2018、半導体チップのための資本の情熱は完全にそれが巨大企業であるか、スタートアップ企業、インターネット企業や伝統的な製造企業は、チップの熱意であるかどうか、AI技術を点灯している。7月-5月、音雲が知っている、聞いて行きます、 Rokid、Baiduはスピッツァーは、AIが音声チップを構築していることを確認した思考、AIチップやチップモジュールを発行した、深いカム・テクノロジーズは、そのAIチップは、クラウド知ら創業者兼CEOのマイケルは音さえなし」で、今年の後半に利用できるようにすると発表しましたAIチップを作るというあなたの決意を表明するために、チップを死に至らせてください。
真の人工知能がはるかに達成するために失敗したのでしかし、「今まで、世界はまだ、真のAIチップが登場していません。「周ビン、中国のゼネラルマネージャーは、スマートな発言は、異種業界のいくつかの見解を表しています。
「ITタイムズ」記者はAIサークルの数が多い、AIチップの概念を発見した後、世界でも投資家はバブルAIチップがあると信じて、ほとんどのスタートアップ企業が消え、統一されたコンセンサスを形成しませんでした。
しかし、いずれにしても、我々は誰かがコア技術「道を切り開く」の中国のローカライズであるAIチップ軍閥の荒野の年です。
AIチップの異なる定義
蘇州Mindrayの李ヤン元の「AIチップの新興企業が良いよりも害を行う可能性がある。」創設者・チップ・零細企業は、業界で10年染み込んで、彼は10年以上0から1チップのニーズ、「ITタイムズ」記者に語りました期間、彼自身のチップが公務の後に5回テープされ、それは40nmプロセス（ナノメートル）プロセスを使用して、自分のR＆D AIチップであれば、コストが上がること」、業界をリードする立場に20回の前にテープで固定し、それが低減されない。チップは百万PCS（製品のユニット数）、最大$ 10枚あたりの平均費用に配分規模、40nmプロセスフローシート最大10万元の唯一の手数料の開発コストを、共有する必要があり、より高い含めません研究開発費。
しかしRokid朱ビン、研究開発プラットフォームの視点のヘッド正反対元李ヤン、「共通のチップを使用して、スマートデバイスはやり過ぎである、特別なニーズが痛みのポイントを解決するために、特別なチップを必要とし、カスタムAIチップは、人工知能のカウントのためのコストとハードウェアを削減するために、正確ですローエンドの汎用チップでは不十分であり、ハイエンドの汎用チップには多くの冗長設計があり、消費電力が大きくなるという要望がある。
AIチップはまた、AIまたは計算アクセラレータカード、通常概念として知られている具体的人工知能アプリケーションを処理する計算集約型のタスクのためのAIチップモジュール（依然として責任が他の非CPUのコンピューティングタスク）を意味し、現在のGPUは、に分割されています、FPGA、ASICおよび他のタイプ、およびその他の一般的なキンギョソウクアルコム異なるチップは、AIチップは、自動運転などで算出された高精細ビデオ、データの識別におけるセキュリティなどの処理タスクのために主に専用です。
6月26日、Rokidは自社開発AI KAMINO18専用の音声チップをリリースし、スピーカーは、インテル、クアルコムとのSoC（システム・オン・チップ）専用のAIの声で、他の伝統的な汎用チップとは異なり、インテリジェントなマシンと子供たちの物語をサポートしていますチップ、その内部継承ARM、NPU、DSP、DDR、DAC及び他のコアコンポーネント、1ドル硬貨の大きさはほとんど。ZhuBinアーキテクチャ設計に特別なスピーチを行ったハードウェアのウェイクない、と多くの共通の特徴で見出さチップ少ないが、付属品のコストはまだ存在して、そう、Rokidは、自社製品やアルゴリズムの要件から、昨年9月にチップへの異種コンピューティングの方法との統合をDSA（ドメイン固有のアーキテクチャ）アーキテクチャの使用を自分のチップをカスタマイズし始めました機械の動作状態では、50％に30％の消費電力を低減することができます。
Li YangyuanとZhu Binのさまざまな見解は、伝統的な半導体産業とインターネットのスタートアップにおけるAIチップの2つの異なる認識を表しています。半導体サークルで生まれた人々は、チップのブレークスルーを0から1に、インターネット起業家は、アルゴリズムやソフトウェアの設計を通じて、1,2,3,4のベースで直接的になることをもっと熱望しています。現在リリースされているAIチップの観点から、彼らの主な目的はたとえば、エッジ側および端末側のデバイスで使用する場合、消費電力が非常に低く、マトリクス/浮動小数点演算能力が非常に高く、汎用チップでは困難です。 。
彼の見解では、市場に出ているほとんどのAI音声チップは、DSPデータ信号処理に似た独自の機能を果たすチップに属していると、彼は考えています。 1つまたは複数の機能に焦点を当て、特定のシナリオに限定されているため、設計および生産の複雑さは汎用チップの複雑さよりも低く、また技術的認可もほとんどありません。 AIチップは最下層から始まらず、言語や画像などの上位アプリケーションのシーンを加速するために、さまざまなIPの組み合わせを介して、「コプロセッサー」などのSoCまたは汎用プロセッサー・プラグイン・アーキテクチャーの最適化から直接開始します。
