國產AI晶片這件事情上，百度、阿里、華為能否扳回一局？
在人工智慧晶片領域，國外晶片巨頭佔據了絕大部分市場份額，不論是在人才聚集還是公司合併等方面，都具有領先優勢。但是國內人工智慧公司不甘落後，也呈現出百家爭鳴的局面。
在今年七月，百度在2018年百度AI開發者大會上宣佈推出雲端全功能AI晶片“崑崙”。今年九月，阿里在杭州雲棲大會中也同樣宣佈發展晶片產業，並且成立了“平頭哥”半導體公司。10月10日，華為緊跟其後，在2018華為全聯接大會上，釋出了“盛傳已久”的AI晶片昇騰910和昇騰310。
中美貿易戰之下，我國在技術硬實力上的落後顯露無疑。受到中興事件的影響，國內網際網路巨頭又都把目光投向了晶片。晶片製造一直以來是我國的短板，在AI晶片領域，國外又一直佔據主導地位，而且晶片屬於高風險、高投入產業，一般公司不敢入局，但是大公司的入局卻有巨大歷史性意義。
輸在起跑線上的國內AI晶片
即使國產企業奮起直追，但與國外的晶片產業差距依然顯著。技術競爭激烈，高投資、低迴報，摩爾定律，還面臨沒有市場佔有，缺乏產業支撐。這些棘手的問題紛至沓來。
一方面與頂尖同行差距大，難以追平。晶片是一個技術高度集中的產業，國內起步遲，技術相對落後，對基礎核心技術的掌控也遠遠不夠。加上很多技術專利被國外巨頭壟斷，國內晶片行業發展很艱難。
就連創業兩年，估值10億美元的國內AI晶片初創公司深鑑科技，也宣佈將被全球晶片巨頭賽靈思（Xilinx）收購。他的機器人學習解決方案也一直是基於賽靈思的技術平臺來開發，同時還要面對行業巨頭英特爾和英偉達的壓制，一旦其脫離賽靈思的FPGA平臺，深鑑科技將會垮掉。
我國在FPGA、GPU領域缺乏競爭力，國外在這方面又處於壟斷地位，再加上我國缺乏自主研發的核心技術，所以只能在FPGA和GPU的基礎上做進一步開發。AI晶片產業的高壁壘，晶片技術的高門檻也凸顯了中國與頂尖同行的差距，這一根本性的問題是關鍵。
另一方面產業支撐不夠，缺乏市場和認可度，難逃摩爾定律。國產晶片受限於市場生態，沒有升級迭代的機會。晶片採購都是產業界層面的合作，很多人會選擇性的忽視國產。在半導體方面，中國僅佔據全世界4%的份額，而美國卻佔據了全球50%的份額，國內晶片缺乏市場，不夠成熟，市場認可度低。
英特爾、英偉達、ARM這些國外大公司，幾乎壟斷CPU、GPU和FPGA市場，而且背後有產業支撐，有足夠的資金和技術不斷去升級自己的晶片，資金得到回籠將一直佔據市場主導的地位。國內很多AI晶片創業公司，他們資金不充沛，也沒有自己的場景，無法做到自產自銷。而大的AI 晶片公司也因為自主研發的晶片有用到對手的晶片，所以也無法做到大規模對外推出。
縱觀內外，即使有能力生產，但是無法出售，只出不進，無底洞永遠填不滿。所以只有擁有場景的公司才有實力研發。
百度，阿里，華為，“共同”製造“中國芯”
雖然很多初創公司行進道路艱難，但是國內像百度，阿里，華為這些公司都有屬於自己的場景，能讓自主研發的晶片得到應用，至少是自產自銷。他們也為國內AI晶片的發展做出努力。
百度：百度在AI運算實踐中研發出一款用於AI大規模運算的晶片“崑崙”。早在2011年，百度就在FPGA和GPU進行了大規模部署，也開始在FPGA的基礎上研發AI加速器來滿足於深度學習運算的需要。百度在AI領域積累的技術優勢，使得他做AI晶片成為必然。
百度形成了技術、平臺和生態的AI全棧技術佈局，百度的晶片可以在自己的AI平臺及其應用上得到應用，今年百度公佈了晶片在DuerOS、Apollo等場景的落地進展，未來百度也將在智慧汽車、智慧裝置，語音影象等更多場景展開晶片佈局。
