Pré-A rodada de financiamento de 340 milhões de yuan, uma notícia do campo de inteligência artificial empresa de tecnologia de rede neural Sugawara tecnologia anunciou o financiamento mais uma vez causou a atenção da indústria de chips.
tecnologia original Sui foi fundada em Xangai em março deste ano, o produto é desenvolvido para o estudo aprofundado dados em nuvem centro de chip de high-end, direcionado a plataforma de formação de inteligência artificial. Este é o primeiro investimento em Tencent domésticos empresas de chips AI, semente investidor rodada e também de capital (Wu Yuefeng Capital Funds), Fundo Zhenge, Datai Capital, Yunhe Capital continuam a votar.
Nos últimos anos, chip de AI é sem dúvida um dos temas mais quentes, não só novos produtos NVIDIA, Google e outros gigantes internacionais lançaram, Baidu doméstica, Ali, também têm disposição nesta área, tais como o nascimento do chip empresas start-up Cambrian AI. Em No caso em que os campos tradicionais de chip, como CPU e GPU, são muito diferentes dos internacionais, espera-se que o chip chinês de IA atinja a ultrapassagem das curvas.
Chips de AI florescem em todos os lugares
A partir do segundo semestre do ano passado para o primeiro semestre deste ano, muito poucos AI start-ups lançaram seus próprios chips. Há dois meses, a voz conhecida nuvem realizou uma conferência de imprensa em Pequim para lançar sua primeira geração Unione coisas chips e soluções de IA. em apenas dois meses, há uma série de empresas emitidas fichas AI ou módulos vá perguntar lançado oficialmente o módulo chip de voz AI 'perguntou core' ;. Rokid liberar KAMINO18AI chip de voz dedicado; pensando Spitzer também anunciou que a próxima Lançado chip AI em meio ano ...
Dividido por cenários de uso, chip de AI é dividido no chip nuvem e terminal. A atual corrente profunda aprender algoritmos de redes neurais artificiais, incluindo formação e inferir duas áreas. Desde o lado da formação das grandes quantidades de dados precisa treinar rede neural artificial, formado principalmente nas nuvens A nuvem está buscando alto desempenho, o custo de desenvolvimento é maior e o terminal está mais focado em baixo custo e baixo consumo de energia.Agora, o layout principal das startups chinesas de IA está aqui.
Após os chips nuvens, Cambrian lançado primeiro terminal de produtos IP processador inteligentes comerciais do mundo em 2016, em 3 de maio oficialmente lançada a primeira nuvem chip inteligente MLU100. Em julho, Baidu lançado oficialmente em AI Developers Conference Kunlun, pesquisa acelerador baseado em AI e desenvolvimento Baidu CPU, GPU, FPGA do. o oficial disse que era primeiro chip full-featured nuvem AI da China.
De acordo com a firma de pesquisa de mercado rankings de chips CompassIntelligence AI divulgados em todo o mundo, além de Nvidia, Intel e outra empresa tradicional de chip gigante, Cambriano, Horizonte AI e outras empresas de chips vanguarda.
Devido à alta flexibilidade, o algoritmo não é em AI momento fixo madura, o (campo programmable gate array) esquema FPGA é considerado para ser um intermediário, a sua maior vantagem é a de permitir que o sistema de funções de hardware pode ser programado como modificação do software. em comparação com a GPU, CPU chip geral, um desempenho mais elevado e menor consumo de energia.
Profundo Tecnologia Kam começou a comprar da Xilinx FPGA, o algoritmo DPU núcleo para o FPGA, e depois vendê maneira modular para o cliente, mas o preço FPGA é relativamente caro, mas em comparação com chip de costume dedicado ASIC, desempenho e consumo de energia não há uma pequena diferença, além de soluções de FPGA, Tecnologia profunda Kam também está desenvolvendo AI chip dedicado, atualmente está sendo gravado, a empresa de uma pessoa responsável, disse aos repórteres: 'Se neste momento no tempo, AI start-up empresas para fazer o hardware e selecione FPGA, pode ficar um pouco. '
ASIC é projetado para uma finalidade específica e design do chip de alto desempenho, baixo consumo de energia, mas menos flexibilidade, mais sofisticados algoritmos de inteligência artificial para fixo uso posterior. Uma vez que a escala de produção, o custo será significativamente reduzido.
