадии. Рынок чрезвычайно фрагментирован, а традиционные чипы слишком дороги для рынка. Слишком дорого для разработки затрат на чипы для сегментов рынка. Облачные технологии могут обеспечить большую гибкость и универсальность и могут обеспечить лучшую рыночную цену.
Возможности начинающих рынков LoT растут с рынком. Нынешний рынок характеризуется очень широким распространением, очень децентрализованным и крупным масштабом, что дает нам возможности для роста. В некоторых областях, таких как смартфоны, рынок очень велик. , Спрос относительно единый, он подходит для гигантов, чтобы сражаться внутри. В некоторых областях есть требования к AI-чипам, потребность в низком потреблении энергии, достаточно высокая производительность, может быть встроена в фронт, в то время как рынок не был нормализован, как мобильный телефон, гиганты Вход и выход в этих областях не являются прямо пропорциональными.
Это приводит к созданию рынка для GAP.
Многие из начинающих компаний выходят из лаборатории, имеют техническую прочность, а команда достаточно мала и достаточно быстро, чтобы быстро реагировать на такие требования рынка. По сравнению с гигантами, есть преимущество в скорости и стоимости, при условии технически поддерживающих преимуществ. , есть предпосылка для роста таких компаний ».
Ню Хаою и Ян Ге также увидели эту возможность.
Понятно, что игра Jinyun Technology направлена на вертикальное поле сегментации, настраивая полный набор комплексных программных и аппаратных решений, настраивая модель алгоритма искусственного интеллекта в модули и настраивая их на унифицированные чипы нижнего уровня для решения реальной отрасли. Проблема, внесенная в ленту чипа.
«Сам чип не имеет значения, только решение работает на чипе, чтобы решить актуальные проблемы клиента, может обеспечить ценность. Рынок AI недостаточно зрел, чтобы обеспечить только чип, который может решить проблему, все еще находится в зачаточном состоянии. Выньте чип, Это не сложно, но стартапы должны думать о том, как быстро приземлиться и индустриализировать. Развитие чип-индустрии идет за индустриализацией. Чип является результатом промышленного развития, а не причины », - сказал Ню Юй-Ю.
В дополнение к COMAC, крупному клиенту China Aerospace, компания Jinyun Technology сосредоточилась на умных городах, промышленном мониторинге, умном производстве и умном финансировании. Ню Хаою рассказал Yibang Power Network, что Jinyun Technology выбрала отрасль. Существует три критерия:
Во-первых, рынок достаточно велик, чтобы достичь 100 млрд. Юаней, а второй достаточно глубок на рынке, третий - достаточно близко к коммерциализации.
Кажется, что умные города, финансы и т. Д. - это почти все отрасли, ориентированные на компании AI, на единый рынок, но на самом деле Jinyun предпочитает быть длиннохвостым, глубоко распространенным рынком на этом крупном рынке. «Чем глубже рынок, тем больше мы можем накапливаться. Чем больше программ настройки, тем медленнее мы накопили один за другим сценарий. Итерации по нашей собственной архитектуре чипов в соответствии с сценарием приложения. Это значение, которое мы можем накапливать.
В отличие от компании AI, которая продает распознавание лиц в области безопасности, Jinyun Technology подчеркивает, что предоставляет другие возможности, чем распознавание лиц, и использует целый набор более индивидуальных решений для перемещения клиентов и решения задач. Это на нынешнем этапе развития ИИ. , Очень легко получить одобрение клиента.
Конечной целью Jinyun Technology является решение рынка и решение проблемы в одной области. Будучи чип-компанией, ожидание Niu Yuyu заключается в том, чтобы лично накапливать ряд отраслевых сценариев, разрабатывать алгоритмы и глубоко понимать потребности каждой разделенной отрасли. , Сформируйте набор практических и возможных решений, чтобы постоянно оптимизировать открытую платформу AI Jiyun Technology, чтобы пользователи на платформе могли разрабатывать и разрабатывать решения для разделенных отраслей по низкой цене, и, наконец, решение будет приземляться на нижнем чипе, а масштаб будет максимальным. Уменьшите стоимость чипа.
Платформа разработки Jinyun AI в основном сосредоточена на области чипов искусственного интеллекта и может обеспечить полную поддержку автоматизации от маркировки данных, аппаратной компиляции до тестирования плат. Она может быть автоматизирована только путем предоставления пользовательских меток данных и предоставляет индивидуальный AI для определенных областей. Внедренные продукты и решения, не требующие знания оборудования, значительно снижают порог использования пользователя.
«Наше развитие должно быть все более открытым сотрудничеством. На этом этапе мы, как начинающая компания, призываем всех использовать нашу платформу разработки, это сложно. Напротив, мы можем привлечь всех, чтобы сделать это вместе.
Какую ценность мы можем предоставить рынку? Стабильный чип, низкая цена, зрелый прикладной случай, пусть разработчик может зарабатывать деньги. Если компания-чип-инфо не может делать эти очки, она не будет довольно большой. Возможность роста », - сказал Ню Юй-ю.
Ожидается, что для предстоящего крупного рынка LoT всем предпринимателям-чипам повезет. Однако многие поля по-прежнему используют функцию AI, такую как вычисления данных в облаке, только из-за цены на чипы AI. Слишком высокий, нереалистично популяризировать терминалы. Отдельные богатые покупатели только размещают возможности AI на терминале в частичных тестовых сценариях. В будущем пусть конечные устройства имеют чип AI. Это определенная тенденция?
Niu Yu-yu считает, что тенденция терминального + облака в основном является образцом будущего. Некоторое обучение алгоритму, большое количество конфиденциальных данных может быть введено только в облако, и многим не нужно хранить данные, частные данные, данные, которые требуют быстрой обратной связи, более подходят Наденьте обработку терминала.
В качестве примера возьмем управление потоком торгового центра. Если все данные камеры передаются в облако для обработки, одна камера генерирует половину Т данных в день. Многие из этих данных не связаны с коммерческими приложениями и передаются в облако. Стоимость высокая, а стоимость серверного хранилища также высока. Особенно для сетевых магазинов облачное развертывание не может ее поддерживать.
Напротив, если каждая камера может обрабатывать основные операции выделения, отслеживания и других вычислений, а только передавать полученные данные в анализ совокупности облачных данных, это может значительно снизить затраты и повысить эффективность. Здесь ему требуется достаточно низкая стоимость. Микросхема встроена в камеру. Это также направление развития технологии Jinyun.
Характеристика чипа заключается в том, что чем выше стоимость, тем ниже будет стоимость. Во-первых, она используется в военной промышленности, и крупные компании, наконец, идут на личное потребление. Розничная торговля фактически вытаскивает чип прямо на уровень, эквивалентный потреблению на стороне C. Если программа камеры выполняется сотнями штук, Личное потребление более конкурентоспособно.
Но когда это время наступит, Ню Юй-ю не сможет дать точные ответы, более обусловленные рыночным спросом.
В настоящее время покупатель чипа AI в основном базируется на правительственных агентствах и крупных предприятиях. Реальная эпоха LoT все еще находится в темноте до рассвета.
«Вся экосистема чипов AI только началась. В стадии разведки также находятся отличные компании, такие как Nvidia и Google. Однако экология, которая в конечном итоге выиграет, станет монополией в отрасли, таким как Intel в эпоху ПК и ARM в эпоху мобильного Интернета.
Кто может успешно приземлиться перед монополией? Все предприниматели-чипы AI хотят быть самими собой.