異種
現在、そこにAIチップの明確な定義がないので、最近の2018年国際サミット（杭州）、周ビンAIチップにしようと、中国異質スマートシリコンバレーのスタートアップ企業のゼネラルマネージャーに「本当の」良い尺度ではない。固定小数点の計算方法定義の下、「AIチップが深い学習のための非常に良いサポートを持っていなければならないことを意味し、今主流の深い学習アルゴリズムであるとして、高効率のできる、高性能人工知能は、アルゴリズムの現在のコアを完了します。」データから、周ビンは、AIチップの計算能力は、そのようなパフォーマンス指標を達成することによってのみ、多くの特定のアプリケーション計算結果が人間の能力に匹敵することができるため、毎秒5兆回を超えなければならないと考えている。
周ビンの名前 - 「異質」、名前が示すように、本質的に、AIチップの背景インターネット起業家の最も簡単な解釈は、異質であるさが一緒に構成する異なるソースによって定義され、インターネットには、後に、典型的な異種ネットワークです。進化異種コンピューティングは、並列分散コンピューティングの特別な形態は、多くの場合、異なるニーズを満たすためにハードウェアを計算する異なる座標に使用されており、コード（又はコードセグメント）が最大全体的なパフォーマンスモードを得るために行うことができます。
現在、AIチップは基本的にわずか数のチップに焦点を当て、従来のチップ企業の過去の異種コンピューティングチップの各種の方法により行うが、今チップ社は、従来の携帯電話のSoC CPUで、例えば水平展開、チップの異なる種類の統合、に焦点を当てるようになりましたISP（プログラミング）の外側（中央処理装置）、GPU（グラフィックプロセッサ）、だけでなく、追加のAIはNPU（埋め込まれたニューラルネットワークプロセッサ）などの処理コアを加速するために使用される。「チップ部品異性体これは普遍的な機能だ」とCheng Zhisheng共同設立者のKang HengはIT Timesの記者に語った。
コスト決定パス
興味深い現象は、インターネットで生まれたAI起業家がAIチップハードウェア分野に突入しているのに対して、従来のチップベンダーはAIを実装するために「ソフト」などのアルゴリズムを使用しているということです。
AI技術は、3つの要素、アルゴリズム、データを持っていると、アルゴリズム開発モデルが成熟深度学習、転送学習、新しいアルゴリズムモデルカプセルネットワークが同期している急速な発展、AIチップない技術の国際的なAIの刃先の観点から力を計算しますそれは、メソッドを実装し、原則はまだ予備的段階は何。実際には、現在主流のチップメーカーは、AIチップを起動していない、AI機能の多くは、チップと特別なアルゴリズムのソフトウェアを介して共通しています。
クアルコムは、今年初めに立ち上げた人工知能エンジン（AIエンジン）のハードウェアおよびソフトウェアは、神経処理エンジン（神経処理エンジン、NPE）を搭載したクアルコムのSnapdragonコアハードウェア・アーキテクチャ上の2つの部分、（CPU、GPU、VPSのベクトルプロセッサ）で構成され、アンドロイドNN API、六角ニューラルネットワークライブラリと、より速く、より効率的に（スマートフォンなど）、端末側で人工知能の適用を可能にする他のソフトウェア。クアルコムのチップのSnapdragon 845のSnapdragon 835小龍820、小龍660サポートAIエンジン、そして基本的にはAIの名前ハイパス制度の旗の下、多くの国内の携帯電話、AIエンジンを介して、より良い顔認識機能。
しかし現在、AIチップ起業家やスマートホームメーカー、汎用チップそれはあまりにも高価 'の。
カン・ヘンが「ITタイムズ」記者、テレビ、エアコン、ボイスモジュールの高コストをカバーするのに十分な大きさ、他の大型家電利益に語ったが、ファン、照明やその他の小型家電製品は、より限定されたコスト、モジュールの利点は、顧客が望む」、弱体化されますより多くのインテリジェンスカテゴリを行った後、以下の百元、汎用チップとやりがいのある、ローエンドの製品に沈むが、市場に右のチップを見つけることができませんでした。「自分のAIチップ、クラウド知られているサウンドを構築AIは、コストと供給サイクルの面で大きなイニシアチブを持つ顧客にオープンチップ技術プログラムを音声することができます。
しかし、李ヤン人民元は、人工知能、異なる段階の重要度が異なるのキーテクノロジーと思います。「プロセッサは、人工知能の重要な技術ではない、特殊目的プロセッサをのみ、作業期間の一部に役割を果たしているの競争力を強化するために。」彼は知覚セグメントセンサー・センターと信じていますプロセッサの存在価値は高くなく、コグニティブ・セグメント、ラーニング・セグメント、および決定セグメントは、プロセッサに重すぎるが、ワンタイム・コストおよび電力消費コストを含むコストに影響を及ぼす。
