電子發燒友網報道（文/李彎彎）現如今，AI技術正在加速落地，AI芯片也隨之快速發展，市場逐漸涌現出越來越多AI芯片初創企業。

而對于這些廠商來說，IP廠商的作用非常明顯，其中之一就是可以幫助芯片廠商更加快速實現產品設計，而AI芯片市場的獨特性，也給IP廠商提出了更高的要求。

那么，在AI芯片的發展中，IP廠商的價值還體現在哪里？目前面臨的挑戰是什么？各IP廠商都有哪些應對之策？電子發燒友為此對安謀科技、Imagination以及芯原股份做了詳細的調研采訪。

IP廠商的價值體現在哪里

IP核是從芯片設計環節中逐步分離出來、經過驗證的、可重復使用的設計模塊，作用是，可以讓芯片在設計環節中，降低冗余設計成本，降低錯誤發生風險，提高芯片設計效率。

很多廠商都依賴IP來設計SoC芯片，對于芯片廠商來說，如果能夠找到滿足需求、質量可靠、驗證過的IP，將會極大縮短SoC芯片的開發周期，目前這個模式已經非常成熟。

相對于以往芯片市場來說，AI芯片應用場景豐富，近些年也有越來越多的AI芯片初創企業涌現出來，對于這些廠商來說，選擇成熟穩定的IP，意義重大。

安謀科技產品總監楊磊在接受電子發燒友采訪的時候，談到了幾點：

一、成熟穩定的IP可以幫助初創芯片公司，以及想要自研芯片的系統廠商，或互聯網廠商快速切入賽道，這將讓整個AI芯片行業得以更全面的發展和進步。

二、當前芯片設計人才緊缺，而AI芯片技術規格更高，設計難度更大，合適的研發人才更是緊俏，這將會成為影響芯片公司設計能力的瓶頸。使用先進且穩定的IP，可以快速復用積累的技術，有效提高芯片設計效率，提升芯片設計公司的交付能力。

三、目前AI行業仍處于快速發展階段，應用場景豐富，對芯片算力的要求覆蓋范圍廣，這要求芯片設計公司，能夠適應多樣化的市場局勢，并滿足不斷演進的算法需求。而IP廠商除了提供集成的IP用于AI SoC關鍵組件以外，還能提供完整的技術生態支持，以及工具鏈體系，可以提高AI芯片廠商適應市場變化的能力，保障芯片設計的按時交付。

安謀科技是中國最大的芯片設計IP開發與服務供應商，該公司在2018年就開始布局AI專用處理器市場，并且先后推出了周易NPU Z1和Z2兩代產品，可以覆蓋從端側到邊緣側所有的人工智能場景，例如安防、智能家居、移動設備、物聯網、智能座艙和ADAS、邊緣服務器等，目前已經有多款智能音箱芯片、智能家居芯片以及汽車智能座艙芯片落地。

Imagination作為以GPU起家的全球領先IP廠商，在人工智能AI專用ASIC領域深耕了近10年，已推出了3代神經網絡加速器（NNA）產品。針對于IP廠商對AI芯片市場發展的價值，其公司產品管理總監Gilberto Rodriguez談到了提供工具鏈的重要性。

他對電子發燒友表示，IP廠商可以提供專業的人工智能（AI）加速硬件IP，同樣重要的是，還能夠提供在芯片中部署AI加速功能所需的工具。再次，IP 公司的核心競爭力是專業的IP設計及技術迭代能力，除了提供最先進的IP設計之外，還能不斷迭代，更新，保持這種競爭力。

對于AI芯片廠商來說，有許多因素需要考慮，擁有合適的AI硬件能力是其中之一，如果能夠與合適的IP廠商合作，那么他們可以不需要深入研究這些細節。因為IP廠商必須幫助最終用戶的硬件加速實現卓越的功耗、性能和面積（PPA），并提供其簡便易用的AI硬件IP，從而提供價值。

