寒冬與AI晶片無關：巨頭「芯」動，2019年成決勝之年

作為人工智慧產業的重中之重，AI晶片成了各家角力的最佳舞台。

近日，作為老牌晶片巨頭之一的高通就是有備而來，接連在其技術峰會上發布了驍龍855和驍龍8cx兩款重量級的晶片產品。

其中，驍龍855不僅舉起了明年Android陣營對抗蘋果A12晶片的大旗，比上一代旗艦驍龍845提升3倍，比華為麒麟980、蘋果A12提升2倍，而且還將是全球首款5G商用晶片。

更不用說驍龍8cx這一記給英特爾的迴旋踢了。

驍龍8cx是首個基於7nm工藝打造的PC處理器，TDP為7W，性能足以媲美目前PC上的低功耗處理器，同時還能提供始終在線的4G連接以及長達數天的續航時間。

當然，其老對手英特爾也不甘示弱。

據外媒報導，英特爾已在一項名為「自旋電子學」的技術領域取得進展。

隨著傳統晶片技術逐漸失去動力，這項技術可取代傳統晶片為用戶手機、筆記本電腦和智能手錶大大提速。

該項技術可以將晶片元件的尺寸縮小到目前尺寸大小的五分之一，並降低能耗90-97%。

一旦商業成功，該技術可為近年來處理性能增長平平的晶片產業帶來巨大的動力。

近幾年，隨著AI技術應用場景開始向移動設備轉移，產業的需求帶動了技術的進步，而AI晶片作為產業的根基，必須達到更強的性能、更高的效率、更小的體積，才能完成AI技術從雲端到終端的轉移。

那麼，問題來了，到底誰才能真正笑到最後？問卷才剛剛展開。

一、爭相湧入的巨頭不斷布局

2007年以前，受限於當時算法和數據等因素，AI對晶片還沒有特彆強烈的需求，通用的CPU晶片即可提供足夠的計算能力。

但由於通用晶片的設計初衷並非專門針對深度學習，隨著人工智慧應用規模的擴大，晶片勢必要追上人工智慧迅速發展的步伐。

在這樣的背景之下，不僅英偉達、谷歌、高通、英偉達等國際巨頭相繼推出新產品，國內百度、阿里、華為等紛紛布局這一領域，也不乏寒武紀、深鑒科技等AI晶片創業公司的誕生。

以英偉達為例，過去幾年英偉達的股價飛漲，很大程度上受益於AI的概念。

整個2017年財年，英偉達的股票從年初的29.63美元，一路高漲最高至120.92美元，成為去年標普500表現最好的股票。

而這得益於AI應用的高速發展，谷歌、亞馬遜、微軟等巨頭都變成了英偉達AI晶片的客戶。

今年第三季度，儘管英偉達增速放緩，其收入也達到了7.92億，同比增速58.1%。

當然，其他巨頭與創業公司也在爭先恐後地抓緊自身AI晶片的布局。

比如成立於2016年的寒武紀，成立之初就發布了世界首款商用深度學習專用處理器寒武紀 1A 處理器(Cambricon-1A)，並成為全球第一個成功流片並擁有成熟產品的 AI 晶片公司，擁有終端 AI 處理器 IP和雲端高性能 AI 晶片兩條產品線。

同樣在2016年，谷歌發布了加速深度學習的TPU晶片，該晶片設置在雲端，算力達到180 萬億次每秒，並且功耗只有200w。

TPU 是專門為機器學習應用而設計的專用晶片，在 2016 年 3 月打敗了李世石和 2017 年 5 月打敗了柯傑的阿爾法狗，就是採用了谷歌的 TPU 系列晶片。

之後，2017年，華為和蘋果都不約而同地選擇了終端晶片發布。

9月，華為搶先在德國柏林消費電子展發布了麒麟 970 晶片。

該晶片搭載了寒武紀的 NPU，成為「全球首款智慧型手機移動端 AI 晶片」 ，並在10月推出Mate10 系列新品（該系列手機的處理器為麒麟 970）。

除了手機晶片外，在今年10月的第三屆華為全聯接大會上，華為輪值董事長徐直軍還發布了兩顆人工智慧晶片，即昇騰910（max）和昇騰310（mini）。

徐直軍現場介紹稱，昇騰910主打雲場景的超高算力，其半精度算力達到了256 TFLOPS，預計將於明年第二季度量產；而昇騰310則主打終端低功耗AI場景，擁有8 TFLOPS半精度計算力，目前已經量產。

