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  • 专访比特大陆:靠矿机年入25亿美元,为何盯上AI芯片

    来源:www.varcise.com.cn 发布时间:2020-01-09

    2015年底,经过一系列讨论,公司即将迎来一个重要趋势:人工智能芯片的研发。

    对比特兰来说,这个消息既出乎意料又合情合理。始于数字现金芯片的比特大陆(Bitland)现在看到了人工智能的广泛应用,决心攻击人工智能的底层架构,享受人工智能芯片的红利。

    2017年底,比特大陆正式宣布其首款人工智能芯片SOPHON BM1680,中文称之为“苏菲”。仅在一个月内,所有相关产品都卖完了。从零到一花了一年半的时间,但是比特大陆的野心不仅仅是这个。

    强大的玩家

    我不知道人工智能芯片何时成为热门的创业项目。Bitland不是第一家找到商机的企业,也不是最后一家。

    据不完全统计,全球有40多家公司正在制造人工智能芯片。与以前仅有的几家芯片巨头相比,现在的芯片公司在黑暗中发展迅速。

    “百花齐放”,这是比特大陆产品战略总监唐微微对当前人工智能芯片时代的定义。

    一般来说,人工智能可以分为三层:基本层、算法(数据)层和应用层。“人们过去重视算法和应用,但现在他们开始挖掘底部。芯片的作用越来越受到重视。”唐微微告诉平图商业评论(ID:平图360),当前的数据足够大,应用程序也足够丰富,足以促使人才开始思考,并为行业应用程序找到最优化的基础设施。当通用处理器和通用处理器不能满足人工智能时代的需求时,就是人工智能芯片崛起的时刻。

    人工智能芯片也将进入垂直细分行业,成为人工智能多元化行业的专业领域芯片。比特大陆关注的领域是安全、互联网和大城市数据。

    如果算上比特以前在数字现金芯片方面的成就,公司对芯片行业有着深刻的理解。凭借定制的矿业芯片,Bitland已成为全球最大的比特币芯片和采矿机器解决方案供应商,2017年收入为25亿美元。数据显示,比特大陆成功开发并批量生产了多种专用集成电路定制芯片和完整的机器系统,在数字现金芯片领域成功批量生产了数十亿芯片,拥有最先进的7纳米工艺设计经验。其中,最具代表性的是用于加密数字现金采掘机的BM芯片系列。

    从这个角度来看,有必要熟悉一下在比特大陆制造人工智能芯片,这已经通过了芯片行业的产业链,但是人工智能芯片属于比特大陆的第二次创业,这次旅程中没有一个凹坑落后。唐微微告诉《平托商业评论》,人工智能芯片和数字现金芯片有很多共同点,比如底层的物理设计和处理技术。然而,上述架构需要重新研究。

    Bitmainland已经考虑芯片结构的选择很久了。如果使用其他公司的知识产权授权,2016年初的选择将很少,而且很难找到适合自己的。如果你不选择,这意味着你只能自己制作芯片知识产权。这一过程将会面临挑战,时间也会相应延长。经过团队的仔细考虑,他们最终决定投入研发。“幸运的是,团队的决策过程非常坚定。”

    人工智能芯片杀手

    BM1680是深度学习应用张量计算加速的专用定制芯片,适用于有线电视新闻网、RNN、DNN等深度神经网络的推理和训练。基于BM1680芯片,Bitland提供SC1和SC1的主板产品和智能视频分析服务器Sufeng SS1,这是一款全新的深度学习服务器。它为视频监控和互联网图像处理等各种应用场景提供强大的深度学习加速能力。

    唐微微特别提到芯片已经为安全行业进行了特别优化。例如,视频解码并不一定存在于传统的人工智能加速器上,但苏丰具有这种功能。

    第一代和第二代产品相对比较常见,唐微微说。一般来说,公司的第一代产品都是试水产品,所以BM1680是一款大型完整的芯片。第二代芯片将专注于安全保护,并不排除未来为客户提供定制芯片。

