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逃离利润谷底:国产芯押注AI潮

发布时间:2019-12-23 14:05:22  来源:TechWeb 胥崟涛  采编:郭椿砾  背景:

  人工智能的应用浪潮推动了国产芯片的替代进程。为打破垄断,国内头部及传统的IC制造商试图绕过被英伟达垄断的GPU框架,集体转向设计并研制专用计算芯片(ASIC)、FPGA及融合型异构处理器,以满足人工智能市场广泛需求的云端训练及终端推理作业。

  01、楼阁坍塌

  2016年至今,中国人工智能产业蓬勃发展,一连出现了如商汤、旷视、科大讯飞、云从等独角兽公司。时至2019年,这一现象达到高潮。

  2017年,广州市政府向云从科技注资3.01亿美元,同年国有资本风险投资基金向旷视科技投入4.6亿美元资金。2017年,中国人工智能初创企业股权融资额占全球总量的48%,高出美国10个百分点。截止2018年底,中国人工智能企业获得风险投资总额接近1100亿元,超过美国同期的93.3亿美元;2019年10月,北京市海淀区政府为响应人工智能发展政策,提出愿为重点项目提供最高3000万的资金支持···

  然而,一切高歌猛进在复杂的中美摩擦中戛然而止。

  2019年5月,华为公司及其在分布在国内外的百家机构被美列入实体名单,大批量半导体断货。

  6月21日,中科曙光、天津海光、成都海光集成电路等五家机构被列入实体名单。

  10月7日,“黑色”恐怖相继蔓延,海康威视、大华科技、科大讯飞、旷视科技、商汤科技、美亚柏科、颐信科技和依图科技等28家中国与人工智能技术相关的机构和公司集体被列入实体名单,被限制从美国购买零部件。

  面对突如其来的“制裁”,AI公司们能做的只有谴责。

  科大讯飞表示,列入黑名单不会影响其日常运营。

  美亚柏科表示,海外收入不足总收入1%、货源大多来自国内。

  大华则在股东会议上表示,主营产品的多数组件可获得替代。

  然而正如一位业内人士所说,一项超速发展的下游产业,很难不被缓慢进步的上游产业的缺口所牵制。

  8家AI公司表面说没事,实则暗地流血。

  数据统计,海康威视500亿元人民币(合70亿美元)的收入中有近30%来自海外;2019Q3财报显示,海康威视存货金额由年初的57亿增长到98亿,浮动+71.96%;外币借贷额增势更明显,由年初4.4亿增长到期末45亿,同比增长+929.69%,显然,海康的资本重心发生了大角度转变。

  为避免带有情绪的股民集体抛售,海康、大华在名单公布当日一早,宣布了临时停盘。

  一位接近旷视科技的人士称,“名单对公司上市进程影响很大···为绕开敏感GPU供应商,不得不把产品分成软件、硬件两标投。然而,一边合作方将硬件加价挂牌出售,套走大笔利润;另一边,客户以名单为由,坐地压价甚至重新招标···”

  由于AI公司普遍采用的美国产的半导体,此次事件对于8家AI公司影响颇大,并险些陷入此前与中兴相似的境遇。若无自主可控的AI芯片,业务定位很难逃离微笑曲线谷底。

  楼阁已塌。

  据统计,在中国使用的半导体中,只有16%是国内生产的,而这其中又仅有不到一半是由中国公司自主设计的。工业和信息化部科技司司长胡燕认为,人工智能的发展不能再走“沙滩建高楼”的模式,若芯片、操作系统等顶层基础不突破,我们的人工智能产业,就是空中阁楼、是为别人做嫁衣。

  AI公司受芯片牵制久已。由于抵挡不住“抽芯”压力,人工智能产业迫切的需要国产芯片的一臂之力。而时至2019年底,这一产业的国产化替代趋势初露头角。

  02、寻找最优技术路线

  为理解这个趋势,需要从基础技术谈起。

  首先,如何抽象人工智能?简单来讲,软件通过对现有信息进行自动化分析并得到规律,利用规律对未知数据进行预测,便是人工智能最基本的工作流。

  即便有了学术界数十年探索,工业界通过大量实践得出一项共识:面对确定性问题,AI有着得天独厚的优势;而面对不确定的问题,AI和人脑(动物脑)之间仍存在难以逾越的鸿沟。人脑善于线性推理,AI反之,善于高精度、大规模运算。人工智能的分支中的“强化学习”,就是在填补这个条鸿沟。

