什么是AI芯片？

数据显示，2017年芯片市场总收入超过4000亿美元，预计2018年还将继续增长。

随着嵌入式AI芯片各种智能终端设备应用的增加，一般的处理器已经无法满足终端设备智能特性的需求，所以越来越多的芯片制造商开始侧重开发AI芯片，AI芯片初创公司也越来越多，大量风投正涌入AI芯片市场，整个AI芯片市场正蓬勃发展。

AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责）。

要想了解AI芯片，必须先了解目前AI芯片的主要处理器类型和其应用领域的领先企业。

CPU（中央处理器）专为通用计算设计，主攻计算和逻辑控制功能，能高效处理单个复杂计算顺序任务，但在大量计算方面表现低能。

GPU（图形处理器）最初是用于图像处理，现已成功应用在AI芯片上。GPU包含数千个内核，能同时处理数千个线程，可并行运行大量计算。

FPGA（现场可编程门阵列）是可编程逻辑芯片，擅长处理短小而密集的数据访问。FPGA芯片允许用户通过微小的逻辑块对电路路数编程，可以处理任何类型的数字函数。

ASIC（专用集成电路）是客制化的特殊规格集成电路，由特定使用者要求和特定电子系统的需要而设计制造，相比FPGA，客制化的ASIC一旦投产就无法更改。

其他芯片类型，如神经网络处理器（NPU），具有模拟人类大脑的体系结构，现在处于发展早期，未来有可能成为AI芯片主流。

当下，专用AI芯片能提供给机器学习技术需要的训练算法和高运行计算能力，其需求正快速增长。

AI芯片主要有三个应用领域：训练层、云计算层和边缘设备计算层。

1、训练层

数据训练是用算法分析数万亿个数据样本深度学习，并最终对现实世界做出智能回应。目前芯片制造商不仅需要提升处理器性能，还需要提供整个芯片系统—包括硬件，框架和其他支持工具—才能让开发人员缩短AI技术开发流程。目前来说，NVIDIA和谷歌等公司是AI芯片数据训练应用的领先企业。

NVIDIA是数据训练的先行者，其开发人员研发了GPU的并行计算架构可以加速深度学习训练过程。NVIDIA借此契机转攻AI，并开发了一种专注于深度学习加速的新GPU架构Volta，这种GPU现已广泛用于机器学习算法训练，NVIDIA由此而在硬件数据训练市场中占有一席之地。

谷歌已开发出TPU（Tensor Processing Units）和NVIDIA相竞争，TPU是专为深度学习和Google的TensorFlow框架而设计的一种ASIC。谷歌表示，其TPU可提供180万亿次浮点运算性能，是NVIDIA最新数据中心GPU Tesla V100的六倍。基于AlphaGo和数百万用户的云服务，谷歌未来将在数据训练市场上拥有巨大潜力。

2、云计算层

一个成熟的机器学习模型，要想应用在AI领域（如图像识别或机器翻译），其设计过程极其复杂，而一般的推理计算密集度过高而无法应用在边缘设备上，所以在AI应用领域采用云计算是必须的。

数千人同时使用一个应用程序时，云服务器的功能需要足够强大才能支撑复杂的运算。FPGA擅长处理低延迟和计算密集型任务，允许云服务公司修改芯片，所以FPGA芯片可以成为云服务器功能需求的首选。现在很多传统芯片制造商，云服务供应商和初创公司已经在寻找开发FPGA解决方案。

英特尔是开发异构计算技术的公司之一。2015年英特尔收购了芯片制造商Altera升级其FPGA技术，现已开发出用于深入学习云计算的CPU + FPGA混合芯片，这种混合芯片具备两种处理器的优势，不仅可提供计算能力，而且还有高内存带宽和低延迟的特性。微软已采用这种技术加速其Azure云服务。

国内科技巨头腾讯也是云服务提供商，目前正在开发FPGA解决方案支撑云计算，已经为其云服务云虚拟机开发了中国首个“FPGA云计算”服务。同基于CPU的云服务器相比，FPGA集成CVM能为HPC应用程序和深度学习开发提供更好的计算能力。使用了云端访问的FPGA便不再需要购买硬件，降低了AI应用程序的开发成本。此外，腾讯也正在开发商业用途的第三方AI应用程序。

3、边缘计算层

随着智能手机、传感器、可穿戴设备以及智能家电等设备走向物联网化，会产生海量数据，而现有云计算带宽和计算资源还无法高效处理庞大的数据。所以，在网络边缘端处理源数据，筛选出有效信息并传输到云端将成为一种新的计算模型，这种方式能有效降低云中心的网络带宽和计算负载。

此外，近几年来芯片体积逐渐缩小到几乎可以嵌入任何设备，边缘计算也就变得更加可行。像无人机、机器人、VR和AR沉浸式体验设备，自动驾驶汽车等未来都需要特定的AI硬件支持，为了满足不同设备的需求，许多初创公司正在推出自家ASIC芯片，而且大芯片制造商也在处理器中增加了AI功能。

比如国内手机和处理器生产商华为，就在尝试集成AI芯片来提升其系统芯片性能。华为采用了寒武纪的NPU，并推出了其旗舰智能手机Mate 10的SoC Kirin 970，这种AI芯片集成让手机相机的图像处理功能更强大。

