5月9日，依圖重磅推出了擁有世界級算法優(yōu)勢的云端AI芯片——求索(questcore?)。這是依圖推出的第一款云端深度學(xué)習(xí)推理定制化SoC芯片，專為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域分析任務(wù)打造。性能秒殺英偉達(dá)！算法即芯片的時(shí)代來了。在今天的年度發(fā)布會(huì)上，擁有世界級算法優(yōu)勢的依圖科技重磅推出云端AI芯片——求索（questcore?）！為AI芯片開辟了一條新道路。選擇在擅長的領(lǐng)域繼續(xù)發(fā)揮優(yōu)勢?！扒笏鳌笔且缊D推出的第一款云端深度學(xué)習(xí)推理定制化SoC芯片，為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域分析任務(wù)打造，針對視覺領(lǐng)域的不同運(yùn)算進(jìn)行加速，適用于人臉識(shí)別、車輛檢測等多個(gè)應(yīng)用場景。加入“造芯”陣營后，依圖科技瞄準(zhǔn)其擅長的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，再度打出重拳，這一拳打破了算法公司與芯片硬件公司的“次元壁”。

人工智能公司依圖科技發(fā)布云端視覺推理AI芯片questcore（求索），由依圖科技和兩年前投資的AI芯片初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)ThinkForce聯(lián)合開發(fā)。questcore基于擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的ManyCore架構(gòu)，采用16nm工藝，適用于人臉識(shí)別、視頻結(jié)構(gòu)化分析、行人再識(shí)別等多種圖像和視頻實(shí)時(shí)智能分析任務(wù)。

依圖科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO朱瓏介紹，在實(shí)際的云端應(yīng)用場景，questcore最高能提供每秒15TOPS的視覺推理性能，最大功耗僅20W，比一個(gè)普通的電燈泡還小。在同等功耗下，questcore的視覺推理性能是市面現(xiàn)有主流同類產(chǎn)品的2——5倍。

發(fā)布會(huì)現(xiàn)場，依圖科技首席創(chuàng)新官呂昊手拿一臺(tái)體積大小和15英寸蘋果MacBookPro筆記本相當(dāng)?shù)囊缊D原子服務(wù)器，帶動(dòng)現(xiàn)場200個(gè)攝像完成實(shí)時(shí)智能視頻分析，對嘉賓進(jìn)行人臉對比。呂昊介紹，依圖原子服務(wù)器基于questcore打造，一臺(tái)服務(wù)器提供的算力與8張英偉達(dá)P4卡服務(wù)器相當(dāng)，而體積僅為后者的一半，功耗不到20%。對于芯片的落地情況，呂昊說，目前questcore先搭載在依圖原有的產(chǎn)品上，面向市場銷售解決方案和硬件等，未來會(huì)尋求更多的客戶。

“求索”已來：云端AI芯片市場再添新玩家

在發(fā)布會(huì)現(xiàn)場，依圖聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO朱瓏談到了AI芯片為何難做，用了三個(gè)“沒有”作為排比句：

沒有典型場景應(yīng)用就沒有意義；

沒有超越NVIDIA的芯片就沒有意義；

沒有世界級的算法就沒有意義。

如果一款A(yù)I芯片沒有定制方向、沒有超過業(yè)內(nèi)最大咖的玩家、沒有頂級算法作為支撐，那么這款芯片就不能稱為是成功的，這也是依圖所面臨的挑戰(zhàn)。

依圖科技的確擁有世界級的算法優(yōu)勢，但它并非芯片創(chuàng)業(yè)公司，在投入大、門檻高的芯片行業(yè)，一開始就選擇了高端玩家頗多的領(lǐng)域進(jìn)軍——自研云端AISoC，頗有要挑硬骨頭下手的意思。

