今年以來，很多中國公司都宣佈進入芯片領域，甚至已經推出了一大堆人工智能芯片。
百度於7月4日、寒武紀於5月3日分別推出自己的雲端人工智能芯片；Rokid於6月26日、出門問問於5月24日分別推出自己的人工智能語音芯片；深圳微納感知計算技術有限公司（以下簡稱“微納感知”）7月4日提前向市場預告，將聯合杭州中天微系統有限公司（以下簡稱“中天微”）於今年下半年推出智能語音芯片；思必馳於6月26日宣佈將開發能聽會說的人工智能芯片。
毫無疑問，這份名單還可以無限地擴大下去。
一時之間，彷彿所有發奮圖強的中國人工智能創業公司，都具備了芯片研發能力。但中科院自動化研究所、複雜系統管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍認為，現在並不存在所謂的人工智能芯片。
王飛躍6月9日在IEEE人工智能與控制論國際研討會上公開表示：“現在芯片的發展加速了深度學習的過程，事實上，之前在圖像方面也有深度學習。現在，人們把它們稱為人工智能芯片，但這是處於某種特定目的而生產的產品。”
言外之意，現在在芯片中加速自然語音處理、圖像處理的各種產品和解決方案，都被冠上了人工智能芯片的宣傳噱頭。
噱頭之憂
百度宣稱自己推出的“崑崙”是業內目前為止設計算力最高的AI芯片，有三大優勢：一是針對語音、NLP（神經語言程序學）、圖像等進行了優化，二是同等性能降低了成本，三是支持多個深度學習框架，具有較強的拓展性能。
事實上，百度也是為了開發自己的Duer OS操作系統和Apollo等人工智能應用，基於別人的底層技術和自己平臺的海量數據，可以開發加速語音、圖像等處理速度的產品。現在百度希望讓更多的公司應用自己的產品，而進行了大規模的宣傳和營銷。
這與雲計算的邏輯相似，亞馬遜和阿里巴巴首先是基於自己的實際需求開發了AWS和阿里雲，現在把這種能力賣給有同樣需求的公司。
筆者觀察到，目前所有號稱開發人工智能芯片的創業公司，都在提供一種相對同質化的產品。比如所有號稱提升語音處理能力的智能語音芯片，以及所有號稱提升圖像處理能力的AI芯片，在性能上可能是大同小異的，最終佔領多少的市場份額，很可能只會取決於價格的高低。
從某種意義上來說，大多數AI芯片公司都是在為別人打工的說法絕對不是一句空話，大多數AI芯片公司因為同質化競爭最終都會死路一條的預言也不是危言聳聽。
背後贏家
那麼，誰將在這條喧囂的賽道上最終受益呢？答案是那些真正的底層技術提供者。
足夠細心的人們會發現，在7月4日的百度AI開發者大會上出現了英特爾人工智能事業部副總裁Gadi Singer的身影。Gadi Singer還介紹了英特爾至強可擴展處理器平臺、FPGA、Movidius視覺處理器（VPU）等一大堆底層技術對百度的支持。研究過百度Apollo的人們一定知道，這是一個百度聯合了英偉達、AUtonomouStuff等廠商共同開發的系統。
如果仔細研究並歸類，人們就會發現，在目前名聲大噪的中國人工智能企業背後，都有一個或數個目前模糊的身影。比如很多涉及雲端智能的公司背後站著英特爾、英偉達、AMD、谷歌等，很多涉及終端人工智能的背後是高通、ARM等，很多自動駕駛的公司背後是NXP、Mobileye等。
當然，也有一些公司選擇了其他的路徑。比如出門問問推出的智能語音芯片——問芯，是與杭州國芯科技股份有限公司（以下簡稱“杭州國芯”）聯合開發的，杭州國芯提供自主研發的數字信號處理器DSP、神經網絡處理器NPU等。宣佈今年下半年推出智能語音芯片的微納感知，其實也是與中天微聯合開發的（中天微是另一家自主研發CPU的國內公司）。
總體而言，在人工智能時代中國出現了寒武紀、中天微、杭州國芯等底層技術提供者，同時海外巨頭也積極入局AI。在不同的發展階段和應用領域，有些公司瞄準某類或某幾類應用，有些則從行業大局考量，來提供儘量全面的人工智能解決方案。
舉例來說，英特爾不僅可以提供至強可擴展處理器、FPGA、Nervana神經網絡處理器、網絡及存儲等產品，還可以提供基於英特爾架構的數學函數庫，以及支持開源深度學習框架的Spark、Caffe、Theano、Neon等各種框架性、平臺型開發工具，甚至還會基於某種具體的產品、某種特定的框架，進一步給出輔助性的開發工具比如BigDL。
總而言之，就是要降低更多“小白”用戶進入人工智能領域的門檻，從而進一步擴大自己的市場覆蓋面。英特爾、AMD在PC市場，ARM、高通在智能手機市場形成的這一套做法，讓他們在人工智能時代能夠駕輕就熟地開拓市場，而國內那些新進入的廠商註定要翻山越嶺之後才能與他們抗衡。
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