图片来源@视觉中国
文丨BT财经
今年央视3·15晚会格外“热闹”,商家滥用AI(人工智能)人脸识别、储存面部信息的恶劣行为曝光,引起舆论哗然。
有网友戏称商家点歪了“科技树”。一些商家会利用这样的AI技术,识别出哪些是新客户、哪些是高消费老客户,甚至谁是暗访的记者、谁是便衣的监管。
AI技术飞速发展,但这样被滥用引发社会思考:我们是不是应该放慢脚步、重新审视AI?
在AI在人脸技术、语音识别等方向的应用被重新审视的同时,另一边AI芯片开发端脚步却没有慢下来,各种技术路线全面开花,全球技术大神火力全开加速研发。
大家为什么对AI芯片这么痴迷?它又将如何改变科技和生活?
3月16日,有媒体发现字节跳动正在招聘多个芯片研发岗工程师,并报道字节正在向云端AI芯片和Arm服务器芯片的自主研发等方向探索。
同一天,字节跳动大方承认“是在组建相关团队,在AI芯片领域做一些探索”。
那厢,百度也加紧了AI芯片业务的步伐。路透社也报道称,“All in AI”、准备在港第二上市的百度旗下AI芯片部门“昆仑”最近完成了一轮独立融资,这部分业务估值约为20亿美元。
百度也高调回应,昆仑芯片业务近期确实已经完成独立融资。
百度的AI芯片率先进入到量产阶段。2021年2月,李彦宏在百度全员信里提到昆仑1代已在搜索引擎、智能云生态伙伴等具体的业务场景得到部署,性能继续提高的昆仑2代将采用7nm制程技术,也即将投入量产。
阿里、腾讯自然也没有缺席这场角逐。阿里含光800 AI芯片于2020年9月面市,腾讯通过股权投资燧原科技的方式切入赛道。还有寒武纪、地平线,在AI芯片领域也是国产企业里的佼佼者。
巨头们都大张旗鼓入场将宝押在这小小的芯片,让巨头们痴迷的AI芯片究竟是什么?
AI芯片可不是利用AI技术来研发或制造芯片,而是为了AI计算而生的芯片,拥有更强的大数据计算能力,可以理解为“AI大脑”。
当下信息时代,社会每天都在产生大量的数据,并且数据量在未来几年还会快速攀升。而如何才能更好地处理这些海量数据,成为首要问题。
软件方面工程师们不断钻研更先进的算法,硬件方面AI芯片首当其冲。
我们不是有芯片么?为什么还需要单弄出来个AI芯片?这是因为AI有海量的数据需要处理,如果用传统的CPU或者GPU去计算,会遇到功耗过大、计算效率低下的瓶颈。专注于大数据分析计算的AI芯片是专攻突破这一瓶颈的神器。
全球科技巨头齐头并进,做大了的AI芯片市场。艾瑞咨询预测,2022年AI芯片市场空间有望超过500亿美元,可谓一片蓝海。
AI芯片将会用在哪里呢?我们将AI芯片分成两类,便于理解。
一类“看得见摸得着”,是用在终端的AI芯片,比如我们的汽车、智能手环等。它们具有低功耗、高性能的特点,不断收集最新的数据、更新最新的算法,来更好地服务。
另一类“看不见摸不着”,是部署在服务器云端的AI芯片,它们拥有非凡的计算能力,可以将无数终端AI芯片收集来的数据进行分析,进化成为“更强大脑”。
评价AI芯片的好坏,工程师们会从同步性、通用性、成本功耗等多个方面去研究。
站在投资者的视角,则需要注意的是,AI芯片虽然可以“颠覆性”提高计算性能,背后却是高昂的研发投入和长达多年的研发周期,相对应的风险也是极高的。
另外目前AI芯片有CPUs、GPUs、ASICs、FPGAs、仿生芯片、量子芯片等多种技术路线,每一家企业只能押宝其中一条进行探索,未来被淘汰的技术路线势将会面临全盘皆输。
反过来讲,突围的龙头企业将拥有较高的技术壁垒,利润前景丰厚。
最后,我们再来把目光投向全球,看看AI芯片赛道的角逐情况。
目前Google、Intel、IBM等国际巨头已经全部入场AI芯片的研发,处于领先地位的是英伟达。早在2010年,英伟达就“赌对了”GPU路线并推出一套名为CUDA的计算架构。
CUDA因为极好的适配性被迅速在各个细分领域应用,积累了很多算法和数据,带英伟达完成了从濒临破产到称霸行业的华丽转身。
不过就像上文说的,在数据爆发的时代里,计算需求也呈现爆发式增长,AI芯片还是蓝海一片。资本已经对这一领域表现出浓厚兴趣,必将加速后来者的追赶速度,弯道超车的可能性非常大。
再加上中国市场拥有数据量大这一天然优势,百度、头条们入场,能否在AI芯片领域向国际巨头发起挑战?等着我们的将会是一场好戏。
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