先來看下規(guī)格：

類型：系統(tǒng)級芯片(SoC)；

架構(gòu)：ARM+ManyCore?；

制程：16nm

工作記憶內(nèi)存：LPDDR4X；

解碼：64路全高清實(shí)時(shí)。

發(fā)布會(huì)現(xiàn)場，依圖科技首席創(chuàng)意官呂昊為大家進(jìn)行了芯片演示——他手持一臺(tái)體積與15英寸蘋果MacBookPro筆記本相當(dāng)?shù)囊缊D原子服務(wù)器，成功帶動(dòng)200路攝像頭同時(shí)完成實(shí)時(shí)智能視頻分析任務(wù)。

剛開始大屏幕只顯示了服務(wù)器處理的27個(gè)攝像頭畫面——一個(gè)NVIDIAP4顯卡大概只能處理27個(gè)攝像頭。緊接著，大屏幕畫面突然顯示了原子服務(wù)器同時(shí)帶動(dòng)200個(gè)攝像頭的畫面：

一場直觀的新品考驗(yàn)。

依圖原子服務(wù)器基于questcore?打造，一臺(tái)服務(wù)器提供的算力與8張英偉達(dá)P4卡服務(wù)器相當(dāng)，而體積僅為后者的一半，功耗不到20%。在進(jìn)行視頻解析時(shí)，1臺(tái)依圖原子服務(wù)器（搭載4核questcore?芯片，除此之外無需其他配置），與8卡英偉達(dá)T4服務(wù)器（含雙核英特爾x86CPU）對比，單路視頻解析功耗僅為后者的20%，與8卡英偉達(dá)P4服務(wù)器（同樣含雙核英特爾x86CPU）相比，功耗約為后者的10%。

questcore?可獨(dú)立運(yùn)行，自研架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)高性價(jià)比

這款芯片作為服務(wù)器芯片可以獨(dú)立運(yùn)行，不依賴Intelx86CPU，并且采用依圖自研的ManyCore?架構(gòu)，具有靈活可拓展的特質(zhì)，適配各類深度學(xué)習(xí)算法。

從這些特性來看，這款云端芯片更看重“實(shí)用”二字——如何滿足更多的需求、如何將本有的算法優(yōu)勢在芯片上發(fā)揮更大的作用、如何適應(yīng)現(xiàn)有的生態(tài)。

簡單來講，它致力于解決一個(gè)實(shí)在的問題——如何實(shí)現(xiàn)高性價(jià)比。

“利用算法優(yōu)勢”成為全場發(fā)布會(huì)的一大關(guān)鍵詞。依圖認(rèn)為，好的算法才能更高效地利用芯片架構(gòu)，才能指導(dǎo)芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)，把算力更高效地轉(zhuǎn)化為智能。這款芯片基于領(lǐng)域?qū)Ｓ眉軜?gòu)（DomainSpecificArchitecture，DSA）理念，專為計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用而生。

questcore?是款“自立自強(qiáng)”的芯片：它作為服務(wù)器芯片可以獨(dú)立運(yùn)行，不依賴Intelx86CPU。這也是依圖芯片與NVIDIAGPU、GoogleTPU和其他AI芯片公司研發(fā)的AI加速器產(chǎn)品一個(gè)很大的不同。

另外，這款芯片采用依圖自研的ManyCore?架構(gòu)，據(jù)介紹，同等功耗下，這款芯片能提供市面現(xiàn)有同類主流產(chǎn)品2——5倍的視覺分析性能。

如果一款芯片想要實(shí)用性強(qiáng)，就必須擁有強(qiáng)大的可拓展性，以便應(yīng)用于更多的場景。ManyCore?架構(gòu)能夠適配各類深度學(xué)習(xí)算法，支持TensorFlow、PyTorch、Caffe等各類深度學(xué)習(xí)框架，便于無縫接入現(xiàn)有生態(tài)。在此架構(gòu)下，questcore?構(gòu)建的產(chǎn)品和解決方案可以兼顧云端和邊緣計(jì)算的需求。

據(jù)依圖科技向新智元介紹，這款芯片能實(shí)現(xiàn)性能和功耗比呈量級提升的根本原因之一是：ManyCore?架構(gòu)針對INT8數(shù)據(jù)（8位整數(shù)數(shù)據(jù)類型）進(jìn)行加速。

