AI 人工智慧 ASIC IP 神經型態晶片 靈汐科技 寒武記

熱門技術吸睛更吸金 中國AI晶片新創業者輪番登場

2019-06-04
AI可說是近幾年中國科技產業最閃耀的新星,而AI晶片設計的新創業者也如泉湧般不斷湧出,其中投入類型可分為新運算架構晶片、IP及ASIC等三大類,目標是滿足AI高運算、低耗能的需求。

隨著AI模型日益複雜,AI晶片的運算效能成為應用實現的關鍵,吸引全球晶片業者投入發展。而將AI視為重要產業發展方向的中國大陸,亦不會錯過此波發展機會,除了既有晶片業者之外,新創業者亦積極投入AI晶片的研發,在政府政策、創投資金、國內市場的支持下,新創業者逐漸累積技術實力及應用實績,並持續往先進技術發展。

觀察目前新創業者團隊的背景,主要可分為(1)從晶片大廠離職創業、(2)學校研究團隊或國家級研發單位團隊等類型。整體來說目前中國大陸AI晶片新創業者之團隊背景大多為具備產業經驗的研發人員,除了Thinker、靈汐科技、深思創芯、寒武紀、嘉楠耘智之外,其他新創業者其創辦人皆具備晶片開發經驗。由於晶片開發除了晶片設計的專業知識外,產品從系統設計到最後下線(Tape-out)的實際經驗亦是產品能否成功商品化的關鍵,因此具備產業經驗的人員將為公司的發展提供一大助力,因此也可觀察到具有產業經驗業者的產品較為成熟,部份業者產品已實際搭載於終端應用中,如地平線的產品搭載在網路攝影機中,並且已與永輝超市等零售業者合作實際導入於商店當中、西井科技的產品已實際應用在港口當中透過影像辨識進行港口貨物的分類。

而團隊背景以學研單位為主的新創業者,過去在實驗室研發成果為其公司成立的重要核心,因此這類型公司通常技術含量較高,在新運算架構晶片如記憶體內運算、神經型態晶片等,其業者多為學校實驗室的背景(如Thinker、靈汐科技等),希望能透過創業吸引資金投入,進而將技術商品化。

中資注入不手軟 AI產業受青睞

由於中國大陸將AI視為其未來產業發展的重要方向,因此具備AI技術能力的新創企業相當受到資本市場的青睞。觀察目前業者的募資狀況,業者幾乎都可募集到千萬人民幣以上的資金,其中比特大陸、寒武紀、雲知聲、地平線、嘉楠耘智、肇觀電子、黑芝麻智能等業者更是獲得了億元人民幣以上的投資。然而比特大陸、雲知聲、嘉楠耘智、黑芝麻智能等並非是單純以AI晶片產品獲得募資,而是來自挖礦機、語音辨識、自駕車等解決方案,因此其AI晶片在技術或市場未來發展性是否超越其他業者仍有待觀察,然而雄厚的資金也為其後續往AI晶片發展上增添助力。

而觀察募資來源,因各家公司並未公布個別單位的投資金額,因此僅就家數進行比較。可以觀察到因為AI晶片為未來產業發展的焦點,吸引市場資金的關注與投入,因而較不需要透過政府資金來扶植企業發展,市場資金的投入相對較為熱絡。從目前整理的資料來看,以創投公司投資的家數最多,其次為企業投資,政府投資反而不是AI晶片新創業者主要的資金來源。

在募資階段的部份,以新運算架構晶片產品為主的業者,由於技術尚未成熟、產品還未商品化,因此多屬於天使輪的階段,而其他已推出商品化方案的業者,目前募資多屬於A輪的階段。

目前中國大陸業者在AI晶片產品的類型,若是以產品型態來分,可分為IP、特定應用積體電路(ASIC)等兩種。IP業者包含熠知電子、合一智芯、寒武紀等,其提供AI運算核心或加速器IP讓IC設計業者整合在其系統單晶片(SoC)當中,以提升SoC對AI演算法的運算能力;ASIC業者則是提供針對AI演算法的專用晶片,讓晶片的效能做最有效的發揮,通常會針對影像辨識或語音辨識等單一功能進行設計,而中國大陸有許多業者不僅提供ASIC,也同時整合演算法給客戶。

