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人工智能硅腦競賽開啟 誰將是終贏家？
英國半導體創(chuàng)業(yè)公司Graphcore的聯(lián)合創(chuàng)始人兼執(zhí)行官Nigel Toon表示：“幾年前，許多風險投資加都認為投資半導體行業(yè)是一個笑話。你可以想象，一群投資人聽到芯片后笑得前仰后合。但現(xiàn)在，一些芯片企業(yè)家得到了不同程度的歡迎。投資者沒有對此嗤之以鼻，而是“慷慨地”拿出其支票簿。
風險投資家們有充分的理由警惕硅的發(fā)展，盡管硅構(gòu)成了硅谷這一名字。半導體芯片的開發(fā)成本遠遠高于軟件，直到現(xiàn)在，也沒有多少革命性的創(chuàng)新來區(qū)分半導體初創(chuàng)公司?；蛟S這些新的半導體公司能夠存活下來，但所獲得的利潤比其所制造的硅晶片更薄。英特爾和英偉達等巨頭是強大的競爭對手，它們擁有深厚的行業(yè)知識，以及雄厚的財力。
一些投資者越來越相信，人工智能可能是創(chuàng)建新興的半導體公司的獨特機會。據(jù)跟蹤私人公司交易的服務(wù)提供商PitchBook的數(shù)據(jù)顯示，今年，風險投資家已向?qū)Ｗ⒂贏I芯片初創(chuàng)企業(yè)投資了1.13億美元，幾乎是2015年全年的三倍。
Graphcore作為該轉(zhuǎn)變的受益者，近獲得硅谷紅杉資本領(lǐng)投的5000萬美元資金支持。許多其他芯片公司，包括美國的Mythic、Wave Computing和Cerebras以及中國的深鑒科技和寒武紀科技，也在為人工智能應(yīng)用開發(fā)新的芯片。寒武紀科技中科寒武紀的前身是中國科學院計算技術(shù)研究所，已經(jīng)完成一億美元A輪融資，成為AI芯片領(lǐng)域個獨角獸初創(chuàng)公司。
自從主機問世以來，計算機硬件的發(fā)展業(yè)推動了軟件的創(chuàng)新。發(fā)過來，軟件的更新也促進了硬件的后續(xù)改進。人工智能已經(jīng)成為數(shù)字周期的新轉(zhuǎn)折點。不同行業(yè)的公司一致大力投資硬件，以運行深度學習系統(tǒng)。但隨著這些技術(shù)變得越來越復雜，現(xiàn)有的人工智能芯片的局限性也逐漸暴露出來。
很多處理器來自英偉達，其圖形芯片廣泛應(yīng)用于游戲和圖形制作。這些處理器有成千上萬個與渲染像素平行的微型計算機。經(jīng)過一些調(diào)整，目前已經(jīng)適用于運行深度學習算法，而且也涉及大量的并行計算。
雖然圖形芯片已經(jīng)被廣泛應(yīng)用，但也存在一些缺點，其中一個大的問題是，當大量的圖形芯片并行工作時，它們耗費了大量的電力能源?；诖?，卡內(nèi)基梅隆大學(CMU)作為的人工智能研究中心之一，不得不要求其研究人員暫時減少他們對芯片的使用，因為它們對大學的電力系統(tǒng)帶來了很大的壓力。CMU的教授Franz Franchetti表示，該大學正尋找替代能源來緩解這一問題。
人工智能芯片公司正計劃生產(chǎn)更多的節(jié)能處理器。但真正令他們興奮的是，人工智能應(yīng)用程序的定制處理器可以在廣泛的機器學習任務(wù)中擊敗那些專業(yè)性不強的芯片。新一代芯片將多個處理功能組合稱一個單獨的步驟，而圖形處理器則需要多個步驟才能達到相同的結(jié)果。這些功能通常被捆綁在一起，以優(yōu)化特定的用例，比如訓練算法，幫助自動駕駛汽車發(fā)現(xiàn)前方潛在的障礙。
Graphcore聲稱，在初步測試中，其新“智能處理單元”將在明年季度交付給早期客戶，比目前的硬件速度快10倍到100倍。而中國的寒武紀也為其處理器贏得贊賞，其客戶華為公司認為，對于像訓練算法這樣的深度學習應(yīng)用程序來識別圖像，與圖像處理相比，初創(chuàng)公司的芯片運行相同功能的速度快6倍。
研究人員對人工智能計算能力的重大飛躍和前景感到興奮。英國帝國理工學院的教授Andrew Davison表示：“我們現(xiàn)在的處境和我們想要做的事情之間仍有很大的差距。”Andrew Davison專注于機器人技術(shù)和計算機視覺領(lǐng)域，他認為，芯片初創(chuàng)公司給市場帶來的創(chuàng)新將加速其所研究領(lǐng)域的進步。
對AI芯片如此高的評價確實令人鼓舞，但這并不能保證其大獲全勝。目前，大型芯片公司也已經(jīng)推出了自己的人工智能芯片，也希望在AI芯片領(lǐng)域分一杯羹。例如，英特爾近宣布，計劃推出一個由神經(jīng)系統(tǒng)設(shè)計的新處理器系列，英偉達也快馬加鞭地提升其芯片性能。
除此之外，創(chuàng)業(yè)公司還面臨著另外一個挑戰(zhàn)。他們設(shè)計的硬件用于支持高度專業(yè)的人工智能程序，因此，要想把芯片推向市場還需要幾年時間。考慮到人工智能發(fā)展的速度，或許他們的芯片在廣泛使用的時候，其初的設(shè)計用途將不再是重要的。
拉克斯資本曾投資于深度學習公司Nervana和芯片初創(chuàng)公司Mythic，拉克斯資本合伙人Shahin Farshchi表示：“對于那些非常狹隘的芯片公司來說，這將是一次新的洗牌。”
但如果初創(chuàng)公司制造的芯片跨越了廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，很大程度上是以犧牲其性能水平為代價，也很容易受到來自英偉達、英特爾等公司的競爭。終，一些初創(chuàng)公司可能會被芯片巨頭收購，但如果初創(chuàng)公司出現(xiàn)“集體陣亡”，那么風險投資家門將會重新考慮其支票簿的用途。
(原標題：人工智能硅腦競賽：傳統(tǒng)芯片巨頭VS AI芯片創(chuàng)企 作者 Martin Giles；由億歐編譯)
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