互联网巨头“造芯”实际水平如何？新思科技中国谢仲辉：软硬件结合打造差异化优势

钛媒体 • 3年前扫码分享

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互联网巨头“造芯”实际水平如何？新思科技中国谢仲辉：软硬件结合打造差异化优势

林志佳

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在“缺芯潮”愈演愈烈之际，以及国家鼓励企业投入集成电路产业，让互联网巨头看到了芯片行业新风口，大力投入芯片研发，不断为企业发展注入新的增长曲线。海量的数据提升，丰富的应用场景，AI以及云基础技术能力大增，这些都是互联网企业深入芯片行业的重要驱动力。

互联网巨头“造芯”实际水平如何？新思科技中国谢仲辉：软硬件结合打造差异化优势

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（图片来源：File Photo）

互联网巨头们正开启“造芯”时代。

近日，据路透社报道，字节跳动正自研云端人工智能（AI）芯片和Arm服务器芯片，该公司已在内部成立了一个AI芯片研发团队；而百度近日也宣布旗下AI芯片部门“昆仑”完成独立融资，投后估值达130亿元人民币；腾讯则被曝有一个大概50人规模的团队正研发设计芯片产品，其自研的AI芯片也已流片。

据钛媒体App的统计，在市值排名前二十的中国互联网巨头中，除了拼多多、贝壳、好未来、新东方等零星几家企业没有在芯片产业入局之外，超过75%的中国互联网企业均在芯片上有跨界动作。

这样的现象并非中国所独有。全球互联网巨头如苹果、谷歌、亚马逊、微软，也已经纷纷加入“造芯”行列。那么，互联网巨头们为何要扎堆“造芯”？

事实上，作为实现AI技术创新的核心载体，芯片的重要性自然是不言而喻的。海量的数据提升，丰富的应用场景，AI以及云基础技术能力大增，这些都是互联网企业深入芯片行业的重要驱动力。

随着中国积极推进新基建战略工程，其有望为AI芯片带来更为广阔的市场空间，巨大利润面前，互联网企业搭上新风口。根据公开数据统计，预计到2025年，人工智能核心产业规模将超过4000亿元，这将使AI芯片市场规模超过300亿元人民币，年均增速高达20%。

不过，半导体产业链过于复杂，技术难度远高于互联网模式。当前阿里巴巴、百度等企业都布局产业链上游中的芯片设计环节，先进工艺则交给台积电、三星等下游企业代工封测。在华为“麒麟芯”被美制约这一前车之鉴下，互联网巨头们依旧要面临芯片被“卡脖子”等风险因素。

“芯片与互联网在产业模式和业务路径方面不太一样，技术难度也不尽相同。”新思科技中国副总经理谢仲辉对钛媒体App表示，这些互联网企业深深知自身的芯片技术起步比较晚，研制出的芯片本身性能弱于成熟芯片公司。然而他们则更多依靠对系统理解的优势，通过软件算法与芯片硬件的协调优化实现差异化。所以，这些企业依靠更加紧密的软硬件结合方式，从而让芯片实力达到更高水平，最后匹配到产品对应的场景应用和用户体验当中。

谢仲辉从2002年起在中国芯片产业耕耘，拥有超过26年的半导体产业经验，目前担任新思科技（Synopsys）中国副总经理、芯片设计自动化事业部总经理。新思科技成立于1986年，是全球芯片电子设计自动化（以下简称EDA）软件工具行业的龙头企业。EDA是芯片产业最上游的核心技术，也是芯片设计中不可缺少的软件工具，被誉为芯片设计之母。

随着数字经济的不断深化，芯片产业将迎来新的发展窗口，新思科技作为全球排名第一的EDA领导者，将在其中扮演“关键角色”，旨在打造未来芯片产业的“美图秀秀”。据公开资料显示，新思科技客户涉及半导体行业的不同环节，其中不乏台积电、三星、联发科、紫光展锐、百度、阿里巴巴、燧原、地平线、寒武纪等国内外知名企业。

（详见钛媒体前文：《国产EDA，到底能不能打破海外三巨头垄断？| 钛媒体深度》）

谢仲辉表示，与传统CPU企业相比，互联网公司在AI算法软件上具有领先优势。芯片研发更多是为了给客户带来更好的使用体验，从而将应用场景贯穿到芯片设计流程里面。

巨头造芯，究竟有何用处？

在半导体行业，英特尔（Intel）创始人戈登·摩尔曾提出大名鼎鼎的“摩尔定律”：当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。

但随着时代的进步，算力需求不断增加，以及技术的不断提升，让摩尔定律正逐渐失效。为了满足深度学习算法的需求，AI芯片应运而生。

相比传统CPU处理器，AI芯片具有更多的ALU（逻辑运算单元），能够通过不断的数据训练，以执行简单指令，从而应用于需更多算力的实际交互场景。

从技术路线上来说，不管是GPU、NPU、IPU，还是FPGA、ASIC、NLP芯片，都具有提升算力的目的，属于AI芯片的范畴。从机器学习技术的工作负载来说，主要分为训练型AI芯片和推理型AI芯片两类。

其中，训练型芯片需要大量内存能力，通过在芯片中喂庞大的基础数据，利用算法来获得接近准确的数据，这类芯片大都用于数据中心等场景中；而推理型芯片更多是采用小芯片或IoT模式芯片，以“云中批量推理”方式，在预训练模型中获得数据响应，从而实现面部识别等功能，这是一种轻量级的工作负载。如今，物联网和智能手机中都存在着着重于发展推理硬件。

具体来说，互联网巨头自研芯片的去处主要有两个：云服务器和智能硬件（智能音箱等）产品。

在云服务器上，AI芯片将内置在其中，从而进行运算、推理，提高其计算能力，例如2019年云栖大会上，阿里巴巴平头哥就用4颗含光800芯片，代替了40颗GPU才能完成的视频处理任务，成本则相差近十倍；而在智能硬件方面，AI芯片主要作用于自然语言处理（NLP）技术当中，利用芯片的高算力优势，提升语音识别、人脸识别能力，让硬件更加智能。例如随着时间的推移，百度、阿里和小米等智能音箱的语音助手能力不断提升，智能音箱逐渐在听懂“人话”，助手也开始有了情感功能。

当然，未来AI芯片也可以应用于电动汽车领域。在近日的上海车展上，百度和吉利的合资企业——集度汽车CEO夏一平表示，该公司正考虑将百度设计的“昆仑”芯片搭载至汽车当中，提升自动驾驶能力；另外，小鹏汽车也宣布正在研发AI芯片，提升自动驾驶相关的算法能力。

谢仲辉对钛媒体App表示，不管是哪种AI芯片，互联网企业“造芯”的最终目的，是提升用户体验。

“其实有时候，互联网企业制造的芯片性能不一定比通用芯片强，但搭载这些专用芯片的产品拥有更具差异化的优势。这主要由于互联网巨头们在算法能力方面实力比较强，最终到产品场景、用户体验中更胜一筹。其实说穿了，AI技术是基于算法，算力和数据，以达到最好的用户体验。”谢仲辉表示。

新思科技中国副总经理谢仲辉（图片来源：受访者提供）

在钛媒体App专访中，谢仲辉指出，互联网企业的优势是算法和数据。而作为第一个充分利用并处理数据的产业，互联网在数字化的路上一骑绝尘。通过收集终端用户的体验，配合数据和算法的优化，并反馈到芯片设计流程当中，从而打造出具有差异化的芯片，服务于其差异化应用中，最终提升用户体验，而EDA软件工具则能够为互联网公司提供这样的平台。