在專家看來，隨著機器學(xué)習等技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展正以其高端的新興技術(shù)、巨大的商業(yè)價值、廣闊的應(yīng)用前景和龐大的產(chǎn)業(yè)空間，成為新的重要經(jīng)濟增長點。伴隨著人工智能各種應(yīng)用場景的普及與發(fā)展，海量多維的數(shù)據(jù)將在云端以及邊緣側(cè)展開大量處理計算，芯片也面臨更加廣泛以及多樣化的需求，這對AI芯片的計算架構(gòu)、運算能力、場景與算法適用性、安全可控等都提出了新的課題與挑戰(zhàn)。

目前，AI芯片技術(shù)主流路徑有GPU、FPGA、ASIC等，其中GPU、FPGA是較為成熟的芯片架構(gòu)，ASIC是針對特定應(yīng)用場景的專用芯片。GPU架構(gòu)的芯片能滿足深度學(xué)習大量計算需求，釋放人工智能的潛能，但缺點在于功耗較高；FPGA架構(gòu)的芯片具有足夠的計算能力、較低試錯成本和足夠的靈活性，缺點在于價格較高、編程復(fù)雜；ASIC架構(gòu)的芯片能夠在特定功能上進行強化，具有更高的處理速度和更低能耗，但缺點是成本高，有用量足夠大時才能夠降低成本，而且由于是定制化，可復(fù)制性一般。

據(jù)計算機視覺公司云從科技副總裁張立介紹，傳統(tǒng)芯片企業(yè)通常更關(guān)注是如何把芯片做成通用化，以支持各種不同應(yīng)用場景。但這樣的通用化，在AI場景落地時會遇到問題，比如公司對AI芯片考慮較多的是單位功耗，而芯片企業(yè)對功耗要求可能不是首要優(yōu)先級。公司在將AI場景落地的過程中，發(fā)現(xiàn)通用芯片完全滿足不了需求。這給從事AI解決方案和核心算法的企業(yè)帶來了難題——公司的算法是統(tǒng)一的，但需要在不同的場景適配不同的芯片和模組。

“目前，AI芯片發(fā)展還處在嬰兒期”。張立表示，現(xiàn)在企業(yè)使用的很多AI芯片因為工藝要求較高，很難在大陸流片，都是在臺積電進行流片。同時，也正因這工藝復(fù)雜度較高，導(dǎo)致芯片價格較高，使得下游很多使用其模組的產(chǎn)品無法量產(chǎn)。

作為國內(nèi)邊緣側(cè)AI芯片領(lǐng)域的先行者，嘉楠科技早在2016年就掌握了16nm制程工藝，之所以現(xiàn)階段的AI芯片制程工藝仍為28nm，主要也是受出貨量的限制。

嘉楠科技CEO張楠賡表示，從功耗角度而言，很多云端訓(xùn)練的AI模型無法順利部署至邊緣側(cè)設(shè)備，應(yīng)用場景也無法支持較高的芯片功耗。雖然一些云端芯片巨頭也在向邊緣側(cè)延伸，但是裁剪AI算法去適配芯片更多體現(xiàn)了巨頭們削足適履的局限。對嘉楠科技而言，從事邊緣側(cè)芯片的開發(fā)就是在“帶著鐐銬舞蹈”，要在功耗和成本的嚴格約束下，不斷提升算力，適配場景，提升芯片的專用性。

AI芯片發(fā)展需探索新路徑

“我們離人工智能還有多遠？目前很多企業(yè)所做的只是增強智能而不是真正的人工智能，離真正的人工智能還差得很遠”。魏少軍表示，人工智能網(wǎng)絡(luò)能夠崛起取決于三個因素，算法、數(shù)據(jù)和算力。當前，AI芯片面臨兩個現(xiàn)實問題：其一，算法仍在不斷演進，新算法層出不窮，每隔幾個月算法就發(fā)生新的變化；其二，一種算法對應(yīng)一種應(yīng)用，沒有統(tǒng)一的算法，而讓芯片處理不同的算法十分困難。

在魏少軍看來，AI芯片應(yīng)該具備的要素包括可編程性、架構(gòu)的動態(tài)可變性、高效的架構(gòu)變換能力、高計算效率、高能耗效率、低成本等。按照這些要求，目前業(yè)界流行的一些作法均不是理想的架構(gòu)。過去幾年，AI芯片領(lǐng)域一個重要變化就是架構(gòu)的變化。人工智能芯片不在于追求算力，而在于架構(gòu)創(chuàng)新。業(yè)界也需要找到一種針對人工智能計算的全新計算引擎。

針對國產(chǎn)AI芯片的發(fā)展，中國工程院院士倪光南表示，芯片設(shè)計門檻極高，只有極少數(shù)企業(yè)能夠承受中高端芯片研發(fā)成本，這也制約了芯片領(lǐng)域創(chuàng)新。我國可以借鑒開源軟件成功經(jīng)驗，降低創(chuàng)新門檻，提高企業(yè)自主能力，發(fā)展國產(chǎn)開源芯片。

“開源軟件正成為當前軟件產(chǎn)業(yè)的主流，芯片產(chǎn)業(yè)也可以采用開源這種模式”。倪光南表示，目前在芯片開發(fā)方面，新的RISC—V指令集是一種能夠降低處理器芯片IP成本的新模式。用戶可以自由免費使用RISC-V進行CPU設(shè)計、開發(fā)并添加自有指令集進行拓展等。RISC-V對于當前國家提倡的智能+新一代信息技術(shù)、新一代人工智能技術(shù)的發(fā)展等，都是很好的支撐。

賽迪顧問認為，人工智能芯片未來將呈現(xiàn)新發(fā)展趨勢——芯片開發(fā)將從技術(shù)難點轉(zhuǎn)向場景痛點。目前，人工智能芯片設(shè)計更多是從技術(shù)角度出發(fā)，以滿足特定性能需求。未來，芯片設(shè)計需要從應(yīng)用場景出發(fā)，借助場景落地實現(xiàn)規(guī)模發(fā)展。而且，現(xiàn)在應(yīng)用于AI領(lǐng)域的芯片多為特定場景設(shè)計，不能靈活適應(yīng)多場景需求，未來需要專門為人工智能設(shè)計的靈活、通用的芯片，成為人工智能領(lǐng)域的“中央處理器”。另外，現(xiàn)階段AI芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方式主要以企業(yè)為主體，產(chǎn)品上下游企業(yè)的運營和管理相對獨立，但同環(huán)節(jié)的企業(yè)卻高度競爭，未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展應(yīng)以合作為主線，形成產(chǎn)業(yè)生態(tài)。