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「网上申博总公司亚洲」依图加入AI芯片阵营 场景与人才仍是行业掣肘

时间:2020-01-11 14:06:32作者:匿名 阅读:2769

内容简介:  依图加入AI芯片阵营 场景与人才仍是行业掣肘本报记者 陶力 实习生 孙世骥 上海报道资本的热钱,眼看要吹起AI芯片的风口。当天,依图科技宣布,推出其首款视觉推理AI芯片产品QuestCore(求索),以及基于该芯片构建的软硬件一体化系列产品和行业解决方案。与上述公司不同的是,依图推出的芯片与自己已有的业务绑定,自发布之日起就开始投入商用。另外,自动驾驶、智能手机、监控安防都是AI芯片落地的重要场景

「网上申博总公司亚洲」依图加入AI芯片阵营 场景与人才仍是行业掣肘

网上申博总公司亚洲,依图加入AI芯片阵营 场景与人才仍是行业掣肘

本报记者 陶力 实习生 孙世骥 上海报道

资本的热钱,眼看要吹起AI芯片的风口。

“科技进步极大降低了创新所需的经济门槛,但是伟大所需的精神门槛——勇气,从来没有降低过。”

5月9日,第一次出现在媒体视线的朱珑,说出了上面这句意味深长的话。作为依图科技联合创始人、CEO,他即将要挑战的是英伟达。当天,依图科技宣布,推出其首款视觉推理AI芯片产品QuestCore(求索),以及基于该芯片构建的软硬件一体化系列产品和行业解决方案。

AI“四小龙”之一的依图,相比商汤科技、旷世科技、云从科技,一直显得相当低调。成立七年,朱珑和他的合伙人们,第一次站到舞台中央。公开资料显示,截至2018年7月,依图完成3亿美元C+轮融资,投后估值突破150亿元。就在5月8日,旷世科技宣布完成D轮7.5亿美元的融资。资本的青睐缘于巨大的市场需求,以及对于自主研发芯片的渴求。

依图科技首席创新官吕昊在接受21世纪经济报道记者采访时透露,依图并不单独出售该款芯片,而是与依图的智能软件相结合,作为软硬件一体化解决方案提供给客户,“依图不是一个要售卖芯片的公司。我们做芯片是为了打造更有竞争力的产品。”

这让依图芯片产品与市面上,采用通用供应商芯片的产品独立出来。即便如此,万事仍然开头难。

恒大如何挑战皇马?

很多初创公司往往从门槛较低的专用芯片入手。在AI芯片领域,地平线、寒武纪的起步更早,两家公司的估值都差不多近30亿美元。不过,完全符合描述和基准测试的AI芯片寥寥无几,离商用仍然有一段距离。

与上述公司不同的是,依图推出的芯片与自己已有的业务绑定,自发布之日起就开始投入商用。“没有典型场景应用没有意义,没有超越英伟达的芯片没有意义,没有世界级的算法没有意义。”朱珑在演讲中的挑战对象是英伟达。

英伟达从游戏和图像业务起家,借助GPU的并行计算优势,在AI芯片尤其是训练方面储备了丰富的经验,其在AI训练芯片的市场占有率高达95%。市场研究顾问公司Compass Intelligence2018年发布的报告显示,在全球前15大AI芯片企业排名表中,英伟达、英特尔和IBM位居前三。

英伟达将其营业收入划分为GPU和Tegra处理器两大板块,其中GPU业务板块针对PC和数据中心的游戏、计算机辅助设计(CAD)、AI、加密货币等应用场景,Tegra处理器业务板块针对汽车和嵌入式设备的自动驾驶、AI、娱乐等应用场景。2018财年,英伟达的GPU业务板块收入同比增长39.8%,Tegra处理器业务板块收入同比增长86.2%(其中移动游戏与开发的收入同比增长300%)。

对于依图来说,这是一场力量悬殊的较量。朱珑已有过冷静的思考,“在今天,做AI芯片有多难?”他一点也不夸张地说,“就像恒大挑战皇马一样,还得是没有外援的恒大。”

在发布会现场,吕昊手持一台体积与15英寸笔记本相当的依图原子服务器,成功带动了200路摄像头,同时完成实时人脸识别和比对任务。在这一演示的过程中,依图求索的斜率超过了英伟达P4,引起台下观众的阵阵尖叫。

据介绍,求索基于拥有自主知识产权的ManyCore架构,采用16nm工艺,适用于人脸识别、视频结构化分析、行人再识别等多种图像和视频实时智能分析任务。在实际的云端应用场景,它最高能提供每秒15 TOPS的视觉推理性能,最大功耗仅20W,比一个普通的电灯泡还小。在同等功耗下,求索的视觉推理性能,是市面现有主流同类产品的2-5倍。

不过,单点的竞争,单独的某款产品竞争,并不具有说服力。对于创业公司和中国芯片行业来说,仍然需要经年累月的持续投入。

场景应用与人才成门槛

中金公司研报认为,AI芯片的市场规模将从2017年39.1亿美元,增长到2022年352.2亿美元,其间年复合增长率55%。尽管对市场规模的估算有所不同,但行业公认,AI芯片市场将在未来5年保持高速增长。

其应用主要在云端服务器,一般采用英特尔CPU和英伟达GPU配合完成训练和推理任务,赛灵思推出的FPGA加速卡也在进入这一市场。与边缘终端市场的碎片化格局不同,云端AI芯片市场集中度更高。另外,自动驾驶、智能手机、监控安防都是AI芯片落地的重要场景。特斯拉、苹果、三星、华为、高通等厂商,都将AI芯片作为重点发展方向。

朱珑也认为,除了领头羊英伟达以外,没有典型场景应用做AI芯片没有意义。除此以外,还需要好的算法来验证或者支撑芯片,不解决问题的算法,即便效率高也没有意义。“只有找对问题,找对场景,用对算法,并为此定制芯片,才有可能做到极致性价比。”

但是,即便这些条件都已具备,在中国AI芯片人才的储备也只有世界的1%。与朱珑持相同观点的从业者不在少数。日前,LinkedIn发布的《全球人工智能领域人才报告》显示,人工智能领域的人才需求在过去3年间增长了8倍。中国空缺的AI职位最多,共计有12113个相关职位虚位以待,有时甚至是125个岗位在“抢”100个求职者。尤其是在高端人才领域,短缺现象更加严重。

Canalys分析师贾沫在接受21世纪经济报道记者采访时认为,AI行业还处于一个初步发展状态,在整体应用架构方面,与国外巨头对比肯定还有欠缺。“中低端的AI芯片领域,国内做的并不多,不管是未来的智能手机还是汽车应用上。还是存在很大的机会的。”

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