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          公司產業
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          騰訊美團“造芯” 互聯網巨頭掘金萬億賽道

          文 | 本刊記者 顧天嬌 日期: 2021-10-25 瀏覽次數: 23

          繼扎堆“造車”后,互聯網巨頭們又齊聚芯片 賽道。?

          近日騰訊表示,基于一些業務需要,騰訊在特 定的領域有一些芯片研發的嘗試,比如 AI 加速和 視頻編解碼,但并非通用芯片。而在此之前,騰訊 還投資了主攻通用人工智能訓練和推理產品的 AI 芯片公司燧原科技。?

          另一邊,美團關聯公司投資了 AI 芯片公司智 砹芯半導體,后者主做高性能、低功耗人工智能處 理器芯片 ;字節跳動投資了 GPU 芯片設計公司摩 爾線程,并表示正組建團隊,要在 AI 芯片領域做 一些探索。?

          更早入局的玩家,如百度已于今年 6 月將旗 下昆侖芯片業務獨立出去,目前昆侖芯公司估值約 130 億元 ;阿里巴巴自研芯片 AI 推理芯片含光已 量產并服務于阿里內部。?

          如果說互聯網巨頭造車是為了搶奪下一個時代 的流量入口,那么扎堆造芯又是為了什么??


          算力的角逐?

          觀察各家互聯網公司的芯片布局,有一個共通 點,那就是 AI 芯片。?

          互聯網公司的觸角遍布我們的生活,衣食住 行等場景產生的海量數據匯聚在各個巨頭的數據庫 中。利用深度學習算法,巨頭們分析用戶的喜好習 慣,預測用戶的行動,進而為用戶提供個性化推送。 與此同時,用戶發現軟件正在變得越來越“聰明”。?

          另一方面,互聯網巨頭“同質化”極其嚴重, 在社交、電商、視頻、游戲、支付、企業服務等領域 都是打得不可開交,這背后與其說是在存量市場中爭 奪更多的用戶時間,不如說是為了爭奪用戶數據。?

          但是誰能夠將收集來的數據更好、更快地利用 起來,考驗的就是各家的算法和算力。因此,芯片 作為提供算力的硬件基礎設施,成為了巨頭們構筑 差異化競爭力的關鍵。?

          就拿騰訊來說,其自研的 AI 加速芯片,其實 就是以現有芯片架構為基礎,對某類特定算法或者場景進行加速,從而實現在特定場景下的計算速度、 功耗和成本等方面的優化。通常包括基于深度神經 網絡的各類算法,以及圖像識別、視頻檢索、語音 識別、聲紋檢測、搜索引擎優化等任務。?

          騰訊目前發力視頻業務,在微信上培育視頻號 內容生態,而視頻內容審核、視頻在私域流量和公 域流量中進行的算法分發等都是 AI 加速芯片應用 的典型場景。?

          燧原科技的 AI 高性能通用芯片“邃思”、AI 加速卡“云燧 T10”、AI 推理產品“云燧 i10”等 量產后,都將能夠給騰訊帶來幫助。?

          所以也就不難理解,為什么在燧原 Pre-A 到 C 輪的 4 輪融資中,騰訊一次都沒有缺席。?

          與騰訊需求類似的是字節跳動,字節跳動從短 視頻起家,并且以算法見長,用戶上傳的海量視頻 需要分析理解處理,平臺推薦引擎也需要強大的機 器學習算力,目前的通用 AI 芯片已經無法滿足它 的需求了。?

          當然 AI 芯片市場競爭激烈,且迭代速度驚人。?

          阿里巴巴 2019 年 9 月推出含光時,號稱 1 塊 含光 800 相當于 10 塊 GPU,而不到一年時間, 2020 年 5 月,NVIDIA 推出了 A100 GPU,采用 7nm 工藝、3D 封裝,算力提升 20 倍,至少相當于 2 塊含光 800。這樣的能效提升速度,遠高過每 18 個月翻倍的摩爾定律。?

          此后,包括阿里云、百度智能云、滴滴云、騰 訊云等眾多云服務提供商紛紛推出搭載了 A100 的 多款云服務及 GPU 實例。?

          可見,互聯網企業自研 AI 芯片無論是自用還是 對外出售,都面臨巨大的風險,來自其他芯片廠商的 研發成果可能很快就超越了其自身投入巨資做的芯片。?

          習慣了賺“快錢”的互聯網公司,不僅在技術 積累上與已有的芯片廠商存在差距,存在高估自身 研發實力的可能,在資本投入上也可能出現低估的 情況,此番陸續下場“造芯”,又是否會變成一場 跟風的游戲??


          機器服務是歸宿?

          與過去從軟件上獲取用戶數據不同,來自機器 人、汽車等“物”的數據,成為了被“抓取”的對象, 數據正在進行空間上的遷移。?

          小米為什么要做 AIoT ?它有大量的產品源源 不斷地產生數據,這些數據怎么采集、怎么與用戶 產生互動,就需要一個“大腦”來統籌,這就涉及 到了對底層硬件基礎即芯片的運用。?

          如果說騰訊、阿里做 AI 芯片可能是因為算力 跟不上,小米做 AI 芯片的出發點可能是因為數據 的來源正在發生革命,那么美團則是更多把目光投 向“人”與“機器”的關系上。?

          在美團投資 AI 芯片公司智砹芯半導體之前, 其實先關注的是機器人公司。?

          2020 年美團參與了室內配送機器人企業普渡 科技、智能清潔機器人研發商高仙機器、通用智能 機器人公司非夕科技的融資 ;2021 年參與了平臺 型機器人廠商盈合機器人、工業機器人公司梅卡曼 德等公司的融資。?

          這背后是美團外賣業務近兩年備受爭議,騎手 待遇問題以及算法壓榨成為人們指責的對象。?

          然而,算法所能帶來的配送時長的提升已經接 近極限,配送員受制于外賣店鋪供餐速度、路程遠 近、交通、等待客戶取餐等客觀原因,平均送餐用 時已經難以突破。?

          效率高、成本低、用戶體驗優,三者能否得兼??

          無人配送或許是解決這個問題的一種思路。?

          早在 2017 年,美團啟動無人機配送場景的探 索,致力于打造 3 公里、15 分鐘送達的低空物流 網絡。7 月 8 日,2021 世界人工智能大會開幕, 美團無人機首次對外亮相,在此之前美團無人機已 完成超 20 萬架次的飛行測試,配送真實訂單超過 2500 單。?

          據悉,美團目前已經初步完成了自主飛行無人 機、自動化機場及無人機調度系統的研發工作,其 中核心系統 90% 以上的部件都由其自主研發。?

          無人配送確實能提升效率,24 小時穩定工作 的機器將會帶來更好的客戶體驗,另外長期看,或 許能在成本上帶來改善,美團餐飲外賣騎手成本 2020 年共計約 487 億元,約占其總營收比重的 42%,比大部分無人機廠商每年的研發投入和制造 成本合計占比還要高。?

          無論是由算法掣肘到尋求模式轉變,還是由投 資下游機器人順藤摸瓜到上游芯片,美團進入芯片 賽道都有跡可循、有利可圖。


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