玛雅娱乐怎样下分: AI芯片企业能否成功开发,看融资就知道了

2019-03-12 14:43:13 来源:互联网
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目前市场上对于AI芯片没有明确定义,一般认为,AI芯片即为面向人工智能应用的芯片。常见的芯片底层架构有四种:CPU、GPU、FPGA和ASIC。但是CPU是个万能逻辑芯片,不适用于执行AI任务,不论用在训练或是推论的任务,性能表现都太差,因此学界转而使用GPU,也就是英伟达的芯片,英伟达的GPU曾经在计算机视觉领域的盛事——ImageNet竞赛中获胜。

 

可是GPU也不是AI专用芯片,即便透过并联技术可以加大处理效率,但GPU天生高耗能的特性不利于大量部属或部署在终端设备上。后来陈天石博士团队的“DianNao”系列论文,揭示采用向量矩阵矩阵运算设计,可大幅提升运作效率,也才有后来的Google TPU和寒武纪 MLU,以及现在国内外大量看到的AI芯片。

 

即便科学家和工程师逐渐突破技术瓶颈,但新创的AI芯片企业经营不易,传统上芯片设计的商业模式有IP设计、芯片设计代工和芯片设计三种。本文将先科普芯片设计的商业模式,再介绍芯片开发成本,最后以融资情况让读者了解芯片企业的经营困境。

 

AI芯片企业的三种商业模式

 

一块芯片开发成本或需2500万美元,AI芯片企业融资够吗?

 

IP设计:IP设计相对于芯片设计是在更顶层的产业链位置,以IP核授权收费为主。传统的IP核授权企业是以安谋(arm)为代表,新创的AI芯片企业虽然也会设计出新型IP核,但因授权模式不易以规模效应创造可观收入,新创企业一般不以此作为主要盈利模式。另外还有提供自动化设计(EDA tool)和芯片设计验证工具的cadence和Synopsys,也在积极部署人工智能专用芯片领域。

 

芯片设计代工:芯片设计代工和制造业的代工一样,提供代工设计服务的企业,并不能在产品上贴上自己的标签,也不能对外宣称该产品为自己设计的芯片。芯原科技已经从事相关服务多年,也和恩智浦(NXP)有合作关系。

 

芯片设计:大部分的人工智能新创企业是以芯片设计为主,但在这个领域中存在传统强敌,像是英伟达、英特尔、赛灵思(Xilinx)和恩智浦,因此目前少数AI芯片设计企业会进入传统芯片企业的产品领域,像是寒武纪与英伟达竞争服务器芯片市场,地平线与英伟达及恩智浦竞争自动驾驶芯片市场,其余是在物联网场景上布局,像是提供语音识别芯片的云知声,提供人脸识别芯片的中星微,或者是提供边缘计算芯片的耐能科技。

 

在这其中,选择芯片设计,并将芯片送交晶圆代工厂流片的AI芯片企业,开发成本相当高,虽然可以设定不同的开发目标,来降低成本,像是采用FPGA芯片,减少流片成本。但是选择进行ASIC架构芯片开发的企业,融资金额就成为关键,影响企业的研发能力。

 

开发成本:AI芯片开发成本居高不下,融资金额为开发关键

 

一块芯片开发成本或需2500万美元,AI芯片企业融资够吗?

 
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