早在去年百度和華為就達成了戰略合作，百度通過華為來彌補了自己在硬體方面的缺失。因為百度只有雲晶片，缺乏端晶片。百度在硬體方面沒有優勢，缺乏終端意味著它的晶片佈局不能全面，可落地應用場景存在侷限，全棧AI將也會出現商業問題。
阿里：在2018年雲棲大會上，阿里將之前收購的晶片公司中天微和達摩院自研晶片業務整合在一起，形成一家晶片公司——平頭哥半導體有限公司，以此來推進阿里雲端一體化的晶片佈局。
“平頭哥”旨在開發人工智慧晶片和嵌入式處理器，以支援阿里巴巴龐大的雲端計算和物聯網業務。阿里的晶片將應用在阿里雲各種業務，新制造場景，智慧城市場景等雲端資料場景中。未來將通過阿里雲對外開放使用，使得語音識別、影象識別等AI能力可以在雲端使用。
以智慧城市為例，阿里城市大腦在杭州部署時，在運用阿里晶片的模擬驗證測試中，得益於阿里晶片提供的強大算力，鋪設城市大腦的硬體成本可以節約35%。
阿里也同樣面臨和百度一樣的問題，沒有終端。因為沒有硬體作支撐，將會限制他的AI應用場景，制約整個AI戰略發展。缺終端硬體也會使他無法推進新制造，經濟轉型也將會失去助力。
華為：在2018華為全連線大會上，釋出了全球首個覆蓋全場景人工智慧的AI晶片昇騰910和昇騰310。華為過去在路由器晶片和多年各種晶片設計中使他已經具備和積累了一定的能力，加上有云端邊多種IT產品的佈局優勢，使他能夠打通AI的任督二脈。
華為打造了從晶片到框架，再到邊緣、終端的全棧AI架構。AI晶片將在雲端計算，端計算，邊緣計算，各種工業場景，智慧城市實現全棧全場景應用。
與百度和阿里相比，華為在通訊、智慧終端等方面佔據優勢，可以將晶片應用於自家手機上，AI晶片昇騰310針對的就是低功耗的場景如智慧手機、安防裝置、智慧手錶等。同時，華為的伺服器上也可以搭載華為昇騰910系列晶片，為自家AI晶片的商業化和技術升級演進。
對於阿里、百度等網際網路巨頭來說，華為的佈局相對要全面。華為卻雲端，終端都有，可以自給自足。隨著AI發展的火熱，華為及早制定AI戰略，推出全棧AI架構，可以幫他抓住未來龐大的業務需求，抵禦未來風險，進一步促成市場增長。
國內AI晶片需下沉終端晶片，尋求政策支援
因為自身起步晚，輸在了起跑線上，國內AI晶片還需再接再厲。如果能夠更快的落地終端裝置，加速發展終端晶片，得到政府政策的扶持，或許國內AI產業真的能實現彎道超車。
一來向終端晶片發展。雲端晶片現在是AI晶片的主戰場，市場也已經完善，難以突破，所以百度，阿里除了發展雲端晶片，也要向終端晶片發展。專用晶片的研發尚處於早期，加上我國有巨大的應用市場和海量資料，這些都將意味著有機會實現彎道超車。而且終端晶片可以推動更多終端硬體落地，形成更多場景，再反哺晶片，形成一個迴圈。
二來落地更多終端IOT裝置，工業物聯網。為了終端發展，要尋求更多支撐性場景，可以佈局AI底層硬體以此來擴大AI應用場景。現在AI+物聯網非常火熱，為了彌補在整個應用場景上的欠缺，就應該落地更多終端IOT裝置。以工業物聯網為例，將工業智慧化，開拓端晶片的市場空間，在萬物互聯上取得成效，以此來幫助終端發展。
三來需求更多政策支援。諸多網際網路公司通過AI紛紛投入智慧城市的建設中，但首先得得到政府資料和資源上的支援。以智慧交通為例，政府手中掌握了交通安全，路障，城市建設等一系列的資料資源，如果得到政府的支援，網際網路公司便能順利的通過AI接入城市交通系統，未來的智慧城市建設也將變成可能，同時也能帶來更多支撐場景，來促進AI產業的發展，國家也將進入一個快速增長的階段。
文/首席發言者公眾號
