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资本寒冬,这样的AI芯片公司2019年危矣

2018年,中兴事件引发中国“缺芯“的大讨论,恰逢第三次AI热潮,国内外科技巨头也纷纷入局AI芯片市场,再加上传统芯片巨头以及初创公司的积极布局,2018年的AI芯片市场十分热闹。不过,2019年全球迎来资本寒冬,国际贸易环境和半导体市场也不容乐观,需要大量资本且较长的芯片周期让AI芯片玩家面临巨大挑战。那么,谁会大概率先倒下?

我们采访了处于不同商业化进程的3家AI芯片初创公司的创始人,以及擅长在半导体领域投资的投资人,共同回顾AI芯片的2018年并展望2019年。

2018年AI芯片过热了吗?

2018年的AI芯片市场引发了企业、资本甚至国家之间的竞赛。老牌芯片厂商英特尔、英伟达不仅收获了更多AI芯片的订单,还持续增加对AI芯片的投入。与此同时,科技巨头们的自研AI芯片也引发关注,谷歌TPU迭代至第3代,亚马逊发布了机器学习芯片Inferentia,Facebook与英特尔联合研发深度学习芯片,特斯拉AI芯片也即将面世。

国内的AI芯片市场更加引人关注,阿里在4月份全民讨论中国缺芯之时宣布阿里巴巴达摩院正在研发名为Ali-NPU的神经网络芯片,5月,平头哥半导体有限公司更是因其命名引发热议。7月,百度发布自研AI芯片昆仑,包含训练和推理芯片。10月,华为发布人工智能IP和芯片昇腾(Ascend)系列。

除了巨头,在资本的推动下AI初创公司接连不断的巨额融资消息及自研AI芯片计划和产品也增加了AI芯片的热度。2018年5月,探境科技宣布数千万美元的第二轮融资;云知声宣布获得6亿人民币C+轮融资并宣布研发AI芯片;耐能宣布获得1800万美元A1轮融资。6月,思必驰宣布获得5亿人民币融资同时宣布推动AI芯片等的落地;寒武纪也获得数亿美元B轮融资。10月,地平线创始人兼CEO余凯接受媒体采访时透露将在2018年底完成新一轮5-10亿美元的融资。

推动AI芯片发展的还有政策,无论是国外还是国内,政府都出台了针对人工智能的利好政策,国内芯片的发展还有规模几千亿的大基金支持。

对于AI芯片的热潮,鲲云科技创始人兼CEO牛昕宇告诉我们,AI芯片之所以受到关注一方面是国内信息产业面临技术升级的需求,另一方面AI本身就有很高的关注度,芯片作为底层技术自然也获得关注。

那AI芯片在2018年过热了吗?地平线联合创始人、算法副总裁黄畅认为,AI芯片在2018年的火热程度确实没有预料到,市场存在过热的情况,但大部分公司都处于初期规划和刚刚起步的阶段。

探境科技创始人兼CEO鲁勇则表示:“2018年AI芯片还谈不上过热,芯片这个行业被忽视了很长时间,芯片的重要性刚刚被重新提起,这只是个开头,在中国太需要对芯片行业的关注。”

华登国际副总裁苏东也认为AI芯片还不能算过热,未来会不会过热或者说产生泡沫最关键的是AI芯片的应用能否落地,能够落地就不会过热。

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产业AI芯片
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Amazon机构

亚马逊(英语:Amazon.com Inc.,NASDAQ:AMZN)是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业,业务起始于线上书店,不久之后商品走向多元化。目前是全球最大的互联网线上零售商之一,也是美国《财富》杂志2016年评选的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。

https://www.amazon.com/
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英特尔机构

英特尔(NASDAQ: INTC)是全球半导体行业的引领者,以计算和通信技术奠定全球创新基石,塑造以数据为中心的未来。我们通过精尖制造的专长,帮助保护、驱动和连接数十亿设备以及智能互联世界的基础设施 —— 从云、网络到边缘设备以及它们之间的一切,并帮助解决世界上最艰巨的问题和挑战。

http://www.intel.cn/
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Qualcomm机构

