【安防展覽網(wǎng) 市場(chǎng)分析】從PC到移動(dòng)，再到如今火爆的AI領(lǐng)域，芯片始終決定著企業(yè)的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力和話語權(quán)。
然而，無論是獨(dú)霸PC時(shí)代的英特爾，還是把持移動(dòng)端的ARM、高通，對(duì)于布局AI芯片這一新興領(lǐng)域，都顯得有些吃力。同樣，即便是憑借GPU牢牢占據(jù)云端AI芯片頭把交椅的英偉達(dá)，在科技巨頭和新秀們的“圍剿”面前，仍然有翻車的危險(xiǎn)。
歸根到底，AI芯片這一全新的領(lǐng)域，根本不存在無法逾越的“護(hù)城河”。
如今，谷歌、蘋果、亞馬遜、Facebook以及華為、阿里、百度等國內(nèi)外巨頭紛紛涉足其中，群雄逐鹿，究竟誰能染指這個(gè)“香餑餑”？
帝國重器
*，AI的發(fā)展離不開三大元素：算法、算力和數(shù)據(jù)。其中算法、算力都與芯片密不可分，其重要性自然不言而喻。因此，AI芯片就猶如“帝國重器”一般，成為各大廠商爭(zhēng)奪的目標(biāo)。
那何為AI芯片呢？它與傳統(tǒng)PC和移動(dòng)芯片的區(qū)別何處？
從廣義上來說，AI芯片就是能執(zhí)行AI算法的芯片。理論上，目前CPU、GPU等通用芯片都可以執(zhí)行AI算法，只是效率、功耗上存在差異。從狹義上來說，AI芯片被定義為針對(duì)AI算法進(jìn)行加速的專用芯片，也就是AI加速芯片或AI加速器。
顯然，由于通用型的芯片需要適應(yīng)各種應(yīng)用程序的需要，在執(zhí)行AI算法時(shí)，效率自然不及專用的AI芯片，同時(shí)也難以控制功耗，性價(jià)比不高。而且，由于面向?qū)Ｓ盟惴?，AI芯片一般都側(cè)重于特定領(lǐng)域，例如語音識(shí)別、自然語言處理、圖像處理、自動(dòng)駕駛等等，針對(duì)性較強(qiáng)。所以，傳統(tǒng)PC和移動(dòng)芯片的區(qū)別，就在于是否能為AI算法加速。
關(guān)于AI芯片的類別，需要從構(gòu)架、功能和場(chǎng)景三個(gè)維度來看。
首先，從構(gòu)架來說，類是通用芯片，即GPU(Graphics Processing Unit，圖像處理單元)，代表廠商就是英偉達(dá)、英特爾和AMD，其中英特爾在GPU集群上優(yōu)勢(shì)明顯；第二類是FPGA(Field-Programmable Gate Array)，即現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列，就是一種半定制的芯片，特點(diǎn)是可編程，目前賽靈思(XILINX)、Altera兩家占據(jù)了近90%的市場(chǎng)份額；第三類則是ASIC(Application Specific Integrated Circuit)，即專用集成電路，是一種全定制化芯片，例如谷歌TPU、華為kirin系列等；第四類是類腦芯片，IBM的TrueNorth具代表性，但離商業(yè)化落地還很遙遠(yuǎn)，就不過多提及了。
值得注意的是，ASIC還衍生出NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器)，其專為深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)，英特爾NNP、寒武紀(jì)NPU及華為麒麟系列等都是典型的代表。此外，在ASIC的基礎(chǔ)上，一些廠商還通過SoC+IP 模式，在一塊芯片上整合不同功能或者IP(半導(dǎo)體知識(shí)產(chǎn)權(quán))，也可以稱之為系統(tǒng)級(jí)芯片。其目的就是在有限的體積內(nèi)實(shí)現(xiàn)密度的大化，以提升芯片的性價(jià)比和移動(dòng)性。
