AI公司为什么集体造“芯”?寻求商业变现新途径
分类:电工电气

大公司开一颗芯片至少要10亿美元的收入。而在AI的领域,短时间很难达到10亿美元的体量。“AI存在很多细分场景,可能每个场景做出一两亿的公司,但是要做到10亿并不那么容易。”

在会场上,华为轮值董事长徐直军着重介绍的两款自研AI芯片“昇腾910”以及“昇腾310”之中,前者所针对的就是云端的计算。徐直军表示,面向终端场景的几款AI芯片还将在2019年陆续推出市场。

从计算机、手机、平板、手环等到,工业、汽车、家居,联网设备的数量在2014年到2020年间的年复合增长率预计达到23.1%,到2020年物联网设备数达到501亿。“每个设备都有芯片,一个芯片卖十块钱那就是5000亿的市场,卖一百块钱就是五万亿的市场,更不要提这些芯片带来的产业联动效益,所以这就是为什么产业届、资本、科技人员对这件事情都如此感兴趣的原因之一。”云知声联合创始人、副总裁李霄寒这样解释AI芯片的热潮。

“物联网终端芯片的一个特点是,在不同的应用场景下,对芯片功能、接口、算力的要求都不一样。一颗芯片包打天下是不可能的。”云天励飞的研发副总裁李爱军对界面新闻记者表示。

一位业内人士表示:“AI算法公司做芯片的核心是商业模式的问题,就是算法怎么赚钱的问题。”。

“第一是投入很大,第二是做芯片并不是云知声擅长的事情,我们还是以算法、软件以及技术服务为核心竞争力的团队。”康恒说。

抢占新机遇

“华为终于有动作了。”

不过,与传统芯片厂商不同,AI算法公司发布芯片并非纯粹卖芯片硬件,而是将自己的算法和软硬件结合形成一套完整的解决方案向外出售。依图科技联合创始人、CEO朱珑表示,摩尔定律的终结和人工智能技术的发展将开启一个新的时代——算法即芯片时代。“只有能找对问题,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。”

“每家公司都会投入研发技术,这个过程中,可能初创公司会首先实现了一些技术,然而大公司过几年后凭借着自身的优势做出了更高效的方案,就把这些技术给颠覆了。”在眼擎科技CEO朱继志看来,大企业在技术实现方面有着比小企业更严峻的压力,但从技术角度而言,初创企业面对的竞争并不小。

近日,计算机视觉“四小龙”之一的依图科技宣布推出其云端AI芯片QuestCore的消息再度引起芯片行业的关注。

不久前的一个周末,一位朋友将华为在2018全联接大会上推出“达芬奇项目”的消息,发给了AI初创企业云天励飞的研发副总裁李爱军。在看到这个消息后,李爱军的第一反应是,华为终于真正开始旗帜鲜明地步入AI领域了。

依图科技首席创新官吕昊对第一财经等记者表示,“传统的晶体管集成电路厂商强在有几十年的设计和优化经验,有几十年的技术沉淀。但是,在算法即芯片的时代,需要对体系结构做一个重新的设计。这也就是为什么大家都看到不同的AI芯片出现,其实都是因为在这种需求下带来的对算力要求的变化和寻找算力提升的一个路径导致的。”

这是AI技术落地的典型场景之一。李爱军认为,像华为、英伟达这样的大型企业,优势在于对于算力的投入研发,因此它们更擅长的是做一种平台。

一方面,中国客户尚未形成为软件买单的习惯,认为软件没有成本而压价。“大客户的议价能力很高,如果一个软件你收他20元,他会说你一台机器赚我20块钱,是不是太黑了?像天猫、小米的智能音箱本身都不赚钱,肯定会把你价格压得很低。所以在中国卖软件授权这个模式通常来说挺难的,因为你的利润太透明了,很容易被人家砍。”

对于初创企业而言,它们投入端侧芯片的一个优势在于,前期的业务积累往往让这些初创企业获得了大量的落地场景和数据。对于碎片化明显的设备端而言,场景和数据是保证用户体验的重要基础,因此这些数据最终会转化成为初创企业们投入端侧芯片研发的基础。