高通公司(英语:Qualcomm,NASDAQ:QCOM)是一个位于美国加州圣地亚哥的无线电通信技术研发公司,由加州大学圣地亚哥分校教授厄文·马克·雅克布和安德鲁·维特比创建,于1985年成立。两人此前曾共同创建Linkabit。 高通公司是全球3G、4G与5G技术研发的领先企业,目前已经向全球多家制造商提供技术使用授权,涉及了世界上所有电信设备和消费电子设备的品牌。根据iSuppli的统计数据,高通在2007年度一季度首次一举成为全球最大的无线半导体供应商,并在此后继续保持这一领导地位。其骁龙移动智能处理器是业界领先的全合一、全系列移动处理器,具有高性能、低功耗、逼真的多媒体和全面的连接性。目前公司的产品和业务正在变革医疗、汽车、物联网、智能家居、智慧城市等多个领域。

http://www.qualcomm.com/
华为机构

华为创立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商。

https://www.huawei.com/cn/
寒武纪机构

寒武纪科技是一家AI芯片研发商。致力于打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片,同时还为用户提供IP授权、芯片服务、智能子卡和智能平台等服务。

www.cambricon.com
地平线机构

以“赋能机器,让人类生活更安全、更美好”为使命,地平线是行业领先的高效能智能驾驶计算方案提供商。作为推动智能驾驶在中国乘用车领域商业化应用的先行者,地平线致力于通过软硬结合的前瞻性技术理念,研发极致效能的硬件计算平台以及开放易用的软件开发工具,为智能汽车产业变革提供核 心技术基础设施和开放繁荣的软件开发生态,为用户带来无与伦比的智能驾驶体验。

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思必驰机构

思必驰是国内领先的对话式人工智能平台公司,拥有全链路的智能语音语言技术,自主研发了新一代的人机交互平台(DUI),和人工智能芯片(TH1520);为车联网、IoT、以及众多行业场景合作伙伴提供自然语言交互解决方案。 思必驰拥有上千项知识产权,是国际上极少数拥有自主知识产权、中英文综合语音技术的公司之一;与阿里、腾讯、小米、富士康、OPPO、长虹、顺丰、龙湖地产等企业达成战略合作;旗下人工智能产业基金累计投资20+家生态企业。

http://www.aispeech.com/
云知声机构

云知声专注于物联网人工智能服务,是一家拥有完全自主知识产权、世界顶尖的智能语音识别、语义理解等技术的高新技术企业,总部位于北京,在上海、深圳、厦门、合肥设有子公司。公司员工500余人,核心研发团队近百人,其中 45% 拥有博士学历,工程师占比78%,拥有雄厚的科研和产业化实战能力。 云知声深入探索感知智能、认知智能、通用智能三大方向,在语音、语言、知识计算、大数据分析、人工智能芯片等领域建立了领先的核心技术体系,以此构建了完整的人工智能技术图谱。并率先在国内布局大规模异构并行超算平台 Atlas 和深度学习计算框架 UniFlow ,以领跑行业发展的技术实力,助力 AI 基础设施建设,服务国家 AI 战略。 基于“云、端、芯”技术产品体系,提供跨平台、跨场景,融合云端智能和本地智能一体化的 AI 系统解决方案,已在 AI 生活(家居、车载等)和 AI 服务(医疗、教育、政务、金融等)两大核心场景广泛落地。 目前合作伙伴数量已超过 2万家,覆盖用户已超过 2亿,日调用量超 4亿次,其中语音云平台覆盖的城市超过 647个,覆盖设备超过 1 亿台。 云知声自 2012 年成立以来,发展迅猛,备受人工智能行业及资本市场关注,累积融资数亿美元,并多次创下AI语音领域单轮融资记录。云知声连续两年入选福布斯中国最快科技成长公司 50 强企业,是中国人工智能行业成长最快的创业公司之一 。

https://www.unisound.com/
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

阿里巴巴机构

阿里巴巴网络技术有限公司(简称:阿里巴巴集团)是以曾担任英语教师的马云为首的18人于1999年在浙江杭州创立的公司。

https://www.alibabagroup.com/
百度智能云机构

百度是全球最大的中文搜索引擎,是一家互联网综合信息服务公司,更是全球领先的人工智能平台型公司。2000年1月1日创立于中关村,公司创始人李彦宏拥有“超链分析”技术专利,也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外,全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

http://www.baidu.com
鲲云科技机构

鲲云科技专注于高性能人工智能加速,是国内领先的AI芯片创新企业,由定制计算芯片领域的国际权威、英国皇家工程院院士陆永青院士、牛昕宇博士和蔡权雄博士等联合创立。其源头性的定制数据流技术,打破了指令集架构局限,最高可发挥98%的芯片利用率,为算法和AI应用提供更高的实测算力。同时鲲云提供专为其定制数据流CAISA架构设计的编译工具链RainBuilder,简单两步即可实现算法到硬件的部署,支持TensorFlow、Caffe及ONNX等主流深度学习框架开发的算法模型。目前基于鲲云自主研发CAISA架构的AI加速卡已经在安防、航空、航天、电力、工业等领域落地,为物联网前端、边缘和后端服务器设备提供高性能、低功耗、低延时的计算加速方案。

http://www.corerain.com
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