7月4日，百度AI開發(fā)者大會上最引人注目的發(fā)布是百度自主研發(fā)的中國第一款云端全功能AI芯片“昆侖”，其中包含訓練芯片昆侖818-300，推理芯片昆侖818-100，主要面向AI大規(guī)模運算需求，這是目前為止業(yè)內設計算力最高的AI芯片，且功耗僅為100+W。

之所以最引人注目，一個是這是李彥宏親自發(fā)布的產品;第二個是2018年“中國芯”事件備受矚目，芯片的發(fā)布自然讓人關注。不過，百度芯片發(fā)布，卻不是要蹭這個熱點，從百度AI戰(zhàn)略角度來看，芯片是其一定要補齊的一環(huán)，而且在做AI芯片上百度無疑是具備先天優(yōu)勢的。

百度昆侖抓住新算力需求

芯片產業(yè)的摩爾定律想必大家都不陌生，通俗版的解釋是每18個月同等價格的芯片計算能力會翻倍。最近幾年在PC和移動等個人芯片已滿足大多數(shù)計算需求時，關于摩爾定律不再生效的論調也遍地都是。

實際上，傳統(tǒng)計算硬件還在發(fā)展，只是速率慢了。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能的崛起，需要AI運算處理的數(shù)據(jù)，差不多每24個月就至少增長一倍，建構模型的復雜度是原來的五倍，與之相關，就需要計算能力強大十倍芯片能及時跟上，這一計算能力的提升，需要算法、軟件和硬件工藝相互配合共同來完成。

為了應對量級增長的算力需求，百度發(fā)布了昆侖AI芯片，參數(shù)如下：14nm工藝;260Tops性能;512GB/s內存帶寬;100+瓦特功耗。昆侖AI芯片具有高效、低成本和易用三大特征，其針對語音、NLP、圖像等專門優(yōu)化，同等性能下成本降低10倍，支持paddle等多個深度學習框架、編程靈活度高、靈活支持訓練和預測。

AI芯片不是陌生詞匯，主要分為兩類，一類是面向終端的有一定深度學習能力的芯片，如麒麟970、蘋果A11神經網絡芯片，主要是在圖像處理等場景中有更強的計算能力;一類是面向云端的進行大規(guī)模AI計算的芯片，谷歌TPU已進化到3.0版本，國內有寒武紀MLU100，寒武紀已得到阿里投資，阿里在中興被制裁后不久也宣布要自主研發(fā)Ali-NPU，稱其性能將是目前市面上主流CPU、GPU架構AI芯片的10倍，而制造成本和功耗僅為一半，性價比超過40倍。

Ali-NPU尚未面世，百度昆侖芯片能對比的是谷歌TPU和寒武紀MLU100，與二者相比，昆侖不僅計算力更高，還可以適配諸如自然語言處理、大規(guī)模語音識別、自動駕駛和大規(guī)模推薦等具體場景的計算需求。且百度昆侖既能用在云端場景，又能用在終端場景，具備很強的通用靈活性。

百度做芯片是蹭熱點嗎?

在2018年中興被制裁后，中國科技公司都意識到了芯片為核心的底層技術的重要性，不少公司如阿里、格力都啟動了芯片項目，華為、小米等此前就在布局芯片的巨頭也加大了力度，尚未做芯片的騰訊也有對應表態(tài)。做芯片，不只是給資本市場想象空間，也能大幅提升大眾形象。那么，百度此時此刻發(fā)布AI芯片是要蹭熱點嗎?答案是否定的，因為如果要蹭熱點，百度應該在中興事件發(fā)酵的關鍵時期就發(fā)布芯片，而不是等到中興問題已基本解決的今天。

許多人不知道的是，百度做芯片不是一時興起，百度一直在積極儲備芯片技術，它是中國最早部署GPU/FPGA集群的互聯(lián)網公司，早在2011年，就將GPU和FPGA應用于搜索、語音、圖像等核心業(yè)務，雖然不是自己做芯片，卻積累了許多芯片技術，而在國際高性能微處理器研討會hotchips上，中國歷史上總共發(fā)了8篇論文，百度占了3篇。2017年百度發(fā)布了XPU，這是一款基于FPGA的云計算加速芯片，當時芯片關注度不高，百度此舉在云計算行業(yè)有不小的影響，百度也是第一個發(fā)布自有芯片的互聯(lián)網巨頭。百度還投資了光學芯片Lightelligence，與華為、ARM、英偉達等在芯片上合作。

芯片是周期長、投入高、普及難的產業(yè)，正是因為此中國芯片產業(yè)一直沒有實現(xiàn)對國際巨頭的趕超，做CPU/GPU永遠都會有幾年甚至十幾年的差距，而大家處于同一起跑線的AI芯片則是中國科技巨頭彎道超車的機會。不過，做芯片跟做App不同，決不能一蹴而就，李彥宏對此也有清晰地認知，今年3月在兩會上就曾表示：

