Xeon Phi芯片  图片来源：百度图片

■本报记者 赵广立

当地时间8月17日，英特尔数据中心集团执行副总裁戴安·布莱恩特在开发者大会（IDF）上宣布，将在2017年推出专为机器深度学习设计的芯片——Xeon Phi，代号Knights Mill。在此之前，英特尔刚刚以4亿美元收购了一家专注深度学习开发平台研究的初创公司Nervana Systems。

业内人士指出，随着英特尔人工智能（AI）战略的快速推进，人工智能芯片“群雄逐鹿”的格局正在形成。

“无论传统芯片巨头如英特尔、英伟达、高通，还是互联网巨头如谷歌、FaceBook，以及类似于地平线、寒武纪等这样的新锐势力，大家竞争的焦点虽然是针对于人工智能应用的芯片上，但其实都在布局自己在未来智能时代的一席之地。”地平线机器人技术创始人兼CEO余凯在接受《中国科学报》记者采访时说，未来几乎所有的智能化应用场景，都离不开神经网络芯片和软件。

群雄逐鹿

AI芯片掀起竞争浪潮

最近以来，人工智能芯片领域热闹非常。有业内人士开玩笑称，厂商若不在深度学习、人工智能方面做点文章，都不好意思开技术大会。

这话不假。早在英特尔快速入局之前，英伟达、谷歌、高通、IBM等都已经高调开始在人工智能芯片领域的布局。

4月6日，英伟达CEO黄仁勋在其公司GPU技术大会上发布了一款支持深度学习的新型芯片Tesla P100，并借机发布了一款搭载了八个P100芯片、可用于深度学习的计算机DGX-1，“预期将极大加速人工智能领域的研究突破”。黄仁勋更是表态：“我们决定全力投入人工智能。我们将第一次设计一个专门用于该领域的芯片，专门用于加速人工智能，专门用于加速深度学习。”

一手导演了人机围棋大战的谷歌在人工智能芯片研发领域更是不甘人后。在谷歌5月举行的“Google I/O开发者大会”上，其CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）公布了打败九段棋手李世石的秘密武器——TPU（Tensor Processing Unit的缩写）。TPU是一款为机器学习而定制的芯片，它因经过了专门深度机器学习方面的训练而具有更高效能。

而就在人机世纪之战之后不久，IBM就自曝已经研发出一款可以像大脑一样工作的计算机芯片。这款芯片名为TrueNorth，由4096个细小的计算内核组成，这些计算内核形成了大约一百万个数字脑细胞和2.56亿个神经回路。制造这款芯片的三星工程师称“它们就像大脑神经元一样工作，向彼此发送消息并进行数据处理”。IBM则表示，“这是模拟人脑芯片领域所取得的又一大进展”。

在智能手机芯片占据绝对优势的高通公司，也在人工智能方面积极布局。据高通提供的资料显示，其在人工智能方面已投资了Clarifai公司和中国“专注于物联网人工智能服务”的云知声。此外，Facebook、微软以及Twitter都在通过设计新的芯片加强人工智能研发。

Venture Scanner统计数据显示，去年全球人工智能公司共获得近12亿美元的投资。而据BBC预测，到2020年，全球人工智能市场规模有望超千亿美元。

争得先机

中国不再“隔岸观火”

巨头纷纷涉足，深度学习的热度可想而知。值得一提的是，在人工智能芯片领域的竞争中，还有一股力量不容忽视，那就是正在崛起的中国芯片行业。

“对中国芯片行业来说，过去一直是处于旁观者看热闹的角度，但这次我们是处于先行者的位置。”中科院计算技术研究所研究员、寒武纪公司创始人之一陈天石在接受《中国科学报》记者采访时说，寒武纪公司和中科院计算所前期已经研发了世界上第一款深度学习处理器芯片，在架构研发上也一直处于国际领先地位。

