科技改變生活 · 科技引領未來
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國內正在熱議“缺芯”的時候，Facebook傳出正在招人，計劃自己研發AI芯片。至此，美國的四巨頭谷歌、蘋果、Facebook、亞馬遜都與AI芯片產生了交集。
同時，高通舉步維艱，到了被群雄分食的地步，禁售也可能是壓垮它的最后一根稻草。這恰恰證明芯片公司本身也面臨非常大的挑戰，未來主導AI芯片的或許并非芯片公司，而是谷歌、亞馬遜這樣的AI巨頭，它們重整生態，用云服務來擠壓底層硬件供應商的戰略布局已經很明顯。
整個產業生態系統在升級，新智元認為，目前已經不能從芯片看芯片，必須要升級到AI云的維度。反觀之下，BAT有無造芯可能？
彭博（Bloomberg）報道，Facebook正在招聘負責打造“端到端SoC/ASIC、固件和驅動程序開發組織”的經理，其目的是降低對高通、英特爾等芯片巨頭們的依賴。
亞馬遜2個月前也被曝出在開發AI芯片，如果亞馬遜和Facebook真把造芯片的事兒辦成了，美國的四大互聯網巨頭谷歌、蘋果、Facebook、亞馬遜就都有了自主研發芯片的能力。
這邊國內輿論正為“缺芯”痛心疾首，甚至責怪自己人只會靠所謂的商業模式“創新”圈錢，并沒有掌握核心技術。但當那邊傳來Facebook的消息時候，才突然意識到：
Facebook官方公告稱，公司總部目前在招聘ASIC & FPGA設計工程師，候選人要求具有架構和設計半定制和全定制ASIC的專業知識，需要與軟件和系統工程師合作，了解當前硬件的局限性，并利用他們的專業知識打造針對多種應用（包括AI/ML，壓縮，視頻解碼等）的定制解決方案。
Facebook招聘信息的崗位要求
不久前，剛卸任Facebook人工智能研究部門（FAIR）負責人、轉為Facebook首席AI科學家的LeCun也轉發這篇招聘啟事。
有趣的是，LeCun還自曝自己很久很久以前是一名芯片設計師，他還有電氣工程師文憑，果然博學。
不過，Facebook拒絕對招聘信息發表評論。
至于為什么要做芯片，彭博認為，Facebook在試圖降低對英特爾和高通等芯片制造商的依賴。
首先，Facebook自己研發的芯片可以用在其數據中心來為硬件設備、人工智能軟件和服務器服務。
Facebook的招聘的崗位屬于基礎建設（infrastructure）的范疇，所以很有可能芯片團隊會把精力投入到該公司的人工智能服務器上。現在，對Facebook的人工智能系統進行訓練的服務器Big Basin是英偉達提供的。
Big Basin由英偉達的GPU驅動，組合成大型的人工智能軟件訓練網絡，讓Facebook產品能夠進行對象和面部識別和實時文本翻譯，并描述和理解照片和視頻的內容。
英偉達的GPU
其次，Facebook擁有大量的智能硬件設備，下個月它將推出Oculus Go，這款售價200美元的獨立虛擬現實頭戴式耳機將使用在高通處理器。Facebook即將推出的智能音箱也需要配置高通或英特爾的芯片。
Oculus Go
未來，這些設備可以通過定制的芯片來進行迭代，而通過使用自己的處理器，公司可以更好地控制產品開發，并能夠更好地協調軟件和硬件。
另外，靠人不如靠自己，Facebook依賴的高通在今年“諸事不順”。
高通先是與博通陷入了近半年之久的收購拉鋸戰，最后特朗普親自下令，才躲過被收購的命運；緊接著，高通創始人的兒子Paul Jacobs被董事會免去董事長職務，經歷了較大的人事變動；而高通收購恩智浦又遇到了中美貿易戰的尷尬時間點；最近為了對投資者做出的降低10億美元成本承諾，又傳開始裁員的新聞……
有這么一個不靠譜的隊友，Facebook能放心嗎？
Facebook著力打造的ASIC和FPGA，一個是專用集成電路，一個是半定制的現場可編程門陣列，這兩者是除GPU之外的、人工智能的重要硬件解決方案。此舉也可看出，Facebook在人工智能領域的部署已經超出軟件研發，開始涉足底層硬件。
由于初始成本高，研發周期長，處理器和芯片開發可能是中國爭奪人工智能領域的國際主導地位最困難的部分。目前，AI硬件可以分為兩類：
（1）用于訓練 AI 算法的CPU、GPU等，其中CPU的優勢為處理各類數據及強邏輯判斷能力，GPU在浮點運算、并行計算等方面性能優異；
