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AI芯片彎道超車大有機會？騰盛堅持技術創(chuàng)新助力AI芯片全面發(fā)展
發(fā)布時間：2022-10-25 09:11:55 瀏覽：25次 責任編輯：騰盛精密
AI芯片是專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊，目前AI芯片主要分為GPU、FPGA、ASIC。隨著人工智能及芯片技術的不斷成熟，云計算、消費電子、無人駕駛、智能手機等下游產業(yè)的產業(yè)升級速度不斷加快，中國AI芯片產業(yè)正處于高速發(fā)展時期。
AI芯片的四大流派
李世石的大腦就是我們普通人類的大腦，如果說人腦耗能是20瓦的話，Alpha GO所用的計算機耗能2000千瓦。也就是說，人工智能機器人用十萬倍的功耗才把李世石打敗。
▲圖源：Canva可畫
從人工智能的風開始吹，人工智能芯片的創(chuàng)業(yè)意識就開始覺醒了，在經歷2016年到2018年的潛伏與發(fā)展，迅速進入成長期，傳統(tǒng)通用芯片無法滿足新的計算需求。隨著AI產業(yè)的發(fā)展，業(yè)界出現(xiàn)了四大AI芯片架構流派：
1、GPU流派：目前市場上基本是英偉達一家獨大。GPU做加速主要的問題就是功耗比較高。
2、FPGA流派：FPGA，指的是“現(xiàn)場可編程門陣列”，其基本原理是在 FPGA 芯片內集成大量的數(shù)字電路基本門電路以及存儲器，而用戶可以通過更新FPGA 配置文件，來定義這些門電路以及存儲器之間的連線。FPGA優(yōu)點是相對GPU功耗低。目前國內的AI芯片公司如深鑒科技就是基于FPGA的解決方案。
3、ASIC流派：ASIC的全稱是專用集成電路，功耗更低，缺點是電路設計需要定制，相對開發(fā)周期長。目前國內的AI芯片公司寒武紀采用了這種架構。
4、類腦流派：目前IBM的True North基于這種結構，模擬人腦神經的計算機制，國內對應的公司是西井科技。
▲圖源：知乎ZOMI醬
GPU、FPGA、ASIC是以馮·諾依曼傳統(tǒng)計算架構為基礎，用于加速硬件計算能力為主，而類腦芯片顛覆了馮·諾依曼架構，采用類腦神經結構獨立設計來提升計算能力。其中FPGA和ASIC芯片不管是研發(fā)還是應用，都已經形成一定規(guī)模；而類腦芯片雖然還處于研發(fā)初期，但具備很大潛力。
AI芯片發(fā)展方向：場景、技術雙驅動
傳統(tǒng)的芯片已經不能滿足人工智能產業(yè)對芯片性能及算力等方面的要求。未來十年的技術驅動力是人工智能。因此，如何構建出高效的AI芯片，將芯片技術與人工智能技術應用有效地結合起來是未來發(fā)展方向。在此背景下，AI芯片逐漸形成完整的產業(yè)鏈。
從整體來看， AI芯片產業(yè)鏈上游為半導體材料及半導體設備；中游為芯片設計、晶圓制造、封裝測試；下游廣泛應用于云計算、消費電子、智能穿戴、智能手機、智能機器人、無人駕駛等領域。
▲圖源：中國情報網
近幾年，AI技術的應用場景開始向移動設備轉移，比如汽車上的自動駕駛、手機上的人臉識別等。產業(yè)的需求促成了技術的進步，而AI芯片作為產業(yè)的根基，必須達到更強的性能、更高的效率、更小的體積，才能完成AI技術從云端到終端的轉移。
▲圖源：知乎ZOMI醬
▲圖源：Internet of Business
AI芯片能否彎道超車？
中國AI芯片方面，以海思半導體、紫光展銳、匯頂科技等為代表的中國芯片企業(yè)，在其細分領域已達到國際先進水平。中國如果想在AI芯片領域趕超國際對手，必須在一個垂直領域做得非常深，而且要真正做到全棧的東西給到用戶，能讓它真正應用。
我國在偏向于設備端的AI 芯片開發(fā)領域，以及類腦芯片領域都有所建樹，但在FPGA、GPU領域依然缺乏有競爭力的原創(chuàng)產品，大多數(shù)只是基于FPGA/GPU做二次開發(fā)。這主要與我國在芯片領域一直缺乏關鍵核心自主技術有關。
長期以來，由于基礎理論、設計軟件、先進制程及關鍵設備等仍落后與國際一流水平，在芯片設計、生產、封裝和測試等全產業(yè)鏈路當中，國外芯片設計制造企業(yè)遙遙領先。而人工智能興起后，大模型已是當下AI的趨勢，百度文心、華為昇騰AI等紛紛推進大模型，AI模型研發(fā)從手工作坊走向工業(yè)化。國產處理器廠商和國外競爭對手，在這一全新賽道上，處于同一起跑位置，彎道超車，成為可能。
在AI芯片產業(yè)鏈的每一環(huán)都有國內企業(yè)在尋求發(fā)展之路，他們都努力形成領先的自研技術、產品和生態(tài)。自2006年成立以來，Tensun騰盛始終專注于精密點膠與精密切割（劃片）兩大產品線，深耕于3C手機產業(yè)鏈、新型顯示及半導體封測三大行業(yè)，在3C手機產業(yè)鏈、TWS耳機、OLED、Mini-LED、MEMS、SIP系統(tǒng)級封裝和半導體晶圓級封裝等領域，Tensun騰盛精密的點膠與切割（劃片）已經成為該領域的首選品牌，或者正在成為該領域進口設備替代的首選品牌。
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聲明：本文部分內容參考出處有：
1.「2022年中國AI芯片行業(yè)產業(yè)鏈上中下游市場分析」，來源：中商產業(yè)研究院
2.「淺談AI芯片的簡要發(fā)展歷史」，來源：中國安防行業(yè)網
3.「AI芯片的一些科普」，來源：半導體行業(yè)觀察，作者：Sophie
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