燧原科技CEO赵立东:AI芯片并非伪命题,市场空间巨大
国产光刻机做不了7nm芯片,如果靠增大芯片面积提升性能可行吗?
目前国产能够实际量产的光刻机仍然停留在90nm级的水平,有些人说,既然国产光刻机在精度上远远不及ASML的EUV光刻机精度那么高,那么完全可以通过增大芯片面积来提升性能,从而在性能表现上不至于被国外的先进芯片拉开太远,然而这种思路对于芯片制造而言,其
在AI芯片热逐渐散去后,应用落地和盈利问题依然挡在创业公司面前。AI芯片独角兽寒武纪成功登陆科创板,但持续盈利能力受到质疑。如果没有清晰的商业模式,创业企业很难持续生存,甚至有人质疑AI芯片是个伪命题。
对此,燧原科技创始人、CEO赵立东在2020世界人工智能大会期间接受第一财经专访时称,AI芯片市场前景巨大,成长率很高,并不是伪命题。
“从云端的角度看,英伟达现在基本上主导市场,英特尔高价收购Habana。这些大大小小的公司都在做,证明它不是一个伪命题,这个市场一定在那里。”赵立东表示。
燧原科技是腾讯投资的国内AI芯片初创企业。2018年8月,燧原科技由腾讯领投获得Pre-A轮融资3.4亿元人民币;2019年6月,该公司获得A轮融资3亿元,由红点创投中国基金领投,腾讯继续跟投。
去年12月11日,燧原科技发布了首款面向云端数据中心的AI训练芯片“邃思”及加速卡“云燧T10”。云燧T10的单卡单精度(FP32)算力为20TFLOPS,支持单精度FP32和半精度BF16的混合精度计算。由格芯的12nm FinFET工艺打造,总计141亿个晶体管,采用先进的2.5D封装。目前支持主流的TensorFlow架构,下一步也将支持PyTorch、MXNet、ONNX。
按使用场景划分,AI芯片主要分为云端和终端芯片。目前主流的神经网络深度学习包括训练和推断两个部分。由于训练侧需要大量数据去训练人工神经网络,因此训练主要在云端进行。云端追求高性能,开发成本更大,终端更侧重低成本和低功耗。
根据赛迪顾问发布的《中国人工智能芯片产业发展白皮书》显示,2018年中国云端训练芯片市场份额达到51.3%。中国AI芯片市场规模依然以云端训练芯片为主。
赵立东此前告诉第一财经,之所以选择AI训练这类高端芯片是因为AI的算法、模型都在不断更新迭代中,没有CPU、GPU那么成熟的市场和生态,这是完全开放的市场。
苹果芯片性能领先安卓一代,这究竟是为什么?自研CPU是关键
众所周知,说起手机Soc的性能,苹果一直是一骑绝尘般的存在,领先安卓芯片甚至一代以上。比如目前安卓芯片最强的高通骁龙865,也就和苹果上一代芯片A12比比肩。 而其它的安卓芯片,像华为麒麟990 5G、联发科天玑1000、三星Exynos990这些,虽然性能有高有低,
国外芯片巨头英特尔、英伟达和高通近几年也在AI领域持续发力。英伟达更是凭借AI,在本周市值超过英特尔,一跃成为市值最大的半导体芯片公司。
赵立东指出,与国外大厂相比,国内AI芯片企业与本土客户和应用开发商接触更多,紧跟国内AI应用变化趋势,反应更及时。
同时,他希望能开发出高端芯片,“低端产品我们人才是够的,但是高端产品没有太多机会去做,所以高端人才相对比较缺乏。不过,如果一直做低端产品,就算做了十年二十年还是不会做高端产品。 ”
7月10日,在“人工智能芯片创新主题论坛”上,清华大学微电子研究所所长魏少军对国内“集成电路全面替代指日可待”论调泼了一盆冷水,“替代是要用先进的东西替代落后的东西,用落后的东西替代人家落后的东西没有希望。与其花钱替代,为什么不去创新?”
但是,要成功研发AI云端芯片并且商业化并不容易。一方面,国外芯片巨头纷纷争夺云端芯片这一蛋糕;另一方面,谷歌、亚马逊、百度和阿里巴巴等云服务厂商借助自有业务自研芯片,潜在客户是否会变竞争对手?
“从业务角度而言,采用自研芯片,云服务厂商可以提供一些差异化的产品,有更好的竞争力。而从芯片产业本身的角度看,云服务商自研芯片大大提高了成本,除了技术成本以外,还有时间成本,而且芯片要不断迭代。除非它把自己做成一个芯片公司,可是这样完成一颗芯片要多长时间?要多少人才?还不如直接外部购买,又快又好。”赵立东告诉第一财经。
腾讯作为云服务厂商,给燧原科技提供了广泛的应用场景。5月7日,燧原科技宣布完成B轮融资7亿元人民币,由半导体产业基金武岳峰资本领投,腾讯、上海双创等跟投。赵立东称,目前燧原正与战略合作伙伴腾讯一起针对AI的多种应用场景进行深度合作。
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