燧原科技今年3月成立于上海，产品是针对云端数据中央开拓的深度学习高端芯片，定位于人工智能演习平台。这是腾讯首次投资海内AI芯片公司，种子轮投资方亦和成本（武岳峰成本旗下基金）、真格基金、达泰成本、云和成本连续跟投。
近年来，AI芯片无疑是最火热的话题之一，不仅英伟达、谷歌等国际巨子相继推出新产品，海内百度、阿里等纷纭布局这一领域，也出身了寒武纪等AI芯片创业公司。在CPU、GPU等传统芯片领域与国际相差较多的情形下，中国AI芯片被寄望能实现弯道超车。
AI芯片各处着花
从去年下半年到今年上半年，海内不少AI初创企业纷纭推出了自己的芯片。两月前，云知声在北京召开拓布会，推出其第一代UniOne物联网AI芯片及办理方案。仅仅在这两个月内，就有多家公司发布AI芯片或模组。出门问问正式发布了AI语音芯片模组“问芯”；Rokid发布KAMINO18AI语音专用芯片；思必驰也宣告将不才半年推出AI芯片……
按利用场景划分，AI芯片紧张分为云端和终端芯片。而目前主流的深度学习人工神经网络算法包括演习和推断两个环节。由于演习侧须要大量数据去演习人工神经网络，因此演习紧张在云端进行。云端追求高性能，开拓本钱更大，终端更侧重低本钱和低功耗，目前中国AI初创企业紧张布局在此。
云端芯片方面，寒武纪在2016年推出环球首款商用终端智能处理器IP产品后，于5月3日正式发布了首款云端智能芯片MLU100。7月，百度在AI开拓者大会上正式推出了昆仑，基于百度CPU、GPU、FPGA的AI加速器研发。官方称，这是中国首款云端全功能AI芯片。
根据市场研究公司CompassIntelligence发布的环球AI芯片排行榜，除了英伟达、英特尔等传统芯片公司巨子，寒武纪、地平线等AI芯片公司也位居前列。
由于灵巧性高，在AI算法并未成熟固定确当下，FPGA（现场可编辑门阵列）被认为是一种中间方案，其最大的上风在于能够使系统的硬件功能可以像软件一样通过编程修正。与GPU、CPU通用芯片比较，性能更高、能耗更低。
深鉴科技开始从赛灵思采购FPGA，将核心算法DPU放到FPGA，然后以模组的办法发卖给客户，但FPGA价格相对较贵，而且与专用定制芯片ASIC比较，性能和功耗方面也有不小差距。除了FPGA方案，深鉴科技也在研发AI专用芯片，目前正在流片，该公司一干系卖力人对表示：“如果在这个韶光点，AI的初创类企业做硬件再选择FPGA，可能就有点滞后了。”
ASIC是专为特定目的而设计的芯片，效能高、功耗低，但灵巧性较差，更适宜AI算法成熟固定后期利用。一旦规模量产，本钱也会显著降落。
云知声创始人兼CEO黄伟表示，无论是CPU还是GPU、FPGA，现有的芯片架构并非为AI专门设计，不能知足物联网AI算力需求，且考虑了太多的向后兼容性，因此在性能上远非最优。“基于业务方面对芯片产品、场景的反复验证，以及对AIoT（人工智能+物联网）结局的判断，云知声在2014年就明确必须自主研发面向物联网的AI芯片。”他称，如果云知声不做芯片，必去世。对此，Rokid创始人兼CEO祝铭明也赞许做语音的公司一定都会做芯片，“现在排在顶级的公司都做”。
出门问问创始人兼CEO李志飞在被问到为何要做芯片模组时表示，紧张为了知足特定需求，“比如今年智能电视所谓的智能化，远场语音交互是很强的需求，但市场上没有很好的办理方案。一是贵，二是效果没有那么好，集成起来没有那么方便。”
另一AI语音公司思必驰在宣告得到D轮5亿元融资后,也表示将推出智能语音芯片，估量不才半年流片。
AI芯片难在何处？
芯片行业是一个高投入、高风险、慢回报的行业。多位业内人士对表示，芯片研发周期非常长，从立项到上市常日须要两年旁边韶光。作为创业企业，特殊是从事算法的企业，如果自己独立研发芯片，在韶光和资金方面都面临巨大压力，个中最主要的缘故原由是芯片本钱高，对缺点零容忍。
与软件可以改动和快速迭代不同，芯片的迭代周期会很长。如果已经流片，纠正一个缺点可能须要半年往后花几百万美元再去流一次片。“你得有非常强大的生理本色、极其严谨的事情作风，以及对任何事情宁肯错杀一千，不能漏掉一个的态度去做，不仅是要一个这样的人，而且是须要一个这样的团队，才能把这个事做好。”深鉴科技芯片研发副总裁陈忠民见告。