雖然每個AI市場都有自己的特定需求，但是所有市場也都有一些共同的需求要素，諸如最佳的PPA、成熟的工具流，以及能夠支持市場上最新的網絡技術。每個AI細分市場都有不同的性能點，以及不同的面積、功耗和帶寬預算。Gilberto Rodriguez談到，Imagination致力于減少帶寬，并支持整個神經網絡加速器，因此其客戶可以提供最具競爭力的AI加速解決方案，并支持他們為其客戶提供差異化的產品和解決方案。

Imagination NNA IP 在設計之初，就做了長遠的規劃。從第一代的2NX 加速器開始，算力覆蓋0.5Tops,到10Tops, 到最新的4NX，已經可以覆蓋到600Tops, 這些可配置的算力，能夠應用到從智能家居里的監控到L4級升至更高的自動駕駛領域，并配有完整的工具鏈及技術迭代和生態支持，尤其在車載領域的落地項目已經遍及全球。

人工智能IP面臨的挑戰是什么

目前在人工智能領域IP市場有何特點？我們知道，AI芯片應用場景豐富，多元化、碎片化市場特點突出，再加上近幾年，貿易戰帶來的自主可控需求，市場上也涌現出一些面向細分領域、體量不大的IP廠商，人工智能IP市場呈現百花齊放的局面。

但是，由于發展起步較晚、體量小、沒有深厚的技術積累等原因，很多新興IP廠商在技術創新、生態支持上還有所欠缺。而且因為市場應用多樣化明顯，這對IP廠商在生態支持的要求也是越來越高，可以看到，AI芯片市場對IP廠商提出了很高的要求。

芯原股份業務運營和中國區銷售高級副總裁汪洋向電子發燒友介紹到，由于AI技術應用面非常廣泛，因此人工智能IP相對于其他IP來說，其融合了多方面、多維度的更多技術，需要解決的應用場景需求也更豐富和復雜，AI IP需要具備很好的伸縮、擴展、可編程等能力。

同時還需要AI IP廠商具備敏銳的市場嗅覺，密切了解客戶的產品應用需求，保持高速的技術迭代，把從終端產品應用到芯片設計，整條技術鏈上的軟硬件問題，都能在IP層面實施應對方案和改進，并引領技術創新。

汪洋表示，芯原的AI IP是高度可伸縮、可擴展、可編程的計算機視覺和人工智能處理器，可滿足多種芯片尺寸和功耗預算，是具有成本效益的優質神經網絡加速引擎解決方案。

芯原在人工智能IP領域耕耘已久，至今全球已有超過50家芯片設計企業，在各種各樣的芯片產品中采用芯原的人工智能IP，其中成功市場商用，并且大規模出貨的芯片已經超過了100多顆，全面覆蓋十大領域：包括安防監控、智能手機、汽車電子、智慧家居、物聯網、可穿戴、服務器、智慧醫療、智慧電視、平板電腦等。

針對IP廠商面臨的挑戰問題，楊磊談到，NPU是人工智能計算的核心，承擔著高算力和實時感知等關鍵任務。但目前行業內NPU架構數量眾多，存在生態碎片化、重復投資等問題，而這也加大了技術突破和規模應用的難度，阻礙了整個行業的發展。

他認為，為了加速技術發展和應用落地，目前人工智能IP產業亟需一個開源、統一的NPU架構，并且圍繞它打造一個開放靈活、共建共享的產業生態。

2021年7月，安謀科技聯合多家企業和機構，共同發起了智能計算產業技術創新聯合體（Open NPU Innovation Alliance，簡稱ONIA），由中國首發面向全球開源的NPU ISA暨全球首個開源神經網絡處理器指令集架構也正式發布。

借助于NPU ISA，聯合體將共同開展智能計算產業標準的研究，構建從中國本土發起，以全球領先技術為標準的智能計算產業生態。

Gilberto Rodriguez認為，與其他IP相比，人工智能IP遇到的最大挑戰是軟件生態系統的變化速度非常快，這需要靈活的硬件以及軟件快速演進的工具鏈。

因此接下來，Imagination還將繼續在軟件方面努力，Gilberto Rodriguez表示，公司將繼續發展軟件工具流，以便與所有主要的框架（PyTorch、TF、ONNX、TVM等）相適應，Imagination也正在開發下一代融合了公司NNA、GPU和CPU專業知識的異構計算平臺。