其次，從功能上來說，由于AI的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都離不開Training(訓(xùn)練)和Inference(推理)兩大環(huán)節(jié)。所謂訓(xùn)練，就是憑借大數(shù)據(jù)讓機(jī)器形成一個(gè)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型。而推理則是通過該算法模型，讓機(jī)器模仿人做出推理或決策。在訓(xùn)練方面，英偉達(dá)的GPU優(yōu)勢(shì)相當(dāng)明顯，幾乎成為標(biāo)配。此外，英特爾、AMD 、賽靈思、谷歌等都有相應(yīng)的解決方案。
推理方面，英偉達(dá)優(yōu)勢(shì)不在，除了英特爾、谷歌、賽靈思等芯片大廠之外，科技巨頭亞馬遜、微軟、百度、阿里、騰訊、新興的寒武紀(jì)、地平線，以及移動(dòng)端的高通、華為海思、ARM等也涉足其中，競(jìng)爭(zhēng)之激烈可見一斑。
然后，從場(chǎng)景來看，AI芯片又分為云端和終端兩類。由于訓(xùn)練需要龐大的數(shù)據(jù)量和高強(qiáng)度的運(yùn)算量，單一處理器根本無法獨(dú)立完成，必須通過云端借助龐大的云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才行。而在終端方面，各種智能終端可謂天差地別，尤其是移動(dòng)端，為了滿足用戶越來越苛刻的要求以及增強(qiáng)體驗(yàn)，就必須配備執(zhí)行效率高的推理芯片，同時(shí)要兼具體積小巧及低功耗，要求也提升不少。
另外，業(yè)內(nèi)還有許多不同的芯片構(gòu)架和概念，這里就不一一列舉，但無論是GPU、FPGA、ASIC，還是NPU、TPU之類，歸根到底，就是為了實(shí)現(xiàn)AI算法效率的大化，加強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力。
目前，AI芯片行業(yè)中，GPU可謂*，F(xiàn)PGA和ASIC則奮力追趕，盡管各有優(yōu)缺點(diǎn)，但各自陣營(yíng)都有鮮明的特點(diǎn)，例如GPU的性能強(qiáng)大、通用性強(qiáng)，功耗也巨大；FPGA可編程，靈活性和性能不錯(cuò)，但價(jià)格過高；ASIC可定制，性能穩(wěn)定，功耗也可控，但研發(fā)周期長(zhǎng)、風(fēng)險(xiǎn)高。
大國爭(zhēng)霸
傳統(tǒng)顯示設(shè)備巨頭英偉達(dá)在AI芯片領(lǐng)域的崛起，看似無心插柳柳成蔭，但從深層次來說，也是其始終專注GPU而結(jié)出的碩果。
GPU以往主要用于圖形和視頻處理領(lǐng)域，能夠處理復(fù)雜且多數(shù)據(jù)處理，而正因此，其在性能方面大大優(yōu)于CPU，同時(shí)輔以CUDA(Compute Unified Device Architecture，即通用并行計(jì)算架構(gòu))，使其在AI領(lǐng)域如虎添翼，尤其在云端訓(xùn)練上得到應(yīng)用廣泛，促使英偉達(dá)在該領(lǐng)域*。
目前，各大AI廠商和云計(jì)算數(shù)據(jù)中心基本都配備英偉達(dá)GPU集群，構(gòu)建超算中心，用于大規(guī)模的訓(xùn)練，以支撐AI業(yè)務(wù)和應(yīng)用場(chǎng)景的運(yùn)作。
除此之外，英偉達(dá)還為自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、醫(yī)療等行業(yè)提供相應(yīng)的AI解決方案。典型的例子就是，特斯拉在推出自有芯片之前，采用的就是英偉達(dá)的解決方案。