寒武纪代表了人工智能处理器行业中国最前沿、最富有朝气的声音，在一些细分领域已经得到了市场的高度认可。

“我认为未来三年之内，人工智能芯片领域的竞争会是三分天下的局面：英伟达、英特尔以及寒武纪。”陈天石对寒武纪的未来信心满满。

余凯所在的地平线机器人技术公司也非常具有前瞻性。据记者了解，早在去年7月，地平线机器人就提出“深度神经网络增强学习”处理器（今年AlphaGo所采用的算法框架即为“基于深度神经网络的增强学习”，其前瞻性可见一斑），并且地平线机器人已经拥有了非常豪华的投资者阵容：晨兴、红杉、高瓴、金沙江、DST、线性资本……地平线的成功融资带动了中国相关企业投入到这个跑道，并且获得资本支持。

更难得的是，地平线机器人的商业化非常成功。余凯告诉记者，虽然地平线没有大张旗鼓发布自己的芯片产品，但奇点汽车、科沃斯扫地机器人、美的空调等的产品都用到了地平线的解决方案。

“从商业模式来讲，地平线更像一家面向自动驾驶和智能家居的解决方案公司（负责开发算法、芯片以及系统），而非一家芯片供应商。”余凯说。

此外，国内传统芯片企业也在布局人工智能芯片领域。比如，中星微电子在今年6月20日率先推出“全球首颗具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片”，并取名“星光智能一号”。据报道，这款基于深度学习的芯片运用在人脸识别上最高能达到98%的准确率，超过人眼的识别率。该芯片于今年3月6日实现量产，目前出货量为十几万件。

智能时代

得芯片者得天下

智能时代未到，人工智能芯片先火了。这背后的逻辑，恐怕是“得芯片者得天下”。

陈天石告诉记者，人工智能的重要性已经深入人心，而深度学习成为当前最主流的的人工智能算法。这对于处理器芯片的运算能力和功耗提出了更高要求，也给处理器芯片市场带来了新的机遇。各巨头也是看到了这个市场的容量，因此最近纷纷投入财力、人力和物力。

“大家竞相追逐的其实是智能时代的入场券：尽早下手，以后就会有个好座次，否则就只能在后排或门外观望了。”陈天石说。

与在信息时代一样，在智能时代，芯片仍然是物理规则的定义者。陈天石举例说，如果把多样化软件和应用所生存的数字世界比作我们的宇宙，那么芯片其实就是这个宇宙基本规律的定义者。谁掌握了芯片技术和背后的生态，谁就将在智能时代获得最大的话语权和统治力。“在车轮向智能时代转动的时候，不顺应时代的公司将会淘汰，即使是巨头也不例外。”

目前，人工智能芯片领域也出现了一哄而上的情况。余凯对记者说，他特别能感受到，（人工智能芯片）这个行业的从业者越来越多，大家做得东西越来越有交集。

“行业繁荣是好事。我在2013初成立百度深度学习研究院，现在中国很多公司在做深度学习；2014年成立百度自动驾驶团队，现在中国很多公司在做自动驾驶；2015年成立地平线，现在中国很多公司在做人工智能芯片。正所谓‘一枝独秀不是春，百花齐放春满园’，我觉得有更多参与者是好事，能够推动整个行业发展。但是大家要各自找到自己的独特性和创新性，敢为天下先，而不是拷贝。”

陈天石也主张，要注重建立以自主芯片技术为基础的智能生态，而不是重复投资、重复建设。

“虽然寒武纪公司和中科院计算所为中国获得了一席智能芯片的前排座位，但这还不够。我们国内的人工智能企业（包括上层应用、软件和芯片）应当联合起来，以自主芯片技术为基石建立中国乃至世界的智能新生态，方能在智能时代的竞争中实现弯道超车。”陈天石说，在这个过程中，我们要适应国际通行的做法，尊重原创技术，尊重知识产权，同时避免重复投资、重复建设，在生态链的每个环节均衡发展，这样才能在国际上获得竞争力。