Nuvem conhecido fundador som e CEO Michael disse, seja CPU ou GPU, FPGA, arquitetura de chip existente não é projetado para a AI, não pode satisfazer as coisas força demanda consideradas AI e é considerada a compatibilidade muito para trás, até agora, o melhor em termos de performance. 'baseado nos aspectos do negócio de chips, a cena de verificação repetida, bem como AIoT (AI + IOT) julgamento final, som conhecido em nuvem em 2014, foi uma clara necessidade de uma investigação independente e rede de desenvolvimento o chip AI 'disse ele, se a nuvem não é conhecido chip de som, morrer. a este respeito, Rokid fundador e CEO Zhu Mingming também concordou em fazer uma empresas de chips de voz certamente irá fazer', agora no top empresas estão fazendo'.
Vá perguntar o fundador e CEO Li Zhifei indica perguntou por que os módulos de chips, principalmente para atender às necessidades específicas ", tais como os chamados TVs inteligentes este ano, inteligente, far-campo interação de voz é a demanda muito forte, mas o mercado Não há uma boa solução, uma é cara, a outra é que o efeito não é tão bom e a integração não é tão conveniente.
Outra empresa AI voz vai pensar Chi após o anúncio de 500 milhões de yuans para obter D rodada de notícias financiamento, também disse que vai lançar um chip de voz inteligente é esperado para a fita no segundo semestre.
Onde está o chip AI difícil?
A indústria de chips é uma entrada de alta, de alto risco, o negócio do retorno lento. Muitas pessoas na indústria disse a repórteres que o ciclo de desenvolvimento de chips é muito longo, a partir do projeto para comercializar normalmente leva cerca de dois anos como start-ups, especialmente aqueles envolvidos no algoritmo empresa Se você desenvolver chips de forma independente, enfrentará uma tremenda pressão em termos de tempo e dinheiro, e a razão mais importante é o alto custo do chip e a tolerância zero para erros.
O software pode ser diferentes alterações e iteração rápida, iteração do chip vai ser muito longa. Se você tiver gravado para corrigir um erro pode levar milhões de dólares a fluir novamente seis meses depois do filme. 'Você tem que ter uma forte qualidade psicológica, estilo extremamente rigoroso de trabalho, e qualquer coisa em vez vitimiza 1000, não perca um de atitude, não só para uma pessoa, mas também precisa de uma equipe tão, a fim de fazer isso. 'deep Chen Zhongmin, vice-presidente de pesquisa e desenvolvimento de tecnologia de chips, disse a repórteres.
Esta é a própria indústria de chip com as características, mas o algoritmo AI não foi fixada, se for feito directamente ASIC sem dúvida, há novos riscos. Soluções de inteligência horizonte e gerente geral da divisão de chips Zhangyong Qian disse a repórteres que a tradicional empresa IP design de chips e antes de fazer um chip, ele foi identificado clientes-alvo, 'Se você tomar uma grande decisão, então, ter uma grande colaboração com a cabeça do cliente. chip de equivalente não saiu, você tem que determinar quem iria utilizá-lo, como usar -lo tanto para uma pesquisa de mercado muito cuidadosamente 'mas esta é a maneira tradicional, chip de AI é diferente, ele disse,' agora o desembarque AI ainda é cedo, você tinha nenhuma maneira de saber com antecedência que vai estar com você, desta vez é com um certo risco, mas também precisa testar uma certa visão. Se você tem que olhar para a quantidade de mercado de chips AI para fazer, em primeiro lugar uma decisão também pode estar errado, você está fazendo isso pela segunda vez, era tarde demais. Quando você vê a quantidade a ser feita, há algumas empresas pré-julgadoras que já a fizeram, esperando naquele mercado.
Hangzhou Guoxin lançado no final de outubro do ano passado, é primeira voz GX8010 chip de AI, no início deste ano oficialmente listados. Benzeno nuvem Ling, gerente geral da divisão de China Núcleo AI, disse em uma entrevista com os repórteres que a empresa determinar o layout do chip de AI no início de 2016, e o chip no momento não há nenhum cliente claro. 'por que nos atrevemos a fazer esta decisão? acreditamos que estes algoritmos subjacentes baseados em arquiteturas de redes neurais para fazer. não importa como você mudar a forma, o núcleo não é mudança.' outra por um lado, nenhum produto é difícil e contacto aprofundado com os clientes, 'nós também falou para falar com os clientes, mas de um modo geral, quando você não tem uma coisa quando você vai falar com a demanda do cliente, eles geralmente não falar sobre isso É muito profundo. ”Ele disse que depois de meio ano de listagem, o chip já teve um milhão de pedidos.
