搭上“东数西算”快车，AI芯片发展的核心问题是什么？
2025-02-09
视频产品的SV100系列产品线。跨越软硬件结合的难关
AI芯片之所以难以跑出胜利者，原因不在于目前设计和制造的难度——它已经有一套成熟的流程和许多有经验的团队。问题在于应用场景和平台，AI芯片的定位决定了，它自身并不是一个能直接带来产出的独立产品，必须服务于一定的业务需求，才能实现有效的应用。而现实情况中，很多客户并不具备自主使用AI芯片开展业务的能力，需要完整的解决方案作为辅助。
换句话说，AI芯片作为硬件，需要与软件协同进行成果产出，最后再作用于软硬件一体的系统，比如智能驾驶，否则强大的计算能力就失去了意义。
这个领域的霸主是英伟达，英伟达的GPU在AI应用中除了能处理AI负载，还能进行图形计算等。这导致了一些寡头格局的后果，比如目前深度学习框架是谷歌Tensorflow和meta公司Pytorch双垄断，AI芯片是英伟达一家独大。软件平台厂商对AI芯片的适配能力是有限的，只能选择一定数量的头部玩家进行优先的优化。目前，这个位置属于英伟达。
不过，行业内公司自主开发的脚步从未停止。早在2016年，百度就推出了我国第一个深度学习框架，而后，华为在2020年也推出了自己的深度学习框架。值得一提的是，华为实现了AI领域从底层芯片到语言再到深度学习框架的全部自研。但要真正解决软硬件问题，还有很长的路要走。
1月24日，商汤科技宣布上海临港人工智能计算中心（AIDC）正式启动运营，这是亚洲最大的人工智能计算中心之一。2021 世界人工智能大会上，商汤与中国电子技术标准化研究院、中国信息通信研究院、清华大学、复旦大学、上海交通大学及多个行业伙伴共同成立了“人工智能算力产业生态联盟”。目的在于对软硬件的边界，形成一个足够标准、通用的接口层，从而促进国产芯片产业化。
早在去年11月，工信部就明确提出要加快构建以数据和算力设施为核心的新型数字及基础设施体系。到2030年，中国将在人工智能理论、技术和应用方面达到世界领先水平，人工智能核心产业规模将超过1万亿元，带动相关产业规模超10万亿元。
中金公司预计，全球云端AI芯片2025年市场规模将达到261亿美元。随着“东数西算”工程的有序开展，AI超算中心布局会越来越呈现规划性，AI芯片也将从2022年开始，真正迎来自己应用的春天。