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無論從貿易環境、資本運作還是全球半導體市場來看，2018年的AI芯片都可謂是“百家爭鳴”。但隨著2019這一落地關鍵年，概念宣傳不再奏效，不少芯片企業轉向在科創板上大放異彩。芯片行業的春天能就此延續嗎？

乘著第三波人工智能浪潮，AI芯片在2018年經歷了“野蠻生長”，尤其是在中興危機發生之后，一場圍繞AI芯片的造芯熱潮，在中國席卷而來。

但在全民造芯的熱潮下，蹭熱點的企業卻不時出現，標榜著“中國首款”、“全球領先”、“打破國外壟斷”等希望能獲得資本青睞，但AI芯片也因此被推入“只能活在宣傳期”的尷尬窘境。

AI芯片該何去何從？

1 從“云”走向“端”，AI芯片的危與機

在GTIC 2019全球AI芯片創新峰會上，中國半導體行業協會IC設計分會理事長魏少軍總結，AI芯片的發展存在四大階段：

AI 0．5和1．0主要還是圍繞著云端的AI，以訓練作為主題，因為主要玩家是大型互聯網公司，所以很自然地聚焦到訓練層面。從AI 1．0到1．5時，開始出現變化，更多在聚焦邊緣、終端，而發展至1．5與2．0的階段時，云與端可能會結合在一起。

簡要概括的話，0．5和1．0階段重點關注算力和功耗，1．5階段是兼具性能、能效的同時還關注靈活性，而到了2．0階段，智慧化將會是主流。

顯而易見，目前大部分AI服務都在云端，很少出現在其他地方。這是因為先驅者們在云上做了大量工作，包括智慧家庭、AI翻譯、智慧醫療等。但未來“云”走向“邊”，從Cloud到Edge才是大趨勢。

而在AI走向邊緣的過程中，現在看起來還是主要以“通用”作為主要驅動力，但是看未來幾年的發展，恐怕終端應用將會占有主導地位。有人預測到2022年，80％以上的手機會具備端側AI的能力。

面對這一發展，華為無線終端芯片業務部副總經理王孝斌表示，雖然端側AI應用百花齊放，但其也面臨著種種難關：其計算密集、復雜，計算需求巨大，對實時性要求非常高；運行環境也受限，功耗、內存、存儲空間需多方考量；越來越多的應用帶AI，應用場景的多樣性激增；還有各種層出不窮的新型算法與網絡。

華為無線終端芯片業務部副總經理王孝斌

而作為端側應用的生長土地，AI芯片也將隨之發展面臨“功耗限制”與“算法多變”的兩大挑戰。

因為可穿戴設備功耗需要限制在mW級別；視頻監控、工農業應用需要限制在W級別；而自動駕駛、數據中心等AI芯片的功耗則可以到百W級。計算需求對應功耗的限制一直是非常難以解決的問題。

而層出不窮的新算法也令芯片制造者頭疼，因為改變就意味著芯片要重新開始。一般來說，一種算法對應一種應用，沒有統一的AI算法，那多種AI功能也就需要將多顆AI芯片放在一起，有效整合的可行性較低。

因此，AI芯片若想進入2．0時代，還需沖破重重壁壘，才能實現指數級的增長。