半导体行业又被称作芯片行业,是一个成熟行业,传统芯片设计和晶圆制造封测的技术壁垒情况严重,少有新入场的参与者,市场增长也缓慢,2019年第一季晶圆代工制造厂的营收甚至出现负成长。可是人工智能行业不一样,现正处于成长期,部分AI产品已经可以落地,并且持续优化中,算法逐渐趋向稳定。但是,AI芯片跟以上两个行业不一样。
AI芯片行业生命周期处于幼稚期
亿欧智库认为结合AI算法和芯片设计的AI芯片的行业生命周期正处于幼稚期,原因有三:
第一,AI芯片的整体销售市场正处于快速增长阶段,传统芯片(包含CPU和GPU)的应用场景逐渐被AI专用芯片(包含FPGA与ASIC)所取代,市场对于AI芯片的需求将随着云/边缘计算、智慧型手机、和物联网产品一同增长。
第二,AI芯片是新技术,这导致学院派和市场派都能同时进入竞争,市场上的竞争者相当多。只是有些落地场景不是企业看得到就能吃下,像是手机芯片的市场仍属于传统芯片企业的领地。因此,AI芯片企业多是瞄准物联网终端场景,但物联网终端的问题是破碎化,其中较大的场景在安防领域,尤其中国市场更为重要。
第三,寻找新合作模式,虽然AI芯片正逐渐取代传统芯片,但是集成商或芯片企业是做to B业务,和to C业务很不一样,AI芯片企业(包含AI芯片、AI算法、传统芯片)不能很好地抓住新客户的需求,除了当前的合作客户,拓展新客户合作开发产品是困难的,因此纷纷推出开源或开放平台让客户开发新需求。
多元合作模式成为企业竞争力关键
AI芯片行业正处于市场快速增长、新技术开发和探寻新合作模式的阶段。1-2年前还会听闻许多提供xPU的企业,现在已经渐渐不再听闻,这是因为单纯提供芯片不能直接打入AI芯片市场,客户无法仅使用AI芯片来搭建产品,AI芯片企业需要将芯片、算法、和其他元件组合成开发板,才会有助于内嵌式AI芯片落地。
目前多数AI芯片企业已认知到这个发展情况,像是地平线、寒武纪、云知声、西井科技、肇观科技和鲲云科技等企业,已提供开发平台或多元弹性合作方案。当然传统芯片企业中的英特尔、英伟达和恩智浦也都有提供开发板或开发平台。搭建生态是AI芯片企业的目标之一,但是系统集成商可以依托于Android、Windows或Linux的运作系统来开发应用,使得AI芯片企业的生态问题较少,主要是算法和芯片优化的系统产品能让客户买单比较重要。
市场上,比较少见到AI算法公司向上兼并AI芯片设计业务,而云知声是其中发展比较好的企业,因此本文选择他们作为案例分析,让读者了解如何透过开发平台和多元合作模式加速AI芯片产品落地。
企业案例:云知声 专注物联网人工智能服务
云知声从语音识别算法起家,知名产品包含(但不限于)智能家居、智能儿童机器人和智能车载等。在联合创始人兼IoT事业部李霄寒副总裁的带领下,IoT事业部早已整合AI算法和IoT芯片设计业务在一个部门底下,为AI芯片提供非常好的开发环境。芯片或算法的工程师本来是互不熟悉对方的技术,现在都能坐在一起交流开发,这也是AI算法公司会向上游产业整合芯片设计的关键原因。
现在,云知声给自己的定位是专注物联网人工智能服务的企业,面向不同垂直行业场景,可提供基于边缘侧AI芯片、AI软件和云服务的一体化解决方案。也就是说,他们的解决方案不单是集成AI芯片和AI软件,也结合AI云服务的集成方案,可协助客户从云端和终端两侧同时部署物联网设备。
不仅如此,云知声为了能让更多客户的AI产品采用雨燕SoC,设计了定制化开源服务模式,除了雨燕SoC和降噪引擎外,其余都可以根据客户的需求分拆产品,从轻量化到全套配备方案都有,最快可以1个月内出货。
如此一来,设备集成的弹性增加,客户的类别也因此扩增,从IoT硬件和自然语音交互入口的需求,到公有云/专有云端和特定产品支持的需求都可以满足。因为开源服务可以解决客户面临的以下四个痛点:(1)物联网终端设备广泛,需要能快速复制的AI零件;(2)设备供应商分散,需要AI系统和芯片集成商;(3)拼装设备的产品体验不可控,需要可不断调适的产品;(4)产品调适开发周期长。
根据亿欧智库的统计,现在中国市场上存在超过20家新创AI芯片企业,但是我们认为新创AI芯片企业的生存不易,但这个问题不是由技术高低造成的,而是AI芯片企业并不能很好的打入供应链,不论是云服务器、智慧型手机还是物联网终端产品,都需要提供集成产品,才能撬动客户的需求。而开源合作模式是其中一种多数企业采用的方法,像是云知声、寒武纪都会提供相关的开发平台,只是面对的客户不同,前者的客户需要集成度高的产品,后者需要可开发性高的产品。
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