2017年堪稱人工智能應用的元年，智能音箱等終端被寄予新風口而風靡。而隨著算法的不斷迭代、算力的不斷提升和數(shù)據(jù)量的激增，激發(fā)了人工智能產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，2018年更是被稱為人工智能技術規(guī)模應用的“拐點”。

而作為人工智能技術的核心，人工智能芯片也備受關注，引得國內外科技巨頭紛紛布局。谷歌、蘋果、英特爾、高通、阿里巴巴、百度等巨頭紛紛開始自主研發(fā)人工智能芯片。

國外AI芯片巨頭“先行一步”

自2016年3月谷歌AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世乭開始，谷歌人工智能就揭開神秘面紗活躍在大眾視線中，2017年AlphaGo與柯潔的圍棋對戰(zhàn)，更是受到矚目。事實上，打敗世界冠軍的AlphaGo采用的就是谷歌的 TPU 系列芯片。

2016年谷歌宣布獨立開發(fā)一種名為TPU 的全新的處理系統(tǒng)，專門為機器學習應用而設計的專用芯片。通過降低芯片的計算精度，減少實現(xiàn)每個計算操作所需晶體管數(shù)量的方式，讓芯片的每秒運行的操作個數(shù)更高，這樣經(jīng)過精細調優(yōu)的機器學習模型就能在芯片上運行得更快，進而更快地讓用戶得到更智能的結果。

2016年5月，在谷歌I/O大會上谷歌首次公布了自主設計的TPU；2017年谷歌I/O大會宣布正式推出第二代TPU處理器；2018年谷歌I/O大會上發(fā)布新一代TPU處理器——TPU 3.0。

TPU 3.0采用8位低精度計算以節(jié)省晶體管數(shù)量，對精度影響很小但可以大幅節(jié)約功耗、加快速度，同時還有脈動陣列設計，優(yōu)化矩陣乘法與卷積運算，并使用更大的片上內存，減少對系統(tǒng)內存的依賴，速度能加快到最高 100PFlops（每秒1000萬億次浮點計算）。

11月28日，在拉斯維加斯召開的AWS re：Invent2018大會上，亞馬遜云CEO Andy Jassy正式發(fā)布了其首款云端AI芯片Inferentia。據(jù)悉Inferentia將是一款高性能、低延遲、持續(xù)性好、性價比更高的機器學習芯片，每個Inferentia芯片的計算力將會高達“數(shù)百TOPS”，多塊芯片組合在一起后的計算力將會實現(xiàn)“數(shù)千TOPS”。

此外，在智能手機芯片市場“風生水起”的高通，也在人工智能芯片方面積極布局。高通為AI芯片新開了產(chǎn)品線，以700系列命名，第一款芯片就是5月24日祭出的驍龍710，專門瞄準高端手機。這款芯片采用10納米工藝，搭載多核人工智能引擎AI Engine，能夠為拍照、物體分類、面部檢測、場景分割、自然語言理解、語音識別、安全認證以及資源管理等場景提供服務，AI運算能力比驍龍660提高225%。

而身為PC芯片巨頭，英特爾除了積極涉足移動領域，也押注人工智能芯片。5月23日，英特爾推出第三代人工智能芯片Spring Crest，主打深度學習、機器訓練。據(jù)悉，這款芯片2019年下半年將向市場開放。

國內AI芯片百家爭鳴

與國外發(fā)展態(tài)勢相比，我國以往長期在CPU、 GPU、DSP 處理器設計上處于追趕地位。然而，人工智能的興起無疑是中國在處理器領域實現(xiàn)“彎道超車”的絕佳機遇。

2017年8月Hot Chips大會上百度發(fā)布了與賽思靈（Xilinx）合作的 XPU，這是一款 256 核、基于FPGA的云計算加速芯片。XPU采用新一代AI處理架構，擁有GPU的通用性和 FPGA的高效率和低能耗，對百度的深度學習平臺PaddlePaddle做了高度的優(yōu)化和加速；

2018年7月，百度AI開發(fā)者大會上百度CEO兼董事長李彥宏發(fā)布了中國第一款云端全功能AI芯片“昆侖”，據(jù)介紹，其訓練芯片和推理芯片采用三星14nm工藝，512GB/s內存帶寬，由幾萬個小核心構成，其最高算力可達260TOPS，支持語音、圖像、自然語言處理、自動駕駛等多種AI應用，且編程靈活度很高。

2017年華為海思推出了全球首款AI芯片麒麟 970 。此芯片搭載的神經(jīng)網(wǎng)絡處理器 NPU 采用寒武紀 IP，臺積電10nm工藝，擁有55億個晶體管，功耗相比上一代芯片降低 20%。 CPU 架構方面為 4 核 A73+4 核 A53 組成 8 核心，能耗同比上一代芯片得到 20%的提升； GPU 方面采用了 12 核 Mali G72 MP12GPU，在圖形處理以及能效兩項關鍵指標方面分別提升 20%和50%； NPU 采用 HiAI移動計算架構，在 FP16 下提供的運算性能可以達到 1.92 TFLOPs，相比四個 Cortex-A73 核心，處理同樣的 AI 任務，有大約具備 50 倍能效和 25 倍性能優(yōu)勢；

2018年10月，在華為全聯(lián)接大會上，華為董事長、輪值董事長徐直軍發(fā)布了兩款華為自主研發(fā)的，基于達芬奇架構的云端AI芯片昇騰(Ascend)系列。

值得一提的是，繼首度公開造芯計劃、全資收購中天微后，阿里巴巴在芯片界又投下一顆深水炸彈——宣布成立芯片公司“平頭哥半導體有限公司”。阿里表示平頭哥由正在研發(fā)云端AI芯片Ali-NP的阿里達摩院和中天微的芯片研發(fā)團隊組成，2019年將發(fā)布首款自研AI芯片，推進阿里云端一體化的芯片布局。

不確定未來的人工智能更需要開放合作的產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈

隨著國內外巨頭的相繼入局，近兩年來人工智能發(fā)展迅猛。據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)顯示，2017年全球人工智能芯片市場規(guī)模達到44.7億美元，預計到2018年將達到57億美元，2020年有望突破百億大關。

盡管發(fā)展快速，但不可否認人工智能還處于初期階段。正如Cadence產(chǎn)品工程高級總監(jiān)劉淼于12月12日IC China分論壇上所言，“現(xiàn)階段我們的人工智能還處于弱人工智能階段，無法代替大腦來做更多的事情。”

當前的人工智能領域取得的主要進展是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習，更擅長解決的是感知問題，在認知問題上還處于摸索階段，距離所謂的通用人工智能還有很大差距。目前百家爭鳴的人工智能芯片有待于創(chuàng)新鏈與產(chǎn)業(yè)鏈的緊密結合，推動開放合作、共享共贏的產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈的形成。