而蘋果則發布了其以 iPhone X 為代表的手機及它們內置的 A11晶片，該晶片每秒處理相應神經網絡計算需求的次數可達 6000 億次。

隨著今年蘋果iPhone 新品的發布，A11晶片也進化成為了A12晶片。

今年7月，百度發布了面向雲端的崑崙晶片，量產時間尚未可知。

此後，雲棲大會上，由阿里巴巴全資收購的杭州中天微和阿里達摩院合併而成的阿里平頭哥公司成立，並將推出首款AI晶片。

小米生態鏈的首家美國上市公司華米科技也推出了首款RISC-V架構的可穿戴設備黃山1號，並稱是全球首款支持AI的可穿戴設備晶片組。

就連和雷軍打賭的董明珠，都對外放話，即便是花500億也要把晶片造出來。

她還宣稱，2019年開始所有的格力產品都要用上格力自己研發的晶片。

不僅是國內，在剛剛召開的re:Invent大會上，亞馬遜發布了其首款雲端AI晶片Inferentia。

亞馬遜雲執行長Andy Jass介紹稱，該晶片將在2019年下半年推出，用於EC2、SageMaker以及新推出的Elastic Inference雲服務。

幾乎是同時，11月中旬，三星發布了旗艦處理器Exynos 9820處理器晶片組，預計將會在年底量產，並將用於明年年初Galaxy S10系列旗艦機之上。

Exynos 9820最大的賣點就在於，終於有了獨立的神經網絡處理單元（NPU），讓產品裝置後AI運算速度可比前代快7倍左右。

而現如今，作為安卓陣營的龍頭老大，高通不出手則已，一出手就是一鳴驚人。

其官方稱，驍龍855搭載最新一代AIE引擎之後，性能將比上一代旗艦驍龍845提升3倍，比華為980和蘋果A12強2倍。

高通總裁Cristiano Amon也公布了明年將推出5G智慧型手機的廠商名單，具體包括華碩、富士通、谷歌、HMD（諾基亞）、HTC、LG、摩托羅拉、一加、OPPO、三星、夏普、索尼、vivo、小米和中興等等。

畢竟，就連馬斯克都宣布，特斯拉的新定製AI晶片將在半年之後安裝在特斯拉新車當中，該晶片可將特斯拉自動駕駛性能提升5到20倍。

二、一個新的彎道超車機會來臨

據相關媒體報導，全球六家頭部廠商中，除了蘋果之外，都在努力搶占5G手機的先發優勢。

12月5日，高通2018驍龍峰會上，三星演示了旗下首款5G智慧型手機，將在明年上半年推出。

據The Verge報導，不到24小時之後，AT&T又宣布將在下半年推出三星第二款5G手機。

幾乎是同步，12月6日，2018中國移動合作夥伴大會上，小米就首次展出了旗下首款5G手機小米MIX 3 5G版，搭載高通驍龍855及X50 5G數據機，下載速度最高可達2Gbps。

華為輪值董事長徐直軍也表示，華為在2019年初會推出5G晶片，明年6月推出基於這款晶片的手機產品。

無獨有偶。

除了手機之外，AI晶片重要應用場景之一的自動駕駛也不斷發展。

2019年，對於全球自動駕駛公司來說，是非常重要的占領應用場景和實現商業化落地的年度。

谷歌的自動駕駛子公司Waymo就已經宣布，今年年底將會在亞利桑那鳳凰城開展無人駕駛計程車的商業化運營。

而李彥宏也在此前的百度大會上宣布，2019年目標將具備L4級別自動駕駛能力的車隊規模擴大到1萬輛。

這一切都在不斷地促進晶片行業的發展。

《經濟學人》最新的封面文章《晶片大戰》（Chip wars），甚至認為21世紀對技術的爭奪，包括從人工智慧到網絡設備等，主戰場在半導體工業。

在該文章中提到，中國希望本土晶片產業的收入從2016年的650億美元增長到2030年的3050億美元，並且其大部分需求將靠國內供應。

中國這種打造尖端產業的雄心目前已經在改變全球半導體格局，並受到了產業上下游的關注。

根據IDC的報告統計，2016至2022年，全球物聯網晶片市場複合成長率將達11.5%，到2022年，物聯網晶片市場規模將超100億美元，半導體晶片廠商將直接受益。

我們甚至可以想像得到，未來將會有數百億設備，千億設備連接網絡，而適用於各種智能設備的IoT和AI晶片則成為核心。

龐大物聯網設備對晶片需求，能為半導體產業帶來數百億美元的市場。

據Gartner統計，2017年全球晶片的營業額約為4197億美元，而作為全球最大的電子就消費電子製造國，中國該年度的晶片進口金額就高達2690億美元。

華為Fellow（公司級院士）艾偉在接受媒體採訪時就表示，對麒麟980的投入遠遠超過3億美元。

「晶片行業是一個投入巨大、風險巨大的投資，並且按照行業規律，伴隨每一代工藝的提升，對應的投入都要翻倍。

華為對麒麟晶片的投入也是每隔2～3年投入就會翻倍增長的，而且伴隨晶片創新，這種投入是一年比一年多。

」

當然，我們不可否認的是，晶片行業高度全球化並頭部效應明顯。

畢竟由於半導體行業的特殊性，高投入、長周期，相關公司必須具備非常準確的長期戰略眼光，在趨勢到來的第一時間就能發現並投入大量研發。

但一旦在某一個場景確定領先地位，則會帶來贏者通吃的回報。

但隨著摩爾定律的失效，新晶片技術的發展，無論是產業層面的競爭，還是個人能力的比拼，領先者總會碰到天花板，這就給後來者留下了超越的機會。

而用一句話描述近幾年的AI晶片領域，就是萬類霜天競自由。

大家奮力一搏的，是未來十年百億美元的場景。

這也是為什麼面對當今AI時代的晶片機會，會有這麼多的公司All-in的原因。

結語

高通總裁Cristiano Ammo在登台時大談特談「下一個十年」，因為在高通看來，一個新的技術時代，已經到來。

這就是5G。

在5G的助推下，不僅智慧型手機會迎來大變革，更多產業也將迎來新機遇。

以手機為例，在驍龍855 5G晶片發布之後，明年各大手機廠商必然會上市5G手機，屆時4G手機將被5G手機快速的替換。

而伴隨而來的，未來十年，AI 晶片必然將是半導體領域最有前途的增長領域之一。

那麼，好消息就是，今天的AI晶片還遠遠不能滿足市場的需求，在面臨結構性創新的市場面前，一切值得期待和想像。