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無論從貿(mào)易環(huán)境、資本運(yùn)作還是全球半導(dǎo)體市場來看，2018年的AI芯片都可謂是“百家爭鳴”。但隨著2019這一落地關(guān)鍵年，概念宣傳不再奏效，不少芯片企業(yè)轉(zhuǎn)向在科創(chuàng)板上大放異彩。芯片行業(yè)的春天能就此延續(xù)嗎？

乘著第三波人工智能浪潮，AI芯片在2018年經(jīng)歷了“野蠻生長”，尤其是在中興危機(jī)發(fā)生之后，一場圍繞AI芯片的造芯熱潮，在中國席卷而來。

但在全民造芯的熱潮下，蹭熱點(diǎn)的企業(yè)卻不時出現(xiàn)，標(biāo)榜著“中國首款”、“全球領(lǐng)先”、“打破國外壟斷”等希望能獲得資本青睞，但AI芯片也因此被推入“只能活在宣傳期”的尷尬窘境。

AI芯片該何去何從？

1 從“云”走向“端”，AI芯片的危與機(jī)

在GTIC 2019全球AI芯片創(chuàng)新峰會上，中國半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會IC設(shè)計分會理事長魏少軍總結(jié)，AI芯片的發(fā)展存在四大階段：

AI 0．5和1．0主要還是圍繞著云端的AI，以訓(xùn)練作為主題，因?yàn)橹饕�玩家是大型互�?lián)網(wǎng)公司，所以很自然地聚焦到訓(xùn)練層面。從AI 1．0到1．5時，開始出現(xiàn)變化，更多在聚焦邊緣、終端，而發(fā)展至1．5與2．0的階段時，云與端可能會結(jié)合在一起。

簡要概括的話，0．5和1．0階段重點(diǎn)關(guān)注算力和功耗，1．5階段是兼具性能、能效的同時還關(guān)注靈活性，而到了2．0階段，智慧化將會是主流。

顯而易見，目前大部分AI服務(wù)都在云端，很少出現(xiàn)在其他地方。這是因?yàn)橄闰?qū)者們在云上做了大量工作，包括智慧家庭、AI翻譯、智慧醫(yī)療等。但未來“云”走向“邊”，從Cloud到Edge才是大趨勢。

而在AI走向邊緣的過程中，現(xiàn)在看起來還是主要以“通用”作為主要驅(qū)動力，但是看未來幾年的發(fā)展，恐怕終端應(yīng)用將會占有主導(dǎo)地位。有人預(yù)測到2022年，80％以上的手機(jī)會具備端側(cè)AI的能力。

面對這一發(fā)展，華為無線終端芯片業(yè)務(wù)部副總經(jīng)理王孝斌表示，雖然端側(cè)AI應(yīng)用百花齊放，但其也面臨著種種難關(guān)：其計算密集、復(fù)雜，計算需求巨大，對實(shí)時性要求非常高；運(yùn)行環(huán)境也受限，功耗、內(nèi)存、存儲空間需多方考量；越來越多的應(yīng)用帶AI，應(yīng)用場景的多樣性激增；還有各種層出不窮的新型算法與網(wǎng)絡(luò)。

華為無線終端芯片業(yè)務(wù)部副總經(jīng)理王孝斌

而作為端側(cè)應(yīng)用的生長土地，AI芯片也將隨之發(fā)展面臨“功耗限制”與“算法多變”的兩大挑戰(zhàn)。

因?yàn)榭纱┐髟O(shè)備功耗需要限制在mW級別；視頻監(jiān)控、工農(nóng)業(yè)應(yīng)用需要限制在W級別；而自動駕駛、數(shù)據(jù)中心等AI芯片的功耗則可以到百W級。計算需求對應(yīng)功耗的限制一直是非常難以解決的問題。

而層出不窮的新算法也令芯片制造者頭疼，因?yàn)楦淖兙鸵馕吨�芯片要重新開始。一般來說，一種算法對應(yīng)一種應(yīng)用，沒有統(tǒng)一的AI算法，那多種AI功能也就需要將多顆AI芯片放在一起，有效整合的可行性較低。

因此，AI芯片若想進(jìn)入2．0時代，還需沖破重重壁壘，才能實(shí)現(xiàn)指數(shù)級的增長。