  而在人类社会中,智力相较于劳动力,有着更高溢价范畴。

  2012~2016年,巅峰时期的互联网经济回归基本面,一部分互联网公司、AI初创解决方案商看到智能服务的缺口,人工智能创业浪潮随之涌现。其中不乏涉及人脸识别、自动驾驶、机器学习等分支技术,并落地于金融、安防、工业、农业、教育等领域。这些领域受数据隐私、商业机密限制,依赖高性能运算同时,对运算属性需求独立分散且灵活。

  AI运算包含大量矩阵、卷积、积分等并行运算,我们熟知的CPU并不适用。为满足不同环境下的AI运算,业界普遍采用GPU(图形显示卡)、FPGA(现场可编程逻辑门阵列)、ASIC(专用集成电路),亦或是在SoC内封装NPU(神经网络处理器)、IPU(图像处理单元)等技术路线,以满足AI的训练(train)和推理(inference)。

  云端训练芯片市场,英伟达(Nvidia)一家独大,主推GPU单卡或多卡集成主机方案。其GPU产品线覆盖不同程度算力、不同数据类型的训练需求,且编程环境成熟,产品支持市场上主要的开发框架和语言。然而由于成本等因素,GPU并不适用于AI推理端。国内AI芯片厂也有着统一共识:绝不走纯GPU路线,尝试其他技术路线“绕道超车”。

  FPGA,适用于高净值的「推理端」,例如自动驾驶,工控集成,成本略高,优势在于定制性强、设计周期短,然而FPGA的设计人才难聘。同时,近些年来看,其高昂成本仍难以绕开。当然也有声音称,国内某家智能驾驶公司与赛灵思合作,将进口单片成本降至2000元,配给主机厂做L2套件。

  从经济角度讲,FPGA具备“暂时性”替代ASIC芯片地位,可弥补ASIC长研发周期、流片周期的时间缺口,是目前少有能兼顾训练和推理的高性能芯片。然则全球仅四家公司具备FPGA的生产能力:Xilinx(美)、Altera(被intel收购)、Lattice(美)、Microsemi,先有英特尔、IBM、德州仪器,再有摩托罗拉、飞利浦、东芝等公司成立独立部门投入FPGA研发,均无疾而终。

  ASIC(专用集成电路),研发-流片周期长,成本却可降至FPGA十分之一水平。Google独家技术的TPU(张量处理器)及英伟达DLA(Deep Learning Accelerator,深度学习加速器)即采用ASIC技术路线。国内华为海思、寒武纪、比特大陆、嘉楠智耘等几大芯片厂商,主要产品同样采用该技术路线,目前已实现一定规模的量产。相比FPGA这类刚刚起步的技术路线,ASIC是国内芯片生产商唯一能够在短期获得盈利的半导体产品。

  面对残酷的历史教训,传统芯片厂也好,新晋半导体设计公司也好,量产推理端芯片,ASIC是最优解。

  03、云端训练

  AI芯片的供需主要分为两类:云端训练,终端推理。

  AI训练阶端,主流云端训练采用GPU + CPU、FPGA + CPU等形式。Google则采用自研TPU(一种ASIC)+ CPU。

  刚刚提到,云端GPU英伟达一家独大,市场近乎垄断,国产翻身很难。是因为GPU在并行计算方面具有天然优势。而FPGA的定制化能够补足GPU的部分劣势。普华永道预测,云端芯片中FPGA将与GPU共存很长一端时间。

  由于云端训练芯片的研发投入大、流产风险高,国内仅有少数公司能够进入该领域。目前有,华为海思昇腾系列(SoC),阿里含光,依图QuestCore,燧原,景嘉微(GPU)等。

  华为昇腾系列:

