Pre-A-Finanzierungsrunde von 340 Millionen Yuan, eine künstliche Intelligenz neuronale Netzwerk-Technologie-Lösungen Unternehmen kündigte die Nachrichten ehemaligen Sui Zugang erneuert Bedenken über die Chip-Industrie zu finanzieren.
Sui Original-Technologie wurde in diesem Jahr in Shanghai März gegründet, ist das Produkt für die Cloud Rechenzentrum eingehende Untersuchung von High-End-Chip entwickelt, um künstliche Intelligenz Trainingsplattform ausgerichtet. Dies ist die erste Investition in Tencent inländischen AI-Chip-Unternehmen, Saatgut rund Investor und auch Kapital (Wu Yuefeng Capital Fonds), Zhenge Fund, Datai Capital, Yunhe Capital stimmen weiter ab.
In der letzten Jahren ist AI-Chip zweifellos eines der heißesten Themen, nicht nur NVIDIA, Google und andere internationale Riesen gestartet haben neue Produkte, inländische Baidu, Ali, hat auch das Layout in diesem Bereich, wie die Geburt des Cambrian AI Chip Start-up-Unternehmens. In Für den Fall, dass sich die traditionellen Chip-Felder wie CPU und GPU stark von den internationalen unterscheiden, wird erwartet, dass der chinesische AI-Chip das Überholen der Kurve erreicht.
AI-Chips blühen überall
Ab der zweiten Hälfte des vergangenen Jahres auf die erste Hälfte dieses Jahres, ganz wenige AI Start-ups haben ihre eigenen Chips ins Leben gerufen. Vor zwei Monaten Wolke bekannte Stimme auf einer Pressekonferenz in Peking seine erste Generation UniOne Dinge AI-Chips und Lösungen zu starten. in nur zwei Monaten gibt es eine Reihe von Unternehmen ausgegeben AI-Chips oder Module gehen Sie fragen zu stellen AI Sprach-Chip-Modul ‚fragte Kern‘ offiziell freigegeben ;. Rokid Release KAMINO18AI gewidmet Sprach-Chip, denken Spitzer auch angekündigt, dass die nächste In einem halben Jahr AI-Chip gestartet ...
Geteilt durch Nutzungsszenarien, wird AI-Chip in die Wolke und Terminal-Chip geteilt. Der aktuelle Mainstream tiefen künstlichen neuronalen Netzwerkalgorithmen einschließlich der Ausbildung Lernen und zwei Bereiche schließen. Da die Trainingsseite der großen Datenmengen künstliches neuronales Netz trainieren müssen, trainiert hauptsächlich in den Wolken die aktuellen chinesischen AI Start-ups in diesem Haupt-Layout durchgeführt. vernebeln das Streben nach Leistung, erhöhten Entwicklungskosten, Terminal Fokus mehr auf niedrig Kosten und geringen Stromverbrauch.
Nach den Wolken Chips startete Cambrian der ersten kommerzielle Terminal intelligente Prozessor-IP-Produkte weltweit im Jahr 2016, am 3. Mai offiziell den ersten Smart-Chip Cloud MLU100 veröffentlicht. Im Juli Baidu offiziell in AI Developers Conference ins Leben gerufen Kunlun, basierend auf Baidu CPU, GPU, FPGA AI Beschleuniger Entwicklung, sagte, dass dies der erste AI AI Chip in der Cloud sei.
Laut dem Marktforschungsunternehmen CompassIntelligence AI-Chip-Rankings weltweit veröffentlicht, zusätzlich zu Nvidia, Intel und anderen traditionellen Riesen-Chip-Unternehmen, Cambrian, Horizont AI und andere Chip-Unternehmen Vordergrund.
Aufgrund der hohen Flexibilität ist der Algorithmus nicht in reifer AI Moment fixiert ist, wird die FPGA (Field Programmable Gate Array) Schema als ein Zwischenprodukt, sein größter Vorteil sein, ist die System-Hardware-Funktionen als Software programmiert werden können, Modifikation zu ermöglichen. Im Vergleich zu GPU- und CPU-Chips für allgemeine Zwecke weist es eine höhere Leistung und einen niedrigeren Energieverbrauch auf.
