2020年人工智能芯片创业市场将迎来洗牌
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2020年1月20日
人工智能的迅速采用刺激了新型人工智能芯片的开发，这些芯片的性能需要满足机器学习和深度学习应用的高处理和低功耗要求。目前，全球有80多家初创公司在开发用于训练和推理的人工智能芯片。
这些初创公司专注于开发针对特定AI工作负载和用例的芯片，使用新的处理器架构解决所谓的“内存瓶颈”，在内存和片上计算之间采用更好的平衡。因此，与目前的cpu和gpu相比，他们希望在性能和效率上有显著的提高。
初创公司采用的人工智能友好型存储器包括近芯片存储器(DRAM和NAND闪存)、片上存储器(SRAM)和新兴的NV存储器。Counterpoint Research新兴技术副总监Gareth Owen表示:“其中一些初创公司也使用了模拟存储技术，承诺将功耗从毫瓦降低到微瓦。这对于永远在线的推断市场来说是理想的，例如智能音箱，有可能将电池寿命从几天延长到几个月。”然而，仍有许多挑战，特别是与大规模生产有关的挑战。”
当前的人工智能领域仍在不断变化。尽管许多人工智能初创公司正在开发新的硬件架构和软件栈，但客户公司不希望被锁定在任何特定的人工智能加速架构上，特别是在未来几年可能出现整合的情况下。此外，他们希望确保解决方案是可伸缩的。
在培训市场，竞争将尤为激烈。初创企业将不得不与英伟达以及来自潜在客户的国产产品等亚马逊、阿里巴巴、百度、Facebook、谷歌和腾讯．此外，云培训市场将是一个比推理市场小的市场。
少数供应商，如Graphcore而且Habana实验室这些公司已经推出了商用产品，其中大多是pci类型的插件加速器．然而，他们的竞争对手英伟达苹果很难被击败，有几个原因，尤其是因为它强大的软件生态系统。因此，许多初创企业都选择了置身事外Nvidia的并专注于推理市场。
相比之下，基于边缘的推理市场仍处于初级阶段，有许多新的参与者和新的方法。这将是一个比云数据市场更大的市场机会，可能有数十亿个工业和消费设备对AI芯片有需求，因此有各种不同的需求。然而，与服务器芯片供应商一样，基于边缘的芯片初创企业将需要专注于非常特定的市场，主要是根据处理能力、功率和成本要求进行区分。
推理市场的主要初创企业包括矛隼，Efinix而且Syntiant哪些已经推出了商业产品,FlexLogix，神话而且硬砂岩目前正在进行抽样，并将于今年晚些时候推出商用产品。
然而，这些初创企业面临着自己独特的一系列挑战。为了获得成功，他们必须提供高度可扩展和灵活的芯片组，在性能和功耗预算之间实现正确的平衡，同时还具有强大的生态系统支持和全面的软件堆栈。上市时间也将是关键。
它们还将面临来自老牌企业的激烈竞争英特尔，英伟达，赛灵思公司而且微软的阿尔特拉他们将面临收购新兴赢家的压力，以保持和增加整体市场份额。随着英特尔最近以20亿美元收购哈瓦那实验室(Habana Labs)，这种情况已经开始发生。
目前，尚不清楚谁将是赢家或输家，但该行业不会接纳许多新的芯片供应商。少数公司会被收购，但大多数将会消失。
Counterpoint Research的研究总监Peter Richardson表示:“我们认为，在未来两年，由于工作硅的实际性能与预测的理论性能之间的不匹配，市场将出现整合。”“许多这些初创企业没有在开发硬件的同时开发软件，因此无法进行准确的性能建模，导致实际性能不足。他补充道。
最终，区别者可能不是拥有最佳硬件解决方案的公司，而是拥有最佳软硬件组合的公司。老牌公司如英特尔而且英伟达将继续主导市场格局，因为它们围绕自己的AI芯片组创建了强大的开发者生态系统。
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Counterpoint Technology Market Research是一家全球研究公司，专门研究TMT行业的技术产品。它为主要技术公司和金融公司提供月度报告、定制项目和移动和技术市场的详细分析。其主要分析师都是在高科技行业平均任职13年的业内专家。
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