為何不少AI芯片廠商自研IP

目前，我們也可以看到，除了IP廠商可以提供服務之外，不少AI芯片廠商也在自研IP。汪洋認為，芯片廠商自研人工智能IP，一般主要是為了針對其產品特點，實現一定程度的差異化，同時也是為了在某些技術點上能夠做到更深更尖。

事實上，芯原已經針對AI芯片廠商的這些需求，提出相應的解決方案，也因此公司在這塊業務上保持較高發展增速。據汪洋介紹，芯原的IP允許客戶在集成他們IP的同時，可以加入自己的專有加速器，通過流水線級別的深度結合，實現差異化。

另外，芯原不斷迭代IP幫助AI用戶能夠站在業界前沿，而不必花費不必要的非其產品核心價值上的研發投入。并且，芯原還和著名的國際互聯網企業在其智能產品生態層面達成合作，除了能保障技術的前沿性外，還能幫助客戶快速對接到這個智能生態中。

Gilberto Rodriguez認為，芯片廠商自研人工智能IP，主要有兩個原因：一是成本，二是控制。一些AI芯片廠商認為，在一些非常特定的應用場景中，只需一個大型的MAC陣列來執行卷積，即可實現高效的AI加速，這樣他們就可以用很少的投資來研發人工智能IP。

其他一些AI芯片廠商想要控制軟件和硬件棧，一些硬件IP提供商需要AI芯片廠商進行大量的軟件集成工作，因此他們更希望在軟件和硬件上擁有完全的控制權。

因此，IP供應商必須證明，他們可以通過提供完整的軟件和硬件解決方案，來降低AI芯片廠商的開發和支持成本，從而為AI芯片廠商提供價值。IP供應商必須提供一個通用的軟件/硬件加速器，以提升AI芯片產品的性能，并降低其總體擁有成本。

AI IP市場未來的發展趨勢如何

未來，人工智能市場的IP發展走勢會如何呢？楊磊談到幾點：一是多元融合。他表示，我們現在正處在新一代計算浪潮中，5G、AIoT、智能汽車以及新興的元宇宙等場景，將帶來海量的數據，而單一架構的處理器已不能滿足處理這些數據的算力需求。

因此， NPU、GPU、VPU等IP模塊的多元融合方案，例如安謀科技的XPU架構，將會給芯片廠商帶來更大的價值，這可以幫助芯片廠商開發出更具市場競爭力的產品。

二是單一IP模塊將向一站式方案轉變。IP廠商除了提供適用性強、復用性強的人工智能IP模塊之外，提供包括工具、軟件、設計服務等在內的一站式解決方案將成為主流。

汪洋表示，人工智能技術是一個長期演進的基礎技術和關鍵技術，人工智能IP也將在技術深度和應用廣度上不斷地快速進步，業務拓展空間巨大。

他認為，AI技術可以通過與其他傳統的處理器IP技術相結合，對后者起到顛覆式的技術創新。例如，芯原的神經網絡處理器IP和芯原的圖像信號處理器IP有機結合，推出的AI-ISP系列，利用AI IP的目標檢測和識別功能對目標區域進行定位，可使ISP IP精準地對目標區域進行曝光和聚焦，得到更清晰的目標區域圖像。

同時，AI IP還可對ISP IP輸出的圖像進行暗光增強、分辨率提高等處理，進一步優化圖像質量。目前，芯原的AI-ISP系列已經廣泛獲得了手機、機器視覺相關應用客戶的青睞。類似的AI-Video技術、AI和GPGPU的結合等等，都在相關行業龍頭客戶的產品中發揮顯著作用。

總結

整體而言，當前AI芯片正隨著AI技術落地蓬勃發展，在這個過程中，IP廠商承擔著非常重要的作用，同時AI芯片豐富、碎片化的應用場景，也給IP廠商提出了更高求。

可以看到，各家廠商正在發揮各自的優勢，不過改進和迭代技術，提供更加完善的工具鏈和生態鏈支持，以幫助AI芯片產業更加全面和快速的發展。

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