為什么中國(guó)AI芯片產(chǎn)業(yè)難改依附式生存？

（本文來(lái)自電子技術(shù)應(yīng)用ChinaAET，作者孫永杰。本文作為轉(zhuǎn)載分享）日前，全球最大的可編程芯片（FPGA）廠商賽靈思宣布收購(gòu)中國(guó) AI 芯片領(lǐng)域的明星創(chuàng)業(yè)公司—深鑒科技。此消息一出立即在業(yè)內(nèi)引起了強(qiáng)烈反響。盡管雙方認(rèn)為這是雙贏的結(jié)局，但我們還是從中看到了當(dāng)下如日中天的中國(guó)AI芯片產(chǎn)業(yè)的依附式生存。原因何在？

眾所周知，芯片定義了產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)圈的基礎(chǔ)計(jì)算架構(gòu)，正如CPU是IT產(chǎn)業(yè)的核心一樣，芯片也是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心。截止到目前，業(yè)界公認(rèn)的AI主流芯片，除了CPU以外，還有GPU、FPGA和ASIC。而熟悉芯片產(chǎn)業(yè)的業(yè)內(nèi)人士看到這些，就知道，所謂現(xiàn)在五花八門(mén)的AI芯片最終的基礎(chǔ)架構(gòu)（或者是流派）無(wú)非如此，當(dāng)在上述這些基礎(chǔ)架構(gòu)上，格局已定。

CPU自不用說(shuō)，英特爾占據(jù)著絕對(duì)領(lǐng)先的優(yōu)勢(shì)，基本在此架構(gòu)之上突圍的可能性微乎其微。

至于GPU，目前全球GPU行業(yè)的市場(chǎng)份額有超過(guò)70%被英偉達(dá)公司占據(jù)。而應(yīng)用在人工智能領(lǐng)域的可進(jìn)行通用計(jì)算的GPU市場(chǎng)則基本被英偉達(dá)公司壟斷。據(jù)悉，世界上目前約有3000多家AI初創(chuàng)公司，大部分都采用了英偉達(dá)提供的硬件平臺(tái)。

再看FPGA，雖然其市場(chǎng)前景誘人，但是門(mén)檻之高在芯片行業(yè)里無(wú)出其右。全球有60多家公司先后斥資數(shù)十億美元，前赴后繼地嘗試登頂FPGA高地，其中不乏英特爾、IBM、德州儀器、摩托羅拉、飛利浦、東芝、三星這樣的行業(yè)巨鱷，但是最終登頂成功的只有位于美國(guó)硅谷的四家公司：Xilinx（賽靈思）、Altera（阿爾特拉）、Lattice（萊迪思）、Microsemi（美高森美），其中，賽靈思與Altera這兩家公司共占有近90%的市場(chǎng)份額，專利達(dá)到6000余項(xiàng)之多，如此之多的技術(shù)專利構(gòu)成的技術(shù)壁壘當(dāng)然高不可攀。而賽靈思始終保持著全球FPGA的霸主地位。

正是由于芯片基礎(chǔ)架構(gòu)格局已定，所謂國(guó)內(nèi)的AI芯片企業(yè)（包括初創(chuàng)企業(yè)）實(shí)際上做得只是基于上述基本架構(gòu)的二次開(kāi)發(fā)或者優(yōu)化。

以此次被賽靈思并購(gòu)的深鑒科技為例，自 2016 年成立以來(lái)，深鑒科技就一直基于賽靈思的技術(shù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，兩家公司合作密切。深鑒科技推出的兩個(gè)用于深度學(xué)習(xí)處理器的底層架構(gòu)—亞里士多德架構(gòu)和笛卡爾架構(gòu)的 DPU 產(chǎn)品，都是基于賽靈思 FPGA 平臺(tái)。

另外，由于賽靈思此前是深鑒科技的投資方之一，我們認(rèn)為深鑒科技更像是為賽靈思FPGA做優(yōu)化的廠商或者或合作伙伴的角色。原因很簡(jiǎn)單，一旦脫離了賽靈思 FPGA 平臺(tái)，深鑒科技將是無(wú)本之木，無(wú)水之源。

當(dāng)然，除了深鑒科技，據(jù)稱中國(guó)另外一家知名AI芯片初創(chuàng)企業(yè)地平線的所謂AI芯片BPU也是基于FPGA上的二次開(kāi)發(fā)。既然是基于FPGA，那么最核心的底層架構(gòu)就離不開(kāi)我們上述的賽靈思、阿爾特拉、萊迪思和美高森美FPGA平臺(tái)的借鑒和支持。即便是真的具有核心架構(gòu)顛覆性的創(chuàng)新，由于FPGA已經(jīng)被這四家企業(yè)瓜分，也難有可以維持生存的立足之地。

