AI芯片的未来会不会成为泡沫产业

大家都知道，如今的人工智能正在大踏步地走进我们生活的各个领域，从智慧金融、智能家居到智能教育、智能医疗，人工智能正在各个垂直领域全面开花，而在这大繁华的背后绝对离不开基础层的软硬件支撑和技术层的成熟。AI芯片无疑是近年来最火热的话题之一，不仅英伟达、谷歌等国际巨头相继推出新产品，国内百度、阿里等也纷纷布局这一领域，诞生了寒武纪等AI芯片创业公司。

AI芯片遍地开花

从2017年下半年到今年上半年，国内不少AI初创企业纷纷推出了自己的芯片。去年12月，地平线推出首款嵌入式人工智能视觉芯片——面向自动驾驶的征程处理器和面向智能摄像头的旭日处理器；2018年5月云知声在北京召开发布会，推出其第一代UniOne物联网AI芯片及解决方案。仅仅在这两个月内，就有多家公司发布AI芯片或模组。出门问问正式发布了AI语音芯片模组“问芯”；Rokid发布KAMINO18AI语音专用芯片；思必驰也宣布将在下半年推出AI芯片……

按使用场景划分，AI芯片主要分为云端和终端芯片。而目前主流的深度学习人工神经网络算法包括训练和推断两个环节。由于训练侧需要大量数据去训练人工神经网络，因此训练主要在云端进行。云端追求高性能，开发成本更大，终端更侧重低成本和低功耗，目前中国AI初创企业主要布局在此。

AI芯片之路到底还要走多久？ 芯片行业是一个高投入、高风险、慢回报的行业。与软件可以修正和快速迭代不同，芯片的迭代周期会很长。从云知声、出门问问发布的时间表看，芯片从设计到量产都只有3年多时间，这与“一个芯片产业需要几十年技术沉淀”的普遍印象相差甚远。

物极必反，当一个产业以迅雷不及掩耳之势发展，行业资深人士也会对其产生怀疑。不少案例表示许多产业经济是来的快去的也快，比如之前火热的共享经济也走向了衰退，那么对于AI的高速发展，也同样值得忧虑。

目前国内AI型企业已经多达500余家，随着其火热程度的加深，业内越来越多人开始担忧其是否为“泡沫产业”。对此，清华大学微电子研究所所长魏少军教授曾表示，这是资本助推的结果，一旦钱烧完，就很有可能出现问题；而且在资本的逐利本性下，也是难以为继的。他认为虽然 AI 很热，但是并没有真正落地。实际上，并不是所有的技术都一定需要 AI，很多情况下 AI 起到的是增强的作用；当前人们拥抱 AI，但未来可能会失望。

据亿欧智库《2018中国人工智能商业落地研究报告》显示，2017年中国AI创业公司获得的累计融资超过500亿元，但2017年中国AI商业落地100强创业公司累计产生的收入却不足100亿元。可见行业投融资的热情不减，主要是看中人工智能与各行业结合的前景广阔。

来源：朗锐智科