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          “缺芯少魂” 下AI能否迷途知返?

          作者: 時間:2018-04-25 來源:OFweek智能硬件網(wǎng) 收藏
          編者按:“彎道超車”是各個產(chǎn)業(yè)都津津樂道的話題。然而,究竟超的是什么?需要沉淀的技術沒有時間基礎很難超越,通過市場保護,或者商業(yè)模式創(chuàng)新也都只是權宜之計,再無法達成合作博弈下,一旦被扼住喉嚨,后果無法設想。

            近日,由中美貿(mào)易戰(zhàn)引發(fā)的“中興事件”引起了電子行業(yè)熱議。從中,不僅折射出中國企業(yè)管控合規(guī)風險的能力滯后,成為進入到全球價值鏈競爭后的重大隱患,更反映出中國科技的發(fā)展依然被“缺芯少魂”的現(xiàn)狀所困擾。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201804/378936.htm

            盡管此事目前仍未定論,但從事發(fā)至今業(yè)界反應,以及媒體的發(fā)聲來看,用“頗為慌張”形容不為過,先是中興得知被制裁的消息后,創(chuàng)始人、董事長和CEO在第一時間一齊出動“自救”,然后不少媒體開始在中興是否會因此走向衰亡上做文章。更有甚者,認為如果美國真要從核心技術上扼住中國喉嚨,這關乎到“中國制造2025”大計還能否順利實現(xiàn)……

            因為有可能的“25%-30%美國供應商元器件阻止供應”,揭開了一個國家在核心生產(chǎn)能力上受制于人的“遮羞布”。

            這樣的反應夸張嗎?事實上并沒有,下面這張圖可以說明中國在“缺芯少魂”上究竟有多嚴重。

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            這是微博知名財經(jīng)博主@曹山石近日發(fā)出的一張圖,可以看出當前中國核心集成電路國產(chǎn)芯片占有率狀況??梢姡袊嗽谝苿油ㄐ沤K端和NPU有超過10%的份額外,半導體存儲器和顯示系統(tǒng)有零星市場,其它領域幾近空白。

            電子通信行業(yè)如此,其它與信息產(chǎn)業(yè)相關的行業(yè)亦如此。在人工智能領域,包括英特爾、英偉達、AMD、高通、賽靈思等公司很早就開始了在 芯片領域的布局。

            其中,英特爾作為傳統(tǒng)CPU龍頭,占據(jù)數(shù)據(jù)中心服務器芯片市場90%以上的市場份額。收購FPGA制造商Altera、深度學習公司Nervana Systems,接手特斯拉,以153億美元高價成為Mobileye的新東家,都被外界解讀為將在人工智能領域大干一番的表態(tài)。

            實際上,在中下游“買買買”的背后,是有掌握了上游核心技術,并可以不斷更新迭代的底氣。去年9月和10月,英特爾先后發(fā)布了Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡處理器(NNP)和人工智能芯片Loihi,不僅專用集成電路更加擅長于神經(jīng)網(wǎng)絡中的矩陣乘法、卷積和其他數(shù)學運算,由于結構差異使得神經(jīng)元芯片比當今的處理器更有效率,能耗比可以提升1000倍。

            前有“豺狼”,后還有“虎豹”。

            GPU與CPU同屬馮·諾依曼結構。由于CPU功能承載多,指令流控制邏輯復雜,不能有太多條獨立指令流,GPU則使用單指令流多數(shù)據(jù)流,讓多個執(zhí)行單元以同樣步調(diào)處理不同數(shù)據(jù),大大加強了計算能力,從而被廣泛應用到數(shù)據(jù)中心執(zhí)行計算密集型任務。

            在人工智能產(chǎn)業(yè)的布局上,英偉達在黃教主的帶領下比英特爾似乎走的更遠,被粉為“教主”。英偉達在芯片領域的布局始于2011年,全球四巨頭GAFA+微軟,以及阿里巴巴都在使用英偉達的GPU,其占據(jù)了全球GPU70%的市場。