（2）FPGA及以谷歌TPU為代表的專用集成電路ASIC。其中FPGA稱為現場可編程門陣列，用戶可以根據自身的需求進行重復編程，具有靈活性高的優點。如果說 CPU 和 GPU 是在架構級別做到 “通用” 的話，FPGA 就是在更低一級的電路級做到了“通用”。通過硬件描述語言對 FPGA 編程后，它可以模擬任何一種芯片的架構，包括 CPU 和 GPU 的架構，通俗地說，FPGA 是一種可編程的 “萬能芯片”。它非常適合探索性的、小批量的產品。
而ASIC是為專門目的而設計的集成電路，由于完美適用于神經網絡相關算法，ASIC在性能和功耗上都要優于GPU和FPGA，例如谷歌TPU性能比GPU快30倍。
根據騰訊研究院的報告，從基礎層的芯片企業數量來看，中國擁有 14 家，美國 33 家，中國僅為美國的 42%。美國廠商遍布AI芯片的各個流派，IC 設計環節的產業結構非常均衡，并且在 GPU 和 FPGA 兩個領域，美國企業是完全壟斷的，中國企業只在 FPGA 編譯、ASIC 和類腦芯片方面略有作為。
圖：AI芯片格局（不完全統計），中國企業正在入場
美國四大AI巨頭都造芯片，BAT離造芯之路還有多遠？
今年2月，TheInformation稱，亞馬遜正在為其Echo音箱設計AI芯片，目的在于讓運算進程加快，像聽歌、報時這些簡單的指令可以直接在本地完成。
目前，蘋果與谷歌已經研發并應用了自己的AI芯片。
本月初，當媒體曝出蘋果計劃最早從2020年開始在Mac上使用自家的芯片而非英特爾的處理器時，英特爾股價一度暴跌9.2%。之前有統計稱，英特爾5%的收入來自蘋果公司。
蘋果A系列芯片強大到連谷歌都坐不住。去年底，谷歌挖來前蘋果公司工程師John Bruno搞芯片。Bruno是ASIC設計專家，曾在顯卡廠商ATI工作，后來擔任AMD總工程師，也領導了蘋果芯片相關的技術分析團隊。
John Bruno
谷歌的TPU不僅在為搜索、翻譯、相冊等應用加速，它今年初開放的機器學習利器Cloud TPU進一步讓AI云出現大變局。因此，亞馬遜研發AI芯片，很有可能用在亞馬遜AWS上，以此來應對谷歌的挑戰。
如果Facebook和亞馬遜研發出了AI芯片，這意味著谷歌、蘋果、Facebook和亞馬遜四家AI巨頭，都擁有了AI芯片研發能力，英特爾、高通、英偉達們可能會瑟瑟發抖。
目光回到國內。
國內輿論正為“缺芯”痛心疾首，但當Facebook這家社交媒體公司也要造芯片時，國內的社交巨頭、電商巨頭、搜索巨頭是否也有研發AI芯片的可能？
目前，BAT三家都沒有（直接）造芯片，但具備一些相關的技術。
去年3月，騰訊云宣布已經形成FPGA、GPU和25G網卡云服務器的全矩陣AI基礎設施計算平臺，同時公布一系列技術和生態部署，包括推出1機4卡的FPGA云服務器、1機8卡的GPU云服務器，以及將把25G網卡部署在FPGA和GPU的云服務器上，為后續的GPU集群和FPGA集群提供網絡基礎設施等舉措。
新智元曾發表過騰訊云FPGA云化的設計初衷、應用場景和價值的文章。
去年8月，百度在美國Hot Chips大會上與賽靈思合作發布XPU，它是一款256核、基于FPGA的云計算加速芯片。
不過，它的核心很小，沒有緩存或操作系統，開發者只能用匯編語言，根據百度研究院歐陽簡當時的說法，其效率與CPU相當。百度還在一個月后推出FPGA/GPU云服務器。
此外，百度去年還發布DuerOS智慧芯片，不過，這款芯片由紫光展銳RDA5981集成，采用了ARM公司mbed OS內核及其安全網絡協議棧。
除了技術之外，BAT對AI芯片公司主要以投資為主，其中，阿里投資5家芯片公司，數量最多。
新智元認為，目前已經不能單純從造芯片來看芯片，必須要升級到AI云的維度來看。騰訊FPGA云化、百度FPGA/GPU云服務器都代表了這一方向。
與此同時，高通舉步維艱，到了被群雄分食的地步，對中興禁售也可能是壓垮它的最后一根稻草。這也恰恰證明芯片公司本身面臨非常大的挑戰，未來主導AI芯片的或許并非芯片公司，而是谷歌、亞馬遜這樣的AI巨頭，它們重整生態，用云服務來擠壓底層硬件供應商的戰略布局已經很明顯。
整個產業生態系統在升級。BAT除了創新商業模式，在AI芯片領域能否有所作為是我們最應該關注的趨勢。
陳熙