9月初，隨著美國限制對中國出口高性能數(shù)據(jù)中心GPU，加速計算國產化趨勢漸明，國內芯片企業(yè)正趁勢發(fā)展，帶動AI芯片、GPU市場熱度。在資本市場上，中國相關概念股應聲上漲。

“在AI芯片領域，天時地利人和，包括國家政策、人才和經(jīng)驗等等，這是很好的機會。”近日，燧原科技創(chuàng)始人兼CEO趙立東接受界面新聞記者采訪時稱，把握上述機會的關鍵是打破生態(tài)壟斷，實現(xiàn)架構創(chuàng)新。

燧原科技于2018年3月注冊成立，在種子輪之后對外公布了四輪融資，且四輪均有騰訊參投，累計融資額近40億元人民幣。在產品上較早實現(xiàn)了AI芯片的產品化，產品體系覆蓋云端的人工智能訓練、推理芯片及其加速卡、人工智能訓練OAM模組，是國內早期同時擁有云端訓練、云端推理解決方案的AI芯片初創(chuàng)公司。在9月初的世界人工智能大會上（WAIC），燧原科技發(fā)布“云燧智算機”人工智能加速集群產品，進入集群計算領域。

燧原科技的創(chuàng)始團隊來自AMD。趙立東曾擔任紫光集團副總裁，更早前在AMD工作了7年時間，任計算事業(yè)部高級總監(jiān)等。另一位創(chuàng)始人兼COO張亞林曾任職AMD上海研發(fā)中心，擔任多個芯片項目研發(fā)負責人。

團隊建制完整是投資人看好燧原的重要原因，創(chuàng)始人外，燧原相當一部分高端人才也來自AMD。“AMD一度有三分之一的全球收入來自中國，而中國有完整的建制研發(fā)體系，獨缺產品定義權。”趙立東解釋，所謂產品定義，即協(xié)調各個部門確定芯片產品，定義規(guī)格，做好競爭分析，明確市場前景。這一重要工作一直由AMD德州奧斯丁總部承擔。

在AMD的經(jīng)歷和創(chuàng)始團隊的芯片開發(fā)經(jīng)驗，成為燧原成立的契機和基礎。從產品和團隊規(guī)模而言，近四年時間里，燧原從不足十幾個人發(fā)展到八百人，產品從單一的訓練芯片發(fā)展為端到端方案，最終又涉足更復雜的集群計算。

趙立東表示，燧原看到的機會是：逐漸增長的AI計算需求下，傳統(tǒng)的CPU（中央處理器）已不能滿足算力的需求，GPU（圖形處理器）憑借并行計算能力一躍成為最佳選擇。而英偉達為GPU構建的數(shù)學、算子、函數(shù)庫等完整軟件生態(tài)，讓GPU成為AI計算無可爭議的主角。

AI計算大致分為兩個層面，首先是對模型進行訓練，整個過程可能耗時數(shù)天；之后是訓練出的模型響應實際請求，如對一張圖片進行識別，做出推理。從架構而言，英偉達的傳統(tǒng)GPU約60%的面積用于通用計算，30%用于圖形渲染，主要是加速計算的GPGPU（通用計算GPU）普遍去掉圖形渲染部分。過去十多年，英偉達捕捉到AI技術崛起的浪潮，通過CUDA平臺搭建的軟件生態(tài)，使其GPU成為全球數(shù)據(jù)中心處理AI應用的標配，占據(jù)了超過90%的市場份額。在云端領域，目前英偉達旗下的GPU占據(jù)訓練市場不少份額，部分推理任務則由英特爾CPU承擔 。

業(yè)界普遍認為，訓練芯片的研發(fā)難度和商業(yè)化落地更難，原因是在AI訓練的過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡模型并沒有固定，所以對芯片的通用性有很高的需求，英偉達的GPU長期為第一選擇。而推理則更簡單，增速更快，故而訓練芯片對于芯片公司的設計能力考驗更高。從全球AI芯片市場來看，先推理后訓練是主流路徑，英特爾收購的AI芯片公司Habana、國內諸多AI初創(chuàng)公司也是如此。