提供算法和软件,获取授权费是此前不少AI初创企业的商业模式,但通过这一路径变现并不容易。

首当其冲的寒武纪

对于算法和软件企业来说,跨入芯片行业存在技术、人才、经验和资金的综合壁垒,但在各方苦苦寻找AI商业模式的情况下,AI芯片也被认为是AI技术落地的一种方式。

另辟蹊径的选择

云知声创始人兼CEO黄伟表示,无论是CPU还是GPU、FPGA,现有的芯片架构并非为AI专门设计,不能满足物联网AI算力需求,且考虑了太多的向后兼容性,因此在性能上远非最优。“基于业务方面对芯片产品、场景的反复验证,以及对AIoT终局的判断,云知声在2014年就明确必须自主研发面向物联网的AI芯片。”他称,如果云知声不做芯片,必死。对此,Rokid创始人兼CEO祝铭明也同意做语音的公司一定都会做芯片,“现在排在顶级的公司都做”。

至于具体的场景,他表示,在物联网领域,涵盖的设备有千千万万种,每一种设备可能都会有相对应的技术要求。一家大企业想要覆盖到所有的设备,基本是一件不可能的事。这也给初创企业留下了发展的空间。

提升企业估值,以及寻求AI算法变现是一些初创公司布局芯片的重要原因。

消息发布后,界面新闻记者曾经向寒武纪方面咨询和华为合作的具体状况。寒武纪方面回应称,公司与华为的合作还在进行中,合作的形式是授权IP。

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巨头的进入,搅热了AI这一汪潭水。它们在资金、技术上的优势,为AI行业带来积极影响的同时,更多的不确定性也因此产生。

继语音技术类企业陆续推出自研芯片后,计算机视觉企业也开始发布AI芯片。尽管芯片行业是一个高投入、高风险、慢回报的行业,存在技术、人才、经验和资金的综合壁垒,但这仍不能阻挡AI初创公司热情投入到这一行业。

“目前市场上同时投入云和端侧芯片的企业包括了英伟达、英特尔等大企业,它们的位置很稳定,即便是华为也要扮演挑战者的角色。”一名AI初创公司的高管认为,对于寒武纪等公司来说,挑战本就巨大,国内大企业的入局更是加剧了竞争。

5G、AI、物联网各种技术的融合和创新也带来了新机遇。

“我们并不担心华为这样的巨头来做芯片,AI这个行业太新了,就算是大公司也很难说在这一块有特别超前的准备。可以说我们和它们在同一起跑线上。”一家AI初创企业的高管认为。

“每一次计算构架的大变革都会创造一个新的王者。从原来主机时代的IBM、PC时代的英特尔、移动时代的高通,现在进入智能物联网的时代,新的王者会是谁?有很大的几率不是前面这几家,而是新的玩家或者几个。”北极光创投董事总经理杨磊此前在一个论坛上这样阐述他对AI芯片市场格局的看法。

“现在的摄像头,可能一天的运作都没问题,然而一旦出现强光照射或者逆光的情况,识别准确度就会大幅下降,这会影响一些关键场景的使用效果。”他对界面新闻记者说,眼擎科技的方案和芯片是目前相对比较缺乏关注的领域。

这意味着算法和芯片设计要强耦合,更多由算法来决定如何设计芯片,这给了算法企业在AI时代挑战传统芯片巨头的新机会。

眼擎科技的CEO朱继志比喻称,别的企业做的是大脑方面的工作,眼擎科技关注的是“近视问题”。

“但是最大的问题是什么?成本下不来,而且成本是透明的。大家都知道这个芯片是多少钱,把你所有的芯片加起来就可以了,你卖我多少钱就知道你们云知声想赚多少钱,中国的商业环境在硬件上加10%就差不多了,这样还不如转行做贸易。我们做芯片就像在上海买房子一样,可以保证用户体验、保证性能下有很好的利润。”云知声创新事业部总裁陈吉胜这样描述其做芯片的动力,“我们把算法能力固化成了IP。”

阿里、百度、华为等巨头,从曾经的技术合作方摇身一变,成为了诸多AI初创企业的竞争对手。阴影笼罩下,初创企业们面对的竞争将变得更加激烈。

另一方面,通过结合软硬件捆绑售卖,企业的营收规模也明显扩大。如果只卖软件授权,AI算法公司的收入有限,与其动辄数十亿美元的估值无法匹配。目前,商汤科技、优必选、云从科技、旷视科技、寒武纪、地平线和依图科技等AI明星企业估值都达到了数十亿美元。

