2018年10月24日 | 华为推出AI芯片：焦点在于AI，而非芯片

在华为全联接大会2018上，华为公布了未来AI发展战略。来源：被访者供图

　　华为推出AI芯片，焦点在于AI，而非芯片。

　　原标题：华为芯事

　　文  | 《中国企业家》记者 梁睿瑶

　　编辑 | 林文龙

　　中国公司“芯”思不减，继百度发布昆仑芯片、阿里成立平头哥之后，华为在10月10日的全联接大会上公布了两款AI芯片，昇腾310和昇腾910，预计在2019年二季度面世。

　　华为轮值董事长徐直军在会上表示，华为将打造面向云、边缘和端等全场景全栈解决方案，包括芯片、学习框架和应用等全堆栈方案。

　　在华为的芯片计划中，除了昇腾910所处的Max系列主要用于云端，昇腾310所属Mini系列和其他的Lite、Tiny、Nano系列，主要用于物联网、行业终端、智能手机、智能穿戴等消费终端，以IP方式跟其他芯片结合在一起服务于各个产品。

　　芯片之外，华为推出了自己的深度学习框架MindSpore，计划吸引各个领域的AI开发者。

　　巧合的是，AI领域先驱英伟达在同一天发布了新开源GPU加速软件平台RAPIDS，外界眼里，二者开始了同场竞争。

　　不过，两款芯片都不全是华为自己研发，也不会向第三方出售，所以华为跟英伟达等芯片厂商没有直接竞争。

　　华为轮值董事长徐直军在会上首次发布华为AI战略与全栈全场景AI解决方案。来源：被访者供图

　　徐直军表示，华为的加入是为了降低行业成本和门槛，真正实现“普惠AI”。

　　芯片不是主角

　　华为推出AI芯片，焦点在于AI，而非芯片。

　　此次公布的昇腾910，是目前单芯片计算密度最大的，根据公布数据看，密度超过英伟达同类芯片一倍。不过，作为对比的英伟达Tesla V100，是去年5月发布的芯片，相隔一年，难言超越。

　　国内还没有AI芯片真正地投入商业应用。Gartner研究副总裁盛陵海告诉《中国企业家》，百度、阿里也在开发自己的芯片，但它们的主要目的是希望通过硬件的发布，吸引更多的开发者和用户集中到自己的云服务上来。

　　华为也是如此，其AI战略核心在于全栈方案，包括芯片、芯片算子库和高度自动化算子开发工具CANN、全流程服务（ModelArts）和分层API和预集成方案，以及支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架MindSpore。

　　“这个是一个体系，单纯比硬件具体数值意义不大，而是要看整个框架。”盛陵海告诉《中国企业家》，市场上通用的框架有谷歌的TensorFlow、微软的CNTK等，用户会以整体评价哪个性价比好。

　　TensorFlow目前是最受欢迎的一个开源框架，被Uber、Airbnb、Twitter等互联网公司广泛使用，中国公司小米和中兴都是其用户。

　　中国首个开源深度学习平台是百度的PaddlePaddle。2016年9月27日，PaddlePaddle在开源社区Github及百度大脑平台开放，据彭博社报道，2017年10月，其下载量可能超越TensorFlow的790万次。

　　但是，对于PaddlePaddle、MindSpore这样的新兴深度学习平台，吸引足够的AI开发者却是个挑战。

　　华为将芯片项目命名为“达芬奇项目”，以达芬奇的斜杠人生，映射这个架构能够从云到边缘、端，以及不同物联网终端支持人工智能。

　　基于全场景业务，用户需要个性化的数据训练，很多框架不支持这样，于是华为做出MindSpore框架。MindSpore一出，必然涉及生态问题，生态的构建有多种形式，有产业生态也有开源的组织。

　　被问及MindSpore是否会像谷歌TensorFlow那样开源，华为云BU副总裁、EI服务产品部总经理贾永利在媒体采访中表示：“取决于整个过程当中的需求，要看节奏。”

