虽然AI的热潮正在褪却，但作为AI的分支产业，芯片依旧是被追逐的风口。目前，AI芯片已经形成几大阵营，不仅有以寒武纪等为代表的AI初创企业，也有以阿里旗下平头哥为代表的互联网企业，还有比特大陆为代表的矿机企业，同时传统芯片厂商也在积极入局。
厂商迎来芯片上市高峰期
只见芯片不见产品局面或改观
2018年9月，阿里在云栖大会上宣布成立独立半导体公司“平头哥”，首款AI芯片Ali-NPU预计最快今年下半年面世，阿里希望通过自研的强大技术平台和生态系统整合能力，推动国产自主芯片的产业化落地。
华为则正与美国主要的人工智能芯片开发商英伟达、英特尔和高通以及ARM、IBM公司合作。在HUAWEI CONNECT 2018上，华为轮值董事长徐直军首次系统公布了华为的AI发展战略、全栈全场景AI解决方案。同时，还正式公布了华为自主研发的全球首个覆盖全场景人工智能的昇腾(Ascend)系列芯片，包括华为自主研发的两款AI芯片——昇腾910和昇腾310。
据了解，昇腾910基于7nm工艺，侧重高效计算，是目前单芯片计算密度最大的芯片，计算力超越谷歌及英伟达。昇腾310芯片基于12nm工艺，最大功耗仅8W，是极致高效计算低功耗AI芯片。最关键的是，昇腾芯片都使用自研的达芬奇架构。
这两款AI芯片的上市时间，昇腾910/昇腾310将于今年第二季度上市，还提供提供AI云服务。华为还将在今年推出针对应用于手机、智能穿戴设备等昇腾系列3款AI芯片。
在华为看来，昇腾系列AI芯片是其人工智能解决方案的核心部分和关键支撑，与云、物联网、视频、边缘计算、大数据等技术协同，打造成一个能够支撑各行各业数字化转型的开放“平台”，从而实现普惠AI。
而矿机厂商比特大陆于2018年正式发布了其终端AI芯片BM1880。BM1880芯片可以作为协处理器使用，也可以作为主处理器从以太网接口或USB接口接收视频流、图片或其它数据，执行推理和其他计算机视觉任务，甚至其它主机也可以发送视频流或图片数据给BM1880，BM1880做推理并将结果返回主机。
然而，BM1880并不是真正的主角。2017年11月，比特大陆正式发布其第一代云端AI芯片BM1680，随后2018年Q1发布第二代芯片BM1682。按照规划，2019年或将推出第三代芯片BM1684；2020年，将推出第四代张量计算处理器BM1686。
比特大陆的AI芯片维持着9-12个月的迭代速度，已经远远超过了日趋缓慢的摩尔定律。在AI芯片的快速迭代中，比特大陆实现了从云端到终端的布局。
与此同时，比特大陆重点放在了AI芯片落地场景上，一口气推出了一系列应用性产品。这些产品被分为三大类：“安防/互联网产品”、“园区产品”、“终端产品”。
可以看到，整体AI芯片的商业化步伐进一步加快。这种潜在的“加速”趋势或许才是最值得深思的，整体AI芯片行业之前处于“只见新闻，不见芯片”、“只见芯片，不见产品”的状态或许马上将迎来改观。
中国芯片厂商格局初定
商业化将是芯片竞争力重要一环
据不完全统计，国内有超20家企业投入AI芯片的研发中来。目前，入局AI芯片领域的企业也已经形成了几大阵营：
一是以寒武纪、地平线、深鉴科技（被收购）、异构智能、云天励飞等为代表的AI初创企业；
二是以百度、阿里旗下“平头哥”等为代表的互联网企业；
三是如瑞芯微、国科微等传统芯片企业瞄准AI芯片；
四是华为这种既有芯片又有终端的平台性企业；
还有就是以比特大陆、嘉楠耘智这类矿机厂商向AI转型的企业。
市场研究公司Compass Intelligence发布的最新研究报告显示，在全球排名前24的AI芯片企业中，英伟达、英特尔以及IBM分别位列前三名，中国公司占据七个席位，排名最高的是华为海思，位列榜单第12位，其余包括联发科、瑞芯微、芯原、寒武纪、地平线等。
需要明了的是，全球制造业中，整体发展格局已有了一个明晰轮廓。全球制造业的发展都在比拼科技与创新，中国要与之比对的无外乎是美国、欧盟及日本。其中，美国作为全球科技创新中心居于顶层，而中国目前仍以中低端制造为主。
从最新出炉、国内编制的《全球科技创新中心评估报告》也可以看出一些端倪，百强城市中，美国占了26席，中国占了8席（分别为北京、上海、香港、深圳、广州、台北、杭州、天津），美国作为全球科技创新龙头仍是名至实归。
像英特尔、高通、英伟达那样的商业化芯片，也是需要与一国高端制造业能力进行匹配的，无论设计，或是工艺，甚而产业链，皆是如此。比如，英伟达就打通了从交流、科研、发表论文，再到应用、商业化等整个链条。
而中国虽然以论文数量占据优势，但在论文质量、场景应用、商业化规模方面仍然具有不小差距。尤其在商业化方面，英特尔、高通、英伟达等巨头依旧占据产业链的顶端，把持着商业化的入口，中国芯片要想突破巨头的铜墙铁壁仍有不小的挑战。但这却是必经之路，2019年，芯片如何进行商业化，将是中国所有芯片厂商必须思考的问题。
如同两军对垒，决定全局胜负的并非一城一池之得失，而在于战略意图是否达成。同样的，在AI芯片领域，最终比拼的还是生态圈，而不仅仅是特定指标上的胜负。只有将性能与商业化同步提升，才能真正将中国芯片推向全球，否则只会落得好货没市场的尴尬境地。
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