與此同時(shí)，傳統(tǒng)PC芯片“大哥大”英特爾與其老對(duì)手AMD也在積極向AI芯片方向拓展，但無奈CPU在算法上執(zhí)行效率不高，GPU性能又不及英偉達(dá)，所以只得尋求新的機(jī)會(huì)。其中英特爾借助收購FPGA生產(chǎn)商Altera和機(jī)器視覺廠商Movidus，以涉足FPGA、 ASIC構(gòu)架新領(lǐng)域，在數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)加大布局力度。同時(shí)，還有傳言英特爾也在積極研發(fā)新一代GPU產(chǎn)品。而AMD則仍然依托自有GPU的優(yōu)勢(shì)，是GPU的第二大市場(chǎng)，其定位也是數(shù)據(jù)中心。
IBM在芯片領(lǐng)域始終比較超前，除了前沿的類腦芯片之外，IBM 旗下Research AI團(tuán)隊(duì)還用大規(guī)模的模擬存儲(chǔ)器陣列訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)，已達(dá)到了與GPU相當(dāng)?shù)木取?br />
FPGA構(gòu)架的“”賽靈思在AI芯片領(lǐng)域早已有了布局。2018年，賽靈思推出一款超越FPGA功能的新產(chǎn)品——ACAP(自適應(yīng)計(jì)算加速平臺(tái))和Versal芯片，樹起FPGA反擊的大旗。
作為移動(dòng)芯片領(lǐng)域的霸主，高通也推出了云端AI芯片Cloud AI 100加速器，針對(duì)數(shù)據(jù)中心。據(jù)悉，預(yù)計(jì)將于2019年下半年開始向客戶出樣。
目前，雖然移動(dòng)端并非AI芯片競(jìng)爭(zhēng)的主戰(zhàn)場(chǎng)，但ARM、高通、三星仍然在AI芯片上做文章，通過SoC+IP 模式，形成CPU+AI芯片+5G基帶芯片一體化的全新芯片組，以降低體積和功耗，適應(yīng)移動(dòng)終端的需要。盡管，現(xiàn)在云端訓(xùn)練芯片當(dāng)?shù)溃嫦蚪K端的推理芯片的需求也日益迫切，隨著智能手機(jī)新能的突飛猛進(jìn)，移動(dòng)AI芯片無疑將逐漸走向前臺(tái)。
據(jù)市場(chǎng)研究顧問公司Compass Intelligence在2018年5月發(fā)布的關(guān)于AI芯片調(diào)研報(bào)告顯示，英偉達(dá)當(dāng)仁不讓成為*，英特爾和IBM緊隨其后。值得注意的是谷歌、蘋果排在第四、第五的位置，顯然已經(jīng)開始挑戰(zhàn)傳統(tǒng)芯片廠商的地位。此外，AMD、ARM、高通、三星、恩智浦仍然占據(jù)位列*。博通、新思(Synopsys)、Marvell、賽靈思等老牌芯片廠商也排在前25位之中。
而令國人鼓舞的是，國內(nèi)有7家廠商上榜，其中華為海思*12位，聯(lián)發(fā)科為第14位；兩家初創(chuàng)企業(yè)寒武紀(jì)(Cambricon)和地平線(Horizon)*23位和24位。余下的Imagination(原英國芯片廠商，已被中資收購)、瑞芯微(Rockchip)、芯原(Verisilcon)三家的度并不高，可謂“隱形”。
但毋庸置疑的是，目前AI芯片領(lǐng)域仍然呈現(xiàn)于“大國爭(zhēng)霸”的局面，以英偉達(dá)、英特爾、IBM、ARM、高通、三星等為首的老牌芯片廠商依舊占據(jù)市場(chǎng)主動(dòng)。同時(shí)，以谷歌、蘋果等為代表的新興勢(shì)力和初創(chuàng)企業(yè)崛起的勢(shì)頭也難以阻擋。
實(shí)際上，僅僅從芯片的構(gòu)架就能發(fā)現(xiàn)端倪。老牌廠商在傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)構(gòu)架在基礎(chǔ)上向全新領(lǐng)域拓展，而新興廠商則直接轉(zhuǎn)向可定制的全新解決方案， 其中ASIC構(gòu)架正是趁著這一勢(shì)頭迅速升溫。當(dāng)然，其背后離不開大量新興芯片廠商的推波助瀾，AI芯片行業(yè)至此呈現(xiàn)出“百家爭(zhēng)鳴“的新態(tài)勢(shì)。
百家爭(zhēng)鳴
