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寒武纪市值破千亿的背后,AI芯片市场该如何入局?

原创
作者:帮尼菌
 |   来源:中安信联安防帮   |
2020-07-23 09:23:00

7月20日,科创板AI芯片第一股寒武纪上市首日涨幅近230%,7月21日午后因涨幅超过30%触发临停。与64.39元的发行价相比,其股价一度推高至295元,市值也瞬间超过千亿元,随后股价开始下跌。第二个交易日收盘时市值为1096亿元。


这是一个在数轮融资后,以四年时间换来了百倍增长的神话,尽管寒武纪虽然并非人工智能 芯片领域的头号玩家,但从其招股书描述募投项目来看,云端训练芯片、云端推理芯片和边缘端,这些都是国际芯片巨头的布局思路。


从统计学来说,寒武纪因为是一个过于独特的样本,由中科院计算所扶持,但作为科创板AI芯片的第一股,外界普遍希望寒武纪可以成为行业样本。


有报道称“企业投资部门工作人员认为,对于一家亏损的企业市盈率估值方法并不适用,而其他方法也有一些弊端,所以寒武纪的上市表现也将为其他AI芯片公司的估值可以提供参考”。


略显“魔幻”的市场


谈起我国AI芯片公司的兴起,大抵是在2017年左右,那时我国想要打造“XPU”芯片的公司如雨后春笋一般涌现。


与寒武纪同年起步,中国AI芯片创业公司深鉴科技也曾位列独角兽,该公司曾将其处理器命名为“DPU”,地平线机器人将“BPU”注册商标,而嘉楠耘智则发布了“KPU”,同时,百度、阿里巴巴的互联网巨头也相继入局,一个个提出了打破传统CPU的固化,并在效率和性能想要超过GPU(图形处理器)的方案。


从相关行业者哪里,我们可以得出这样一个理由,“之所以择切入AI芯片更多的目的是为了支持自身应用的需求,提供能更好的用户体验”。也就是说,这是一场由场景应用所决定的软件定义的竞争。


不过若是站在现在的“上帝视角”看过去,你会发现有相当一部分的公司并没有在“实质性”的做芯片,只有像阿里巴巴这种级别的巨头仍在布局,例如阿里巴巴旗下的半导体公司“平头哥”就在2019年9月发布了“含光800”,被应用在阿里巴巴城市大脑项目中实时处理交通视频。


已有格局下巨头难以撼动


在失去了华为这一重要的合作伙伴之前,受益于自身“云端”一体的战略,寒武纪在2018年和2019年分别推出了云端和边缘端AI芯片和加速卡,并让其继续发展,这就为后来营收增长的新关键点埋下了伏笔。


在直面英伟达时,寒武纪虽表示其优势在于其AI芯片专门针对AI及各类算法进行了优化,并且能够更快响应国内公司的需求。但不可否认的是其生态完善程度与英伟达相比仍有一定差距,在销售网络上也没有英伟达成熟完善。新业务面临着市场拓展的挑战。


由此也不难看出,即便是寒武纪已经半只脚踏入了巨头战场,但AI芯片仍是高位巨头的游戏。Gartner的分析师认为因为芯片业务盈利需要出货量且AI算法定型需要大量数据训练和算法创新,或者本来就在某个垂直领域有积累。


本轮人工智能热潮是由深度学习理论引领,芯片是完成计算的核心,整个环节分为训练算法和利用算法推理结论两个部分。


训练阶段主要是英特尔与英伟达的直面竞争,推理层则是由当下诸多基于自身的需求与经验积累的创业公司占据,这也是与应用场景结合的AI芯片的优势所在。


当下业内人士认为,由于半导体行业的投入巨大,即便是谷歌、阿里巴巴这些因自身优化需要从而定制芯片的互联网科技巨头,投入了海量的资源,可目前来看依然是英特尔和英伟达的竞争。


每一个切入点的选择都尤为重要


从应用来看,AI芯片主要分为云AI芯片和端AI芯片。云AI芯片应用于云端服务器及数据中心;端AI芯片应用于智能设备、IoT端设备。从作用来说,训练和推理需各成其就。


从商业应用的角度来讲,商业应用是AI的关键因素之一,AI只有解决了实际的问题才具有价值。AI芯片巨大的研发成本、流片成本、分销成本都需要应用来“稀释”


但依据专家观点,AI的关键性应用需要追求 99.99...%这一无线循环小数后的多个 9,做不到就没法商业化。


比如自动驾驶,“关键性应用”的普遍特点就是这样,项目通常很贵,研发周期巨长,需要技术大牛坐镇以及持续的融资能力。而大部分是非关键性应用,比如人脸识别,通常比拼综合实力,包括对行业的洞察理解力、产品和工程化能力、成本控制、供应链能力、营销能力、迭代能力等等。


此外,不同行业有不同的“聚焦”。在汽车行业,安全性、实时性是最重要的问题。而在安防 领域,AI+视频监控最看重的是把被动监控变为主动分析与预警,对识别率、算力及成本有很高的要求。另外,亚马逊的Echo引爆了智能家居市场,对AI的诉求要解决功耗、安全隐私等问题。


要选择哪个垂直领域,取决一些关键因素:市场空间够不够大?行业集中度如何?技术是改良还是革命?竞争对手的壁垒谁更高?


显然,若是选择在消费电子、安防、智能汽车等AI场景应用领域切入,仍然有诸多硬仗要打。


准确切入后,生态就是胜败的关键


在AI平台化的趋势下,未来AI将呈现若干主导平台加广泛场景应用的竞争格局,生态构建者将成为其中最重要的一类模式。目前,科技巨头都已在AI产业链的基础技术层和应用层着手布局,比如Google推出了TensorFlow分布式学习框架,国内百度建立并开放了PaddlePaddle全开源深度学习平台,还推出了DuerOS和Apollo两大AI操作系统。

  

而在AI生态层面,最值得值得关注的动向是:一是随着生态的进化,很多领域都会有训练好的模型可以用来参考,未来算法的壁垒会越来越低,如果一个公司的核心竞争力只是算法,那将非常危险;二是AI芯片厂商不能仅考虑自己独特的体系结构和软件开发套件,在当前的情形下,要不就打造成包括硬件及软件生态的全AI服务流程能力,要不就需要融入一个合适的生态圈,否则长远的竞争力将难以保证。


结语


伴随AI的演变,算力的提升促进了算法的发展,算法的发展又对AI芯片提出了需求。“你在跑,本来的优势者也在跑。”这句话适用于英伟达和英特尔的巨头之争,也适用于所有想入局与入局了的AI芯片公司。当前在全新的AI芯片领域,未来的版图还有诸多想象空间,就看如何着墨了。

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