“中國對芯片研究的投入程度還不夠，而芯片在人工智能和網絡安全中的作用舉足輕重。這需要很多基礎性的研究、長期的投入，無論是科研院所、大型國企還是民企都需要一個更好的支持機制來實現(xiàn)突破?！?/p>

百度不是看到中興制裁事件后才關注芯片，才決定做芯片，工程師出身的李彥宏對技術一直有很好的感覺，百度以身作則，在芯片上低調布局了八年，一直默默地研發(fā)，才有今天的AI芯片發(fā)布。

百度也不是為了做芯片而做芯片，而是出于企業(yè)戰(zhàn)略考量。百度戰(zhàn)略是“夯實移動基礎、決勝AI時代”，AI戰(zhàn)略中，芯片不可或缺。從百度今年發(fā)布多款小度智能音箱來看，打造從芯片到終端到應用到云端到服務的閉環(huán)，是百度AI戰(zhàn)略落地的一個思路。云端AI芯片也將是百度AI能力開放的重要組成部分，作為最大的AI開放平臺之一，自然要在AI云端芯片上布局。

百度早已在做芯片且有成果產出，做芯片是出于企業(yè)戰(zhàn)略出發(fā)，而不是為了蹭熱點，當然，企業(yè)也要將自身利益與國家利益結合，百度成為中國AI芯片界的重量級玩家，踏踏實實地做芯片，對于中國強化底層技術特別是芯片技術有重要意義。

百度芯片未來的發(fā)展

只要肯持續(xù)大規(guī)模投入，百度大概率可以做好AI芯片。

芯片成功需要一體化的技術能力，芯片不只是半導體技術，而是多個技術的整合，A11芯片與iOS結合才能有Face-ID這樣的殺手锏功能，百度做AI芯片，可與DuerOS、百度大腦算法、PaddlePaddle AI基礎框架整合——這是百度自主研發(fā)的并行分布式全功能深度學習開源框架，本次發(fā)布的昆侖芯片就與PaddlePaddle深度整合，針對語音、圖像、自然語言處理等百度擅長的AI技術進行優(yōu)化。

芯片還需要豐富的應用場景。Win-TEL陣營的生態(tài)模式讓Windows可以不斷消耗Intel的芯片計算力，蘋果/華為的自產自銷模式也讓A系列和麒麟系列芯片各有用武之地。百度有繁榮的AI生態(tài)，開發(fā)者大會上百度宣布百度AI開放平臺已經開放110余項領先的場景化AI能力與解決方案，特別是智能家居和智能汽車生態(tài)， DuerOS智能設備激活量已經超過9000萬，月活躍設備超過2500萬，生態(tài)合作伙伴數(shù)量和既能開發(fā)者數(shù)量都穩(wěn)居第一;而Apollo自開放以來已經吸引了諸如寶馬、福特、現(xiàn)代、英偉達、英特爾、微軟、博世、大陸、QNX等產業(yè)鏈上下游生態(tài)伙伴，同時Apollo與金龍客車合作的全球首款L4級無人駕駛巴士“阿波龍”已經下線量產。這些龐大的落地場景都可以吃掉AI芯片的性能。

百度去年發(fā)布的云端加速芯片是面向云計算行業(yè)，今年發(fā)布的昆侖芯片有更加通用的場景，不只是支持深度學習算法，也能適配諸如自然語言處理、大規(guī)模語音識別、自動駕駛、大規(guī)模推薦等具體場景的計算需求，可以說是一款通用型的AI芯片，可以承載主要的AI計算需求。

未來，昆侖系列或許會向終端發(fā)展，推出針對IoT設備的終端AI芯片，百度在IoT上正在構建自己的生態(tài)，一條主線是DuerOS形成的智能家居為主的硬件生態(tài)，其中不乏聯(lián)想、美的、海爾、創(chuàng)維等巨頭;另一條主線則是Apollo自動駕駛汽車開放平臺，其中有奇瑞、長安、長城、一汽、江淮、金龍等汽車巨頭?？梢灶A見，百度AI芯片將會成為其IoT生態(tài)的基礎設施，與PaddlePaddle基礎框架、百度大腦AI云服務、DuerOSAI操作系統(tǒng)等一起給IoT設備提供全面AI能力。

芯片本身是一個不錯的生意，它有清晰的商業(yè)模式，每一個智能設備都有至少一塊芯片，芯片非常容易形成壁壘進而具備議價權，三大芯片巨頭英特爾、英偉達和高通最新市值分別高達2339億美元，1470億美元和833億美元，就證明了芯片的商業(yè)價值。對于百度來說，如果能夠通過AI芯片抓住正在爆發(fā)的AI和IoT產業(yè)潮，就有望形成可觀的商業(yè)回報，這意味著AI芯片對于百度來說也是一個很有潛力的新業(yè)務。

當然，正如李彥宏所言，芯片需要長期的投入和許多基礎性的研究，百度距離做成芯片還有很遠的路要走。好的開始是成功的一半，幾年后回頭再看，百度今天在國家會議中心發(fā)布的昆侖芯片，對于百度的AI戰(zhàn)略、中國的芯片產業(yè)，都會是一個重要的開始。