另外有部份業者投入新運算架構晶片的研發,然因產品尚未商品化因此無法將其依照IP及ASIC進行分類,因此暫歸為新運算架構晶片。後續將分成新運算架構晶片、IP及ASIC、演算法+ASIC等三個部份進行說明。

隨著AI演算法漸趨複雜,加上終端應用對於AI應用的需求持續增加,傳統的架構將無法滿足未來應用的運算需求,因此需要透過新運算架構的研發以滿足高運算、低耗能的需求。而中國大陸2017~2018年成立的AI晶片新創業者多數以此種新運算架構晶片為公司的核心技術(表1)。

其技術主要有三個發展方向,第一為Thinker及探境科技發展的晶片,透過動態調整運算及記憶體需求並進行優化,以降低晶片運算時的耗能,而能實現影像、語音辨識等應用。第二種為記憶體內運算,知存科技投入此種運算與儲存融合的架構研發,透過減少運算單位與儲存單位的距離,加快運算所需數據搬運的速度,以提升運算效能的表現。前兩者仍是可與馮紐曼架構相容之產品,而第三種則為神經型態晶片(Neuromorphic Chip),亦稱為仿生晶片,則是完全顛覆馮紐曼架構、模仿人類大腦神經元的運作模式,以達到低功耗、高運算速度的目標,靈汐科技、深思創芯、西井科技皆投入此種神經型態晶片的研發。

在ASIC的部份,根據其鎖定的是雲端還是終端應用,其在產品規格上亦會有所差異,除了龍加智、寒武紀的產品定位為雲端應用之外,其他業者的產品以終端應用為主要目標市場。

觀察針對終端應用的產品,其AI運算能力多在1 TFLOPS到3 TFLOPS之間,在效能表現上若與同樣以終端應用(手機)為主的華為昇騰310晶片相比,昇騰310在FP16(半精度浮點數)下,運算效能達到16 TFLOPS,相形之下新創業者在AI運算效能上仍有提升的空間。

然雖效能表現較差,但因其並非採用最新製程,目前多數業者採用28奈米製程,因此其價格亦相對較低,以嘉楠耘智的Kendryte K210為例,價格約為2.99美元,而可切入中低階的AI應用市場,避免與晶片領導業者直接競爭。

在AI演算法模型支援的部份,目前以TensorFlow及Caffe為廠商產品支援的大宗,而有少部份的產品支援PyTorch、MXNet、Keras、Darknet等框架。

同時提供演算法及ASIC產品的業者,大部份成立之初是以演算法為主,而由於其演算法多是應用在終端裝置,在終端應用環境的限制下,根據自身的演算法搭載客製化的晶片為廠商能突破終端運算瓶頸的方法,加上中國大陸龐大的國內市場讓業者有市場規模可分攤客製化晶片的成本,而讓許多新創業者在其演算法的基礎下,往ASIC發展。

而之中又以影像辨識的應用居多,影像辨識近年來在安全監控及自動駕駛領域的發展下,終端產品業者更加考慮隱私顧慮、辨識決策的即時性、影像傳輸頻寬等議題,帶動AI運算往前端發展,因此業者發展可用於網路攝影機的AI運算晶片,如安全監控影像分析業者欣博電子、雲天勵飛等,整合人臉辨識的演算法於晶片當中,自動駕駛輔助系統業者黑芝麻智能整合目標檢測、行為理解等演算法於自身晶片平台中。

此外結合語音助理的智慧音箱在Amazon Echo成功打開消費者市場後,也吸引大量的中國大陸業者投入,為了讓語音助理能更快、即時的處理消費者對於智慧家電的控制指令,在終端即能對簡單的指令進行理解亦是廠商的發展方向之一,因此語音辨識解決方案的業者亦開始發展自身的晶片平台,如啟英泰倫、雲知聲等。

掌握技術為新創業者的核心競爭力之一,因此可以觀察到中國大陸業者在專利研發的投入上不遺餘力。由22家中國大陸AI晶片新創公司所申請的專利進行分析,篇數共計575篇,從公司的專利數量上來看,雲知聲、寒武紀、雲天勵飛、比特大陸、地平線為擁有專利數量前五名的業者,且前三家即超過總專利申請量的五成。若是與募資金額交叉比對也可發現專利數量與募資金額的多寡呈現高度相關,如雲知聲、寒武紀、比特大陸、地平線等業者皆受投資人青睞,獲得千萬人民幣以上的投資。

(本文作者為資策會MIC產業分析師與資深產業分析師)

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