在老牌芯片廠商尋求新突破方向的時(shí)候，兩股“造芯新勢(shì)力”開始脫穎而出。首先是以谷歌、蘋果、華為、阿里等為首的科技和互聯(lián)網(wǎng)巨頭開始涉足AI芯片領(lǐng)域，甚至特斯拉也舍棄英偉達(dá)的芯片解決方案，推出了自研的FSB全自動(dòng)駕駛芯片。其次，初創(chuàng)AI企業(yè)早已崛起，寒武紀(jì)、地平線、依圖等新勢(shì)力接著資本風(fēng)潮，也試圖進(jìn)入芯片領(lǐng)域，以爭(zhēng)奪這一新興市場(chǎng)。
2016年，谷歌推出TPU(Tensor Processing Unit)，基于ASIC構(gòu)架，專為機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)，配合自家深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow，以加強(qiáng)算法模型的執(zhí)行效率，并且同時(shí)可運(yùn)用在訓(xùn)練和推理上，適應(yīng)性更強(qiáng)。值得注意的是，2016年名聲大噪的AlphaGo成功的背后，就離不開TPU芯片的支持。
2018年谷歌在Google I/O大會(huì)推出了TPU3.0，性能大幅提升。隨后，谷歌又接連推出面向云端的Cloud TPU和針對(duì)終端的Edge TPU兩款芯片，其目的就是挑戰(zhàn)英偉達(dá)GPU的*。
目前，憑借自身云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，谷歌在云端AI芯片上的努力，已經(jīng)給英偉達(dá)帶來了不小的沖擊。然而，英偉達(dá)在芯片領(lǐng)域擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)和資源，且GPU具有先入為主的巨大優(yōu)勢(shì)，通用性強(qiáng)，且牢牢占據(jù)市場(chǎng)主動(dòng)，近期撼動(dòng)其*顯然并不現(xiàn)實(shí)。
作為智能手機(jī)時(shí)代的開創(chuàng)者，蘋果在移動(dòng)領(lǐng)域始終呼風(fēng)喚雨。但是，蘋果在芯片上一直受制于人，顯然與其強(qiáng)勢(shì)的個(gè)性不符。所以，從2008年開始，蘋果就通過一系列收購，開始了自己的“造芯”之路。2017年9月，蘋果推出了全新的A11芯片，其采用ASIC構(gòu)架，整合了一個(gè)專用于機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎(Apple Neural Engine)硬件，性能強(qiáng)大。2018年9月，蘋果又推出A12仿生芯片，AI能力再度加強(qiáng)。
與谷歌一樣，微軟和亞馬遜也在云計(jì)算領(lǐng)域具雄厚的實(shí)力。微軟代號(hào)為Project Catapult的FPGA構(gòu)架AI芯片、亞馬遜云端AI芯片Inferentia均通過自研，以擺脫芯片廠商的束縛，提升自身云計(jì)算和相關(guān)應(yīng)用的競(jìng)爭(zhēng)力。
在國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中，百度在AI領(lǐng)域的拓展由來已久，并喊出「All in AI」的戰(zhàn)略目標(biāo)。在繼“百度大腦”、深度學(xué)習(xí)框架PaddlePaddle、智能語音操作系統(tǒng)DuerOS和自動(dòng)駕駛平臺(tái)Apollo之后，百度也推出了自研AI芯片——“昆侖”。據(jù)悉，“昆侖”基于百度CPU、GPU和FPGA加速器長(zhǎng)達(dá)8年的研發(fā)，通過20多次的迭代產(chǎn)生。
近名聲大振的華為海思，成立于2004年10月，其前身是創(chuàng)建于1991年的華為集成電路設(shè)計(jì)中心，可見華為的遠(yuǎn)見。而在AI芯片方面，華為在云端、邊緣和移動(dòng)端都有相應(yīng)的解決方案。在移動(dòng)端，先后推出了麒麟系列的Kirin970和Kirin980兩款A(yù)I芯片，從借鑒寒武紀(jì)NPU到自研集成雙NPU單元，AI性能大幅提升。
