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[半导体行业观察]AI芯片大战，IP将扮演什么角色？

【[半导体行业观察]AI芯片大战，IP将扮演什么角色？】
近年来 ， 我们看到人工智能(AI)和机器学习(ML)的应用扩展到更广泛的计算机和移动应用领域 。 现在 ， 就像低成本图形处理单元(GPU)的普及推动了深度学习革命一样 ， 硬件设计(而不是算法)被预测为下一个重大发展提供基础 。随着大型企业 ， 初创企业和中小型企业等公司争相建立支持AI生态系统的基本AI加速器技术 ， 包括知识产权（IP）在内的无形资产的保护将成为该领域成功的关键方面之一 。近年来 ， ML模型的size大幅增加（大约每3.5个月翻一番） ， 已成为ML模型准确性增长的主要驱动力之一 。 为了保持这种近乎摩尔定律的复杂性增长 ， 市场上对新型AI加速器有明确的需求 ， 这些类型的AI加速器可以支持更先进的ML模型（用于训练和推理） 。在新的AI芯片中特别受益的领域之一是边缘AI推理 。 这种在设备本身而不是在远程（通常是云）服务器上运行AI推理的相对较新的趋势提供了许多潜在的好处 ， 例如消除了处理过程中的等待时间并减少了数据传输和带宽 ， 还可能增加了隐私和安全性 。 鉴于这些优势 ， 边缘AI芯片市场的增长令人瞩目 。 2017年才推出首款商用企业边缘AI芯片 ， 但Deloitte预测 ， 2020年边缘AI芯片的销量将超过7.5亿片 。2018年 ， 全球AI芯片市场整体价值66.4亿美元 ， 预计未来几年将大幅增长 ， 到2025年将达到911.9亿美元 ， 复合年增长率为45.2％ 。 因此 ， 可以理解的是 ， 许多公司都在致力于开发AI芯片 。 但是 ， 该市场有望经历与CPU ， GPU和基带处理器市场相似的增长周期 ， 最终将由一些大型厂商主导 。 知识产权（尤其是专利）是英特尔(Intel)、高通(Qualcomm)和ARM等家喻户晓的公司取得成功的关键 ， 它很可能在人工智能芯片领域扮演类似的重要角色 。参与AI芯片市场竞争的公司范围涵盖英特尔 ， 高通 ， ARM或英伟达等“芯片巨头” ， 再到传统上专注互联网的科技公司（例如Alphabet或百度） ， 以及众多利基实体 ， 包括Graphcore ， Mythic或Wave Computing 。 各种通常看起来像芯片市场“局外人”的大公司也参与其中——例如 ， 由于绝大多数边缘 AI芯片（90%）目前都进入消费设备领域 ， 因此许多智能手机制造商都没有错失这一机会并开发了他们自己的AI加速器（例如 ， iPhone系列中使用的苹果公司的八核神经引擎） 。这场竞赛目前仍未决定谁将占据主导地位 。 技术专家和投资者都将密切关注哪些公司的技术最有前途 ， 这个领域将不可避免地在投资、收购和失败中发展 。 在未来几年内 ， 我们可以期待看到市场领导者的出现 。 谁将成为人工智能芯片领域的王者 ， CPU市场是英特尔(77%的市场份额) ， 基带处理器市场是高通(43%的市场份额)? 当前的领先者似乎是英特尔和英伟达 。 据路透社报道 ， 英特尔的处理器目前在AI推理市场上占主导地位 ， 而英伟达则在AI训练芯片市场上占主导地位 。 英特尔(Intel)和英伟达(Nvidia)都没有固步自守 ， 这从它们最近的收购和产品发布中就可以看出 ， 这两家公司的目标似乎都是“取代”对方 。 就在2019年12月 ， 英特尔斥资20亿美元收购了总部位于以色列的深度学习加速器开发商Habana Labs 。Habana的Goya和Gaudi加速器包括许多技术创新 ， 例如支持远程直接内存访问（RDMA）–从一台计算机的内存直接访问另一台计算机的内存 ， 而无需使用任何计算机的操作系统–该功能对大规模并行计算机集群特别有用 。 因此 ， 可以在云上（英伟达目前占主导地位）训练复杂模型 。 另一方面 ， 英伟达最近发布了其Jetson Xavier NX边缘AI芯片 ， 该芯片具有高达21 TOPS的惊人加速计算能力 ， 尤其是针对AI推理 。一些规模较小的公司也令人兴奋 ， 例如总部位于布里斯托尔的Graphcore ， 或总部位于美国的Mythic 。 Graphcore最近与微软合作 ， 以19.5亿美元的估值筹集了150mat美元 。 他们的旗舰产品——智能处理单元(IPU)——拥有令人印象深刻的性能指标和有趣的架构——例如 ， IPU将整个ML模型保存在处理器内部 ， 使用处理器内存来最大限度地减少延迟和最大化内存带宽 。 Mythic的体系架构同样值得关注,它结合了硬件技术 ， 如computing-in-memory(无需构建缓存层次结构),数据流体系架构(特别适用于基于图的应用程序 ， 例如推理),和模拟计算(使用存储器元件作为可调电阻 ， 直接在存储器内部计算神经网络矩阵运算) 。 Mythic在商业方面也不落后于Graphcore——它在2019年6月从家庭投资者（如软银）获得了3000万美元的融资 。目前尚不清楚谁最终将主导AI芯片市场 ， 但从CPU和基带处理器领域等历史发展中得到的一个重要教训是 ， 知识产权在决定谁将胜出、谁将长期生存方面起着重要作用 。英特尔或高通等公司提交的专利申请数量表明 ， 强大的专利组合对于芯片市场商业成功的重要性 。 这些专利自1996年以来一直在增加 ， 现在每年约有10000个已公布的专利系列 。 考虑到芯片设计反向工程的内在可能性和fabless模式在业界的普遍使用 ， 任何实体都很难在没有专利组合的情况下保护其知识产权 ， 同时辅以其他形式的保护 ， 如商业机密（或“专有技术”） 。


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