Tief Kommt Technologie begann aus dem Xilinx FPGA, dem Kern-Algorithmus DPU in das FPGA zu kaufen, und dann modular an den Kunden verkaufen, aber der FPGA Preis ist relativ teuer, aber im Vergleich zu dediziertem Custom-Chip ASIC, Leistung und Stromverbrauch gibt es zusätzlich zu FPGA-Lösungen, AI gewidmet Chip Entwicklung tief Kam Technologie auch nicht eine kleine Lücke, die derzeit aufgezeichnet wird, das Unternehmen eine verantwortliche Person, sagte Reportern: ‚Wenn zu diesem Zeitpunkt AI Start-up-Unternehmen, um die Hardware zu tun und wählen Sie dann FPGA, vielleicht etwas zurückgeblieben.
ASIC ist für einen bestimmten Zweck und Design des Chips, hohe Leistung, niedrigen Stromverbrauch ausgelegt, aber weniger Flexibilität, mehr anspruchsvolle KI-Algorithmen für feste später verwenden. Sobald der Umfang der Produktion, werden die Kosten deutlich reduziert werden.
Cloud bekannten Sound Gründer und CEO Michael sagte, entweder CPU oder GPU, FPGA, vorhandene Chip-Architektur ist nicht für die KI entwickelt, kann nicht die Nachfrage Kraft Dinge betrachtet AI treffen und gilt als zu viel Abwärtskompatibilität, bisher ist die beste in Bezug auf Leistung. ‚basiert auf den betriebswirtschaftlichen Aspekten der Chips, die Szene der wiederholten Überprüfung sowie AIoT (AI + IOT) Endurteil, Wolke bekannt Sound im Jahr 2014, war es eine klare Notwendigkeit für eine unabhängige Forschungs- und Entwicklungsnetzwerk der AI-Chip ‚sagte er, wenn die Wolke Soundchip nicht bekannt ist, sterben. in dieser Hinsicht Rokid Gründer und CEO Zhu Mingming auch vereinbart, ein Sprach-Chip-Unternehmen werden sicherlich tun, um zu tun,‘ jetzt in den Top-Unternehmen tun‘eingestuft.
Gehen Sie den Gründer und CEO Li Zhifei fragen anzeigt gefragt, warum Chipmodule tun, vor allem auf die spezifischen Bedürfnisse zu erfüllen „, wie so genannte Smart-TVs in diesem Jahr, intelligent, Fernfeld-Sprach-Interaktion ist eine sehr starke Nachfrage, aber der Markt gibt es keine gute Lösung. Einer teuer ist, und zweitens, die Wirkung ist nicht so gut ist, nicht so einfach zu integrieren. "
Ein andere Stimme AI Firma Chi nach der Ankündigung von 500 Millionen Yuan denkt, wird D-Finanzierungsrunde Nachrichten zu erhalten, wobei auch startet es ein intelligenter Sprach-Chip auf Band aus in der zweiten Hälfte erwartet wird.
Probleme mit dem Abrupte AI-Chip?
Die Chip-Industrie ist ein hoher Eingang, mit hohem Risiko, langsame Rückkehr Geschäft. Viele Menschen in der Branche sagten Reportern, dass der Chip-Entwicklungszyklus sehr lang ist, aus dem Projekt in die Regel auf den Markt dauert etwa zwei Jahre als Start-ups, insbesondere diejenigen im Unternehmen Algorithmus beschäftigt wenn eine eigene, unabhängige Forschung und Entwicklung von Chip, in Bezug auf Zeit und Geld sind enormen Druck gegenüber, der wichtigste Grund sind die hohen Kosten des Chips, Null-Toleranz für Fehler.
Die Software kann verschiedene Änderungen und schnelle Iteration sein, Iteration des Chips sehr lang sein wird. Wenn Sie aufgezeichnet haben, einen Fehler zu korrigieren, können Millionen von Dollar nehmen einmal fließt wieder sechs Monate nach dem Film. ‚Sie haben eine sehr starke psychologische Qualität haben, Extrem rigoroser Arbeitsstil, und es ist besser, tausend Dinge für irgendetwas zu töten, um eine Einstellung nicht zu verpassen, um nicht nur solch eine Person zu haben, sondern auch solch ein Team zu brauchen, um das gut zu machen. Chen Zhongmin, Vizepräsident für Forschung und Entwicklung der Chip-Technologie, sagte Reportern.