2018年10月，華為推出自研的達(dá)芬奇架構(gòu)的昇騰系列AI芯片——Ascend 910和Ascend 310，昇騰910面向云端訓(xùn)練和推理，直至競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手英偉達(dá)和谷歌，被稱之為當(dāng)時(shí)單芯片計(jì)算密度大的AI芯片。而Ascend 310為低功耗設(shè)計(jì)，針對(duì)邊緣計(jì)算，擁有nano、tiny、mini、lite和max五個(gè)系列，能提供橫跨全場(chǎng)景支持。至此，在AI芯片的支持下，華為的AI戰(zhàn)略和全棧全場(chǎng)景AI解決方案的雛形已初見端倪。
此外，阿里整合中天微與達(dá)摩院芯片團(tuán)隊(duì)的“平頭哥半導(dǎo)體有限公司”，也
正在研發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片Ali-NPU，同時(shí)其也將推出自研IoT物聯(lián)網(wǎng)芯片，從云端向邊緣拓展。
在科技巨頭們紛紛涉足AI芯片的同時(shí)，一些初出茅廬的初創(chuàng)AI企業(yè)也想在這一領(lǐng)域分一杯羹。寒武紀(jì)、地平線、云之聲、依圖、思必馳、出門問問、Rokid、深鑒科技等等國內(nèi)初創(chuàng)企業(yè)搶先推出自研AI芯片，從應(yīng)用場(chǎng)景從面向上游的芯片設(shè)計(jì)邁出了重要的一步。
寒武紀(jì)成立與2015年，在國內(nèi)并不被終端消費(fèi)者所熟知，但提到華為*移動(dòng)端AI芯片——Kirin 970移動(dòng)處理器，就不得不提寒武紀(jì)Cambricon-1A 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。Cambricon-1A也由此成為了成功商用的深度學(xué)習(xí)處理器IP產(chǎn)品。此外，寒武紀(jì)分別在2018年5月和2019年5月推出云端芯片MLU100和思元270(MLU270)，完善自身產(chǎn)品線和布局。去年6月，寒武紀(jì)完成數(shù)億美元B輪融資，投后整體估值為25億美元(約合167億人民幣)，成為AI芯片創(chuàng)業(yè)公司的“*”。
地平線作為一家2015年成立的初創(chuàng)自動(dòng)駕駛企業(yè)，2017年就推出了基于FPGA的自研BPU(Brain Processing Unit，腦處理單元)架構(gòu)和“征程”和“旭日”兩款嵌入式AI視覺芯片，在業(yè)界先拔*！今年2月27日，地平線獲得6億美元(約合40億人民幣)左右的B輪融資，估值達(dá)30億美元(約合200億人民幣)，成為AI芯片領(lǐng)域“值錢”的獨(dú)角獸。
5月9日，依圖推出自研云端AI芯Questcore以及基于該芯片構(gòu)建的軟硬件一體化系列產(chǎn)品和行業(yè)解決方案。宣稱，該芯片在視覺推理上超越英偉達(dá)GPU，算法執(zhí)行力可見一斑。
此外，云之聲面向物聯(lián)網(wǎng)以及思必馳、Rokid和出門問問都專注于AI語音芯片，是圍繞應(yīng)用場(chǎng)景做文章的鮮明例子。
從目前兩大AI芯片新勢(shì)力陣營(yíng)來看，明顯的特征就是結(jié)合自身應(yīng)用場(chǎng)景的特點(diǎn)，通過自研AI芯片，以擺脫英偉達(dá)等老牌廠商的束縛，并實(shí)現(xiàn)掌控產(chǎn)業(yè)鏈上游，進(jìn)一步提升行業(yè)話語權(quán)。事實(shí)上，這正是傳統(tǒng)硬件廠商的老套路，如今也在AI領(lǐng)域被活學(xué)活用。
合縱連橫