  2018年10月10日,华为正式在2018全联接大会上发布昇腾310和昇腾910两款AI芯片。昇腾系列可以看做华为AI芯片的拼图,这张拼图一共5块:Max,Mini,Lite,Tiny和Nano。昇腾910属于Max那块,一经发布就直奔310W的TDP,算力达256TFOPS。华为自称910是目前单芯片计算密度最大的芯片,计算力甚至远超谷歌(TPU)及英伟达(GPU)。

  而昇腾310占据Mini板块,最大功耗仅8W,是极致高效计算低功耗AI芯片,用于推理端。推理端芯片之后会讲到。

  时至2019年8月23日,昇腾910(Ascend 910)的商用版本才在深圳正式发布。

  关于昇腾910的性能,徐直军表示,昇腾910技术表现超预期,配合MindSpore(华为推出的自主可控的AI计算平台),在ResNet50网络的训练中,效果超现有主流训练单卡配合TensorFlow两倍提升之多。

  面对昇腾强大性能,「互联网周刊」甚至在《2019人工智能服务器TOP25》榜单中把该系列芯片排在了第一位,而服务器市场占有率超51%的浪潮科技仅仅名列第6。

  然而,昇腾目前最大问题是,来自对于主流AI开发框架的支持程度未知,如TensorFlow、PyTorch等,徐直军在发布会上一直未提及。MindSpore并不一定能完全取代上述几种开源AI框架,这是一个伏笔,华为想把MindSpore做出成绩来尚需一端时间。

  整体来看,昇腾910已经准备好了进入商业化初期阶端,对于自主可控要求较高的云服务商、AI服务商值得期待下。

  以上这些AI训练芯片并非无懈可击。其入市前遇到的矛盾甚至比昇腾910还多,普遍缺少类似Nvidia公司CUDA软件层,所以还是那个观点:在推出稳定的开发接口上,培养足够量级的开发者仍有待时日。

  昇腾910首次亮相披露的合作伙伴有四维图新、用友网络、浪潮信息、长亮科技、超图软件、东方通、东方国信、华宇软件等。

  国产GPU景嘉微:

  11月28日,国产GPU厂商景嘉微与国内高性能计算机厂商长城科技签署了10万块GPU采购协议(拟采购)。

  景嘉微,可能很多人不太了解,甚至都没听说过,A股股民一定熟悉:这是国内唯一一家上市、并能够生产自主可控的图形显示卡制造商。

  近年,景嘉微先后推出的JM5400、JM7200型号显卡整体带动国产GPU实力提升一大截。刚刚说的10万块采购协议,便是最新型号JM7200显卡。

  此前有消息称,景嘉微将于2020年也就是明年将推出JM9系列显卡,有网络媒体把这块显卡参数与英伟达产品线的产品进行对比,发现JM9系列堪比同等性能、功耗更低的GTX1080。

  回到供货长城一事。此前,景嘉微业务限制于军工、航天,并无介入商用、消费市场。甚至这几公司的2018年报显示,全年应收账款的86.06%来自中航工业。

  目前来看,景嘉微业务线可能会在2019年发生转变。先是国产芯片市场的缺口越裂越大,然后是供货长城一事。尤其在国内相关科技公司被美国列入出口管制实体名单后,云计算芯片国产替代需求大增,JM系列虽然和英伟达技术差距4、5年,但自主可控的缺口已到来,供不应求,明年的JM9系列很有潜力进入商用云计算领域,或是与国产CPU一同出现在政务办公整机、工控机、高端机床等。

  燧原科技:

  燧原科技是少有自主研发云端AI芯片的初创企业。这里说它初创,一是公司成立时间短,二是采用的芯片架构非常新(DTU),没有得到市场验证。

  2019年12月,燧原科技发布两款训练卡:T10,T11。两张卡搭载燧原自研芯片“邃思”,最大功耗分别是225W及300W。其中云端训练卡T10半精度及混合精度下算力达80TFLOPS。

