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人工智能芯片陷入“同质化成长怪圈”

2019年04月16日 作者: 暂无评论 100+ 0

恰逢第三波人工智能浪潮,2018年“人工智能芯片”这个有点新鲜的字眼彻底大火了一把,国内外科技巨头、传统芯片巨头以及初创公司纷纷布局人工智能芯片市场,用“草长莺飞式的野蛮生长”来形容当前的人工智能芯片市场,似乎再恰当不过了。

但对于人工智能芯片来说,2019年应该是较为关键的一年。无论从资本运作、国际贸易环境还是全球半导体市场来看,经过了2018年的“百家争鸣”,人工智能芯片走到2019年,是时候要有些新的东西显现出来了。

人工智能芯片陷入“同质化成长怪圈”

2019年尚且过去百天,国内外不少科技公司却已在人工智能芯片市场开始了不少大动作:英伟达发布全新人工智能芯片Jetson AGX Xavier、云知声公布人工智能芯片战略、英特尔联合Facebook研发人工智能芯片、华为英国购置500亩地自建芯片工厂……

而除了巨头人工智能芯片产出,资本运作推动下的人工智能初创公司的巨额融资消息,也在接连不断的更新当中,全球至少有45家初创公司研制人工智能芯片(语音交互和自动驾驶),5家企业融资超过了1亿美元。据中信证券测算,2020年人工智能芯片市场规模将达146.16亿美元。

这似乎都在喻示着一个众人皆知的事实:人工智能芯片正在成为下一个万亿级市场,下一个市场新蓝海。但较为遗憾的是,当前的人工智能芯片市场充其量还只能称之为“红海”市场。同人工智能产业的红海市场一般,人工智能芯片也迎来了陷入“同质化成长怪圈”。

就目前而言,人工智能芯片主要以ASIC、FPGA、CPU、GPU、DSP为主,而且这些人工智能芯片有一个共同的规律,那就是芯片的通用性与用来跑人工智能的性能和耗能成反比。意思就是,人工智能芯片的通用性越高,其性能和功耗则越加令人失望。各家企业都在产出相应的人工智能芯片,但这些芯片目前还只能称之为加速器,仅在算力、算法上得到了提高,应用上尚未得到解决。也就是说,市场上多数的人工智能芯片公司充其量只能称之为芯片公司。

此外,在当前以ASIC、FPGA、CPU、GPU、DSP为主的人工智能芯片市场中,有着“中国四小龙”之称的比特大陆、地平线、华为以及寒武纪,基本聚焦于ASIC方案,而FPGA、GPU、CPU等方案基本掌握在外国企业手中,且不管从技术还是应用上来说,这些公司的想法都大抵相同,没有较多出彩的地方。

需要提及的是,“人工智能芯片同质化”这个问题放在2018年或许并不是太大的问题,因为人工智能芯片在2018年才迎来大爆发,“草长莺飞式的野蛮生长”既有赖于市场层面的推动,也有赖于人工智能应用落地的深度需求。但人工智能芯片经过一年的摸索成长,也已经逐渐意识到,这种“同质化成长”,弊必定大过于利。

而要解决同质化这个问题,这就要求人工智能芯片企业必须从同质化中走出差异化来。从技术上来看,在算法、算力没有太大差异的现在,企业应该找到自己的竞争力;而从应用方面来看,尽管“人工智能+”正在覆盖全产业链,人工智能芯片也亦是如此,但需要注意的是,单个企业在人工智能芯片的应用上,应该在“吃透”某个单一场景后再将“触角”伸向其它领域,而这个单一场景必须是企业较为熟悉、有把握的领域,切记不能盲目跟风。

“活在宣传期”的人工智能芯片

除了陷入同质化怪圈,“活在宣传期”也是当前人工智能芯片必须所直视的迷茫现实。

撇开国外人工智能芯片厂商不谈,且看国内厂商似乎从宣传上开始就一直很浮夸。由于人工智能变得非常火爆,很多公司都开始玩概念,一些做比特币矿机或者DSP的公司摇身一变就成为了一家人工智能芯片公司。且在媒体的宣传之下,还拥有了不少忠实粉丝、