最會(huì)再看ASIC。在國(guó)外大廠幾近壟斷CPU、GPU和FPGA市場(chǎng)的情況下，再加上技術(shù)壁壘很高，中國(guó)AI芯片廠商在芯片領(lǐng)域一直缺乏關(guān)鍵核心自主技術(shù)，僅憑市場(chǎng)、企業(yè)單方面的力量難以在CPU、GPU和FPGA方面有所突破，只能另辟蹊徑。從目前來(lái)看，中國(guó)AI芯片廠商更多的是以中小公司為主，與實(shí)際應(yīng)用需求結(jié)合，集中于設(shè)備端的AI ASIC開(kāi)發(fā)，就某一垂直領(lǐng)域進(jìn)行優(yōu)化，以低功耗低成本取勝。例如中國(guó)知名的AI芯片初創(chuàng)企業(yè)寒武紀(jì)就是此類。

這里我們并非說(shuō)ASIC在AI芯片領(lǐng)域沒(méi)有前景，恰恰相反，此前名揚(yáng)業(yè)內(nèi)的谷歌TPU就是基于ASIC。不過(guò)需要說(shuō)明的是，谷歌之所以開(kāi)發(fā)TPU，是基于其自身數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用規(guī)模，而規(guī)模是決定采用ASIC效益的關(guān)鍵。

盡管自身龐大應(yīng)用規(guī)模的TPU在業(yè)內(nèi)引起了好評(píng)，但谷歌首席科學(xué)家Greg Corrado在此前召開(kāi)的谷歌AI技術(shù)分享會(huì)上還是提出了不同的觀點(diǎn)，他說(shuō)，“至少迄今為止，我也沒(méi)有看到完全不同于傳統(tǒng)計(jì)算芯片的成功案例。相反，我們認(rèn)為應(yīng)對(duì)現(xiàn)有的芯片做AI方面專門(mén)的優(yōu)化，使現(xiàn)在的芯片完成AI任務(wù)時(shí)速度更快，功耗更低，整體的效益更高。”這也是為何谷歌有了TPU，但依然會(huì)在其數(shù)據(jù)中心采用CPU和GPU的原因。言外之意，TPU只是針對(duì)數(shù)據(jù)中心某些應(yīng)用相對(duì)于CPU和GPU的補(bǔ)充和優(yōu)化，并不能成為主流。

具體到中國(guó)，為了規(guī)避ASIC開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)和投入大的風(fēng)險(xiǎn)，基于ASIC開(kāi)發(fā)的所謂AI芯片基本是采取SoC+IP的模式，即相比ASIC，SoC+IP模式的上市時(shí)間短，成本較低，并且IP可以更靈活地滿足用戶需求。IP公司專注于IP模塊的設(shè)計(jì)，SoC公司則專注于芯片集成，分工合作，提高效率。此前華為麒麟芯片與寒武紀(jì)IP結(jié)合在智能手機(jī)上的應(yīng)用就屬此種模式。但前提是規(guī)模（華為手機(jī)巨大的出貨量）及SoC的支持。那么對(duì)于中國(guó)市場(chǎng)而言，能有多少像華為這樣的規(guī)模用戶。ASIC獨(dú)木難成林。

更讓ASIC前景難料的是，業(yè)內(nèi)有一種分析和觀點(diǎn)認(rèn)為，F(xiàn)PGA受益于芯片NRE費(fèi)用指數(shù)級(jí)上升帶來(lái)的規(guī)模效應(yīng)。隨著制程工藝不斷提高，芯片NRE費(fèi)用指數(shù)級(jí)上升，越來(lái)越多的ASIC芯片將由于達(dá)不到規(guī)模經(jīng)濟(jì)而被迫放棄，從而轉(zhuǎn)向直接基于FPGA開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)。

據(jù)Tractica估計(jì)顯示，到去年為止，深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中還幾乎找不到FPGA的身影，但是，到2025年，它的部署會(huì)和CPU的部署量相當(dāng)（如果不能超過(guò)CPU的話）。其結(jié)果就是，到2025年，F(xiàn)PGA將會(huì)在總規(guī)模達(dá)122億美金的深度學(xué)習(xí)芯片組市場(chǎng)獲得顯著的市場(chǎng)份額。

所謂萬(wàn)變不離其宗。雖然目前AI芯片的叫法五花八門(mén)，但依然沒(méi)有脫離CPU、GPU、FPGA和ASIC這些核心，而在這些核心中，顯然仍是那些傳統(tǒng)芯片廠商，例如英特爾、英偉達(dá)、賽靈思等國(guó)外廠商的天下。

而通過(guò)此次賽靈思并購(gòu)深鑒科技，我們看到那些所謂中國(guó)的AI芯片企業(yè)有相當(dāng)數(shù)量?jī)H是在人家的架構(gòu)之上再做些二次開(kāi)發(fā)，優(yōu)化和應(yīng)用層面的事情，只是換了個(gè)新奇的名稱和叫法而已，與傳統(tǒng)的芯片產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)一樣，表面鑼鼓喧天的中國(guó)AI芯片依然是依附性的生