集微網報道 (文/李映) 今日淩晨, 國內AI晶片獨角獸——深鑒科技宣布被FPGA開山鼻祖, 美國賽靈思 (Xilinx) 公司收購, 具體交易金額未知. 此事在業界引起巨大反響, 賽靈思方面對集微網獨家表示, 賽靈思從FPGA器件向自適應計算加速平台提供商演變的戰略, 就是要加速從雲到端應用上FPGA 加速技術的部署, 經深鑒科技優化的神經網路剪枝技術運行在賽靈思FPGA 器件上, 可實現突破性的性能和行業最佳的能效, 這是賽靈思新CEO繼ACAP三月的發布會後, 提升機器學習研發能力, 推進戰略發展的重大一步.
收購水道渠成?
其實兩者已有多年的交情.
深鑒成立於2016年3月3日, 由清華電子系背景的汪玉, 韓松, 姚頌, 單羿一同創辦, 專註於以FPGA實現AI落地, 由於深厚的AI技術優勢和產業優勢, 在市場上受到熱捧.
自成立以來, 深鑒科技就一直基於賽靈思的FPGA平台開發AI解決方案, 曾推出面向無人機, 安防, 數據中心的產品, 以其神經網路剪枝, 深度壓縮技術及系統級優化見長, 其後曾推出自研AI晶片 '聽濤' , '觀海' .
要知道, 自Actel, Altera相繼被美高森美 (Microsemi) , 英特爾收購後, 賽靈思已佔據FPGA行業龍頭地位. 而深鑒採用賽靈思高性能FPGA平台, 融入獨創的深度學習技術, 積累了深厚的AI技術優勢和產業優勢, 在市場上受到熱捧.
在近兩年的融資曆程中, 深鑒科技於2016年4月即完成天使輪, 投資方是高榕資本, 金沙江創投. 2017年5月完成 A 輪, 融資額數千萬美元, 投資方即包括賽靈思, 聯發科, 清華控股, 方和資本, 原有投資方金沙江創投, 高榕資本跟投. 2017年10月, 深鑒科技宣布4000萬美元A+輪融資, 其中螞蟻金服與三星風投領投, 招商局創投與華創資本跟投.
可見, 從2017年開始, 賽靈思就已與全球其它知名投資機構一起成為深鑒科技的主要投資者.
收購看來是皆大歡喜. 賽靈思方面對此收購表示, FPGA 是最適合創新創業的產品, 深鑒科技的深度學習方案一直都是在賽靈思平台上開發的, 兩年來賽靈思不僅見證也一直陪伴著這家公司的成長, 包括去年的投資, 介紹終端客戶助力他們成長等. 如今收購可以說是水到渠成的事情, 雙方合體肯定比合力更有效.
一切為了雲+端AI?
而雙方合體之後將產生怎樣的化學反應? 未來的布局將有何變化?
賽靈思的FPGA主要應用在通訊, 工業, 航空, 國防等傳統領域, 但隨著AI, 雲計算, 5G, 自動駕駛等新興技術的出現, FPGA的應用範圍在不斷拓寬. 基於FPGA的AI機器學習技術, 可以覆蓋幾乎所有主流應用包括5G, 汽車, 工業, 醫療, 消費電子, 數據中心等.
與CPU, GPU類似, FPGA晶片可以為深度學習演算法的訓練和推理提供計算能力. 尤其是在推理應用方面, FPGA在功耗與性能方面存在優勢, 成為AI應用的核心技術之一. 從市場來看, FPGA現已進入AI主流處理器之列, 從端到邊緣到雲, FPGA以優勢的功耗性能比和自適應能力, 將快速迭代發展.
在AI雲計算方面, 單就數據中心加速而言, FPGA將具備靈活性, 更低的能耗, 更高的ROI, 因此大部分數據中心都會採用FPGA+CPU+GPU混用的模式. 而AI邊緣側, FPGA具備靈活, 低功耗等優勢, 而且具有複用優勢, 僅採用單晶片就可帶來安全性, 保密性以及多感測器融合技術. 在演算法不斷改進, 不斷優化的過程中, FPGA的靈活性優勢將會一直受到歡迎.
而在雲計算層面, 賽靈思的合作夥伴除了國外雲服務龍頭老大亞馬遜AWS外, 國內的阿里, 百度, 騰訊, 華為也都在其列. 而在AI端側方面, 賽靈思FPGA晶片在自動駕駛, 嵌入式視覺以及工業物聯網都已在加快滲透.
尤其在自動駕駛層面, 賽靈思和深鑒科技都加足了馬力. 賽靈思可說是第二大ADAS半導體供應商, 在2013會計年度到2017會計年度之間, 賽靈思旗下車用領域營收平均年增率達到60%, 正與好幾家汽車大廠合作進行自動駕駛計劃. 而在6月26日, 深鑒科技宣布, 推出基於FPGA的嵌入式AI計算平台——DPhiAuto, 正式加入自動駕駛賽道. 據悉已經與日本, 北美, 歐洲和國內知名汽車主機廠商及一級供應商簽署了合作.
在AI領域, 賽靈思和深鑒合體將合力發揮技術, 渠道, 平台和落地優勢, 推進FPGA從雲到端應用領域部署機器學習, 一個令人心驚的AI對手是否會浮出水面? 與其對標的英偉達或英特爾會不會也有類似的動作呢?
無論如何, 賽靈思新CEO上台之後的一系列動作, 顯示出賽靈思要下一步大棋!
AI晶片競爭進入分水嶺?
深鑒科技, 寒武紀, 地平線作為三個國內AI晶片的代表性玩家, 是這一輪AI晶片創業浪潮中跑在最前面的幾大公司, 他們的一舉一動都引人注目.
如今深鑒科技完美轉身, 對其他創業公司而言, 亦是甘苦自知. AI晶片始終面臨著流片落地困難, 應用場景難找等問題, 如今三大代表性玩家之一深鑒科技的收購案, 或許預示著AI晶片市場馬上要進入被收編整合的一波新浪潮.
而AI晶片戰局將進入一個新的分水嶺, 資本泡沫來臨, 已有多家瀕臨倒閉, 今後的AI晶片賽道比拼將來得更加真刀實槍.
深鑒科技聯合創始人兼CEO姚頌曾表示, 如今的AI晶片設計已經跨過了將晶片設計和應用獨立拆開的階段, 進入到軟硬體協同的階段. 只有這樣才能把晶片性能發揮到更好, 才能讓客戶將晶片適用於應用場景. 但是, 對於AI晶片公司來說難度就在於, X86指令集是三四十年前成熟的指令集, 有無數的開發者為其開發處理器和應用. 而對於AI晶片來說, 不會有太多的開發者來為晶片開發作業系統, 處理器以及上層的軟體環境. 對於AI晶片公司來說, 除在演算法, 性能與應用不斷適配之外, 還要不斷著力打造相關的生態.
而最終晶片比拼的不是性能, 而是服務. '英偉達產品單純從性價比的角度, 並不比別人好很多. 但為何在伺服器領域, 客戶願意忍受著比別人貴五六倍的價格, 還要用英偉達的產品呢? 這是因為在GPU和垂直行業中, 英偉達還能同時提供垂直行業的服務. ' 姚頌的話既簡單又深刻.
因而, 聚集在AI晶片賽道上的玩家, 未來的比拼不只是性能, 如何將晶片和應用場景結合起來, 如何打造生態圈, 如何提供從晶片到板卡到軟體應用層的服務, 未來的競爭之路仍然漫長.