    为什么

    在安全行业,人工智能芯片是另一个值得讨论的话题。随着人工智能安全理念的深化,初创企业在这一领域变得非常受欢迎。是否制造人工智能芯片已经成为摆在他们面前的一个问题。

    在唐微微看来,大多数纯粹从事安全保护的公司不会涉及人工智能芯片,因为芯片的投资回报周期太长,是一个高门槛行业。“仅仅是拍摄就需要数百万美元,这是一项巨大的投资。其次,他们需要吸收人才并组建相应的团队。最重要的一点是你是否有信心继续投资五年,因为客户不能只使用你的芯片产品一次。”

    除了这个硬阈值,SOPHON芯片的高价值部分在于它对深度学习算法和芯片的理解。硬件和软件都有障碍。此外,在迭代周期中,SOPHON为自己设定了每9个月更新一次的目标,希望以“无快攻”的理念领先。

    唐微微告诉平托商业评论,传统芯片工厂的迭代周期为18-24个月,每一代的性能仅提高20-30%。传统芯片的发展已经不能满足行业的需求,尤其是在互联网公司发展迅速的中国。

    唐微微认为当前的趋势可以概括为:软件定义的硬件。几乎所有公司都在转向服务和数据。产品被转换成数据。数据产生的价值进一步促进了产品的增长。SOPHON以快速迭代的方式将新数据、算法和其他模式映射到芯片上,并利用速度与客户一起成长。"在这种情况下,我认为这个行业的芯片技术很可能是颠覆性的."成熟的人才和技术已经成为芯片上Bitland的杀手。

    行业竞争

    一般来说,人工智能芯片分为一般类和特殊类。通用芯片如图形处理器、可编程门阵列和专用芯片如专用集成电路。两者在不同领域有不同的功能。

    像谷歌的人工智能芯片TPU这样的硬汉使用专用集成电路,但它的目的是让它通用。这是为了让谷歌能够更好地推广云服务和深度学习软件库Tensorflow,总之,Tensorflow服务于谷歌的生态系统。谷歌云服务中也有预先培训的深度学习模式,便于不同行业的人员快速部署。

    俗话说,大公司只做生态,小公司只做垂直度。然而,这种说法不一定能赢得每个人的认可。唐微微认为计算芯片生态化非常重要,计算芯片并不都是通用芯片。在垂直行业,它仍然需要时间积累。

    人工智能芯片在中国也很受欢迎。根据世邦魏理仕(CBInsights)发布的《2018年人工智能趋势展望》报告,2017年7月,中国政府表示,智能芯片在2020年仍将与美国持平,到2030年将成为世界领袖。世邦魏理仕(CBInsights)特别提到了中国企业的寒武纪时期,称寒武纪承诺在未来三年生产10亿个处理单元,并专门为深度学习开发芯片。

    在唐微微看来,人工智能芯片市场仍处于蓝海之中。大多数时候,公司在混乱中竞争。市场尚未真正爆发。

    人工智能芯片的未来

    随着人工智能创业热潮的到来,人工智能芯片行业也在快速发展。

    从人才的角度来看,越来越多的人工智能人才涌入,这是行业活力的象征。从另一个角度来看,人工智能芯片的成本已经大大降低,人们对中高端芯片的认识已经逐渐开始被企业家所接受。

    唐微微指出启动人工智能芯片的门槛确实在降低。然而,与此同时,人才数量在增加,市场也在迅速扩大。人工智能、物联网、区块链等行业都有大量的芯片需求。

    “如果一切都连接起来的时候到了,那么一切都需要芯片,芯片的市场容量将是巨大的。”

    这一幕不是幻想。这将在未来真正发生,这将导致人工智能芯片在行业各个子行业的出现。过去,只有英特尔和Avida等几家巨头统治的时代已经一去不复返了。每个领域都可能出现一个或多个大型企业。

    唐微微预言中国传统企业没有人工智能应用的经验

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