事實(shí)上，對于云端AI推理或者說視覺推理計(jì)算而言，并不需要高精度的計(jì)算，低精度的INT8數(shù)據(jù)類型已經(jīng)足夠滿足需求。采用16nm制程也是考慮現(xiàn)在業(yè)界對視覺分析應(yīng)用的需求。

在投入極高的芯片行業(yè)，如何實(shí)現(xiàn)高性價(jià)比是眾多玩家要實(shí)際面對的終極問題，算力的提升正是為了解決AI場景中的經(jīng)濟(jì)學(xué)難題——用更少的成本解決更多的問題。

投資AI芯片初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)ThinkForce，依圖邁向算法芯片一體化

在發(fā)布會(huì)上，依圖表示未來立足“算法+芯片+數(shù)據(jù)智能”的極智戰(zhàn)略，深入行業(yè)，降低人工智能應(yīng)用落地和推廣成本，賦能行業(yè)。

據(jù)介紹，questcore?芯片的設(shè)計(jì)和研發(fā)正是依圖算法團(tuán)隊(duì)和ThinkForce團(tuán)隊(duì)緊密合作的成果。

事實(shí)上，依圖科技在AI芯片領(lǐng)域內(nèi)早有布局。2017年底，依圖正式對外宣布戰(zhàn)略投資AI芯片初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)ThinkForce。ThinkForce是中國少有的擁有芯片研發(fā)全鏈路能力的團(tuán)隊(duì)，核心成員來自IBM、AMD、Intel、ZTE等芯片業(yè)界龍頭企業(yè)，全都擁有十年以上專業(yè)芯片研發(fā)設(shè)計(jì)經(jīng)歷，經(jīng)手過40余款不同芯片的量產(chǎn)。

有了如此高配的芯片研究團(tuán)隊(duì)，打破算法與芯片的“次元壁”不再是難事，軟硬件一體化的產(chǎn)品也因此誕生。

事實(shí)上，次元壁本就不應(yīng)該存在。市場上并不存在單獨(dú)能夠使用的軟件或硬件，整個(gè)行業(yè)、整個(gè)生態(tài)一定是緊密結(jié)合在一起的。

這款芯片將于與依圖智能軟件結(jié)合在一起，構(gòu)成軟硬件一體化的產(chǎn)品或解決方案對外銷售，未來將應(yīng)用于交通運(yùn)輸、公共安全、智慧醫(yī)療和智慧零售等行業(yè)。TOB服務(wù)崛起之下，軟硬件一體化正成為一家AI企業(yè)的商業(yè)優(yōu)勢，可以為客戶提供針對特定場景優(yōu)化的性價(jià)比最高的解決方案。

AI芯片市場逐漸擁擠：“造芯”路上，定制化是未來方向

與依圖科技相似的是，Google、微軟、阿里等科技巨頭也在自研芯片：同樣也是通過利用自身特有優(yōu)勢，從而為客戶提供更好的軟硬件一體化解決方案。越來越多企業(yè)加入了轟轟烈烈的“造芯”大軍。

AI芯片是個(gè)全新戰(zhàn)場。

押寶AI芯片可以說是大勢所趨，據(jù)研究報(bào)告顯示，目前AI芯片行業(yè)生命周期正處于幼稚期，市場增長快，2022年將從2018年的42.7億美元，成長至343億美元。

與其他戰(zhàn)場相比，這個(gè)新戰(zhàn)場充滿了不確定性，以及更多的機(jī)會(huì)——一個(gè)沒有先例可循的智能時(shí)代。中國AI創(chuàng)企與世界科技巨頭站在同一起跑線上，完全有可能成為新巨頭，同時(shí)加速數(shù)據(jù)中心服務(wù)器芯片自主可控進(jìn)程。