  燧原从成立到两款板卡推出,时间上仅用了21个月,按照公司发布会上的说法,T10、T11将在2020年第一季度出货。届时,市场反馈值得期待。

  数据显示,燧原COO张亚林持股27.4%,CEO赵立东对等持股27.4%,而背后另一大股东是来自互联网巨头:腾讯(23.2%)。此外,曾带头作出国内第一颗移动高速存储芯片、兆易创新创始人朱一明也通过投资关系占股0.35%。

  外界猜测,按照创始人前职务来看,邃思大概率采用内置CPU、GPU、NPU等模块的融合型异构框架,这也是AMD最具代表性的处理器技术路线之一(APU)。总之,值得期待。

  04、终端推理

  推理端芯片近乎空白。

  根据移动互联网发展经验,消费电子、基础设施等推理端产品的芯片需求量及增长速度将远超训练端市场。而刚刚提到的GPU芯片并不适用推理。

  无论是中国还是美国,AI推理芯片的发展仍处于早期。

  广证恒生分析师认为,AI芯片竞争格局未定,即便在云端AI芯片英伟达一家独大的情况下,国产边缘端(推理)芯片,国产化有广阔的应用场景和市场空间。

  在此基础上,多家不同技术路线的AI芯片厂商涌现。

  首先是FPGA。国产FPGA并不是没有公司做,而是大多和军工、卫星项目挂钩,难以供给民用端。存储芯片龙头紫光国徽,分支业务线中也推出了国内较为稀缺的自主可控FPGA,并计划2020年推出28nm制程的相关产品。华微电子研制出国内首个自主可控的宇航用FPGA芯片,目前被报道是华为二级供应商。

  FGPA技术路线具有几大特点:性价比,低功耗,可编程。通过定制,可以适应深度学习、机器学习等在云端做的模型训练。但横向来看,国内外利用FGPA的部署AI服务器的量还不能与GPU相提并论,主要原因就是:太贵。

  开发框架也没有开源,IP闭锁。FGPA是一种趋势,未来BAT或许会更多采用FGPA集成AI算法。CPU头部的英特尔最先注意到现阶端FGPA与GPU的差距,急忙忙一连收购了多家FPGA创业公司。

  IoT也好,AIoT也好,单纯做推理,搭载ASIC是不错的选择。根据不同需求,衍生两条思路:IoT网联后做边缘运算,搭载于边缘服务器;或直接搭载于终端设备。这里值得强调:由于数据隐私,ASIC暂无法被云端推理+5G取代。

  嘉楠耘智就是一家ASIC芯片设计公司。嘉楠创办初期,2014年成功量产55nm芯片、2015年28nm、2016年16nm,2018年直接突破7nm。流片良品率放在一边,单纯看7nm工艺,不得不说里面的噱头占比较高。例如,最高每秒50TH算力、主机大小的阿瓦隆1066矿机中塞下了342枚16nm制程A3205芯片。工艺难度越高、集成电路体积越小的流片,即便良品率被低,成本仍在可接受范围。所以,芯片做小非常讨巧。只不过2018年嘉楠7nm概念被疯炒后又被实锤,为嘉楠当时的赴美上市计划带来了负面影响。直到2019年下半年,区块链概念才被普遍关注,嘉楠逮住机会再次赴美上市、拿下了国产“区块链+AI+芯片”第一股的称号。

  嘉楠耘智转向AI芯片的动因很简单:比特币挖矿的生意越来越难做。2017到2018年,嘉楠靠出售矿机营收增幅106%,而净利润逆势下滑67.4%,截至2018年6月30日的6个月里,嘉楠的总收入为19.471亿元人民币;但在截至2019年6月30日的6个月里,嘉楠的总收入仅为2.888亿元人民币(合4210万美元),降幅为85.2%。

  到了2019年,伴随着比特币10万元神话跌落,嘉楠矿机的毛利润率又一次被腰斩。

  挖矿潮退烧,嘉楠需另寻出路。

  此消彼长。嘉楠沿袭制造矿机的思路,拟量产适用于边缘计算服务器的勘智K210等系列ASIC芯片。按照目前能够找到的资料显示,这块指甲盖大小的芯片能够在定制版卡上流畅地跑人脸识别算法。

