发布于：2019/8/16 15:42:56 | 1236 次阅读
由于技术和数据积累的限制，2007年以前AI对芯片要求不高，大多是采用通用的CPU芯片提供所需算力。如今，随着产业向纵深发展，应用规模扩大，AI芯片需要更强的性能、更高的效率和更小的体积才能支撑AI技术和产业更进一步的发展，这给新兴企业带来了机会。
寒武纪便是其中之一。作为“国家队”代表，寒武纪成立于2016年3月，有着“为AI装上中国芯”的宏图大略，同时寒武纪也是个成功流片并拥有成熟产品的智能芯片公司，并于2018年3月被科技部认可为芯片领域的独角兽企业。目前，寒武纪的估值达25亿元。
但随着国内华为、阿里、百度等科技巨头的加码，以及新创业公司异军突起，AI市场竞争变得尤为激烈。尤其是2019年以来，资本的吃紧也在让一些没有真正技术突破和商业落地能力的AI芯片公司，因现金流短缺而倒下。不过，在资本更加严苛的当下，寒武纪获得的资本关注似乎没有减少。据龙宇燃油近日披露，其拟投4950万元参股AI芯片公司寒武纪。
此情此景下，寒武纪会给后来者留下超越的机会吗？
“龙芯之父”的一双门徒
虽然寒武纪科技成立于 2016 年，但早在 2008 年，中科院计算所就开始了寒武纪系列深度神经网络处理器的研制。
2000 年前后，中国重启一大批军工科研项目，尽管没有国家立项，中科院计算所也开始着手芯片设计研发。陈天石、陈云霁兄弟2002年开始跟随胡伟武做龙芯CPU。
“龙芯之父”胡伟武
陈云霁于1983年出生，14岁考入中国科学技术大学少年班，2002年考入中科院计算所硕博连读，并成为当时中国块通用CPU芯片——龙芯1号研发团队中最年轻的成员，25岁时已经成为8核龙芯3号的主架构师。33岁获得中国青年科技奖和中科院青年科学家奖。陈天石比哥哥小两岁，同样，本科毕业于中国科学技术大学少年班，博士毕业于中科院计算所。
这样的学历背景可谓少年天才。有所不同的是，博士期间，陈云霁的研究方向是芯片，陈天石主要是做人工智能。
期间，陈天石，产生了一个想法：既然自己从事人工智能的研究，而且计算所又有芯片研发的基础，是不是可以将AI和芯片结合在一起呢？没想到，这个想法与哥哥陈云霁一拍即合，并得到计算所李院士大力支持。
于是，2012，两兄弟带头启动了神经网络处理器（AI芯片）项目DianNao。随后几年，陈氏兄弟团队在计算机体系结构方面的系列技术成果相继获得国际四大会议的认可，截至目前，论文成果在ASPLOS上有两篇，ISCA上有两篇，MICRO与HPCA上各有一篇。陈云霁也因此选2015年度《麻省理工科技评论》35岁以下的35名创新人士，获得中国青年科技奖和中科院青年科学家奖。
正式出道，厚积薄发
2015年，陈氏兄弟主导的世界首款深度学习专用处理器原型芯片——“寒武纪”首次成功流片。
“芯片加算法，就正好诞生了‘寒武纪’的人工智能芯片。” 陈云霁曾在接受媒体采访时这样解释兄弟二人创业的由来。
寒武纪的名字则来自于地质学中的“寒武纪”时代。陈云霁兄弟解释称，大约6亿年前的这个时代，正是大量无脊椎动物爆发式出现的阶段，取这个名字，就是希望人工智能也能像生命一样出现大爆发。”
2016年3月，拥有十几年人工智能基础学术研究的寒武纪团队正式出道，行事谨慎的陈天石担任公司CEO，而陈云霁选择继续在计算所搞科研，为寒武纪的首席科学家。
创业之初，寒武纪不仅在天使轮获得了中科院计算所的1000万元研究经费，还在各种项目资源中获得了中科院的支持。在B轮融资中则引入了不少国家队机构，如国风投等国字头基金等，可见国家对其寄予厚望。B轮融资之后整体估值25亿美金，短短两年，便发展成为智能芯片领域发展势头强劲的独角兽公司，也是个成功流片并拥有成熟产品的智能芯片公司。
寒武纪融资情况一览
寒武纪执行董事罗韬曾经公开表示，寒武纪设立了三条产品线：
1. 智能终端处理器IP授权，比如Cambricon-1A（代产品）、Cambricon-1H（第二代产品）、以及Cambricon-1M(第三代产品)，可以集成到手机、安防、汽车、可穿戴等终端芯片中。
2. 智能云服务器芯片，比如MLU100和6月20日发布的MLU270，作为PCIE加速卡插在云服务器上；
3.家用智能服务机器人芯片，这条产品线暂时没有产品发布。
可以说，寒武纪选取了机器学习范围内最通用的方向，所有机器学习的训练和应用都做，寒武纪的芯片在机器学习领域通用性强，类似一个厉害的适合神经网络的CPU。
继2015年推出世界首款深度学习专用处理器原型芯片后，寒武纪于2016年推出世界首款商用深度学习处理器“寒武纪1A”，旋即入选世界互联网大会评选的“世界互联网科技成果”。
此后一年，集成寒武纪1A处理器的世界首款人工智能手机芯片华为麒麟970正式发布，并在华为Mate10手机中投入大规模商用。紧接着寒武纪又发布了更高性能更低功耗的第二代产品1H和第三代产品1M。