「NOどのセクション人工知能チップの前提に捧げ、人工知能の研究開発のチップは別の問題ではなく、ソフトウェアの研究の自然な拡張として扱われるべきではない。「李ヤン人民元の人々のメタファー、センサーが人体である、脳によってアルゴリズムが勝つ。
半導体アナリストLishou鵬はまた、人工知能アルゴリズムが依存することを考えていますが、チップキャリア。あなたは、より良い音声認識処理ASIC（フルカスタムチップを）やりたい場合は、ハードウェアの違いは重要ではありません。音声認識では、認識ステートメントはソフトウェア、ネットワーク、トレーニングに関連しており、既存のクラウドとエンドデータ交換の遅延の問題は5Gとともに発生します。
地上での最初のストップ：インテリジェントなオーディオ
R＆D AIチップは、ハイエンドの汎用チップよりも簡単で、AIサークルによって広く認識されています。
クラウド知られている音の共同創設者、李暁漢、開発の十年後、チップ業界は、クアルコムとメディアテックとして、モジュラーたくさんのことを沈殿させ、のIoTビジネスユニット担当副社長ので、必ずしもすべて、ARMアーキテクチャのチップをベースにしていますAIは最初からチップを持っている、あなたは業界のモジュールと成熟した製品を使用することができますが、コアAIチップ加速モジュールの設計は、下から開始する必要があります。2014年末から引き上げクラウド、コア戦略を、R＆Dの2015年に正式設立チームは、その後、2018年にAIチップ「Swift」を開始し、Yun Zhishengは4年間を過ごし、徐々にAIが雲の中にいるだけでなく、着陸することができることに気付きました。
AIチップは、いわゆる着陸に上陸したとして2018年には、端末に搭載されるように、市販のAIチップを指し知られている。2017年、2018年に始まり、150以上の億元、チップ面積の中国の投資は、これらの投資は、集約型産業を継続していきます着陸。ChinaEquity資本グループの創設者兼会長王チャオ龍最近の会議で、第4四半期の中国のメーカーの文化の夏のピークを探しているが、中国はチップのすべての種類の$ 300十億の年間輸入を費やしていることを指摘し、チップは世界の自給の1/3を消費します10％未満の割合は、したがって、最も重要な投資AIチップであるが、セキュリティAIチップのテープアウトコストや研究開発の高コストのため、現在出荷規模はまだコストを相殺するために形成されていません。自律走行車ではありませんAIチップのセキュリティ要件に満たない生産自動操縦、下流の需要は「大きなバブルAI現在の技術がある。」、供給過剰、チップ全体AI他の特定の領域に満ちません
ムーアの法則によると、18カ月ごとに倍増されるチップの性能は、コストは半分に落ちますが、半導体業界への究極のキーが十分に大きく出荷台数および商業市場があるかどうか、お金やスケールを作るために、スムーズにAIチップであります紙からキー「上陸」。でも、安全保障の分野における以前のメディアの報道、「ギャングスター」のHikvision、Nvidiaの唯一20万の年間需要。
このような観点から、スマート音がAIチップ市場を上陸達成する最初のかもしれません。調査会社のCanalys調査（以下のCanalysという。）報告書を発表し、今年末までに、スマート音の所有権は、ほぼ昨年は100万人に達するだろう2.5倍、昨年、インテリジェントステレオ未満5000万今後数年間の保有は、スマートサウンドの所有権は、その人口が倍以上225万人に達するだろう2020年までに、成長していきます。
クラウド知られている音は、ネットワークAIチップUniOneのために今年5月にリリースされた、解放AI音声チップモジュールを尋ねる行くオーディオ、スマートホーム、スマート家電などのためのインテリジェントなサービス・ソリューションを提供するために、ローカル端末エッジ・コンピューティングに行うために使用「質問」は大量生産されており、顧客は注文することができます。
システム設計、モジュール設計、シミュレーション、回路合成、レイアウト、シートの生産を流し、パッケージング、テスト、ドライバ開発、適応ソリューションを通過し始めるという概念から、CEO李Zhifeiはチップ業界が長いサイクルであると考えてい尋ねる行きますチップは、修正がソフトウェアのような、フローシートを再設計されなければならないことが困難になると、非常に長いプロセスのような、反復サイクル、高コスト、及びチップ自体の特性が異なるチップが適合、ハードウェアを計算するキャリアであります膨大な量を満たすために、コストと消費電力を維持しながらアルゴリズムとシナリオは、一方ではAIチップカウントは、私たちはさまざまなシナリオ用のアダプタで多くのことを行う必要がある一方で、音声AIアルゴリズムのさまざまなを実行するのに十分な力を持っています生産のための商業的要件。
「工業化は競争力の脅威が成功の標準1つのチップで同様の外国製品の市場で。可能とすることができます」業界筋は、ケースは述べています。この観点から、中国のAIチップはちょうど、川や湖荒野を開始しました、バブルは壊れるだろう。