提到云端AI芯片，就不得不提英偉達(dá)和英特爾的名字，這兩家云端AI芯片的領(lǐng)先公司，8月16日，英偉達(dá)發(fā)布了2020年第二季度財報。財報顯示，截止今年7月28日，英偉達(dá)總營收25.79億美元，英偉達(dá)GPU拉動業(yè)務(wù)增長，營收21億美元，“我們實(shí)現(xiàn)了跨平臺的連續(xù)增長。”英偉達(dá)CEO Jensen Huang說：“實(shí)時光線追蹤是十年來在圖形計算領(lǐng)域最重要的創(chuàng)新?！彼€表示，能夠處理復(fù)雜游戲的筆記本電腦，以及能夠處理實(shí)時聊天的機(jī)器人AI模型推動了需求。

人工智能興起的背后關(guān)鍵因素之一是云計算能力的提升，而這主要是由云端 AI 芯片的增強(qiáng)和升級推動的。云端 AI 芯片是專注于 AI 工作負(fù)載的計算芯片，通常部署在云或數(shù)據(jù)中心應(yīng)用環(huán)境中。

ABI Research 的第一份報告“云端 AI 芯片：市場前景和供應(yīng)商定位”表示：云端 AI 推理和訓(xùn)練所產(chǎn)生的 AI 芯片市場，預(yù)計將從 2019 年的 42 億美元增長到 2024 年的 100 億美元。

與終端 AI 芯片相比，云端 AI 芯片通常具有更高的計算能力，更高的功耗，更大的物理占用面積，因此也相對更加昂貴。

圖：2017-2024年AI芯片銷售年度銷售總收入對比預(yù)測 來自ABI industry

到目前為止，云端 AI 市場一直由英偉達(dá)的 GPU 和英特爾的 CPU 主導(dǎo)，而現(xiàn)在的它們正面臨著寒武紀(jì)科技、Graphcore、Habana Labs 、高通等公司的挑戰(zhàn)。

如今的云端 AI 芯片市場可大致分為三個部分：

1、公共云，由云服務(wù)提供商托管，如：AWS、Microsoft Azure、Google、阿里云、百度云和騰訊云等。

2、私有云 + 混合云，主要用于企業(yè)數(shù)據(jù)中心，如：VMware、Rackspace、NetApp、HPE、Dell 等公司的各類產(chǎn)品。

3、電信云，由電信公司為核心網(wǎng)絡(luò)，IT 和邊緣計算工作負(fù)載部署的云基礎(chǔ)架構(gòu)，是新興的市場 。

云端推理 AI 芯片市場呈現(xiàn)出不同的景象，該市場并非由單一玩家主導(dǎo)，這在一定程度上取決于推理任務(wù)的性質(zhì)，以及在垂直方向上各不相同的領(lǐng)域。ABI Research 預(yù)計：從 2020 年起，ASIC（專用集成電路）將在該領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)強(qiáng)勁增長。

谷歌的 TPU 就是這樣一個例子，它主要應(yīng)用于云端 AI 相關(guān)的訓(xùn)練和推理任務(wù)，被視為 CPU 和 GPU 技術(shù)的強(qiáng)大挑戰(zhàn)者。正如報告中所述，谷歌在 TPU 上的成功為其他云服務(wù)提供商提供了開發(fā) AI 專用芯片的藍(lán)圖。據(jù) ABI Research 預(yù)測，到 2024 年，15％至 18％的市場將落在云服務(wù)供應(yīng)商之下。

終端 AI 芯片

隨著 AI 推理任務(wù)向邊緣轉(zhuǎn)移，終端 AI 芯片變得更加重要。

終端 AI 芯片，指專注于 AI 工作負(fù)載的計算芯片，多應(yīng)用于 AI 推理任務(wù)，通常部署在包括：終端設(shè)備、網(wǎng)關(guān)、內(nèi)部部署服務(wù)器等終端環(huán)境中。在某些情況下，終端 AI 芯片還可以支持 AI 訓(xùn)練，尤其是深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。

終端，即手機(jī)、安防攝像頭、汽車、智能家居設(shè)備、各種 IoT 設(shè)備等執(zhí)行邊緣計算的智能設(shè)備。終端的數(shù)量龐大，而且需求差異較大。

ABI Research 的第二份報告“終端 AI 芯片：技術(shù)展望和使用案例”中：終端 AI 芯片市場，預(yù)計到 2024 年會增長至 710 億美元，2019 年至 2024 年之間的復(fù)合年增長率為 31％。

這種強(qiáng)勁的增長主要得益于 AI 推理任務(wù)向終端遷移，特別是在智能手機(jī)、智能家居、自動駕駛、可穿戴設(shè)備和機(jī)器人等行業(yè)。

目前，終端推斷有這樣三個利基市場：

機(jī)器人，由于機(jī)器人依賴于許多類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所以它通常需要異構(gòu)計算架構(gòu)。例如用于導(dǎo)航的 SLAM、用于人機(jī)界面的會話 AI、用于對象檢測的機(jī)器視覺等，它們都會在不同程度上使用 CPU、GPU 和 ASIC。英偉達(dá)、英特爾和高通在這個領(lǐng)域競爭尤為激烈。

智能工業(yè)應(yīng)用，包括制造業(yè)、智能建筑以及石油、天然氣部門。在這一方面，FPGA 供應(yīng)商表現(xiàn)優(yōu)異，這主要?dú)w功于 FPGA 的可編程性，在面對傳統(tǒng)設(shè)備時，F(xiàn)PGA 具備的較高靈活性和適應(yīng)性。

“非常終端”，即廣域網(wǎng)中傳感器和其他小端節(jié)點(diǎn)中需要嵌入的超低功耗 AI 芯片。鑒于重點(diǎn)著力于超低功耗，這個市場主要由 FPGA 公司、RISC-V 設(shè)計和 ASIC 供應(yīng)商組成。

利基市場，指企業(yè)選定一個很小的產(chǎn)品或服務(wù)領(lǐng)域，集中力量進(jìn)入并成為領(lǐng)先者，從當(dāng)?shù)厥袌龅饺珖俚饺?，同時建立各種壁壘，逐漸形成持久的競爭優(yōu)勢。

此外，該報告還研究了開源芯片的當(dāng)前發(fā)展。在 RISC-V 下，開源芯片初創(chuàng)公司已經(jīng)開始開發(fā)具有高并行計算能力的 AI 專用芯片。由于對整個行業(yè)的參與和貢獻(xiàn)，開源 AI 芯片將更符合市場要求和期望，大大降低了產(chǎn)品維護(hù)和升級中的錯誤和開發(fā)成本。

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