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发展，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人工智能工作负载和用例设计的芯片，使用新的处理器架构，通过在内存和片上计算之间采用更好的平衡来解决所谓的“内存瓶颈”。因此，他们希望与今天的cpu和gpu相比，在性能和效率上有显著的提高。
初创企业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新兴技术副总监加雷思·欧文(Gareth Owen)表示:“其中一些初创企业使用模拟存储技术，有望将功耗从毫瓦降低到微瓦。这对于永远在线的智能音箱市场来说是理想的选择，例如，它有可能将电池寿命从几天延长到几个月。”然而，仍然存在许多挑战，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企业正在开发新的硬件架构和软件堆栈，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，尤其是未来几年可能出现的整合。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之竞争英伟达以及来自潜在客户的本土产品，如亚马逊、阿里巴巴、百度、脸书、谷歌和腾讯．此外，云培训市场将是一个比推理市场更小的市场。
少数供应商，如Graphcore和Habana实验室美国已经推出了商业产品，主要是pci型插入式加速器．然而，他们正在竞争英伟达由于几个原因，微软将很难被击败，但尤其是由于其强大的软件生态系统。因此，许多初创企业都置身于市场之外Nvidia的方式和专注于推理市场。
相比之下，基于边缘的推理市场仍处于起步阶段，有许多新参与者和新方法。这将是一个比云数据市场更大的市场机会，潜在的数十亿工业和消费设备对人工智能芯片的需求，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具体的市场，主要是根据处理能力、功率和成本要求进行区分。
在推理市场的主要初创企业包括矛隼，Efinix和Syntiant哪些已经推出了商业产品,FlexLogix，神话和硬砂岩这些产品正在样品中，并将在今年晚些时候提供商业产品。
然而，这些初创企业都面临着自己独特的挑战。为了取得成功，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适当的平衡，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，赛灵思公司和微软的阿尔特拉为了保持和增加整体市场份额，他们将面临收购新兴赢家的压力。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。
目前还不清楚谁是赢家，谁是输家，但该行业不会容纳太多新的芯片供应商。少数会被收购，但大多数会消失。
Counterpoint Research研究总监Peter Richardson表示:“我们认为，未来两年市场将出现整合，主要原因是工作硅的实际性能与预测理论性能之间存在不匹配。”他说:“这些初创公司中有许多没有开发与硬件配套的软件，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，区别可能不是拥有最佳硬件解决方案的公司，而是拥有最佳软件/硬件组合的公司。老牌企业，如英特尔和英伟达将继续主导市场格局，因为他们围绕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是一家专注于TMT行业技术产品的全球研究公司。它为大型科技公司和金融公司提供月度报告、定制项目以及对移动和科技市场的详细分析。其主要分析师都是行业专家，平均在高科技行业任职13年。
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