在媒体的报道中,“中国首款”、“全球领先”、“打破国外垄断”已经被用烂,但企业依旧不费遗力在宣传中标榜自己,在蹭热点的同时寄希望于资本市场,夺得资本青睐。毫不犹豫的说这些宣传一定存在不少水分。比如国内某公司的人工智能芯片产品的宣传标语中写道“中国首款全球领先的嵌入式人工智能处理器”,但实际在两个月以前,国内就已有公司推出了同类产品。

从某种程度上来说,人工智能芯片“活在宣传期”,媒体也应该承担一部分责任。媒体过度炒作中国人工智能芯片的广大前景,纷纷鼓吹人工智能人工智能芯片无所不能,但实际上人工智能芯片只是用于特定场景、解决特定问题的芯片,并不能取代CPU、GPU、FPGA、DSP、NAND Flash、DRAM等类型的芯片;也有部分媒体宣称中国应该大力发展人工智能芯片,依靠人工智能打破X86、ARM的垄断。这种说法听起来挺激励人心的,但很显然这种论调缺乏基本的行业常识,毕竟依靠人工智能进行弯道超车,中国在近几年内应该还是蛮难实现。

以及人工智能人才“荒”

人工智能正成为全球性话题,各国的人工智能人才争夺战也正愈演愈烈。

与媒体大肆宣传中国人工智能芯片的美好前程相反,仍有不少人对中国人工智能芯片的发展有所担忧。除了技术、应用上有所瓶颈,中国人工智能甚至是人工智能芯片的发展,在人才方面依旧有所短缺。

牛津大学相关研究人员在一份中美人工智能现状比较调研中指出,在人才方面,中国人工智能人才约为5万人,美国人才约为83万人。美国的人工智能人才人数不但是中国的16倍,而且更为资深。在人工智能领域工作10年以上的人,占美国人工智能人才的七成,但只占中国人工智能人才的四成。

除此之外,中国人工智能公司在财力方面也没有太大的优势。数据显示,如今获风投资助的美国人工智能公司数量,是获风投的中国公司的三倍以上。

但在这种人才匮乏的情况下,各个垂直行业对人工智能的融合倾向却在不断加强。尽管人工智能人才库很小,但中国人工智能领域对人才的需求在2018年却翻了一番。就目前局势来看,我国人工智能人才缺口至少在100万以上,而且由于人工智能对技术要求非常高,人工智能人才培养所需时间远远高于一般IT人才,在短时间以内,人才缺口在中国难以得到填补。

不过,值得庆幸的是,随着人工智能大数据、机器人等技术研究和产业落地应用的飞快发展,高等教育正在加快跟进相关专业设置。截至目前,我国共有101所高校获批“机器人工程”专业,96所高校获批“智能科学与技术”专业,203所高校获批“数据科学与大数据技术”专业,25所高校获批“大数据管理与应用”专业,25所学校获批“网络空间安全”专业,14所学校获批“物联网工程”专业。

此外,尽管业界一直吹嘘着人工智能的崛起将进入甚至入侵、顶替多个人类职业,但就目前看来,得益于人工智能广泛的应用,人类有了更多展示的平台与机会。今年4月1日,我国人力资源社会保障部、市场监管总局、统计局正式向社会发布了人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员、云计算工程技术人员、数字化管理师、建筑信息模型技术员、电子竞技运营师、电子竞技员、无人机驾驶员、农业经理人、物联网安装调试员、工业机器人系统操作员、工业机器人系统运维员等13个新职业信息。这是自2015年版国家职业分类大典颁布以来发布的首批新职业 。

也就是说,在这轮全新的人工智能竞赛中,不管是国家层面对创新型人才的培养还是科技公司的人才抢夺战。中国正牟足了劲,誓要啃下“人工智能人才荒”这块硬骨头。

小结:

人工智能进入“大航海时代”的今天,人工智能芯片的爆发也已经变成一个理所当然的技术趋势。

在未来的智能时代,随着需求的不断更新,人工智能格局或许会发生巨大变化,新的人工智能芯片市场也有望产生。目前看来,中固拥有全球最大的人工智能市场,人工智能人才及技术也在不断补给和发展。在可预见的未来,中国人工智能以及人工智能芯片的发展,也能够摆脱受制于人的状态。只是在近两年,该愿景还基本难以实现。

 

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