百度被曝將成立芯片公司！頭部互聯網玩家，為何紛紛入局造芯？

魚羊 蕭簫 發自 凹非寺
量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

市值突破1000億美元大關后，百度最新進展也隨之曝光——

成立一家專門的AI芯片公司，獨立發展的那種，像智能汽車模式的那種。

而百度自研芯片昆侖2，也將于今年實現量產。

消息一出，百度盤前大漲5%。

不得不說，頭部科技公司，近年來行動還真是出奇地一致：

無論國內外，似乎都將目光放在了“AI芯片”這一領域。

先是手機廠商如蘋果、華為、OPPO，紛紛下海自研AI芯片。

2017年，蘋果A11 Bonic問世，首次采用自研GPU，首次搭載神經網絡引擎，開啟智能手機AI時代；

華為“昇騰”系列芯片出爐，標志著華為正式進軍AI處理器行業；

OPPO也明確進軍半導體，打造自研芯片。

同時互聯網公司如谷歌、亞馬遜、BAT，也開始有所行動。

國外如谷歌，2014年就開始為數據中心設計服務器芯片，2019年更是在印度組建芯片團隊。

而亞馬遜最大盈利來源之一、云計算公司AWS，也在2018年底披露了首款自研云服務器CPUGraviton。

國內如阿里，2018年成立“平頭哥半導體有限公司”，正式入局AI芯片；

至于騰訊，也已押注燧原科技，專注于AI芯片的商用落地。

此番，百度又宣布AI芯片獨立分拆，甚至直接砸出自研芯片今年量產落地的重磅消息。

BAT在造芯方面的布局，如今已然明朗。

為何巨頭紛紛入局造芯？

互聯網巨頭入局造芯的原因有兩大方面。

一方面，就國際形勢而言，國內科技公司在芯片上，遭遇國外技術“卡脖子”已久。

2018年，美國商務部突然宣布，7年內禁止美國企業向中興通訊銷售零件。

2019年3月，中興通訊公布2018年度虧損69.83億元人民幣，與2017年度盈利45.68億元比較，相差超過100億元。

此前，中興大量芯片供應依賴于美國芯片企業，這次事件，相當于給國內企業當頭一擊。

在這前后，還有大疆、華為、小米……等等國內企業，均遭遇了美國不同程度的“封殺”。

要想在行業中不受局勢變化的影響，中國企業必須做出對應的抉擇。

可以說，自研芯片是國內企業必須走出的一條路。

另一方面，人工智能帶來的需求和機會。

此前，個人電腦和手機等芯片，雖然基本已經被英特爾、AMD等公司壟斷，但人工智能技術的興起，無疑給行業帶來了一個難得的窗口期。

隨著人工智能算法的飛速發展，金融、醫療、能源、制造、政務、交通、家居等行業，正在實現進一步的“AI+產業化”。

各行各業飛速智能化的同時，疫情的到來，又進一步加速了人工智能算法的需求。

無論是“無人化”等智能服務需求、還是“無接觸”等智能語音需求，一波波產業浪潮，正在不斷倒逼AI技術的落地應用。

軟件的飛速發展，勢必帶動硬件行業的革新。

面對AI算法對算力、任務處理性能的特殊需求，包括GPU在內的上一代處理器，已經呈現出乏力之勢，實際任務運行效率非常低下。

并且軟件重新定義硬件，AI算法重新定義芯片，來到了破局點。

芯片行業，在AI的沖擊之下，打開了一個缺口，硬件需求源源不斷地涌現。

這無異于是一個入局芯片的最好時機——

如果國內科技公司能抓住這一機遇，在發展AI技術的同時自研AI芯片，軟硬件一體的布局，勢必也能對國外技術產業造成沖擊。

而曾經因重倉馬斯克和比特幣封神的“牛市女皇”Catherine Wood，則更是在2021年ARK報告中大膽預測，AI芯片未來的支出將增長4倍以上：

從當前的50億美元，增長到2025年的220億美元。

有實力的玩家，此時不做，更待何時？

自己不做，更待何人？

百度造芯，其實「十年磨一劍」

但此番百度AI芯片業務獨立分拆，只是在追逐風口嗎？

背后的底氣何在？

從國內科技巨頭押注芯片的節奏上來看，百度似乎落子最遲。

然而，如果尋根溯源，或是對百度技術押注熟悉，就會發現，原來百度在芯片方面的布局，早在十幾年前就已展開。

作為國內最早重注AI的科技公司，2010年，為了服務于自身業務，百度就已經開始使用FPGA進行AI架構的研發，并于次年就開展了小規模部署上線。

