半导体行业的"反潮流":人工智能如何定义下一代芯片?

赵赛坡

赵赛坡

· 2019.04.03

未来 5 年,全球范围内一大批 AI 芯片创业公司都会成为巨头们收割的对象,最终也将重写半导体行业规则。

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半导体行业的"反潮流":人工智能如何定义下一代芯片?

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图片来源@视觉中国

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文|赵赛坡

某种意义上说,过去 50 年半导体行业的发展成为人类计算革命的燃料来源。

从概念上看,半导体又被理解为芯片,是一种高度小型化的电子产品,它可以非常快速地完成大量数学运算,利用这种计算可以在现实物理世界里完成目标。

简而言之,芯片是为我们的电子设备的大脑。它们帮助计算机和其他机器评估替代品,为电话、计算机、汽车、飞机、互联网提供计算能力。

半导体是在硅晶片上制造的非常复杂的物体。 这些晶圆的制造非常昂贵,前期投资需要数十亿美元。人类社会过去 60 多年的伟大技术奇迹之一,就是不断缩小芯片尺寸并不断提升计算性能,也就是我们常说的「摩尔定律」。

在这个行业,能够生产制造半导体的公司屈指可数,而且由于技术复杂,导致建造半导体工厂的成本直线上升,这也让半导体行业形成独特的商业模型,在整个链条上只有两类公司:一类是芯片设计公司,如英特尔,另一类则是芯片设计公司和芯片代工公司,或者晶圆代工公司,下图是 2018 年上半年全球十大代工厂。

不管摩尔定律是否失效,半导体行业依然在发展中,在通往 7 纳米制程的道路上,目前只有台积电、英特尔和三星,当然,英特尔目前也遭遇相当多的困难,这也意味着,从 PC 到互联网,再到智能手机,随着对计算性能要求的不断提升,整个半导体行业的集中化趋势,已经基本成定局。

从产业的角度去看,如今的半导体行业越来越像汽车行业,并购整合正在加速,尽管 2018 年博通收购高通、高通收购恩智浦都宣告失败,但产业发展的趋势不可避免,只有足够的垄断才能形成更大的议价权,未来三到五年,新的并购整合还将继续。

这两年来,一股半导体行业的「反潮流」开始出现:自研芯片

智能手机领域,苹果在 2008 年悄然收购了芯片制造商 P.A. Semi 公司,并在两年后推出自研的第一代芯片 A4 处理器,这款处理器很快成为 iPhone、iPad 的标配产品,随后,苹果又在 Apple Watch、Apple TV 等产品里加入自主研发的处理器。另外,根据著名苹果分析师郭明錤透露的消息,2020 年之后,苹果将在 Mac 系列电脑里集成自己的芯片。

而 Google,则一直在推进数据中心的芯片研发。截止到 2018 年 11 月,Google 已经推出了三代 Tensor Process Unit(以下简称为 TPU),这些产品瞄准的是日益强烈的机器学习需求,从而也增加了 Google 在云端服务上的特定能力。

上述现象与半导体行业刚起步时非常相似,当时,所有的公司都在内部研发、制造芯片,随着企业研发成本的上升,有的企业开始将芯片设计、生产分开,或者直接外包给第三方公司,这样的分工协作也大大降低了成本。

但现在,越来越多的公司成为加入到「反潮流」的大军里,苹果、Google 除外,亚马逊、微软以及华为、阿里巴巴,都在暗自进行芯片的研发。

而人工智能,也正在给半导体行业带来新的变革机遇。

从最基本的角度去理解人工智能,或者准确说机器学习,它更像是一种高级的软件形态,这个软件上可以进行大量专业数学计算。以深度神经网络来说,它是一种非常复杂的「投票」算法,通过对各个变量的权重进行复杂的计算,来实现决策。

机器学习或深度学习的过程,就是一次次的计算过程,如何才能提升计算速度呢?当然是让计算并行化,这种需求也和图像计算非常相似,尽管原理不一定相同,但事实也的确证明了,将图像计算的处理器 GPU 放在机器学习之中,效果非常好,由此也造就了过去四年英伟达的「奇迹」。

但行业内除了英伟达之外,没有人愿意看到只有 GPU 适合机器学习,从传统芯片企业英特尔到互联网巨头 Google、Facebook、亚马逊,都有着自己的考量。

而如果从 AI 芯片的功能层面来看,人工智能芯片主要有两个方面的需求:训练和推理。这两个需求相互联系,构成了人工智能芯片的完整流程。

先说训练,当海量被标注的数据被收集到数据中心,工程师们就要开始「训练」数据,简而言之,就是在海量的数据中寻找可用的模型。

而推理,则是将模型反应出结果呈现出来,我们常常说所谓「机器决策」,也就是说,当用户输入一个不太明确的指令后,机器能够给出一个看似合理的答案。

上面的两段话有点复杂,不妨来看两个案例,如果你在手机上用过 Google Photo,你会发现这个产品不仅会让你照片备份起来,还会提供一系列有趣的功能,如下图所示,你可以看到「往年今日」的推荐、以及可以直接用自然语言搜索图片。

要实现 Google Photo 的上述功能,你需要将数据,也就是照片先上传到 Google 服务器,经过一段时间之后才能看到上图的推荐,这是因为,Google 的数据训练都是在云端,而推理的结果则需要网络的支持才能呈现出来,换句话说,你需要联网才能使用。

苹果的做法则完全不同。基于苹果自主研发的芯片以及神经网络处理引擎,目前 iPhone、iPad 都可以实现本地的 AI 计算,同样是照片数据的训练和推理,苹果将所有的过程都放在本地设备,如下图所示,你会看到也是类似的照片推荐、自然语言搜索等功能。

事实上,我们很难直接判断哪种方式跟好,只能说,每一种方式都有着一定的使用范围,比如在自动驾驶汽车上,人工智能芯片的处理过程必须放在本地,只有这样,才能避免与云端交换数据的延时,也能避免车祸的发生。

从上述角度出发,AI 芯片领域有三类大市场:数据中心训练、数据中心推理、设备/边缘推理。

如果说过去的芯片行业像极了汽车行业,导致没有后来者、创业者的机会,那么在 AI 芯片开创的三个领域里,却提供了足够多的想象空间,也让资本市场看到了可能性,下图还仅仅是截止到 2017 年的数据。

如果从 AI 芯片的三个大市场的角度去看未来的机会。

首先,数据中心 AI 芯片市场的竞争会非常激烈,一方面,CPU 不会轻易退出市场,另一方面,数据中心所有者都是全球云计算巨头,包括亚马逊、Google、微软、阿里巴巴,他们对于 AI 芯片的需求当然非常强烈,但正如上文所言,他们正在自主研发自己的芯片,虽然这不代表这些公司不会采购第三方芯片,却也展现出这个市场的特殊性。

其次,设备推理市场虽然规模巨大,但却有着非常细分的领域,比如设备形态不同,导致应用场景、能耗的区别非常大,手机的推理能力与汽车显然是不同的,这也导致这个市场最终会非常庞杂,当然,巨头、创业公司都有机会在这个领域获得一席之地。

当然,与传统半导体行业类似,AI 芯片最终的走向依然会是寡头化。

本文系作者赵赛坡授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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