文| AI財經社 牛耕
編輯| 趙豔秋
12月18日，在百度雲智峰會上，百度CTO王海峰確認：百度崑崙1芯片量產已超過2萬片，並實現了應用部署，預計崑崙2芯片將在2021年上半年量產。
在今年9月，百度曾宣佈崑崙1芯片已在百度搜索引擎和雲計算用戶部署了2萬片，相比英偉達T4 GPU的性能提升了1.5-3倍；而即將發佈的崑崙2芯片，採用7nm工藝，性能相比百度崑崙1又提升3倍。
不僅百度，近幾年，並不擅長芯片的一批互聯網巨頭上演了一出“拳打英特爾、腳踢英偉達”的大戲。
國內如百度、阿里，紛紛推出自研AI芯片崑崙和含光，替代美國英偉達GPU芯片；在國外，谷歌早早推出自家AI芯片TPU，而亞馬遜不僅推出自研AI芯片Inferentia，來挑戰英偉達，還推出自研CPU芯片Graviton，目標直指英特爾。除了互聯網巨頭外，華為也自研了CPU芯片鯤鵬和AI芯片昇騰，一家單挑英特爾和英偉達。
雲計算公司海雲捷迅聯合創始人兼CTO對AI財經社說，伴隨人工智能、物聯網的發展，業界有一個明顯的趨勢，專用芯片在數據中心中的作用日益凸顯，“軟件定義數據中心”正在向“軟件和專用芯片定義數據中心”發展。這也就解釋了為什麼巨頭紛紛投入巨資開發芯片。
百度智能芯片總經理歐陽劍此前也從技術架構角度分析：IT的每個發展階段都有獨特的芯片處理架構，例如大型機和小型機時代，芯片是定製架構；PC+互聯網時代，是X86架構佔主流；移動+雲的時代，主流架構變成Arm和X86共存，其中Arm佔領移動端，X86佔領服務器端；AI+智能雲的時代，則出現了全新的芯片架構，即AI芯片。
自研芯片可以根據巨頭自家算法特長進行優化，提升性能、降低功耗和成本，解決英特爾、英偉達芯片價格居高不下的難題，這對一年採購量巨大的巨頭而言十分划算；與此同時，巨頭還能不受制於芯片供應商的步伐，讓業務根據自己的節奏突飛猛進。
AI財經社獲悉，百度芯片相關技術起源於2011 年起開始基於 FPGA 芯片研發 AI 加速器，目的是運行人工智能深度學習算法。
除了百度，在2019年9月，阿里發佈了自研的含光800AI芯片。在阿里雲展示的杭州城市大腦的業務測試，1顆含光800的算力相當於10顆GPU。拍立淘商品庫每天新增10億商品圖片，使用傳統GPU進行識別需要1小時，使用含光800識別，可縮減至5分鐘。
在2019年8月，華為推出了服務器CPU鯤鵬、AI芯片昇騰910，在全國推廣自研芯片生態。AI財經社獲悉，由於美國的打壓，目前華為鯤鵬處於供不應求的局面。
在海外，亞馬遜Graviton將亞馬遜的成本降低45%，雲端AI芯片Inferentia則將人工智能推理成本降低75%。面對微軟、谷歌在雲計算上的追趕，通過芯片大幅降低自家成本，提供差異化服務，是亞馬遜雲計算目前的主要策略之一。
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