到了2017年，百度已經完成超過1萬片FPGA的部署。

在這樣的基礎之上，2018年，百度正式發布自主研發的AI芯片——百度昆侖。

昆侖1代處理器基于FPGA架構打造，采用14nm工藝，16GB HBM內存和2.5D封裝解決方案，能夠提供512GB/s的內存帶寬。

并且，在低于150W的功率下，昆侖1代能實現256 TOPS的INT8處理能力。

也就是說，在滿足AI推理和常規訓練、支持通用人工智能算法的基礎之上，昆侖芯片還能進一步降低使用成本。

簡單總結起來，昆侖具有以下幾點特征：

• 通用性，支持全部AI應用和場景；
• 易編程，可以構建強大的軟件生態護城河；
• 高性能，可以支持更深入的AI應用探索；
• 自主可控，在降低使用成本的同時，緩解被“卡脖子”的問題。

截至目前，昆侖1已經量產超過2萬片。

所以，這樣的芯片都用在了哪里？是否空有花架子？

事實上，無論是在大眾所熟悉的百度搜索引擎，還是在To B的百度智能云中，昆侖1都已經被廣泛部署。

國內生態最領先的開源深度學習框架飛槳（PaddlePaddle），也同昆侖芯片深度融合，形成了“自研芯片+自主AI框架”的軟硬一體組合。

而這樣軟硬件結合的模式，也就使得百度的芯片在面對智慧金融、智慧醫療、智慧能源、智能制造、智慧政務、智能交通等等數字化、智能化場景時，能做到更加有的放矢、降本增效。

另外，除了原生支持百度自家的飛槳、百度機器學習平臺（BML）以及各垂類的AI能力引擎，昆侖也支持全球主流CPU、操作系統、PyTorch和TensorFlow等深度學習框架。并與國內廠商展開合作，實現了對飛騰、申威和海光等國產CPU，麒麟、深度和通信等國產操作系統的支持。

百度方面還透露，昆侖2將于2021年上半年實現量產，這款芯片采用7nm工藝，相比于第一代性能會提高3倍。

而除了更側重于行業端的昆侖，百度面向消費者，同樣已有成品，就是百度鴻鵠語音芯片。

鴻鵠語音芯片于2019年7月正式推出，相比于昆侖，它面向的場景更加垂直：

專門為智能家居語音交互、智能車載語音交互，以及智能物聯等場景設計，是一款主打超低功耗的語音交互芯片。

在芯片架構上，鴻鵠內嵌端到端一體化建模算法，能完成遠場拾音、喚醒、定位等一系列語音交互功能，并將提取的特征直接傳遞到云端，在云端進行高精準識別。

這也就使廠商能夠在不損失語音體驗的前提下，進一步壓縮智能硬件成本。

另外，鴻鵠芯片還采用了雙核HiFi4架構自定義指令集，以提升算力。

2020年推出的小度智能音箱2紅外版上，就已經搭載了這款芯片，并因此實現了三大性能提升：

• 語音識別錯誤率平均降低30%；
• 高噪聲下首次喚醒率提升10%以上，達到家居場合使用的超低誤報要求；
• 平均工作功耗僅在100mw左右，待機功率下降90%。

百度造芯，關鍵在生態

總結這樣的路徑，其實百度造芯的差異化競爭力，也進一步水落石出。

關鍵還是場景和生態。

自主研發AI芯片，需要的不僅是硬件技術，還需要對AI算法有深入的理解，要有軟硬結合的能力。

而作為國內最早開始布局AI的科技企業，如今，百度擁有從硬件到軟件，從技術底層到應用場景全覆蓋的AI基礎設施“百度大腦”。無論是地圖、搜索，還是無人車、智能音箱，百度技術多年積累和業務實踐都集成其中。

2020年發布的百度大腦6.0，已經開放270多項領先AI能力，匯聚230萬開發者，企業發布的模型數量超過31萬，是業內最全面、服務規模最大的AI開放平臺。

背靠這樣的生態，百度造芯也就有了更多落地實踐的機會。

就以鴻鵠芯片舉例，可以想見，小度音箱僅僅只是第一站，在未來，這樣的語音芯片還可能在Apollo無人車，乃至家庭、工業場景中進一步得到驗證。

而站在當前這樣的時間節點，把握AI時代芯片行業的新機遇，進一步從軟件的自主可控向硬件的自主可控探索，不僅對于百度自身，對于整個中國的科技行業，都意義深遠。

所以，在小度估值200億，Apollo也被調研機構與估值300億美元的Cruise對標之后……

百度最新孵化的AI芯片公司，又需要怎樣被評價？

從百度最近股價的一路上揚之中，或許可以嗅到一絲風向。

且拭目以待。