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            同英特爾一樣,英偉達也投資參股包括自動駕駛、數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡安全等下游產(chǎn)業(yè)。去年12月,公司推出Titan V GPU,其10萬億次浮點運算性能是前代產(chǎn)品Titan Xp的9倍。對于這款產(chǎn)品,黃教主說“Volta致力于推動高性能計算和人工智能的極限” ,可見清晰的AI定位。

            至于AMD,雖然在CPU和GPU的業(yè)績都沒有大哥亮眼,但作為兩個領域的老二,也差缺補漏的差不多了,而其在人工智能的戰(zhàn)略定位上,被市場解讀為“救命稻草”。

            英特爾、英偉達、AMD……單是CPU、GPU這兩個細分市場上,已經(jīng)沒有更多可以瓜分的蛋糕。

            然而,面對嚴峻的局勢,中國大部分人工智能企業(yè)并沒有表現(xiàn)出“很爭氣”。

            在去年底騰訊研究院發(fā)布的《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》中,對中美兩國在產(chǎn)業(yè)布局情況上是這樣描述的:美國的AI產(chǎn)業(yè)布局非常完善,基礎層、技術層和應用層都有涉及,尤其是在算法、芯片和數(shù)據(jù)等產(chǎn)業(yè)核心領域,積累了強大的技術創(chuàng)新優(yōu)勢,各層級企業(yè)數(shù)量全面領先中國。從數(shù)據(jù)來看,美國處理器/芯片企業(yè)有33家,比中國14家超出一半還多。

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            企業(yè)數(shù)量少導致缺少集群效應和缺乏競爭土壤,使得資本也較少投入到上游領域。數(shù)據(jù)顯示,所有中國的人工智能企業(yè)中,投資主要集中在下游應用層。其中,計算機視覺與圖像,融資143億元,占比23%;自然語音處理,融資122億元,占比19%;自動駕駛/輔助駕駛融資107億元,占比18%。反觀美國,融資占比排名前三的領域為芯片/處理器315億元占比31%,機器學習應用207億元占比21%,自然語言處理134億元占比13%。

            在國際貿(mào)易產(chǎn)品生命周期理論中,產(chǎn)品和人的生命一樣,會經(jīng)歷形成、成長、成熟和衰退的周期。其中,發(fā)達經(jīng)濟體是產(chǎn)品形成和成長過程中的主要參與者,這一時期,對核心技術的掌握為產(chǎn)品進入成長后期和成熟期賺足紅利奠定基礎。欠發(fā)達經(jīng)濟體往往只有在成長后期和成熟期才能真正進入市場,分得殘留的市場紅利。而要想?yún)⑴c到前期過程,對于欠發(fā)達經(jīng)濟體來說,方式有兩個,縮短學習時間盡快趕超,或者從事中下游產(chǎn)業(yè),與上游達成合作。

            不難看出,第一種方式太過冒險,需要有非常的勇氣。有專家認為,中國并非設計不了芯片,而是市場不會給到芯片迭代足夠的時間,也沒有試錯機會。

            然而,盡管這樣,還是有勇者無畏,甘冒極大的市場風險。寒武紀背靠中科院從2008年開始研究,到2016年創(chuàng)立,同年11月推出世界首款商用深度學習專用處理器Cambricon-AI。華為去年推出麒麟970,構建通過NPU算力為基礎開放的HiAI生態(tài)。

            更加值得一提的是地平線,作為新興人工智能企業(yè),去年推出中國首款嵌入式人工智能視覺芯片,面向自動駕駛的征程處理器和面向智能攝像頭的旭日處理器,目前已在智能駕駛、智能城市、智能商業(yè)三個領域落地。

            “彎道超車”是各個產(chǎn)業(yè)都津津樂道的話題。然而,究竟超的是什么?需要沉淀的技術沒有時間基礎很難超越,通過市場保護,或者商業(yè)模式創(chuàng)新也都只是權宜之計,再無法達成合作博弈下,一旦被扼住喉嚨,后果無法設想。

            對于中興來說,能否在這次“沒有核心競爭力就別不老實”的命題課中真正反思不得而知。而眾人工智能企業(yè)通過這次圍觀,究竟是大多選擇老老實實和巨頭們合作,還是發(fā)憤圖強、自覺自醒,結局或許只有風云激蕩三十年之后才知道了。



          關鍵詞: AI

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