由于IP授权利润空间有限，寒武纪通过进军云端市场把旗下芯片的应用范围由神经网络（Neural network）扩展到机器学习（Machine Learning）的加速任务上。早在2014年，寒武纪主创团队就开始这云端AI芯片的研发，去年发布云端AI芯片MLU 100后，寒武纪对外透露获得中国前三大服务器浪潮、联想、曙光的订单。据了解，滴滴、海康威视也已经成为寒武纪的客户。
今年6月20日，第二代云端AI芯片——MLU270问世。MLU100侧重推理；MLU270智能处理器，支持训练和推理，侧重训练，峰值性能比MLU100提高4倍。据了解，思元270还将作为重点参展产品，首次亮相即将于8月29日-31日在上海举办的2019世界人工智能大会。
为了与之前的神经网络处理器（NPU）区分，寒武纪科技特意将云端芯片命名为机器学习处理器（MLU），意在强调其云端处理器不再局限于深度学习加速，而是扩展到整个机器学习加速，同时搭建一整套生态。
“情人”变对手，寒武纪发展受限
在风口上一路狂飙之后，大多数人工智能公司开始面临商业化落地难题。数据显示，目前90%以上的AI企业依然处在亏损阶段，多数企业年营业收入不足两亿。
有着“国家队”背书的寒武纪，与中科曙光、联想等云端服务器厂商同属于中科院计算所孵化的企业，公司在云端有较强的产业链优势。
在终端方面，与华为的深度合作给寒武纪带来丰厚回报。寒武纪两年内推出的面向终端市场的1A/1H/1M为华为麒麟970、麒麟980提供产品的IP，1M芯片降低终端对于云端数据中心及网络的依赖。
或许是基于其产品线部署、与华为良好的商业合作关系，寒武纪曾在2017年公开表示，计划3年后占有中国高性能智能芯片市场30%的份额，并使全世界10亿台以上的智能终端设备集成有寒武纪终端智能处理器。
然而，变化比计划来的更快一些。“情人”华为非但没能和寒武纪成眷属，似乎反倒成对手。
2018年10月，在华为2018全连接大会上，华为轮值主席徐直军对外阐述了华为的AI战略，同时宣布推出了昇腾910、昇腾310两款AI芯片，采用和寒武纪科技同样的云+端的策略。昇腾310更多是用在边缘计算产品上，但也可以用在云端，昇腾910更多是用在云端，提供强大的AI训练算力。昇腾310的Lite、Tiny、Nano主要是用于物联网、行业终端和智能手机、智能穿戴等消费终端，以IP方式跟其他芯片结合在一起服务于各个产品。
今年6月21日，华为在武汉举办“你比夜色更美”nova 5系列新品发布会上，发布了全新人工智能手机芯片——麒麟810，首次采用华为自研达芬奇架构的手机AI芯片。
失去“大客户”华为后，终端市场对寒武纪的产品能力及市场推广能力提出较大的挑战。如何将竞争优势适配到下游整体产品方案中，提供“软件+硬件”的综合解决方案，目前看来寒武纪暂时缺乏一些竞争力。
于是，寒武纪加紧了云服务器芯片研发，几乎和华为同一时间推出第二代云端AI芯片——思元270，性能超过昇腾910，甚至直逼业界标杆英伟达 Tesla T4 。但是，理论峰值只是纸面规格，真正实测水平相比理论峰值通常有一定缩水。
此外，要切数据中心市场的蛋糕，一套完备成熟的软件生态也是其竞争力的重要体现。英伟达之所以能够在云端训练领域成为主流，其 CUDA 软件生态的基础功不可没。
华为也是一个规模巨大具有生态优势的大玩家，有提供全栈解决方案的野心。华为高管们反复向媒体表示，“全栈”的提出是出于多场景的需求。从云端到各类终端设备，比如车载、手表、手机等，都需要AI的助力，而各场景之间也要相互关联。而合作伙伴需要设备、需要算力。华为首席网络架构师党文栓称，“全栈解决方案更能进一步加速投资回报周期，全栈解决方案意味拥有的完整能力支撑企业级关键任务应用场景，而且全栈的开放性、互动性的可以更好服务企业，未来也能提供更好的选择。”
至于寒武纪，有业内人士表示，其方案在某些领域可能不会特别好使，尚待观察。
从外部环境看，寒武纪面临的对手众多。国外包括英伟达、英特尔、赛思灵等老牌芯片巨头，谷歌、高通、苹果等头部科技公司，国内有华为、阿里、百度等科技巨头进行自研或投资收购、整合等。例如阿里收购了中天微，与阿里达摩院的芯片研发团队共同成立了“平头哥”公司，百度自研DuerOS智慧芯片、XPU等。再看国内AI芯片创业公司，比如地平线，以及被FPGA巨头赛灵思收购的深鉴科技
总的来看，当前的行业格局是，云端AI芯片市场英伟达一家独大，占据90%以上的市场份额。终端AI芯片终端市场场景多样，多玩家并存，尚未出现的头部公司。
作为因AI浪潮而生有自己的技术优势新势力，寒武纪能否在日趋激烈的AI芯片赛到场保持年轻的体力，兼顾技术更迭和商业化发展，做“民族芯”的头牌兵？值得继续关注。
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