美國杜克大學(xué)電子計(jì)算機(jī)工程系教授陳怡然、美國紐約州立大學(xué)教授陳逸中曾在文章《中國AI芯片有可能彎道超車》提到：人工智能應(yīng)用場景千變?nèi)f化，其中應(yīng)用的算法之間的差異更是巨大，可以預(yù)期未來各項(xiàng)應(yīng)用將有不同的定制化芯片，出現(xiàn)人工智能芯片百家爭鳴的盛況。AI芯片的另一大特點(diǎn)在于它所面對的是一個(gè)全新的、還未被大公司充分定義的新的業(yè)務(wù)場景。即使是NVIDIA，也只是在云計(jì)算這一領(lǐng)域有一定的壟斷地位。

定制化芯片必然是未來方向。

世界級的創(chuàng)新需要世界級的命題，如今AI普及也成為世界級命題。依圖聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO朱瓏認(rèn)為AI普及的關(guān)鍵是智能密度，而這里“智能密度”指單位面積硅芯片提供的算力轉(zhuǎn)化的智能。

然而，在半導(dǎo)體的摩爾定律已經(jīng)臨近終結(jié)，智能密度繼續(xù)翻倍不能再只寄希望于摩爾定律。雖然半導(dǎo)體的摩爾定律逼近終結(jié)，但算法性能卻仍在萬倍增長，過去4年依圖的人臉識(shí)別算法精度提升了10萬倍。

同時(shí)，通用芯片已無法解決所有需求，定制化芯片與依圖questcore?一樣，GoogleTPU也是一種DSA，針對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）進(jìn)行加速，GoogleTPU充分證明了DSA的優(yōu)勢。而對于DSA芯片而言，領(lǐng)域知識(shí)是最重要的，需要對機(jī)器視覺技術(shù)和行業(yè)有著深刻理解，這是需要人工智能公司在研發(fā)和商用落地中不斷積累的。

一家算法公司造芯，需要下多大決心？

2017年就有傳言說依圖開始進(jìn)軍AI芯片領(lǐng)域，并在開發(fā)AI芯片，對標(biāo)另一家AI芯片初創(chuàng)公司地平線。對于這一說法，依圖首席創(chuàng)新官呂昊在采訪中對DeepTech澄清，從未在公司內(nèi)部聽聞依圖做芯片對標(biāo)的是地平線。

他表示，與谷歌、微軟、阿里等公司自研芯片一樣，依圖自己做芯片也是為了更好地發(fā)揮依圖算法和軟件的性能，為客戶提供更好的軟硬件一體化解決方案。

朱瓏則在發(fā)布會(huì)上表示，依圖開發(fā)這款芯片，不在于追求匹及英偉達(dá)上則幾百T的算力，而在于高計(jì)算密度。

圖丨questcore?與英偉達(dá)產(chǎn)品的單位面積算力比較

圖丨依圖科技首席創(chuàng)新官呂昊在現(xiàn)場演示已經(jīng)配備questcore?的服務(wù)器機(jī)柜，并現(xiàn)場演示了4顆芯片如何支撐200路實(shí)時(shí)視屏解析，并具備人臉識(shí)別和比對的能力，目前產(chǎn)品已經(jīng)商用

據(jù)依圖提供的信息，questcore?是全球首款深度學(xué)習(xí)云端定制SoC芯片，定位服務(wù)器芯片/云端AI芯，可獨(dú)立使用，將與依圖的智能視覺分析軟件結(jié)合，作為軟硬件一體化的解決方案對外銷售，適用于加速各類視覺推理任務(wù)，比如交通運(yùn)輸、公共安全、智慧醫(yī)療和智慧零售等行業(yè)，尤其是對云端智能視頻實(shí)時(shí)分析等應(yīng)用具有強(qiáng)需求的企業(yè)環(huán)境。搭載questcore?的依圖原子服務(wù)器，將為今年11月在上海舉行的第二屆世界進(jìn)口博覽會(huì)提供安保服務(wù)。

