云端AI芯片已进入加速迭代阶段。近日，芯片设计厂商寒武纪宣布推出云端AI芯片中文品牌“思元”、第二代云端AI芯片思元270（MLU270）及板卡产品，峰值性能大幅提升并在低精度训练领域实现一大突破。

在云端AI芯片的跑道上，英伟达一枝独秀，而随着百度、华为、寒武纪、依图等一批科技公司的入局，意图通过自研架构等方式突破云端AI芯片的“天花板”，重塑这一市场的版图。

入局者少但竞争更为激烈

通常来说，AI硬件应用场景通常分为云端和终端，云端主要指大规模数据中心和服务器，终端包括手机、车载、安防摄像头、机器人等丰富的场景。由此对应的，AI芯片也可分为云端（服务器端）和终端芯片的两大使用场景。

从芯片的发展历程来看，一直以来，芯片企业更重视终端芯片的研究，特别是在物联网时代，个人智能终端的迅猛拓展，终端AI芯片呈一边倒的发展趋势，出现包括云天励飞、地平线、云知声等企业。

“能做好云端芯片的公司确实比较少。”地平线智能解决方案与芯片事业部总经理张永谦在接受南方日报记者采访时表示，目前终端芯片企业多，是因为场景也多，不同的场景需要不同的芯片解决方案；而云端则因为“云上”数据已进行过一番筛选，统一性更强、差异性更少，竞争更激烈。

随着人工智能的快速发展，对算力提出了更高的要求。今年5月，人工智能企业依图在上海发布其首款云端定制芯片，会上，首席创新官吕昊通过4颗QuestCore芯片，带动了200路摄像机。这样一台服务器，可以驱动城市的单条主干道，或一整个小型园区的智能终端设备，包括智慧城市、指挥交通、零售等各方面。

张永谦认为，云端AI市场依然不容小觑，“前端市场主要是做感知，而认知、更高级的分析则在后端市场完成，也就是在云端完成，云和端是互为补充、动态平衡的，两者都是不可或缺的”。

对于在云端市场布局的原因，寒武纪方面此前也表示，终端的数据量有限，但云可以看到大量用户的数据，云侧的智能处理可以把很多端的信息汇聚在一起。

百万级量产成为厂商竞争焦点

去年以来，包括百度、华为等科技公司，以及寒武纪、依图等初创公司，都发布了其用于云端的AI芯片方案，其中，百度发布全功能AI芯片“昆仑”，并称其为中国第一款云端全功能AI芯片，紧随其后华为也发布了自研云端AI芯片“昇腾”系列。

有业内人士告诉南方日报记者，互联网和AI公司进军芯片，其背后的逻辑主要在于建立竞争壁垒，尤其是算法差距的不断缩小，硬件成为差异化竞争的重要因素。“智能芯片好比工业时代的发动机，是一个门槛非常高的核心部件。一旦掌握就构建起了一座坚深的护城河，甩开别人几年的技术差距。”

“未来软硬协同是一大趋势，但芯片的量产非常重要，一般要做到100万级别的出货量，才能带动降价、广泛应用并推动产品更新迭代。”业内人士表示，如果以一个服务器（搭载1个芯片）带动50路摄像机计算，市场就要5000万路摄像机，但很少有企业能达到这么大的应用量。“作为云端的服务，如果量起不来，压力可想而知。相比之下，华为的生态圈相对较为丰富，有较大的应用市场，而其它厂商则还要经历更多市场的磨合。”

与此同时，对初创公司来说，进军芯片还面临着市场的变幻莫测。吕昊坦言，当外界看到一颗芯片时，它实际上已经是两年前的设计了，所以必须预判到两年之后会发生什么，有时预判不准就要给自己多留一些版本。

竞争走定制化差异之路

“AI芯片已经过了创业的窗口期，因为发令枪早在前几年就已经打响。接下来重点就是拼产品拼市场了，这是芯片公司该做的事。”有芯片厂商表示。

吕昊也认为，很多芯片厂商并不知道该怎么做应用，这是由其基因决定的，他举例说，以前芯片厂商研发出芯片后，并不知道客户在芯片上跑什么程序，也就无法做到优化，而依图虽然是一家算法公司，但与一个实力非常强的芯片厂商合作，从非常早期两个团队就一起非常紧密地“耦合”在一起做设计、做验证。

“大厂从其本质上讲是为了卖更多的芯片，卖更多的硬件，尽量满足更多软件厂商、算法厂商的需求。这种模式与垂直整合的算法厂商做芯片有一定的区别。”吕昊说，未来，芯片定制化将是一种趋势，满足特定场景下的计算需求。

而在寒武纪看来，软件、系统和应用层的巨头会持续尝试开发自己的芯片，也会继续使用专业芯片公司提供的芯片，这种并存的状况会长期持续，但因为专业芯片公司会有全品类多场景的差异化产品供客户选择，而行业巨头出于研发资源和芯片技术积累等多方面原因，通常不会像专业芯片公司那样做完整的产品线。

南方日报记者 郜小平