华为“达芬奇计划”曝光 中国芯“组团”进军云端AI芯片

The Information对该计划的推测是：一，华为发力AI芯片可能对英伟达造成威胁；二，华为的AI云端布局可能加剧美国政府的担忧。

华为AI布局

华为的AI布局，其实不是什么新鲜事。

在6月22日召开的华为DigiX2018华为终端·全球合作伙伴及开发者大会上，华为消费者业务CEO余承东阐述了华为消费者业务的全新战略：全场景智慧生活生态战略。余承东强调，华为要打造的全场景智慧生活生态是一个开放的生态。面向整个生态，华为HiAI人工智能开放平台将提供芯、端、云三个层面的技术开放，赋能全球的合作伙伴。

在芯片侧，华为将通过HiAI移动计算平台、影音工具、游戏助手等打造流畅的操作体验；在终端侧，华为通过智慧硬件、HiAI平台、AR/VR等设备来构筑全连接服务和全场景应用，提供一系列智能感知和交互能力；在云侧则通过华为移动服务（HMS）、AppGallery等满足消费者个性化的使用需求。

2017年9月，华为发布了世界首款手机AI芯片麒麟970，添加神经网络处理单元NPU（其技术来源于寒武纪），与CPU相比，计算速度提升25倍，能耗效率提高50倍。华为Mate 10和Mate 10 Pro和荣耀V10都搭载了麒麟970芯片。

目前，华为仍使用英伟达的GPU芯片向服务器添加 AI 功能。

中国芯“组团”进军云端AI芯片

国内竞争形势正在加剧，今年，百度和寒武纪纷纷进军云端AI芯片。

今年5月，寒武纪发布首款云端智能芯片 Cambricon MLU100。雷锋网(公众号：雷锋网)了解，MLU100采用寒武纪最新的MLUv01架构和TSMC 16nm工艺，可工作在平衡模式（1GHz主频）和高性能模式（1.3GHz主频），平衡模式下等效理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算，高性能模式下等效理论峰值速度达每秒166.4万亿次定点运算，但典型板级功耗为80瓦，峰值功耗不超过110瓦。

7 月 4 日，在 2018 百度 AI 开发者大会上，百度 CEO 兼董事长李彦宏发布了百度自主研发的 AI 芯片“昆仑”，其中包含训练芯片昆仑 818-300 和推理芯片 818-100。百度宣称，这是中国第一款云端全功能 AI 芯片，也是目前为止业内设计算力最高的 AI 芯片。从参数上来看，“昆仑”采用了三星 14nm 工艺，具备 260Tops 的性能、512 GB/s 内存带宽；功耗超过 100 瓦特，由几万个小核心构成。

云端AI芯片市场格局

而在目前的GPU芯片市场上，英伟达市场占有率高达70%，是当之无愧的芯片领域霸主。

2016年，英伟达投入数十亿美元，动用数千名工程师，推出了第一个专为深度学习优化的Pascal GPU。2017年又推出了性能相比Pascal提升5倍的新GPU架构Volta，神经网络推理加速器TensorRT 3也同时亮相，TensorRT作为一款可编程推理加速器能加速现有和未来的网络架构。

雷锋网对AI芯片市场格局进行过详细分析。目前，云端AI芯片无论是从硬件还是软件，已经被传统巨头控制。

下面这张图是Compass Intelligence公布的全球AI芯片榜单。因为AI芯片目前在终端应用极少，所以榜单头部的排名可以近似的认为就是云端AI芯片的目前市场格局。

我们可以看到，芯片巨头Nvidia（英伟达）已经牢牢占据AI芯片榜首，由于CUDA开发平台的普及，英伟达的GPU是目前应用最广的通用AI硬件计算平台。除了有实力自研芯片的企业（全世界也没几家），如果需要做AI相关的工作，必定需要用到Nvidia的芯片。Nvidia的芯片应用普遍，现在所有的AI软件库都支持使用CUDA加速，包括谷歌的Tensorflow，Facebook的Caffe，亚马逊的MXNet等。

现在业界争论的焦点是AI芯片的处理器架构用哪种是最好的，有GPU、FPGA、DSP和ASIC，甚至还有更前沿的脑神经形态芯片。现在GPU处于优势地位，但其他几种处理器架构也各有优势。Intel则是多方下注，不错过任何一种处理器架构。谷歌在TPU（其实就是一种ASIC）方面的巨大投入带来了硬件效能的极大提高，目前看来对GPU的冲击将是最大的，原因不单单是因为专用架构带来的效率优势，还有商业模式方面带来的成本优势。

在云端，国际巨头已经成为了事实上的生态主导者，因为云计算本来就是巨头的战场，现在所有开源AI框架也都是这些巨头发布的。在这样一个生态已经固化的环境中，华为要想分一杯羹，国产云端AI芯片想要挺进五强，甚或挑战英伟达，绝非易事。