在能效上，questcore?峰值性能達(dá)到11.2T（深度學(xué)習(xí)推理運(yùn)算），功耗20W，攝像頭單路功耗僅為英偉達(dá)GPUP4的30%，同等功耗下，深度學(xué)習(xí)推理運(yùn)算性能是市面同類產(chǎn)品的2——5倍。這款產(chǎn)品也支持TensorFlow、PyTorch等各類深度學(xué)習(xí)框架，適用于加速各類視覺推理任務(wù)，最高50路FHD視頻流硬件解碼，另外還支持虛擬化、容器化，可將AI云的彈性計(jì)算和調(diào)度提升一個(gè)量級。依圖也為questcore?配備了基于其自研ManyCore?架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)推理模塊，ManyCore?架構(gòu)同樣適配各類深度學(xué)習(xí)算法。

圖丨questcore?支持的視覺推理場景

呂昊對DeepTech表示，questcore?由依圖和ThinkForce團(tuán)隊(duì)共同打造，依圖在2017年2月時(shí)有了自研芯片的想法，大約2年時(shí)間順利完成一款量產(chǎn)AI芯片的研發(fā)，從設(shè)計(jì)到制造實(shí)現(xiàn)全面國產(chǎn)化，背后是依圖和ThinkForce之間的深度合作。

后者成立于2017年，同樣是近年來中國AI芯片初創(chuàng)公司中最值得關(guān)注的新星之一，曾提出過“算法即芯片”的論斷（這一論斷也在今天的發(fā)布會(huì)上由朱瓏屢次提及，顯然，這位算法出身的創(chuàng)始人非常認(rèn)可這一論斷）。

據(jù)了解，ThinkForce團(tuán)隊(duì)核心成員來自IBM、AMD、INTEL、LSI、Broadcom、Cadence、ZTE等業(yè)界龍頭芯片企業(yè)，負(fù)責(zé)過IBMPowerPC、AMDAPU的北橋、SonyPS3Cell處理器、MicrosoftXBOX游戲機(jī)主芯片、以及全球最高速的56GSerdes等，團(tuán)隊(duì)成員手里曾量產(chǎn)過40款以上各類芯片，總銷售額數(shù)十億美元。2018年，ThinkForce完成4.5億元A輪融資，依圖正是投資方之一。

（來源：ThinkForce）

對于依圖推出這款云端AI芯片的原因，呂昊概括為三點(diǎn)：對行業(yè)的理解、產(chǎn)品體量已經(jīng)達(dá)到一定程度（未透露具體量級）、依圖算法精度的提升。

第一款A(yù)I芯片之所以選擇了用在云端推理上，也是因?yàn)橐缊D各主要業(yè)務(wù)尤其在安防上的需求。questcore?主打視頻推理，主要關(guān)注分析處理視頻的數(shù)量，專用于加速視覺推理運(yùn)算，比如人臉識(shí)別、視頻結(jié)構(gòu)化分析、行人再識(shí)別等等，其和一些終端視頻推理芯片的區(qū)別在于，終端芯片只需要分析處理一路視頻，云端芯片則關(guān)心的是可以處理多少路視頻。呂昊表示，questcore?是目前更智能、性價(jià)比更高的視覺推理AI芯片。

“questcore?將整合在我們的產(chǎn)品中對外售賣。依圖的體量相對較大，最深耕的行業(yè)就是安防，因此不需要擔(dān)心由于市場體量較小而產(chǎn)生的成本問題……我們對于市場的需求、對于AI領(lǐng)域有自己的理解。2017年，公司對于AI算力需求增長以及產(chǎn)品競爭性有了一定的預(yù)判，因此有了自研AI芯片的決定”，他說。

不難看出，在這幾大動(dòng)機(jī)中，現(xiàn)階段的業(yè)務(wù)需求是依圖第一次“造芯”的最直接原因。

圖丨2017年中國計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用市場份額（來源：IDC）

依圖創(chuàng)立于2012年9月，自成立以來，其AI算法在人臉識(shí)別領(lǐng)域?qū)矣型黄?，且現(xiàn)已不再局限于視覺識(shí)別方向，在業(yè)內(nèi)也被認(rèn)為是一家很明確的AI+垂直行業(yè)、應(yīng)用層技術(shù)落地的AI算法公司，涉及安防、醫(yī)療、AI制藥、金融領(lǐng)域等。其中，依圖在安防和醫(yī)療領(lǐng)域布局較早，現(xiàn)已形成一定的先發(fā)優(yōu)勢，例如依圖醫(yī)療智能輔助診斷系統(tǒng)已經(jīng)在上海、浙江等近百家三甲醫(yī)院臨床應(yīng)用，在安防上則搭建了全球首個(gè)十億級人像比對系統(tǒng)，算法已突破億級靜態(tài)比對。

