多家企业聚首,为何互联网企业扎堆造芯?

随着字节、快手的加入,互联网企业在造芯领域又多两员玩家。

在此之前,已有不少互联网企业选择造芯,走向了AI芯片、CPU和DPU等芯片的自研道路。互联网企业为何开始选择自己造芯,又会给产业带来哪些变化?

互联网造芯

当下,有越来越多的企业开始选择进军芯片领域。

据相关数据显示,2020年国内有7 万多家芯片企业新成立。去年,国内芯片领域共发生约 287 笔投资,同比增长 67.8%。

在大量瞄准芯片的企业中,其中不乏互联网企业的身影。

今年7月,曾有消息称,字节跳动正在发力自研芯片,并为此招聘包括SoC和Core前端设计、模型性能分析与验证、底层软件和驱动开发、低功耗设计、芯片安全等大量芯片相关工程师。

此后,媒体报道称,字节跳动公司发言人证实,公司确实正在考虑设计自己的芯片。据报道,字节跳动发言人表示,由于无法找到能够满足需求的供应商,该公司计划针对特定用途设计自用芯片。该芯片将会专门针对字节跳动涉足的多个业务领域进行定制,包括视频平台、信息和娱乐应用等。字节跳动不会面向其他公司销售芯片。

8月10日,在快手StreamLake品牌发布会上,快手高级副总裁于冰宣布,快手研制出云端智能视频处理SoC(System on Chip,系统级芯片)SL200,已经流片成功,正在进行线上内测。

事实上,在此之前,已有更多互联网企业开始在芯片领域涉足。2018年7月,百度率先推出了AI芯片昆仑,当时首批产品包含训练芯片昆仑818-300、推理芯片昆仑818-100。

据媒体报道披露,早在2010年百度就开始采用FPGA自研AI芯片。彼时,全球互联网行业中,除了百度,只有当时的Google TPU团队部署芯片研发工作。

此后,也有更多互联网企业纷纷布局该领域。2018年4月,阿里全资收购了芯片公司中天微。同年9月,阿里达摩院联合中天微成立了芯片公司——平头哥半导体。 2019年7月,阿里正式发布新款芯片——玄铁910(XuanTie910)。

2021年11月,腾讯也公开了自己在自研芯片,并推出了三款芯片,针对 AI 计算的紫霄芯片,用于视频处理的沧海芯片以及面向高性能网络的玄灵芯片。

为何纷纷造芯?

为何互联网企业开始纷纷造芯?业界有观点认为,在过去二十年一直处于高光之下的中国互联网产业,正在面对流量红利逐渐减少的现实,因此要寻找新的业绩增长点,而火热赛道之一的半导体芯片自然会成为布局重点。

但也有不同观点认为,互联网企业是为了解决自身应用需求而选择自我造芯。近年来,随着业务形式的多样化以及数据的暴涨,各家互联网企业都碰到了买不到适用服务器处理器以及相关芯片的难题。

最早遇到之类问题的谷歌,为了解决应用需求,不得不建立了芯片研发团队,专门为自家的设备定制处理器,TPU(Tensor Processing Unit,张量处理器)就是这样诞生的。

TPU是一种专用集成电路(ASIC),是专门为Google的TensorFlow框架(一个符号数学库,用于机器学习应用程序,如神经网络)设计的,用于加速机器学习。从2015年开始,Google就已经在内部使用TPU,主要为其云基础架构服务。据悉,在Google相册中,单个TPU每天可以处理超过1亿张照片。

无独有偶,字节在确认其将自研芯片时也提到,为了满足该公司旗下TikTok的应用需求,字节跳动已计划聘用专家,为其数据中心开发SoC,以处理某些特定的工作负载。

字节跳动方面表示,除了采购x86架构CPU,该公司也会与芯片供应商探索RISC架构芯片在云端的应用。字节跳动的自研芯片探索将主要围绕自身的视频推荐业务展开,为大规模推荐服务场景定制硬件优化方案,比如视频编解码,云端推理加速等,以提升效率、降低成本。