然而并不是所有的初创企业都会直接面对大公司的碾压式挑战,它们之中的一部分已经找到了自己在市场中的位置。

“AI现在面临什么问题?原来就是卖授权,在国内卖授权很难卖,可能一分钱都赚不到,还要被人破解,而且算法也很容易被人替代,那么他一定要去做硬件绑定客户。”Gartner副总裁盛凌海告诉第一财经记者。

这个趋势已经逐渐被业内所认可。顺为资本副总裁孟醒观察到,对AI芯片公司来讲,如果面向的是芯片集成度比较低的市场,作为独立公司有长期存活可能。

近几年,国内不少初创企业纷纷推出了AI芯片,包括寒武纪、地平线、云知声、出门问问、Rokid、思必驰等。

但并不是所有AI领域的初创企业都视华为入局芯片这一消息为积极的信号。此前,和华为在人工智能领域有着合作关系的另一家AI企业寒武纪,被外界断言即将失去和华为进一步合作的机会。

“对于算法公司而言,现在自己卖芯片,将算法和芯片打包在一起,原来卖十块的就能卖三十五十,外界也不知道具体利润多少,企业的营业额也上来了。然后卖给客户,客户再要换成别人的也没那么容易,因为纯软件授权的东西说换就换,像小米、阿里他们内部自己也在研究算法,自己的算法好了就不需要算法公司的了。”上述业内人士指出。

为了让这项业务快速推进,“平头哥”由阿里巴巴集团全资控股。尽管阿里巴巴方面并未公布这项芯片几乎的具体投入,但阿里达摩院芯片技术部负责人骄旸表示,芯片需要有长期的技术积累,以及比较稳定的投入,阿里对此有很大的决心。

即使是采购现有的芯片做成模组,成本依然很透明。云知声最初的做法便是买芯片做模组,并将其算法和芯片模组结合,形成一整套的交互方案。

两位高管的接连表态,在一定程度上为华为和寒武纪之后的深度合作画上了一个休止符。

商业模式新探索

来自巨头的阴影

今年5月16日,云知声正式宣布,推出首款物联网AI芯片UniOne,这款芯片集成了面向语音交互、麦克风阵列降噪和处理的数字信号处理器。按照他们的说法,相比于通用芯片,这类专用芯片可以在特定场景中提供更好的技术能力。

而在后续接受自媒体“甲子光年”的采访时,寒武纪创始人兼CEO陈天石也公开回应了双方合作的状况,以及表达了对于华为进军AI芯片的看法。

比如说,在视觉领域,目前市面上主流的技术服务提供商所解决的都是识别分析方面的问题,而来自深圳的眼擎科技所推出的技术方案,解决的则是成像精确度的问题。

云天励飞和云知声代表了市场上的一种角色:它们不希望挑战巨头们的地位,而是寻找着巨头们所覆盖不到的业务立足点。物联网的碎片化特征,成为了它们的重要依赖。

在全联接大会上,华为发布的全栈全联接AI战略,所涵盖的是从云端、边缘计算到终端的使用场景。

除了华为之外,阿里巴巴在2018年的杭州云栖大会上宣布,成立“平头哥半导体有限公司”,集中AI芯片的研发。首批芯片产品将在2019年下半年问世,并会应用在阿里数据中心、城市大脑和自动驾驶等云端数据场景中。

此外,在7月举行的2018年AI开发者大会上,百度宣布推出全功能AI芯片“昆仑”。这款芯片同样面向云端。

但云知声最终的判断是,研发芯片是物联网落地的必备之路。康恒解释称:“通用芯片不能说不满足物联网的要求,但之中还是有差距的。”在实际应用的过程中,团队发现,通用芯片可能会出现算力和算法不匹配、功耗过高、功能冗余、成本过高等情况。

“比如服务器端、汽车等,当中可以有多个独立模块存在,不涉及协调和集成问题。又比如摄像头走到今天,除了一般的芯片外,当中还有ISP芯片,还有专门做视频编解码芯片存在,集成度相对没那么高。这里边,各个芯片公司的商务关系是相对独立的。”孟醒告诉界面新闻记者。

“为什么要构建新的架构来支持我们人工智能芯片,这是基于我们对人工智能理解和我们了解的人工智能需求,自然产生出来的。”徐志军在大会上表示,“寒武纪的方案也很好,但是没法支持我们所需要的全场景。”而华为董事、战略marketing总裁徐文伟也在媒体采访中侧面证实了这一消息。

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