圖丨依圖已有的算法突破

但顯然，現(xiàn)在，和業(yè)內(nèi)很多公司一樣，依圖不單單只想追求極致的算法，也將目光投向了追求配合算法的極致算力上?！皼]有典型場景應(yīng)用沒有意義，沒有超越英偉達(dá)的芯片沒有意義，沒有世界級的算法沒有意義”，朱瓏說。

發(fā)布會(huì)上，依圖也第一次對外談及其對智能算力發(fā)展的理解和使命：提升智能密度，即從單位智能走向群體智能，單位面積智能算力更高。這一使命顯然已經(jīng)從算法、數(shù)據(jù)跨越到了算力領(lǐng)域。

盡管采訪中依圖多次表示自身并非為了開發(fā)芯片而開發(fā)芯片、不為芯片商業(yè)化，但隨著這款云端AI芯片的推出，其定位將不再是一家純粹的AI算法公司。

圖丨含有4顆questcore?芯片的板卡

呂昊透露，公司既然決定自研AI芯片就不會(huì)只有一款產(chǎn)品，目前依圖已經(jīng)開始著手第二款產(chǎn)品的研發(fā)，新芯片的算力還在優(yōu)化，希望能達(dá)到同等產(chǎn)品2到5倍的提升。依圖表示，首先發(fā)揮自己最擅長和積累最多的機(jī)器視覺領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)，今后將逐漸拓展到其他領(lǐng)域的芯片研發(fā)。

（來源：DeepTech）

算法紅利時(shí)代已過，垂直整合重回“C位”

依圖此次推出的芯片產(chǎn)品，能幫助依圖帶來怎樣的業(yè)務(wù)增長，仍有待時(shí)間和市場驗(yàn)證，但我們相信，視覺算法公司進(jìn)軍產(chǎn)業(yè)上游，開始自研芯片，現(xiàn)在還只是剛剛吹響前奏。去年就有業(yè)內(nèi)人士對DeepTech表示，中國的計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)業(yè)一定會(huì)走出一家或者幾家自研CV芯片的公司。

把時(shí)間倒回到大概兩三年前，也就是在2015年——2017年，無論是在視覺還是語音方向，算法公司都是產(chǎn)業(yè)圈和創(chuàng)投圈最熱捧的對象。當(dāng)時(shí)，在AI的三大支柱“算法、數(shù)據(jù)、芯片”中，AI公司的核心競爭力主要體現(xiàn)在前兩者。

但從去年開始，整體的情況又有了細(xì)微的變化：無論是語音識(shí)別、自然語言處理還是人臉識(shí)別算法，各家在幾個(gè)最主要指標(biāo)上的表現(xiàn)或許仍有先后之分，但算法上彼此已經(jīng)越來越難拉開距離。算法紅利逐漸吃緊，數(shù)據(jù)資源更是愈發(fā)掌握在極個(gè)別頭部公司手中，拼算力硬件也就成了一個(gè)水到渠成的階段。

這背后一個(gè)更重要的趨勢是，行業(yè)垂直整合的卷土重來。例如，過去1年，DeepTech接觸過的眾多涉及AI業(yè)務(wù)的公司，都在愈發(fā)頻繁地使用這個(gè)詞語——“全棧（fullstack）”。它意味著完整一套、端到端產(chǎn)品或服務(wù)體系的能力，正在成為描述一家AI公司競爭力的關(guān)鍵詞。