这是芯片行业本身具有的特点，但目前AI算法尚未固定，如果直接做专用芯片无疑又有新的风险。地平线智能办理方案与芯片奇迹部总经理张永谦对说，传统芯片公司在设计IP和做一个芯片之前，已经确定了目标客户，“如果你做一个很大的决定的话，要有一个头部的大客户一起互助。相称于芯片还没出来，你已经确定谁会用它，怎么用它或者对一个市场研究得很透”。但这是传统的办法，AI芯片则有所不同，他指出，“现在的AI落地还在早期，你没有办法事先就已经知道谁一定会用你，这个时候是带有一定风险的，也须要磨练一定的眼力。如果你要盯着有量的市场去做AI芯片，首先这样的判断也有可能错，第二你在做出来的时候已经晚了。等你看到有量再去做，有一些预判的公司已经做出来，在那个市场里面等着了。”
杭州国芯于去年10月尾发布其首颗语音AI芯片GX8010，今年初正式上市。国芯AI奇迹部的总经理凌苯云在接管采访时表示，该公司于2016年初确定布局AI芯片，而在当时该款芯片也没有明确的客户。“我们当时为什么敢做这个决策？我们认为这些算法底层的架构都基于神经网络来做。不管你的形态怎么变，那个核心不太会变。”另一方面，没有产品也很难和客户深入打仗，“我们也去跟客户聊过，但是常日来说，当你还没有一个东西的时候，你跟客户去聊需求的时候，常日来说聊不到很深入。”他表示，上市半年后，目前该芯片已经有百万级的订单。
正是由于造芯不易，有AI算法企业选择与芯片公司互助一起做事客户。上述的杭州国芯此前紧张从事于数字电视、家庭多媒体的芯片设计和系统方案开拓。出门问问的芯片模组、Rokid的芯片都是和该公司互助，思必驰也是该公司的互助伙伴。凌苯云见告，在和这些AI公司互助时，“我们出芯片，他们出算法，我们一起去推客户”。根据不同的市场场景选择不同的互助方，“我们跟Rokid的互助紧张便是智能音箱，跟出门问问现在互助紧张是电视、机顶盒和部分家电，跟思必驰现在互助紧张也因此家电、IoT为主。由于领域不一样，算法也须要去优化。”
Rokid一芯片卖力人见告第一财经，双方的互助中，Rokid提架构与性能需求，国芯设计生产芯片并供应底层bsp（板级支持包），“我们卖力输出基于Rokid语音做事的os整体办理方案。”
祝铭明表示，Rokid不是芯片公司，只是芯片会成为个中非常有竞争力的元素，“如果这个竞争力元素不存在，我们也不会做芯片。”他指出，本日的芯片基本都是SoC，“SoC里边有90%的东西，Rokid没有必要花精力去做各种IP。Rokid做芯片不是做以芯片为出发点。由于做行业的人都知道芯片的利润特殊低。如果市情上没有，我来做；如果市情上有，我就用它。”
黄伟也表示，对云知声来说，造芯不是目的,只是出发点。
行业或更趋理性
在AI观点遍及之后，各方都在探求商业模式，期待AI技能尽快落地，但目前大部分的AI创业公司处于依赖融资烧钱阶段，AI芯片也被认为是AI技能落地的一种办法，但目前而言，这条路并不随意马虎。
有业内人士认为，AI芯片行业将迎来整合并购期间，也让大家更清楚地看清做芯片的难度。
以FPGA龙头赛灵思收购深鉴科技为例，赛灵思表示，将连续加大对深鉴科技的投入，不断推进公司从云到端运用领域支配机器学习加速的共同目标。该人士指出，深鉴科技节制的是DPU的算法，但是芯片的链条太长，光有DPU不足，如果仅靠自己，在可见的范围内一贯要不断加大芯片设计和研发用度，烧钱非常快。
陈忠民在接管第一财经采访时表示：“为什么芯片这么难？不是说知识有多繁芜，资金投入高。更主要的缘故原由是，从研发层面上来说，芯片与其他行业最大的差别是对付缺点的零容忍性。”
他指出，现在单次流片的用度越来越高，如果利用目前最前辈的7纳米工艺，流一次片就须要花费几亿公民币，因此对付缺点的容忍险些是零。就算是较为成熟的40纳米和55纳米工艺，一套光罩用度也须要上百万美元，更不用说上千万美元的设计软件。
清华大学微电子所所长魏少军曾指出，AI无疑十分主要，但AI芯片的发展很可能会在未来2~3年遭遇一个挫折期。本日的部分，乃至大部分创业者将成为这场技能变革中的“先烈”。
张永谦也对表示，AI芯片市场将来肯定很大，但容纳不下那么多家公司，以是肯定有些公司会被淘汰。“这个也很正常，任何一个新技能起来的时候，特殊像AI这么大的一个底层技能崛起的时候，有泡沫很正常，2000年的互联网泡沫破灭的那个韶光，很多大的互联网公司就倒闭、裁员,然后中兴来。家当有周期，现在便是已经到了一个最高点了，我以为后面一年肯定会下来，然后再回归一个理性发展。”