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人工智能|中国AI芯片提前进入肉搏期( 六 )

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另一方面 ， 中美之间的贸易摩擦阴云未散 ， 企业需要考虑长远 ， 例如对中国企业来说 ， 他们需要考虑 ， 万一将来买不了美国公司的产品 ， 有没有另一个选择？
还有一个因素是对定制化需求 。 越来越多的应用场景让这些公司发现原本的通用架构无法满足需求 。 Sassine Ghazi发现 ， 任何一家公司都希望自己能够做定制化片上系统（SoC ， System on Chip的缩写 ， 称为系统级芯片 ， 也称片上系统 ， 意指有专用目标集成电路的产品） ， 这是这些公司得以与其行业竞争者区隔开的方式 ， 这使得他们更具竞争力 。 因此 ， 系统公司不仅在系统设计上投入 ， 也会在芯片设计以及硬件方面进行投入 。
当拥有数据绝对话语权以及经济实力的巨头进军AI芯片 ， 意味着对于AI芯片初创公司 ， 竞争压力将逐渐增大 。
许多人担忧 ， 这样的情景与2016年那场AI算法泡沫破灭有点相似 。 一旦数据巨头也进入AI芯片领域 ， 对于这个领域的初创公司来说 ， 是否也面临曾经AI算法初创公司所面临的窘境和瓶颈——要么被吞并 ， 要么被淘汰 。
《财经》采访人员询问了多家AI芯片初创公司以及投资人对此状况的看法 。 普遍的观点是 ， 这对于AI芯片企业来说是一个威胁；另一方面考验AI芯片初创公司自身的技术实力和商业模式 。 但即便是吞并或收购 ， 这个过程也比AI算法行业的吞并整合来的晚一些 。 因为芯片公司的技术门槛远比算法公司更高 。
AI的算法、数据以及芯片可以被比做一个烹饪的过程 。 AI算法相当于菜谱 ， 数据是原料 ， 芯片这些就是烹饪的工具 。 原料是核心 ， 因为不论是芯片还是算法 ， 都需要大量数据为基础进行迭代、验证 。 谁掌握了数据 ， 就掌握了做菜的话语权 。
但研发“菜谱”并不需要太高的门槛 。 AI算法公司在几年前 ， 吃到了一波市场红利 ， 这得益于其入局早 ， 当巨头发现他们自己就可以做这件事时 ， AI算法公司就丧失其价值 。
AI芯片对于技术的要求更高 ， 除了数据 ， 人才和创新对芯片项目来说至关重要 。 系统公司能否找到有丰富经验、成建制的团队来做这件事 ， 即便是招到了人 ， “雇佣军和创业者也是非常不一样的 。 ”杨磊说 。 另一位投资人表示 ， 互联网巨头可能不一定具备做芯片的基因 ， 也不见得比AI芯片创业公司更懂芯片 。
芯片是一个前期投入高、回报周期长的项目 ， 这和互联网行业的商业逻辑完全不同 。 互联网巨头当然可以从芯片厂商例如英特尔、AMD、英伟达等成建制地招募团队 ， 但其商业模式能否支持芯片前期的高额投入？这取决于互联网巨头有多大决心、精力和财力做这件事 。
目前系统公司的自研芯片大多以AI云端推理芯片为主 ， 针对自身公司的特殊应用场景 。 推理芯片和训练芯片不同 ， 技术门槛较低 。 这是AI芯片初创公司的机会 ， 他们需要在与巨头博弈的过程中找到平衡 。 既要与系统公司合作 ， 又要保持自身独立 。

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