  拼条命去搭的人工智能市场的首班车。嘉楠在招股书里不断强调勘智K210的各种优点,并提及另一款名为K510的芯片将于2020问世。当然,K系列芯片有没有人买单就是另一回事了,至少嘉楠是少量拥有完整制造ASIC经验的IC设计厂商之一。

  为产品可靠性考虑,目前主流的视频、语音推理端芯片还仍围绕ARM、英伟达Xavier(SoC)、海思。这里提一下华为海思,虽然在业内,海思多款芯片被各路吐槽、贴吧论坛里流传着各路黑,但不管怎么说海思是目前能够唯一一家能覆盖视频处理、手机、显示器、机顶盒等基本生活家电的芯片厂,我们有理由相信,海思的产品更适合中国市场,并且上下游供应链成熟,稳定供货有底气。

  定义上讲,寒武纪科技是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的AI芯片公司,2016做起了推理端AI处理器IP和云端AI加速卡两条产品线。

  2016年,寒武纪发布了首款10nm工艺的1A处理器(Cambricon-1A),当时这款芯片反响很大,特别是因为2016年,10nm工艺刚刚进入工业市场,台积电刚刚宣布能够支持10nm工艺,这家初创公司便向台积电下放了订单,并在2018流片成功。在芯片发布同时,寒武纪给出了完整配套开发环境:Cambricon NeuWare SDK。

  2017年,华为麒麟970搭载寒武纪NPU上线。与华为合作的招牌成功为寒武纪带来巨额热钱,公司在2017、2018之间不足一年的时间里,依靠两次上亿元美金的投资,估值直接飙升至25亿美金。相比同时期成立的AI芯片设计商,寒武纪在还没有对等的实际收入前提下,已经在资本市场占有一席。

  05、底层重建or拥抱全球分工?

  一种关于未来趋势的说法是,技术领域将逐步走向两个平行系统,一方面多多少少倚靠美国,一方面完全摆脱美国。后者里面,台积电(TSMC)和ARM便是很好案例。

  而一些AI细分领域,如智能语音,国内的全志、海思、Amlogic(晶晨半导体)等已处于领先地位。

  然而,一项产业的建设一日建成的可能。以国产数据库为例,前不久,一家国产数据库厂商的高管表示,即便企业不用Hadoop一类软件,主流国产数据库的代码量还只是几千万行量级,Oracle几年前就达到了1亿行,追是可以追,但追上还要花“点”时间。

  想想几年前阿里提出的“去IOE”化,实现难度并不是一家企业、集团能够赤手一搏的。国产芯替代的进程也注定不会顺风顺水。另外一些矛盾在于,企业为生存为利润会更愿拥抱全球分工。半导体产业的国产化,大量底层技术的起步无异于重建,投入与资本风险不能小觑。

  所以,是从最底层开始重建一遍,还是继续拥抱全球分工?

  如果以眼下世界芯片格局来看,中国大概率会从今年起,通过刺激资本,将技术流向转移到以芯片制造业为主导的产业推进。什么是供给侧改革?这便是。

  历史上,每一代半导体新巨头和新兴地区的出现都伴随着终端迁移:PC市场成就了英特尔;移动市场成就了ARM、高通、三星、台积电;而在AIoT的普及趋势中,中国IC厂商很可能脱颖而出。眼下,中国已是AI公司、芯片公司创业和发展最旺盛的时期,而全球范围来看,中国目前已经是传统产业智能化需求最旺盛的市场。

  2019可以说是国产半导体产业转折性的一年。截至发稿,中证全指半导体指数半年涨幅超98%,动态市盈率(TTM)超85。国联安半导体基金指数也已经在2019后半年与沪深300指数拉开明显差距。

  眼下,以AI芯片为导向的半导体产业路线逐渐明晰,而背后的芯片代工及封测等工艺接收到订单需求也逐渐增多,或许在未来10年,我们可以看到一批在AI市场中幸存下来的独角兽,也或许可以亲眼目睹半导体基础技术的飞速发展。


本文来源:TechWeb

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