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芯片解密AI芯片市场的迷茫写照

  恰逢第三波人工智能浪潮,2018年“人工智能芯片”这个有点新鲜的字眼彻底大火了一把,国内外科技巨头、传统芯片巨头以及初创公司纷纷布局人工智能芯片市场,用“草长莺飞式的野蛮生长”来形容当前的人工智能芯片市场,似乎再恰当不过了。
 
2019年尚且过去百天,国内外不少科技公司却已在人工智能芯片市场开始了不少大动作:英伟达发布全新人工智能芯片Jetson AGX Xavier、云知声公布人工智能芯片战略、英特尔联合Facebook研发人工智能芯片、华为英国购置500亩地自建芯片工厂。
 
就目前而言,人工智能芯片主要以ASIC、FPGA、CPU、GPU、DSP为主,而且这些人工智能芯片有一个共同的规律,那就是芯片的通用性与用来跑人工智能的性能和耗能成反比。意思就是,人工智能芯片的通用性越高,其性能和功耗则越加令人失望。各家企业都在产出相应的人工智能芯片,但这些芯片目前还只能称之为加速器,仅在算力、算法上得到了提高,应用上尚未得到解决。也就是说,市场上多数的人工智能芯片公司充其量只能称之为芯片公司。
 
此外,在当前以ASIC、FPGA、CPU、GPU、DSP为主的人工智能芯片市场中,有着“中国四小龙”之称的比特大陆、地平线、华为以及寒武纪,基本聚焦于ASIC方案,而FPGA、GPU、CPU等方案基本掌握在外国企业手中,且不管从技术还是应用上来说,这些公司的想法都大抵相同,没有较多出彩的地方。
 
需要提及的是,“人工智能芯片同质化”这个问题放在2018年或许并不是太大的问题,因为人工智能芯片在2018年才迎来大爆发,“草长莺飞式的野蛮生长”既有赖于市场层面的推动,也有赖于人工智能应用落地的深度需求。但人工智能芯片经过一年的摸索成长,也已经逐渐意识到,这种“同质化成长”,弊必定大过于利。
 
而要解决同质化这个问题,这就要求人工智能芯片企业必须从同质化中走出差异化来。从技术上来看,在算法、算力没有太大差异的现在,企业应该找到自己的竞争力;而从应用方面来看,尽管“人工智能+”正在覆盖全产业链,人工智能芯片也亦是如此,但需要注意的是,单个企业在人工智能芯片的应用上,应该在“吃透”某个单一场景后再将“触角”伸向其它领域,而这个单一场景必须是企业较为熟悉、有把握的领域,切记不能盲目跟风。

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