《财经》 刘以秦 周源/文 谢丽容/编辑
如果说2018年是“AI芯片元年”，2019年，AI芯片的战火已经点燃。
2018年AI算法公司开始纷纭发力AI芯片，以语音识别公司为主导，云知声和科大讯飞先后推出基于语音识别的AI芯片，今年，图像识别公司也加入了这个战局。
5月9日，视觉四小龙之一的依图科技推出云端视觉推理AI芯片“求索”，以及基于该芯片构建的做事器产品和行业办理方案。依图成立于2012年，已经完成6轮融资，2018年7月时估值达到150亿公民币，在原有的图像识别之外，依图也在积极布局语音识别与自然措辞处理技能，目前依图已经落地在安防、医疗、零售等多个领域。
视觉四小龙对芯片的布局各不相同，依图是个中唯一一家发布云端AI芯片的公司，商汤科技选择的是外部互助，包括瑞芯微以及商汤的投资方高通；旷视科技自研了FPGA芯片，用在该公司推出的智能摄像头上；云从科技也与芯片厂商互助定制化芯片。
据《财经》理解，2017年2月，依图开始预备AI芯片，5月开始全面发力。2017年12月，依图投资AI芯片初创公司Think Force，这次发布的求索芯片也是与Think Force的互助成果，Think Force成立于2017年2月，核心职员来自IBM、英特尔、AMD等芯片企业。
依图做芯片的目的在于通过提高AI的智能密度，降落AI落地的本钱。依图科技创始人兼CEO朱珑先容称，基于依图求索芯片的做事器，供应的算力与8张英伟达P4卡做事器相称，体积仅为后者的一半，功耗不到20%。
朱珑称目前依图的用户体量非常大，但他并未透露详细用户数量以及下一阶段芯片的量产情形。
芯片厂的核心竞争力是有足够体量，量大才能节制家当链的话语权，压缩本钱，扩大投入，形成良性循环。对付尚处于创业阶段的AI算法公司来说，磨练的不仅是技能研发能力，而是技能、发卖、做事、渠道等综合能力。
在目前的视觉领域，华为海思芯片霸占上风地位，“新选手要在短韶光内遇上海思不是一件随意马虎的事。”清华大学智能技能与系统国家重点实验室教授邓志东见告《财经》。不过，也有行业人士认为，视觉市场未来空间巨大，更多不同基因的选手入局，有利于做大全体市场蛋糕。
AI芯片有多难？造芯难是行业共识，芯片行业周期长、门槛高、机会少、竞争惨烈，大部分公司都会在提高过程中被淘汰。
芯片是科技行业的最底层，也是最繁芜的一层，想要在芯片领域霸占一席之地，至少须要做到行业前两名乃至行业第一。
朱珑也认同AI芯片的难度，“就像广州恒大踢赢皇马一样难，更惨烈的是，不是做出一款芯片，还要有持续的竞争力，也便是恒大要能一贯踢赢皇马。”
在朱珑看来，AI算法公司至少要办理三个问题，才有资格进入AI芯片行业——是否有运用处景、是否能够超过英伟达，以及是否有天下级的算法。
头部的AI算法公司都已经有善于的技能落地场景，依图的紧张落地行业是视频监控，以安防为例，目前依图已包办事全国近30个省厅、超过270个地市公安系统、海关边检。
有明确的运用处景，确实能够缩短AI芯片的研发周期，垂直行业芯片门槛低于通用型芯片，做出超越芯片大厂的产品也并非不可能。特斯拉便是个中的范例代表，2019年4月，特斯拉创始人马斯克发布了自动驾驶芯片，预备周期仅为3年，马斯克也提到，这款芯片性能已经超过英伟达。
但算法的领先性如何判断，彷佛难以形成统一见地。
另一家AI视觉头部公司的技能职员认为，头部的视觉AI公司已经是行业里的俊彦，但他们之间算法水平较为靠近，“能办理的问题，大家都能办理，不能办理的问题，大家都不能办理。”另一位视频监控公司高管也认同这一不雅观点，“四小龙之间很难分出高下。”
不仅如此，算法公司面临的竞争来自四面八方。
除了算法公司，以高通、英特尔为代表的传统芯片厂商、以寒武纪、地平线为代表的新兴AI芯片公司、以华为、百度为代表的科技巨子，都已入局，算法公司是最年轻的选手。
芯片厂商有长期的行业积累，科技巨子有弘大的生态平台，他们都有更广阔的行业触角，以及人才、资金储备，能够在行业发展初期，快速进行技能迭代，聚拢用户，打开市场。
邓志东的不雅观点是，AI算法公司商业化刚刚起步，和已经建立上风的巨子们硬碰硬对付AI算法公司虽然有助于他们深耕行业，但机会中蕴藏寻衅。”
跨过这道坎2015年是AI家当发展的关键一年，在这一年，人脸识别的准确度第一次超过了人类，AI领域中一项细分技能能够超过人类水平，意味着可以开始替代人工、重塑家当流程、衍生更多家当机会。
同样在这一年，谷歌AlphaGo崭露锋芒，在世界范围内掀起了“AI热”，AI初创公司层出不穷，成本快速跟进，险些所有的科技大厂都将AI放在最主要的计策位置上，安防、金融、医疗、零售、教诲等行业，都在积极拥抱AI。
AI的核心是算法、算力和数据，三者缺一不可，当行业对AI的需求越来越大，现有的算力很难知足，将自己的算法融入芯片，能够更好的做事用户，这是AI算法公司们的共同动机。
投资人认可这样模式。一位关注AI领域的投资人见告《财经》，如果只做算法很随意马虎碰着发展瓶颈，想象空间受限，“打通算法和芯片，做到软硬件一体，估值空间会更高。”
这位投资人同时提到，芯片技能难度高，如果公司不能证明自己有充足的准备和实力，成本也不会买单，“成本许可有泡沫，但不是傻子。”
邓志东拜访过大量的AI公司，在他看来，不少AI算法公司推出AI芯片，是在软算法的层面上加入“硬科技“观点，这不仅对公司的整体发展计策有帮助，“对后续的融资和上市也有帮助。”
除了能够帮助融资，一些业内人士认为，在各路科技巨子的挤压下，AI算法公司做芯片实在也是必须之举。
一家科技巨子的技能卖力人提到，创业公司在将算法落地到细分领域方面有领先性，但如果巨子进来，开源模型、算法、数据，将开拓者都聚拢过来，会急速冲破创业公司的先发上风。
不仅如此，不少科技巨子都已经开始算法免费，AI算法公司加入芯片硬件能力既是延展能力，也是为打通做深落地市场打通一座桥。一位本土芯片设计公司研发副总裁见告《财经》，“做芯片是AI算法公司拓展商业模式的手段之一，不仅可以将芯片作为载体来搭售其技能代价，加入硬件能力也更随意马虎夯实做事能力。”
无论是主动还是被动，可以预见的是，未来还将会有越来越多的AI算法公司布局芯片，和其他高精尖行业一样，只有极少数的公司能够在AI芯片领域站稳脚跟。不过，AI行业还在发展初期，AI芯片家当更是处于抽芽状态，也正是在这种不愿定的环境下，创业公司才有机会去颠覆巨子。