Dies ist der Chip-Industrie, sich mit den Eigenschaften, aber die KI-Algorithmus nicht fixiert wurde, wenn kein Zweifel direkt ASIC getan gibt es neue Risiken. Horizon-Intelligence-Lösungen und General Manager der Chipsparte Zhangyong Qian sagte Reportern, dass das Design IP traditionelle Chip und vor einem Chip zu tun, hat es Zielkunden identifiziert worden ‚, Wenn Sie eine große Entscheidung zu treffen, dann, eine große Zusammenarbeit mit dem Kunden des Kopf zu haben. gleichwertiger Chip nicht gekommen ist, müssen Sie bestimmen, wer es benutzen würde, wie nutzen Es ist ein sehr gründliches Studium eines Marktes, aber das ist der traditionelle Weg, der AI-Chip ist anders, er wies darauf hin: "Die aktuelle AI-Landung ist noch früh, du kannst nicht wissen, wer dich vorher benutzen wird, diesmal ist mit einem gewissen Risiko, aber auch eine gewisse Vision testen müssen. Wenn man sich die Menge an AI-Chip-Markt starren zu tun haben, in erster Linie eine solche Entscheidung auch falsch sein kann, sind Sie es zum zweiten Mal tut es zu spät war. Wenn Sie die Menge sehen, die es zu tun gibt, gibt es einige vorbeurteilende Unternehmen, die es bereits geschafft haben, auf diesem Markt zu warten. "
Hangzhou Guoxin veröffentlichte Ende Oktober letztes Jahr, es ist erste Stimme AI Chip GX8010, früher in diesem Jahr offiziell aufgeführt. Benzene Wolke Ling, General Manager der China-Core AI Abteilung, sagte in einem Interview mit Reportern, dass das Unternehmen des Layout des AI-Chips Anfang 2016 bestimmen, und der Chip zum Zeitpunkt gibt es keine klaren Kunden. ‚Warum haben wir diese Entscheidung zu wagen? wir glauben, dass diese zugrundeliegenden Algorithmen, die auf neuronalen Netzwerkarchitekturen auf Basis zu tun. egal, wie Sie die Form ändern, wird der Kern nicht ändern.‘ andere auf der einen Seite, kein Produkt schwierig ist und eingehender Kontakt mit den Kunden, ‚wir sprachen auch mit Kunden zu sprechen, aber im allgemeinen, wenn Sie nichts haben, wenn Sie gehen mit der Kundennachfrage zu sprechen, sie in der Regel tun nicht darüber reden Es ist sehr tief. "Er sagte, dass der Chip nach einem halben Jahr der Auflistung bereits eine Million Bestellungen hatte.
Es ist, gerade weil der Kern nicht leicht zu bauen ist, haben die Unternehmen ausgewählt, um KI-Algorithmen und Chip-Unternehmen haben gemeinsam unsere Kunden zu bedienen arbeiten. Vor den oben genannten Hangzhou Guoxin vor allem im digitalen Fernsehen beschäftigt, Home-Multimedia-Chip-Design und Systemlösungsentwicklung. Gehen Sie aus und das Chipmodul fragen, Rokid und Chips sind die Unternehmen, werden sie denken Chi den Partnern des Unternehmens. Benzol Ling Yun sagte Reportern, wenn die KI mit diesen Unternehmen, ‚wir aus der Chips sind, dann sind sie den Algorithmus aus, gingen wir Kunden zu schieben‘. wählen verschiedene Partner nach unterschiedlichen Marktszenarien ‚, unsere Partnerschaft mit Rokid Hauptredner ist smart, fragen jetzt mit der Zusammenarbeit zu gehen, vor allem Fernsehern, set-Top-Boxen und einige Haushaltsgeräte, mit Chi werden denken, jetzt ist die Zusammenarbeit mit den wichtigsten Geräten, IoT ist Herr: Weil die Felder verschieden sind, müssen auch die Algorithmen optimiert werden.
