2018年將是新概念AI晶片崛起之時 - 工程師

[情報] 2018年將是新概念AI晶片崛起之時

http://bit.ly/2DqsLBX

多年來，金融機構對於製造電腦晶片的新創公司幾乎沒有興趣。因為一家新創公司根本無
法與英特爾競爭，即使到了智慧型手機和遊戲領域，也有像高通和Nvidia這樣的公司擠壓
新創公司的表現。

但隨後科技產業出現典範轉移，那就是人工智慧的趨勢。現今，至少有45家新創公司正在
研發能夠支持語音和自動駕駛車的任務的晶片，其中至少有五家已經從投資者手中籌集了
超過1億美元。根據研究公司CB Insights的數據，創投家2017年在晶片新創公司的投資額
超過了15億美元，幾乎是兩年前投資的兩倍。

藉由針對機器學習設計特定運算能力的晶片時，這些新創企業正朝著兩個目標之一邁進：
一個就是找到一個有利可圖的利基或者獲得快速收購的機會。

在2015年和2016年初想要籌資建立晶片的新創公司來說是一場噩夢。但是隨著高科技公司
紛紛搶灘收購AI半導體市場之後，這種情況已經發生了變化。

矽谷新創公司Cerebras，在獲得五名Nervana（於2017年被英特爾併購的AI晶片新創公司
）工程師之後，也持續往AI晶片設計目標前進。到2018年年初，Cerebras籌資超過1億美
元的資金。另外還有四家公司：一家英國的新創公司Graphcore最近加入1億美元俱樂部；
另一個也是矽谷公司Wave Computing；以及由中國大陸政府支持的兩家北京公司Horizon
Robotics和Cambricon。

整體來說，中國大陸期望藉由AI晶片的起飛，改變在晶片市場落後美國的情況。因此，北
京又有了第三家晶片新創公司DeePhi，目前籌資4000萬美元。中國大陸科技部明確要求生
產出足以挑戰Nvidia晶片的中國晶片公司。換言之，進入AI晶片是新創公司扳倒的半導體
巨人的機會之一。

即使Nvidia的GPU可以高效率執行所有微小運算進而訓練神經網絡，但是在這些晶片之間
傳輸數據的效率仍然很低。因此，除了針對神經網絡構建晶片之外，新創公司正在重新思
考環繞其周邊的硬體。例如，Graphcore正在構建一個內含更多記憶體的晶片，以便它們
不需要往返發送數據。其他人正在研究擴大晶片之間溝通的管道，以便更快地進行數據交
換。

目前還不清楚這些新晶片的工作效果如何，但是以設計和構建一個晶片大約需要24個月時
間計算，2018年將出現第一顆按照這種新概念的晶片，這或許是一個新世界市場的開始，
就看誰能夠把握機會了。

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