以此來看，燧原科技先推訓練芯片、后發(fā)推理芯片的路線頗為特別。

2019年12月，燧原科技發(fā)布第一款云端訓練芯片“邃思”，并以此芯片衍生出訓練和推理兩款衍生計算卡。“不僅做大芯片而且是做人工智能訓練芯片，它比推理要復雜很多。訓練芯片可以做推理，但推理芯片不能做訓練。”趙立東稱。隨后燧原又推出第二代訓練芯片邃思2.0和推理芯片邃思2.5，共計三款芯片。

實際上，在AI計算領域，由于受到諸多云巨頭和初創(chuàng)公司的沖擊，英偉達一家獨大的格局有望被改變。

特別是在中國，強勢的英偉達并非沒有“弱點”：絕大部分AI廠商依賴英偉達軟硬件生態(tài)，議價能力不足；另一方面，基于英偉達非開源軟件開發(fā)AI功能，難以進行更深度開發(fā)。而客戶支持、服務團隊方面，英偉達很難將BAT等中國客戶與美國谷歌、亞馬遜等美國公司等同視之。

也因此，有必要建設自有芯片生態(tài)供應鏈。據(jù)趙立東介紹，燧原選擇自建開發(fā)工具鏈，適配自家硬件。不過，目前絕大多數(shù)專攻AI領域的國產芯片廠商依賴或兼容英偉達的CUDA軟件生態(tài)，從而在起步階段避開了英偉達的軟件生態(tài)壁壘，趙立東認為，從軟硬件一體的角度很難去評價這一做法，芯片在兼容CUDA生態(tài)基礎上超越英偉達GPU可能會存在知識產權問題。

燧原科技也在嘗試推進其硬件系統(tǒng)和軟件一體化，并與機器學習算法無縫協(xié)作，比如適配谷歌的TensorFlow、Facebook的Pytorch以及百度“飛槳”等機器學習倉庫中收集的算法，補全生態(tài)。所謂AI芯片生態(tài)，是指包括驅動程序、編譯器、開發(fā)者工具包等軟件層，以簡化AI開發(fā)人員的工作。

值得注意的是，類似燧原這樣的初創(chuàng)芯片公司，也面臨著如何與大型互聯(lián)網(wǎng)公司打交道的問題。

目前中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭均在AI芯片領域布局，BAT也是主流云服務商，每年都會采購大量計算硬件。此前阿里半導體部門“平頭哥”已經(jīng)搭建了AI芯片業(yè)務，百度旗下則有AI芯片公司昆侖芯，而騰訊云曾披露三款自研芯片進展，稱其中一款AI芯片已流片試產。三家中，平頭哥和昆侖芯均明確會拓展外部客戶。

芯片在落地過程中，成本也是企業(yè)決策的考量因素。互聯(lián)網(wǎng)公司自研芯片，無論是從成本、開發(fā)周期，維護來看，都難以做到最好，其中一些只針對特定場景開發(fā)芯片，自用規(guī)模有限，而規(guī)模決定盈利能力，帳更難以算清，實現(xiàn)不了盈利就不能持續(xù)迭代。

趙立東強調，面對其他芯片公司的競爭，燧原要在芯片性價比、能耗比上做到極致。據(jù)他透露，燧原今年最主要的目標是產品規(guī)模化落地，擴大市場份額。第三代芯片產品年底會流片，預期會在第二代產品規(guī)模化基礎上實現(xiàn)盈利。

不過，在燧原芯片產品持續(xù)迭代下，前期成本巨大，需要在規(guī)模化后進一步開源節(jié)流，提高毛利率，才能實現(xiàn)盈利， “（實現(xiàn)的）時間取決于市場環(huán)境如何，如果優(yōu)先級仍然是市占率，可能要靠犧牲毛利降低價格來搶占，還要看需求，最終要多方考慮做綜合判斷決策。”趙立東表示。

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