Rokid Führer ein Chip CBN-Reporter, in Zusammenarbeit gesagt, Rokid die Architektur und Leistungsanforderungen, die nationale Kern-Chip-Design und Produktion liefern und die darunter liegende bsp (Board Support Package): ‚Wir sind verantwortlich für die Gesamtleistung os-basierte Sprachdienste Rokid erwähnen Lösung. "
Zhu Ming Ming sagte, Rokid keine Chip-Unternehmen, aber der Chip eine der sehr wettbewerbsfähigen Elemente werden wird: ‚Wenn dieses Wettbewerbselement nicht existiert, würden wir Chips nicht tun.‘ Er wies darauf hin, dass der Grund heutigen Chips sind SoC ‚SoC 90% der Sachen nach innen, Rokid keine Notwendigkeit, Energie zu verbringen alle Arten von IP Rokid zu tun, nicht tun, um den Chip als Ausgangspunkt Chip, weil er weiß, dass die Gewinne der Chip-Industrie, wenn der Markt nicht besonders niedrig ist, ich ...; Wenn es auf dem Markt ist, werde ich es verwenden.
Michael sagte auch, dass Cloud bekannt Sound, es Batterien hergestellt ist kein Ende, nur den Anfang.
Industrie oder rationaler
Nach der Popularität des Konzepts der AI, sind die Parteien für ein Geschäftsmodell suchen und freuen uns auf AI-Technologie so schnell wie möglich zu landen, aber die Mehrheit der AI Start-up-Unternehmen verlassen sich auf die Finanzierung der Geld-Brennphase wird AI-Chip auch ein Weg der Landung AI-Technologie angesehen, aber Fürs Erste ist diese Straße nicht einfach.
Insider glauben, dass, AI Chipindustrie in einer Konsolidierungsphase Fusionen und Übernahmen einläuten wird, aber so auch, dass wir deutlicher die Schwierigkeit zu tun Chip zu sehen.
Xilinx FPGA mit der Akquisition von Shenzhen Kommt führende Technologie, zum Beispiel sagte Xilinx es Investitionen in Wissenschaft und Technologie des tiefen Kam erhöhen würde weiterhin, das Unternehmen weiterhin den Einsatz von Machine-to-End-Anwendungen aus der Cloud fördern das gemeinsame Ziel der Beschleunigung zu lernen. Die Quelle wies darauf hin, Kam tiefes Verständnis von Wissenschaft und Technik ist der DPU-Algorithmus, aber die Chip-Kette zu lang ist, hat das Licht DPU ist nicht genug, wenn auf seinem eigenen, im sichtbaren Bereich fortzusetzen hat Chip-Design und Forschungs- und Entwicklungskosten zu erhöhen, verbrennt sehr schnell.
Chen Zhongmin sagte in einem Interview mit CBN-Reporter: ‚Warum ist es so schwer, nicht zu sagen, wie Chip-Komplexität des Wissens, hoher Investitionen und wichtigen Grundes ist, dass, von der Forschung und Entwicklung Ebene, der größten Unterschied zwischen dem Chip und anderen Branchen für Fehler ?. Null Toleranz.
Er wies darauf hin, dass jetzt die Kosten aus einem einzigen Stück zu erhöhen fließen, wenn Sie das fortschrittlichste 7-Nanometer-Verfahren verwenden, ein Fließschema, müssen Hunderte von Millionen Yuan ausgeben, so dass die Toleranz für Fehler ist fast Null. Auch reifere 40 Nanometer- und 55-Nanometer-Prozess, benötigen eine Maske kostet Millionen von Dollar, nicht die zig Millionen von Dollar für Software-Design zu erwähnen.
Wei Shaojun, Direktor der Mikroelektronik hat die Tsinghua-Universität weist darauf hin, AI zweifellos sehr wichtig ist, aber die Entwicklung des AI-Chips ist wahrscheinlich einen Rückschlag in den nächsten 2 bis 3 Jahren leiden. Die heutigen Teil oder sogar die meisten Unternehmer werden von diesem technologischen Wandel werden "Die Märtyrer" in der Mitte.
Zhangyong Qian auch gegenüber Reportern, AI-Chip-Markt in Zukunft muss sehr groß sein, aber paßt so viele Unternehmen in, so dass einige Unternehmen werden sicherlich sterben. ‚Das ist normal, jede neue Technologie, vor allem als so viel von AI ein Low-Level-technischer Anstieg, wenn es eine Blase ist normal ist, im Jahr 2000 die Internetblase in dieser Zeit brach, viele großes Internet-Unternehmen in Konkurs ging, Entlassungen, und dann wieder steigen. Industrie hat Zyklen, es jetzt einen höchsten Punkt erreicht hat, und ich Ich habe das Gefühl, dass das nächste Jahr definitiv fallen wird und dann zu einem vernünftigen Wachstum zurückkehren wird.