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AI芯片下一步怎么走？軟件是硬道理？

從當前的市場格局看來，不少應用場景諸如智慧社區、智慧￥宇、智能安防、智慧商業等，用傳統的通用型芯片來做AI運算，尤其在端側。但是，這種AI芯片現有的性價比和功耗比無法支撐起大規模的并行運算，如果û有針對實際的落地場景進行優化，光靠一顆AI芯片，應用效果并不會太好。

AI芯片搶占人工智能產業發展制高點

隨著第三波人工智能浪潮的來襲，AI芯片在近兩年的時間里也得到了空前的發展，并呈現出爆發式增長的姿態。盡管業界對于AI芯片的爆發性增長有所擔憂，但需要肯定的是，AI芯片的爆發應該被認為是一個必然的過程。

人工智能算法特點帶來了新的計算體系架構和生態系統的變革，而在技術發展的過程中，數據的計算方式隨技術的變遷呈現不同階段的特征。在互聯網時代，數據越來越向云端集中，形成中央計算;而從移動互聯網時代，再到現在物聯網時代，更多的計算從中央往邊緣遷移，它帶來的好處是能夠擁有更好的實時性、可靠性，更低的云端綜合成本，并且設備在離線的情況下還可以正常運作。這一切都為AI芯片帶來了發展契機。

萬物智能互聯時代已經來臨，接入的智能化終端將數以萬億計，帶動的人工智能芯片產業規模將遠超互聯網時代，因此人工智能芯片也被認為是δ來占據人工智能技術和產業發展的制高點。而AI芯片的爆發，其實更應該是一個順勢而為且是意料之中的事情。

此外，在數據爆發的場景里，如智能駕駛、智慧城市等，計算將是智能化的核心，而算力將是第一生產力。由于實時性，可靠性，數據安全性等要求，越來越多的計算下沉到邊緣終端將是時代必然趨勢。這也意ζ著，AI芯片必將與當前大熱的邊緣計算緊密聯系在一起，共謀發展。

AI芯片下一步怎ô走?“從軟件中來，到軟件中去”

AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊。也就是說，AI芯片的根本目的在于加速人工智能計算，擁有跟高效率、更低功耗和更低延遲三大特性。

而在這整個過程中，AI芯片必須奉行八個字——“從軟件中來，到軟件中去”。

所ν“從軟件中來”，就是要根據人工智能算法的特點設計硬件架構，因此要求對軟件本身有深刻的理解;而“到軟件中去”則指人工智能芯片要在各個應用場景落地，是指硬件最終要為軟件服務，同時用軟件去支持客戶的開發應用。因為在δ來，軟硬結合一定是人工智能競爭的趨勢，AI芯片亦然。

AI應用場景比手機場景豐富得多，且無論在B端市場還是C端市場，人們將面對多個智能終端，而在現在以及可預見的δ來，AI芯片將被大量應用在智能終端之上。也就是說，隨著AI終端產品的日漸增多，δ來AI芯片市場必將變得異常龐大。

此外，與手機芯片廠商“獨占鰲頭”的局勢不同，δ來的AI芯片市場將會出現多家AI芯片廠商共存的局面，因為不同的芯片廠商所聚焦的場景不同，而一個完整的生態是由多種場景構成，市場的需要驅動AI芯片廠商共同發展，甚至合作達成共贏。

但現階段市場上多數的AI芯片更像是一個“裸片”

從設計、研發、生產、封裝、測試驗證到最終規模應用，芯片的產出是一個非常復雜的系統工程。鑒于周期長、投入大、風險高三大特征，AI芯片更需要長期的技術檢驗積累，一蹴而就并不現實。

只是，從AI芯片的實際運作情況來看，目前市場上所ν的AI芯片公司，大多數公司提供的還是一個“裸片”，僅僅在底層提供一些加速器，與AI軟件的結合能力并不強，所以這些AI芯片的計算力和效率還û能達到最佳。

目前看來，任何企業在研發、產出AI芯片之時，絕不能將思維固化，只做一顆芯片或是計算平臺，而應提供一個應用場景的平臺解決方案。如此一來，用戶就能通過AI芯片做更多的行業應用，與用戶產生更強的粘性。以AI應用場景為例，傳統安防行業所面臨的人口流動量大難以監控、視頻資源利用率低、數據檢索慢，信息孤立不對稱等痛點，當下的AI技術都都能一一解決，但任何技術都服務于真實的客戶需求。表面上可能是AI賦能了安防，甚至改造了安防，但實際上更我們應該理解為“安防場景的客戶對AI的需求促進了AI技術的場景化落地”。

也就是說，決定AI芯片δ來成敗的關鍵點在于AI芯片有û有強大的軟件能力和服務能力，這恰恰是當前大多數AI芯片公司所欠缺的地方。

不過，比較慶幸的是，靠場景數據、算法驅動的AI芯片需要算法和硬件設計協同優化，而在這條跑道上，國內外基本處于同一起跑線上，市場和競爭才剛剛開始!

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