比如特斯拉，這家汽車公司最近推出了自己的芯片F(xiàn)SD，本質(zhì)上已經(jīng)拼上了最后一塊關(guān)鍵的版圖。放在過去，誰能想象一家汽車廠居然會(huì)自研自動(dòng)駕駛芯片？

圖丨發(fā)布會(huì)上，依圖同樣對比了其與特斯拉FSD的性能功效，questcore?最大的不同在于兼顧云端和邊緣端

之所以說垂直整合是卷土重來，也是因?yàn)榉止ね獍献魇侵髁?，絕大多數(shù)企業(yè)傾向于專注核心業(yè)務(wù)，非核心業(yè)務(wù)與產(chǎn)業(yè)鏈上的供應(yīng)商進(jìn)行合作，打包捆綁式的合作模式讓出了舞臺(tái)中心?，F(xiàn)在，垂直整合正在回歸，尤其是在電子信息密切相關(guān)的領(lǐng)域。

而特斯拉以外，蘋果更早嘗到了垂直整合的甜頭：不但寫軟件開發(fā)算法，還自研芯片，自運(yùn)營零售商店。兩家公司分別在消費(fèi)電子和汽車領(lǐng)域體現(xiàn)了高度垂直整合的價(jià)值，在用戶體驗(yàn)、企業(yè)效率、建立壁壘上有顯著優(yōu)勢。

圖丨特斯拉自動(dòng)駕駛芯片F(xiàn)SD（來源：特斯拉）

“特斯拉就是非常明顯的信號，這不是熱度問題，這是行業(yè)落地的必然結(jié)果”，呂昊說，“今年是AI芯片產(chǎn)品出現(xiàn)比較多的一年，很多公司都會(huì)嘗試垂直整合”。

目前，在云端AI芯片市場上，我們已經(jīng)看英偉達(dá)（T4）、谷歌（TPUv3）、亞馬遜（Inferentia）、華為（昇騰910）、百度（昆侖）這樣的中外科技巨頭，也有寒武紀(jì)（MLU100）、Graphcore（IPU）、比特大陸（BM1680、BM1682）等明星AI初創(chuàng)公司，可謂“巨頭盤踞、群雄爭霸”，尤其是在推理市場上更是百家爭鳴，但可以預(yù)見這片藍(lán)海還會(huì)有更多的玩家入局。算法背景團(tuán)隊(duì)、芯片背景團(tuán)隊(duì)、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、傳統(tǒng)AI芯片大廠各有優(yōu)勢此起彼伏之間，云端AI芯片將迎來“物種大爆發(fā)”。

值得一提的是，在算法紅利的階段，國內(nèi)的不少AI方案廠商更多只是針對場景開發(fā)和優(yōu)化算法，所以很多時(shí)候都直接購買國外大廠的芯片，某種程度上來看，倒更像是為國外廠商創(chuàng)造更多產(chǎn)品的出?？?，并不能直接推動(dòng)中國芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而現(xiàn)在，算法公司也在嘗試自研芯片，如果有越來越多中國公司在其中“怒刷存在感”，芯片持續(xù)高速地試錯(cuò)、更新、升級，對中國芯片產(chǎn)業(yè)來說，也是在創(chuàng)造新的機(jī)會(huì)。

了解自身優(yōu)勢、了解市場真正需求，提供定制化芯片成為了依圖“高性價(jià)比”的解決方案，這也為那些想要加入芯片市場的玩家們提供了一個(gè)可高度參考的路線。正如陳怡然教授和陳逸中教授所說的那樣，一個(gè)成功的芯片項(xiàng)目所帶來的不僅僅是銷售芯片本身的利潤，還有伴隨芯片設(shè)計(jì)、制造以及銷售整套流程中產(chǎn)生的支撐產(chǎn)業(yè)與生態(tài)系統(tǒng)，從而帶動(dòng)軟硬件發(fā)展、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定、知識(shí)產(chǎn)權(quán)銷售等產(chǎn)業(yè)發(fā)展。算法即芯片，這條新路還會(huì)帶給AI公司更多的可能性。