也就是说,传统x86架构CPU难以满足TikTok的视频推荐业务。有观点称,虽然传统CPU具有AI推理能力,但其在海量大数据面前,信息处理速度慢的短板暴露明显,TikTok的业务需要能快速处理大数据,AI智能化水平比较高的处理器,并且还要求视频解码能力好,当下并没有看到能完全满足这些要求的处理器。

早前,腾讯等企业也曾指出过造芯的目的不是销售而是自用。例如腾讯云与智慧事业群 CEO 汤道生在接受《中国企业家》采访时称,腾讯造芯的核心思路是基于自身需求,要么降低成本,要么更高效地使用基础设施。

传统芯片厂商为了解决互联网企业的痛点也进行了研发,近些年打造的DPU(Data Processing Unit)和智能网卡,在某种程度上就是为了满足大数据处理和AI智能化需求,但想要完全满足互联网企业的需求,也都尚需进一步打磨。

星图金融研究院研究员雒佑则认为,互联网企业造芯一方面是受到之前国外技术封锁的影响,一旦被限制那么自身的业务就会受到影响;另一方面自造芯片有助于自身技术积淀,拓展企业掌控供应链的能力,甚至有助于在后期向外技术输出。

如何造芯?

从目前状况来看,互联网公司造芯,在一定程度上推动了自身业务发展的需要。

以云计算为例,开发最底层的专用芯片能够降低云计算成本,也为其云计算业务带来更多的竞争力。2018年11月,亚马逊AWS发布首款基于Arm架构的云服务器CPU Graviton以及首款云端AI推理芯片AWS Inferentia。上述服务器和芯片能提供更低成本的计算能力和运行成本。此后一年,AWS全年降价次数超过9次,较前一年多了3次降价。

从入局路径来看,目前互联网企业多以研发专用芯片以及投资布局为主。

一般而言,芯片大致分为两类,CPU、GPU被称之为通用型计算芯片,CPU、GPU之外的其他类型芯片统称为专用型芯片。其中,通用性芯片可以满足绝大部分应用场景,但对工艺制程、芯片架构要求更高,而专用芯片只能应用到特定领域,所以架构设计相对简单,开发也相对快速。

当前,国内互联网企业所自研的芯片大多都是专用芯片,以AI芯片、服务器芯片等为突破口,集中在芯片设计环节。深度研究院院长张孝荣指出,互联网巨头主要自己设计AI类芯片,委托台积电这类企业代工制造。自己设计的AI芯片可以更好与平台算法契合,有利于算力提升;二是专用芯片解决专一问题,比购买GPU(图形处理器)这类通用芯片的总成本要便宜很多。

雒佑也认为,专用芯片的研发所需要的技术水平较低,且能更好的匹配自身的业务,后期适配难度较小,算法、技术维护成本低。

除了自研芯片之外,互联网公司也开展了芯片企业投资之路,亚马逊曾收购了以色列的初创公司Annapurna Labs,并在两年后推出了第一颗自研芯片;阿里巴巴也全资收购了CPU IP Core公司中天微;腾讯领投了 AI 芯片初创公司燧原科技 3.4 亿元的 Pre-A 轮融资。

业内人士表示,投资在一定程度上能够帮助互联网企业补充其短板,并加快芯片研发速度。互联网公司技术、资金、规模都足以展开芯片自研,通过投资可以加速芯片研究。自研芯片除了可以满足自身业务需求,降本增效,也会为未来更多业务上的技术无人区提供支持。

当前,互联网大厂在芯片领域上的人员招聘及投资都保持着增长态势。不过,业内有分析师指出,芯片制造工艺复杂,不能用简单的互联网思维来思考问题,或许从芯片自用走到广泛商用,要经过大量时间和验证,验证之后,互联网企业在芯片硬科技等维度的较量才会真正拉开帷幕。

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  • 本文由 发表于 2022年10月3日 00:38:10
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