AI的发展必然会带动芯片市场的变化。算法开发框架随时都在更新变化，即使是像英伟达和谷歌这样目前引领着训练层市场的公司也随时可能会面临新的竞争。此外，越来越多的AI应用程序正在开发中，整个云计算市场不断增长，云服务提供商之间的竞争也将会加剧。当然边缘计算市场也是现在和将来大公司们和创业公司竞争激烈的区域。（编译：Sharon）

文章来源：

https://medium.com/syncedreview/tracking-the-transforming-ai-chip-market-bac117359459

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“Al芯片第一股”高光不在？寒武纪CTO因分歧离职、股价暴跌、股东减持不断

拥有“Al芯片第一股”的寒武纪最近日子不太好过!

近日(3月14日晚间)，科创板公司寒武纪官宣，公司核心技术人员梁军因与公司存在分歧，于2022年2月10日通知公司解除劳动合同。

对此，寒武纪称，梁军的离职，会对公司的研发管理工作产生一定影响。公司已经建立了完备的研发体系，形成了专业的研发队伍，储备了丰富的专利技术，梁军先生的离职不会影响公司的技术创新，不会对公司整体研发实力产生重大不利影响。

事实上，早在2021年12月，市场上就曾传出寒武纪“高层不和”的消息。

这则公告除了宣告梁军离开的同时，也坐实了寒武纪存在“内部分歧”的传闻。

或是首次影响，次日(3月15日)，寒武纪截至收盘股价当日暴跌超过18%。

3月15日晚间，上交所针对寒武纪核心技术人员离职事项发出监管工作函，涉及对象为上市公司和中介机构及其相关人员。

事实上，核心技术人员梁军的辞职早有端倪。

在2021年1月19日，寒武纪公告称，近日收到公司副总经理兼首席技术官梁军的书面辞职报告，梁军向董事会申请辞去副总经理兼首席技术官职务。

梁军辞去副总经理兼首席技术官职务后，公司拟委派其担任前瞻芯片技术创新中心首席专家职务，继续从事技术创新工作。目前公司的技术研发工作均正常进行，梁军的工作变动未对公司整体研发实力产生重大不利影响。

图片来源：公司招股书

而市场对寒武纪核心技术人员梁军离职反应如此之大，或许在于其强大的工作技术背景。

据寒武纪彼时招股书披露，梁军2000年至2003年，就职于华为技术有限公司北京研究所，任工程师。2003年至2017年，就职于华为技术有限公司基础业务部、深圳市海思半导体有限公司，历任工程师、高级工程师、主任工程师、技术专家、高级技术专家。

公开资料显示，2020年7月20日，寒武纪正式在科创板上市，成为科创板“AI芯片第一股”。彼时，上市首日涨幅达229.86%，市值一度超千亿元。

不过，风光背后，寒武纪一直处于亏损状态也备受争议。财务数据显示，2017年至2020年，公司亏损金额分别3.81亿元、0.41亿元、11.79亿元和4.35亿元。

据最近2021年业绩快报显示，寒武纪2021年亏损金额达8.47亿元，较上年同期亏损扩大94.98%，公司解释，系研发费用、管理费用中股份支付、销售费用的增长所致。

为保证“云边端”芯片产品及基础系统软件平台的高质量迭代，在严峻的市场环境下保持技术领先优势，公司持续加大研发投入，积极引进优秀人才、保持公司研发团队稳定。报告期内，公司发生的研发费用较上年同期增长;同时，因公司2020年底及2021年实施的股权激励计划，导致本报告期按归属期分摊的股份支付费用增长。此外，因公司积极发力智能芯片市场推广及生态建设，销售费用有一定增加。

业绩持续亏损状态下，股东迎来解禁也开始不断减持退场。

寒武纪在2021年7月23日迎来上市一周年限售股解禁之时，股东禾原点就官宣清仓减持其所持有的4.54%的股份。不久，另一投资人国投创业亦宣布减持寒武纪2.80%的股份。

今年2月22日，寒武纪公告称，公司分别收到公司股东古生代创投发来的《关于减持中科寒武纪科技股份有限公司股份计划的告知函》、宁波瀚高及国投创业基金发来的《关于股份减持计划的告知函》。

业绩持续亏损、减持不断、核心技术人员离职，众多因素加持下，寒武纪股价走下坡路。

在此影响下，寒武纪开启股价“自救之路”。

3月16日晚间，寒武纪发布关于控股股东、实控人及部分董事、高管人员增持股份计划。

公告称，公司控股股东、实际控制人、董事长、总经理陈天石和董事、副总经理、财务负责人、董事会秘书叶淏尹基于对公司未来发展的信心和对公司长期投资价值的认可，拟自2022年3月17日起6个月内，拟增持公司股份，合计增持金额不低于300万元且不超过600万元。

图片来源：东财Choice数据

3月17日开盘，寒武纪股价扭转3月15日和3月16日的下跌趋势，股价一度涨幅超过6%，截至3月17日发稿，股价涨幅超过3%，不知实控人等人的增持计划能否挽救寒武纪股价下行态势?

本文源自资本邦

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