AI芯片的戰爭是什么時候開始的

芯片，目前在我國是一個高熱度話題。尤其是在貿易戰之后，每天有大量的報道充斥在我們周圍：一邊是我國芯片陷入“缺芯少魂”的絕境，一邊又是我國AI芯片“趕超歐美”的欣喜。這些在對立面的報道大大增加了人們的疑惑，到底誰說的對，我國芯片行業目前真實的狀態究竟是怎樣？

其實，這兩種看似對立的聲音都是正確的，都是我國芯片行業目前真實的現狀。只是有些人混淆了傳統芯片與AI芯片的概念。

傳統芯片，指的是中央處理器（CPU），它是一塊超大規模的集成電路，是一臺計算機的運算核心（Core）和控制核心（Control Unit）。它的功能主要是解釋計算機指令以及處理計算機軟件中的數據。

在傳統芯片領域，美國一家獨大，占全球市場份額的60%以上。美國的英特爾、AMD、高通、博通、英偉達等都是全球頂尖的芯片制造商。在這一方面，中國的確落后于美國，并且在短時間內極難追趕。“缺芯少魂”的說法也由此而來。

但在AI芯片領域，卻呈現出一副截然不同的畫面。

AI芯片并非廣義的芯片

AI芯片并不是真正意義上的芯片，從某種意義上來說，能實現AI加速功能的半導體器件都可以被稱為“AI芯片”。它可以被封裝成芯片的形態，也可以被制成板卡的形態，所以AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，是專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊（其他非計算任務仍由CPU負責）。

AI芯片的戰爭是什么時候開始的

圖：CPU的內部結構及工作原理來源：百度百科

如圖所示，以往CPU負責整個系統的基本計算和運行。但當整個系統都需要使用人工智能這項功能時，就需要消耗大量的算力。如果這時候仍由CPU的運算單元來提供算力，可能就會出現因為算力不足而“死機”的情況。

AI芯片就是為了完成這些額外計算任務而誕生的。

目前，根據芯片的架構，以及通用性和計算性能的差異，我們通常把AI芯片分為： GPU 、ASIC、FPGA、類腦芯片四大類。

AI芯片的戰爭是什么時候開始的

GPU采用的是單指令、多數據處理結構，主要處理圖像領域運算加速的任務。但GPU無法單獨工作，必須由CPU進行控制調用才能工作。CPU可單獨作用，處理復雜的邏輯運算和不同的數據類型，但當需要大量地處理類型統一的數據時，則可調用GPU進行并行計算。

ASIC芯片是供專門應用的集成電路芯片技術，在集成電路界被認為是一種為專門目的而設計的專用AI芯片。除了不能擴展以外，在功耗、可靠性、體積等方面都有優勢，尤其在高性能、低功耗的移動端。

FPGA，即現場可編程門陣列。它是專用集成電路（ASIC）領域中的一種半定制電路，既解決了定制電路不足的問題，又克服了原有可編程器件門電路數有限的缺點，適用于多指令，單數據流的分析，常用于預測階段，如云端。FPGA是用硬件實現軟件算法，因此在實現復雜算法方面有一定的難度，缺點是價格比較高。

由于人腦結構精密且復雜，芯片想要模仿人腦的工作模式并不容易，所以目前類腦芯片只有個別傳統芯片巨頭在從事相關研發工作。

國產崛起，拉開戰爭序幕

縱觀全球AI芯片格局，老牌芯片公司依然占據主導地位，但中國企業正在迅猛向前。

AI芯片的戰爭是什么時候開始的

2018年，市場研究和咨詢公司Compass Intelligence發布了年度全球AI芯片公司排名報告。根據報告顯示，英偉達排名第一，英特爾、IBM、Google、蘋果、AMD、ARM、高通、三星、恩智浦等公司位列2-10名。在Top24的榜單排行中，已有六家中國公司入圍。分別是：第12位華為（海思）、第14位聯發科（MediaTek）、第20位瑞芯微（Rockchip）排名第20位、第21位芯原（Verisilcon）、第23位寒武紀（Cambricon）排名第23位、第24位地平線（Horizon）。