É precisamente porque o núcleo não é fácil de construir, as empresas têm optado por ter algoritmos de IA e empresas de chips trabalhar juntos para servir os nossos clientes. Antes da acima mencionada Hangzhou Guoxin envolvida principalmente na televisão digital, design casa de chip multimídia e desenvolvimento de soluções sistema. Vá para fora e pedir o módulo de chip, Rokid e batatas fritas são as empresas, vai pensar Chi é parceiros da empresa. benzeno Ling Yun disse aos jornalistas, quando o AI com essas empresas, 'nós somos fora de batatas fritas, eles estão fora do algoritmo, fomos para empurrar os clientes'. escolher diferentes parceiros de acordo com diferentes cenários de mercado, 'nossa parceria com orador principal Rokid é inteligente, pergunte agora para sair com a cooperação principalmente TVs, set-top boxes e alguns eletrodomésticos, com Chi vai pensar agora é a cooperação com os principais aparelhos, a Internet das coisas é Senhor, porque os campos são diferentes, os algoritmos também precisam ser otimizados.
Rokid um chip leader disse CBN repórter, em cooperação, Rokid mencionar os requisitos de arquitetura e desempenho, o design nacional chip de núcleo e de produção, e fornecer o bsp (pacote suporte placa) subjacente, 'Nós somos responsáveis para os serviços de voz baseados no sistema operacional produção global Rokid Solução.
Zhu Ming Ming disse, Rokid não é uma empresa de chips, mas o chip vai se tornar um dos elementos muito competitivos, 'Se esse elemento competitivo não existe, nós não faríamos fichas.' Ele ressaltou que os chips básica de hoje são SoC, 'SoC 90% do material dentro, Rokid há necessidade de gastar energia para fazer todos os tipos de IP Rokid não fazem o chip para chip como ponto de partida, porque ele sabe que os lucros da indústria do chip se o mercado não seja especialmente baixo, eu faço ...; Se houver no mercado, vou usá-lo.
Huang Wei também disse que para Yunzhisheng, core making não é um fim, mas um ponto de partida.
Indústria ou mais racional
Após a popularidade do conceito de AI, as partes estão à procura de um modelo de negócio e estamos ansiosos para o desembarque tecnologia AI mais rapidamente possível, mas a maioria das empresas start-up AI dependem de financiamento na fase de queima de dinheiro, chip de AI também é considerado uma forma de conseguir a tecnologia AI, mas Por enquanto, esta estrada não é fácil.
Alguns insiders acreditam que a indústria de chips da AI dará início ao período de fusões e aquisições e permitirá que todos vejam com mais clareza a dificuldade de produzir chips.
Xilinx FPGA levando à aquisição de tecnologia Shenzhen Kam, por exemplo, Xilinx disse que vai continuar a aumentar o investimento em ciência e tecnologia de profunda Kam, a empresa continua a avançar a implantação de aplicações máquina-a-ponta a partir da nuvem para aprender o objectivo comum de acelerar. A fonte apontou, Kam profunda compreensão da ciência e tecnologia é o algoritmo DPU, mas a cadeia chip é muito tempo, a luz tem DPU não é suficiente, se por conta própria, na faixa visível tem sido a de continuar a aumentar o design de chips e os custos de pesquisa e desenvolvimento, queimar muito rapidamente.
Chen Zhongmin disse em uma entrevista com o repórter CBN: 'Por que é tão difícil para não dizer como a complexidade de chips de conhecimento, investimento de capital elevado e a razão mais importante é que, a partir do nível de pesquisa e desenvolvimento, a maior diferença entre o chip e outras indústrias para erro ?. Tolerância zero.
Ele ressaltou que agora o custo de uma única peça fluxo crescente, se você usar o mais avançado processo 7 nanômetros, uma folha de fluxo terá que gastar centenas de milhões de yuan, de modo que a tolerância para o erro é quase zero. Ainda mais maduro 40 nanômetros e processo de 55 nanômetros, os custos de uma máscara precisa de milhões de dólares, para não mencionar as dezenas de milhões de dólares em design de software.
Wei Shaojun, diretor de Microeletrônica da Universidade Tsinghua apontou, AI é, sem dúvida, muito importante, mas o desenvolvimento do chip de AI é susceptível de sofrer um revés nos próximos 2 a 3 anos. Parte de hoje, ou mesmo a maioria dos empresários se tornará desta mudança tecnológica dos mártires ".
Zhangyong Qian também disse a repórteres, mercado de chips AI no futuro deve ser muito grande, mas se encaixam em muitas empresas, por isso, algumas empresas certamente vai morrer. 'Isso é normal, qualquer nova tecnologia para cima, especialmente porque muito do AI um aumento técnica quando há uma bolha de baixo nível é normal, em 2000, a bolha da Internet estourou naquele tempo, muitas empresas grandes Internet faliu, demissões, e, em seguida, subir novamente. indústria tem ciclos, é agora chegou a um ponto mais alto, e eu Eu acho que volta de um ano será, certamente, para baixo, e, em seguida, retornar a um crescimento racional. "