終于華為在今天發布了自己的AI戰略，全棧全場景AI解決方案，其中包括全球首個覆蓋全場景AI的昇騰（Ascend）系列IP和芯片，芯片算子庫和高度自動化算子開發工具CANN，支持端、邊、云獨立的和協同的統一訓練和推理框架MindSpore等，把AI的能力擴充到包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等全場景的部署環境。

作為國內最具技術實力的公司，在AI方面特別是芯片設計方面，華為的實力是毋庸置疑的。華為的戰略也很清晰，希望以自己強大的研發和企業能力，使AI在云管端盡量的采用統一的標準，包括統一的芯片架構、統一的算法庫與工具，使云和端在訓練推理等方面真正做到協同，打破現在云和端AI方面的分離狀態。但我覺得在邊緣或者端側，除了手機、安防等幾個可以用一兩顆統一的芯片就帶來很大量的市場，華為自己做芯片外，其余場景應該把自己的IP及Knowhow盡量的開放出來，甚至說不收費，而不應該自己去做芯片。

其實道理很簡單。端的人工智能是一個非常場景化的領域，需求的差異化實在太大了，作為大公司實際上不太適合干。在這些場景中未必需要采用如7nm等高端工藝，很多采用55甚至更落后的制程也可以。除了算力之外，可能需要加入其他的IP，包括各種模擬類的，集成更場景化的SoC。所以端側的AI芯片可以是五花八門的，很多時候由需求、經濟性等因素決定。其實如果能免費或者極低的價格提供端側的人工智能IP，加上在低制程上流片費用也沒有那么貴，反倒是非常適合初創的芯片公司，還有更多的適合終端及ODM廠商去做的。其實現在好幾家頭部的AI芯片初創公司采用的就是類似的思路，重點研發云端，在端側已IP為主。但是他們與華為相比，顯然還不是一個量級的公司，顯然華為更適合承擔這樣的角色。

當然華為發布端側的人工智能芯片本身也是必須的，自己不去淌一下路，很多潛在的問題沒法發現。但我覺得這僅是作為戰略的布局，可以作為培養生態之用（除了手機和大安防之外，以華為的體量，這點錢也不算什么）。通過端的芯片及開發板，發展開發者社區等形式，盡快的使自己云到端的整套開發環境做到普及，催熟整個生態系統，類似Intel的Movidius芯片。從這個意義上來說，發布的端的人工智能芯片，更重要的意義是示范及培養生態。

作為大公司，對華為來說，牢牢把握住云端的人工智能芯片以及整個云到端的工具鏈，使自己掌握產業的主導權，更有價值，就像NVidia有GPU和CUDA一樣。華為要做的，是在云端AI上比NV產品更有競爭力。