目前，整個(gè)AI芯片市場(chǎng)都圍繞著深度學(xué)習(xí)而展開。深度學(xué)習(xí)(DL)，則正是讓AI應(yīng)用程序在現(xiàn)實(shí)世界中真正發(fā)揮作用的最成功的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)范例。

如今的AI芯片市場(chǎng)把所有注意力都集中在了加速深度學(xué)習(xí)方面——無論是訓(xùn)練過程還是推理過程，加速已經(jīng)成為最核心的訴求。AI芯片市場(chǎng)的參與者也在迅速增加：在最近一份研究報(bào)告中，我們統(tǒng)計(jì)了全球約80家初創(chuàng)企業(yè)，發(fā)現(xiàn)投資商為此投入105億美元，已經(jīng)有34家成熟參與者奮力競(jìng)爭(zhēng)。很明顯，這種狀態(tài)不可能長(zhǎng)期持續(xù)下去，但我們有必要對(duì)AI芯片市場(chǎng)進(jìn)行剖析，更好地理解為什么一切會(huì)是現(xiàn)在這個(gè)樣子、未來可能如何變化、這些又意味著什么。

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時(shí)光倒轉(zhuǎn)回2010年左右，當(dāng)時(shí)英偉達(dá)在圖形處理單元(GPGPU)領(lǐng)域推出了高端通用計(jì)算(即如今的GPU)方案，將大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間由幾個(gè)月縮短至數(shù)周、又進(jìn)一步縮短至幾天乃至幾小時(shí)，最終推動(dòng)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起。英偉達(dá)圍繞AI計(jì)算市場(chǎng)拓展出價(jià)值數(shù)十億美元的新業(yè)務(wù)，同時(shí)也促使更多其他芯片廠商與芯片架構(gòu)師開始考慮如何從零開始打造一套專門用于運(yùn)行AI工作負(fù)載的架構(gòu)，并借此更好地支持更多后續(xù)工作負(fù)載。如今的AI工作負(fù)載已經(jīng)集中為單一的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，這也是市場(chǎng)需求所使然。

但市場(chǎng)的需求又呈現(xiàn)出多種多樣的面貌。雖然大多數(shù)AI訓(xùn)練在數(shù)據(jù)中心(包括超大規(guī)模云環(huán)境)以及工作站上進(jìn)行，但AI推理卻是隨處可見：云端、工作站上以及邊緣位置。其中，又以邊緣位置最為重要。

圖一：AI硬件加速器細(xì)分市場(chǎng)應(yīng)用

AI芯片市場(chǎng)的細(xì)分方式

無論選擇哪個(gè)具體領(lǐng)域，初創(chuàng)企業(yè)面臨的競(jìng)爭(zhēng)都將極為激烈。我發(fā)現(xiàn)大家可以參考圖一，將整個(gè)市場(chǎng)理解成三角形結(jié)構(gòu)，各個(gè)頂點(diǎn)都擁有自己的一套用于代表特殊市場(chǎng)需求的標(biāo)準(zhǔn)。最高點(diǎn)為數(shù)據(jù)中心、云以及高性能計(jì)算(HPC)環(huán)境對(duì)于AI芯片的需求。Cerebras很好地抓住了這一市場(chǎng)，制造出世界上最大的芯片——即晶圓級(jí)引擎。該細(xì)分市場(chǎng)只追求計(jì)算性能的最大化，功耗與成本都在其次。初創(chuàng)企業(yè)在這一領(lǐng)域面臨的最大挑戰(zhàn)，在于超大規(guī)模企業(yè)與老牌廠商已經(jīng)牢牢把持住自己的優(yōu)勢(shì)區(qū)間——英偉達(dá)就在不斷發(fā)布新的改進(jìn)式架構(gòu)，其最新版本Ampere已經(jīng)于今年5月正式亮相。

而在以推理為基礎(chǔ)的三角形下邊，生存著能夠在保持一定準(zhǔn)確率的同時(shí)對(duì)精度要求較低的芯片。其限制條件有所不同：芯片尺寸不能太大，延遲要低，功耗越低越好，而且單位成本必須低廉可控。正因?yàn)槿绱耍吘墤?yīng)用市場(chǎng)可以說是初創(chuàng)企業(yè)的活躍區(qū)域。這方面的競(jìng)爭(zhēng)沒有英偉達(dá)這類巨鱷級(jí)企業(yè)的參與，他們也明確表示不打算參與大宗商用推理芯片市場(chǎng)。但競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手較弱實(shí)際上意味著客戶本身話語權(quán)及實(shí)力較強(qiáng)，這些客戶甚至有能力隨時(shí)建立或者收購一家初創(chuàng)公司。

AI芯片未來將走向何方

我們之前提到過，AI芯片領(lǐng)域存在著太多競(jìng)爭(zhēng)者，圖一中的各個(gè)頂點(diǎn)附近實(shí)際上都有廠商在盤踞。而在之前提到的各項(xiàng)因素中，廠商需要打造出成熟的軟件開發(fā)棧、建立起投身于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的明確意愿，同時(shí)也要探索將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用嵌入廣泛產(chǎn)品的可行道路。市場(chǎng)波動(dòng)已經(jīng)初現(xiàn)端倪，Wave Computing于今年4月宣布破產(chǎn)正是其中一例。

但好消息是，激烈的競(jìng)爭(zhēng)為我們帶來速度更快、性能更好的AI芯片。AI研究人員能夠由此獲得助益，安心運(yùn)行自己的種種新穎模型設(shè)計(jì)，而未來必將出現(xiàn)的新型算法也將逐步取代深度學(xué)習(xí)目前的霸主地位。最重要的是，對(duì)于希望能夠利用AI重現(xiàn)人類大腦機(jī)能的研究者來說，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)是一條明確走不下去的道路。因此，下一代算法可能迎來重大變革，同時(shí)對(duì)加速技術(shù)類型提出新的要求。