　　人工智能如同软件算法跑在高速硬件平台上，既要硬件够快，也要积累足够的算法。

　　当下做AI芯片研发的公司分三种，以英伟达为代表的传统芯片制造商，像华为这样做终端AI芯片的硬件商以及做云端AI芯片的云服务商。

　　华为云核心网产品线总裁马海旭告诉《中国企业家》，联接、云与智能是华为在物联网赛道的三个核心能力。华为做了30年通信，能实现万物互联，有全球领先的云服务，也提供全栈全场景的AI解决方案，其物联网战略落脚在基础设施上。

　　“物联网需要感应、处理、联接三个要素，华为作为硬件服务商，也有处理器的基础，掌握后两者要素，自然会发力智能物联网。”盛陵海分析。

　　华为的运营商电信也在做公有云，华为避开了直接竞争。“我们跟三大运营商本身是合作伙伴，一起合作。”马海旭向《中国企业家》阐述，华为提供产品解决方案，在此基础上，运营商用自己的渠道拓展客户。

　　据马海旭透露，目前华为全球物联网联接数已经达到2亿，其中在中国电信天翼云上有9000万物联网设备联接，与移动、联通的联接数也在动态变化中。

　　更广阔的终端市场，芯片商不会轻易错过。

　　过去，英伟达应用场景有限，主要做云端。今年3月，英伟达在GTC 2018年度大会上宣布，将与联合芯片巨头ARM联手，打造IOT设备的AI芯片专用IP。

　　ARM是全球智能设备第一大主流芯片架构提供商，使用其芯片的设备涵盖了手机、手表、无人机等。英伟达与ARM的合作，等于拥有了广泛的智能终端应用场景，大会第二天，英伟达的股价一度翻番。

　　不过，原本与英伟达在AI芯片制造领域并无冲突的华为，其配套的云服务、终端产品，或将同英伟达在下游终端市场正面交手。

　　搅动市场？

　　AI芯片市场一直在成长，玩家越多，蛋糕越大。

　　盛陵海对《中国企业家》表示，英伟达几乎占据90%的市场，华为入场肯定对其市场占比有影响，但是这个市场在不断增长，英伟达的业务收入暂时不会受太大影响。

　　最新二季度财报显示，英伟达营收支柱还是游戏业务，同比增长52%至18亿美元，占总营收57%。

　　另一竞争者谷歌的AI芯片，与华为受众不同。谷歌的AI芯片比较通用，华为的AI芯片则是在通用的基础上，更侧重于视频方面的应用，因为它有一些监控的业务场景。

　　目前来看，芯片代工商台积电成了最大赢家。10月19日，外媒报道称，台积电已经率先量产7nm工艺，华为、苹果和高通都成为其重要客户，而另一批主要客户则是英伟达、赛灵思和AMD等AI芯片商。

　　台积电CEO魏哲家在投资者大会上透露，来自7nm芯片的收入将占2018年全年总收入的10%，明年这个数字或将增至20%。

　　对比国内互联网巨头，华为稍显“后发”。

　　7月4日，百度推出自主研发的中国第一款云端全功能AI芯片“昆仑”，这是目前为止业内设计算力最高的AI芯片，功耗仅为100+W。

　　阿里巴巴于2017年10月成立达摩院，组建一个芯片研究团队，在全球8个城市进行Ali-NPU芯片的研发工作，预计2019年年中推出。

　　同时，阿里还斥资收购能够给予资助指令架构并量产的CPU供应商中天微，投资寒武纪等智能芯片公司。寒武纪曾为华为Mate 10的麒麟980提供AI芯片。

　　华为、阿里等巨头的进入，曾有人担忧初创芯片企业的生存空间变小。对此，盛陵海向《中国企业家》分析，国内初创企业大多是AI公司的背景，掌握一定程度的算法，做自己的芯片。

　　“这些初创公司往往瞄准视频、监控系统等单纯的人工智能应用场景，能够直接面向市场，对于系统等其他方面的要求不会很高。”盛陵海表示，这些厂商大多是基于自己的AI应用来制造芯片，不是做传统的芯片打造业务。

　　在他看来，巨头掌握的算法是在大量训练中得出的，别的厂商很难撼动这个资源。华为、百度等公司搭建的平台，也会吸引小公司进入，彼此并不冲突。