美國封殺中興,刺痛了國人脆弱的神經,各大佬均出錢出力投資IC產業,但也不乏經濟泰斗吳敬璉的潑冷水聲.那麼AI 芯片的問世究竟會朝著什麼市場發展,國產能否勝出最終吃雞,相信吃瓜群眾也是想一窺究竟.
這個產品我們如何去分析看待?也不是沒有理論去探討,我們不妨從幾個方面去探究,其一從國家發展層面,也就是國家的比較優勢 ; 其二從產品本身的發展趨勢,也就是創新的類型去探究. 在探究之前我們先簡單梳理下CPU,GPU,NPU(AI芯片) 的區別,好進一步的著眼去推測.
我想我們是簡單去理解,人的左腦負責邏輯,控制相當於CPU;而右腦則是專門負責圖像,運動等,相當於GPU. 也就是你家的電飯煲裡面一般用得CPU,而電腦遊戲畫面就是主要靠得GPU芯片(也即我們熟悉的顯卡). 那NPU 跟之前的區別在哪呢?
NPU(AI芯片)的基本流程為從視覺,聽覺,觸覺感知、傳輸到處理，再到傳輸、執行。其中軟件是實現智能的核心，芯片是支撐智能的物質基礎。所以AI 芯片會更多的負責感知部分.這點是區別傳統芯片功能的.
神經網絡中存儲和處理是一體化的，而傳統芯片馮·諾伊曼結構中，存儲和處理是分離的，二者之間存在巨大的差異。當用現有的基於馮·諾伊曼結構的經典計算機（如X86處理器和英偉達GPU）來跑神經網絡應用時，就不可避免地受到存儲和處理分離式結構的制約，效率低下。
所以AI芯片的主要特點是更適合處理感知數據(包括各種視覺,聽覺,觸覺等),大家也可以簡單的理解為,那些傳統芯片也能處理,但是效率比AI 芯片低得多.
OK, 那就很明顯了,從產品性能角度,AI芯片是一種持續改進,超越之前的技術創新,我們暫時不用過多去理解內部架構,指令集,那個工科精英的領域,我們只要弄明白是持續的改進就行.因為這足以揣測這類產品的前途, 鑑於這部分持續改進的性能只是滿足一些人工智能化的需求,比如智能語音,安防監控的智能識別等等 .所以這會是一個明顯的差異化產品,是一個適合採取集中策略的產品.而且從智能化的功能對於一件產品來講可能是突出一些便利化特質,所以在初期如何定位應用市場會是一個挑戰,初始建議不要嫌棄一些小的市場應用,而是慢慢培育及不斷調整發現市場的過程.
根據一些成熟的經濟理論及案例,我們可以揣測,這類產品不會明顯改變現有的各廠商的競爭格局,因為大家都會給以足夠的重視及投入,以維持自己原有的地位,目前從市場表現來看,INTEL,GOOGLE,NVIDIA等等也都在有條不紊的推出自己的類似產品, 持續改進的產品就好比一場賽跑, 跑在第二陣營的只有在第一陣營出現乏力才有機會趕上. 那麼這條路上歐美芯片廠商會奔跑乏力嗎? 答案顯而易見!
但國產AI 芯片神經網絡是在10年前就已經展開,也就是說我們和歐美在理論研究上是站在同一起跑線, 我們落後可能僅僅是工藝的差距. 但是工藝差距目前摩爾定律也面臨即將到奔跑乏力階段, 從國家的比較優勢看,我們有工程師紅利,我們也由資金的支持,我們還有一個龐大的有效市場,用這些比較優勢可以抵消摩爾定律帶來的成本壓力,然後鎖定特定市場避開國內同行的死纏爛打, 只要我們堅持不放,最終吃雞的概率還是非常大!
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