2018年04月25日 | “缺芯少魂” 下AI能否迷途知返？

　　近日，由中美贸易战引发的“中兴事件”引起了电子行业热议。从中，不仅折射出中国企业管控合规风险的能力滞后，成为进入到全球价值链竞争后的重大隐患，更反映出中国科技的发展依然被“缺芯少魂”的现状所困扰。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。

　　尽管此事目前仍未定论，但从事发至今业界反应，以及媒体的发声来看，用“颇为慌张”形容不为过，先是中兴得知被制裁的消息后，创始人、董事长和CEO在第一时间一齐出动“自救”，然后不少媒体开始在中兴是否会因此走向衰亡上做文章。更有甚者，认为如果美国真要从核心技术上扼住中国喉咙，这关乎到“中国制造2025”大计还能否顺利实现……

　　因为有可能的“25%-30%美国供应商元器件阻止供应”，揭开了一个国家在核心生产能力上受制于人的“遮羞布”。

　　这样的反应夸张吗?事实上并没有，下面这张图可以说明中国在“缺芯少魂”上究竟有多严重。

　　这是微博知名财经博主@曹山石近日发出的一张图，可以看出当前中国核心集成电路国产芯片占有率状况。可见，中国除了在移动通信终端和NPU有超过10%的份额外，半导体存储器和显示系统有零星市场，其它领域几近空白。

　　电子通信行业如此，其它与信息产业相关的行业亦如此。在人工智能领域，包括英特尔、英伟达、AMD、高通、赛灵思等公司很早就开始了在AI 芯片领域的布局。

　　其中，英特尔作为传统CPU龙头，占据数据中心服务器芯片市场90%以上的市场份额。收购FPGA制造商Altera、深度学习公司Nervana Systems，接手特斯拉，以153亿美元高价成为Mobileye的新东家，都被外界解读为将在人工智能领域大干一番的表态。

　　实际上，在中下游“买买买”的背后，是有掌握了上游核心技术，并可以不断更新迭代的底气。去年9月和10月，英特尔先后发布了Nervana神经网络处理器(NNP)和人工智能芯片Loihi，不仅专用集成电路更加擅长于神经网络中的矩阵乘法、卷积和其他数学运算，由于结构差异使得神经元芯片比当今的处理器更有效率，能耗比可以提升1000倍。

　　前有“豺狼”，后还有“虎豹”。

　　GPU与CPU同属冯·诺依曼结构。由于CPU功能承载多，指令流控制逻辑复杂，不能有太多条独立指令流，GPU则使用单指令流多数据流，让多个执行单元以同样步调处理不同数据，大大加强了计算能力，从而被广泛应用到数据中心执行计算密集型任务。

　　在人工智能产业的布局上，英伟达在黄教主的带领下比英特尔似乎走的更远，被粉为“教主”。英伟达在AI芯片领域的布局始于2011年，全球四巨头GAFA+微软，以及阿里巴巴都在使用英伟达的GPU，其占据了全球GPU70%的市场。

　　同英特尔一样，英伟达也投资参股包括自动驾驶、数据处理、网络安全等AI下游产业。去年12月，公司推出Titan V GPU，其10万亿次浮点运算性能是前代产品Titan Xp的9倍。对于这款产品，黄教主说“Volta致力于推动高性能计算和人工智能的极限” ，可见清晰的AI定位。

　　至于AMD，虽然在CPU和GPU的业绩都没有大哥亮眼，但作为两个领域的老二，也差缺补漏的差不多了，而其在人工智能的战略定位上，被市场解读为“救命稻草”。

　　英特尔、英伟达、AMD……单是CPU、GPU这两个细分市场上，已经没有更多可以瓜分的蛋糕。

　　然而，面对严峻的局势，中国大部分人工智能企业并没有表现出“很争气”。

　　在去年底腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展报告》中，对中美两国在产业布局情况上是这样描述的：美国的AI产业布局非常完善，基础层、技术层和应用层都有涉及，尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域，积累了强大的技术创新优势，各层级企业数量全面领先中国。从数据来看，美国处理器/芯片企业有33家，比中国14家超出一半还多。

　　企业数量少导致缺少集群效应和缺乏竞争土壤，使得资本也较少投入到上游领域。数据显示，所有中国的人工智能企业中，投资主要集中在下游应用层。其中，计算机视觉与图像，融资143亿元，占比23%;自然语音处理，融资122亿元，占比19%;自动驾驶/辅助驾驶融资107亿元，占比18%。反观美国，融资占比排名前三的领域为芯片/处理器315亿元占比31%，机器学习应用207亿元占比21%，自然语言处理134亿元占比13%。

　　在国际贸易产品生命周期理论中，产品和人的生命一样，会经历形成、成长、成熟和衰退的周期。其中，发达经济体是产品形成和成长过程中的主要参与者，这一时期，对核心技术的掌握为产品进入成长后期和成熟期赚足红利奠定基础。欠发达经济体往往只有在成长后期和成熟期才能真正进入市场，分得残留的市场红利。而要想参与到前期过程，对于欠发达经济体来说，方式有两个，缩短学习时间尽快赶超，或者从事中下游产业，与上游达成合作。

　　不难看出，第一种方式太过冒险，需要有非常的勇气。有专家认为，中国并非设计不了芯片，而是市场不会给到芯片迭代足够的时间，也没有试错机会。

　　然而，尽管这样，还是有勇者无畏，甘冒极大的市场风险。寒武纪背靠中科院从2008年开始研究，到2016年创立，同年11月推出世界首款商用深度学习专用处理器Cambricon-AI。华为去年推出麒麟970，构建通过NPU算力为基础开放的HiAI生态。

　　更加值得一提的是地平线，作为新兴人工智能企业，去年推出中国首款嵌入式人工智能视觉芯片，面向自动驾驶的征程处理器和面向智能摄像头的旭日处理器，目前已在智能驾驶、智能城市、智能商业三个领域落地。

　　“弯道超车”是各个产业都津津乐道的话题。然而，究竟超的是什么?需要沉淀的技术没有时间基础很难超越，通过市场保护，或者商业模式创新也都只是权宜之计，再无法达成合作博弈下，一旦被扼住喉咙，后果无法设想。

　　对于中兴来说，能否在这次“没有核心竞争力就别不老实”的命题课中真正反思不得而知。而众人工智能企业通过这次围观，究竟是大多选择老老实实和巨头们合作，还是发愤图强、自觉自醒，结局或许只有风云激荡三十年之后才知道了。

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