盡管各大科技、互聯(lián)網(wǎng)巨頭及初創(chuàng)企業(yè)“造芯”勢(shì)頭正如火如荼，但從目前的市場(chǎng)格局來看，英偉達(dá)GPU的地位仍然無人能夠撼動(dòng)，尤其在需求量較大的云端推理層面，可謂一家獨(dú)大。正因此，英偉達(dá)也幾乎成為所有廠商對(duì)標(biāo)的對(duì)象，一旦超越，其意義非比尋常。
為了突破大企業(yè)的壟斷，小企業(yè)采用合縱連橫的商業(yè)策略已成為一種潮流。雖然在AI芯片行業(yè)并沒有明顯的“拉幫結(jié)派”，但各廠商之間的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手、深度合作，甚至抱團(tuán)取暖的趨勢(shì)已日益顯著。
據(jù)Compass Intelligence的研究結(jié)果顯示，從2018年開始的過去三年中，各大公司藉由收購AI及AI新創(chuàng)企業(yè)，已經(jīng)總共在研發(fā)、投資AI領(lǐng)域超過600億美元。AI新創(chuàng)公司就有約1700家，業(yè)界對(duì)于AI芯片組需求正逐漸擴(kuò)大。
典型的例子就是谷歌，近年來其收購的企業(yè)數(shù)量已近20家。蘋果公司在該AI領(lǐng)域也是動(dòng)作頻頻，先后收購了Tuplejump等3家AI公司。
英特爾通過“買買買“，接連收購Mobileye、Nervana、Movidus，實(shí)現(xiàn)向自動(dòng)輔助駕駛、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器視覺三大AI芯片應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，大大補(bǔ)充了自身實(shí)力。
同時(shí)，賽靈思收購國內(nèi)的AI芯片新秀深鑒科技，從合作方到強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，就是為了掌控FPGA構(gòu)架及相關(guān)核心技術(shù)，以求與英偉達(dá)一爭(zhēng)高下。此外，依圖推出自研芯Questcore的背后，也離不開其投資的AI芯片初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)熠知電子(ThinkForce)的功勞。
鹿死誰手
無論是自研，還是收購、合作，廠商的目的都是快速推動(dòng)AI芯片落地，與特定應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合，從而擴(kuò)大市場(chǎng)或向新興領(lǐng)域拓展。然而，值得注意的是，目前ASIC構(gòu)架由于可定制，易于為特定應(yīng)用場(chǎng)景量身打造，獲得了大量廠商的認(rèn)可，上文提到的谷歌、蘋果、華為等均采用了ASIC構(gòu)架。同時(shí)，業(yè)內(nèi)也有一種觀點(diǎn)，即ASIC的開發(fā)難度要低于處理復(fù)雜指令的通用芯片和FPGA構(gòu)架芯片，所以ASIC被認(rèn)為是如今實(shí)現(xiàn)快速“造芯”的殺手锏。
但事實(shí)并非如此。
盡管ASIC構(gòu)架門檻有所降低，但目前仍然缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，而且算法、軟件迭代速度又快，再加上芯片行業(yè)慣有的高投入、高風(fēng)險(xiǎn)、慢回報(bào)等特點(diǎn)，仍然危機(jī)重重。
由于其周期長(zhǎng)，且試錯(cuò)成本極高，風(fēng)險(xiǎn)也大，讓企業(yè)難以承受。目前，即便以谷歌為首的科技巨頭全面深入AI芯片領(lǐng)域，所以依靠的就是自身的財(cái)力支撐，但仍然面臨不小的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，初出茅廬的初創(chuàng)企業(yè)的加入戰(zhàn)局，與其先期巨額的投資不無關(guān)系，同時(shí)依托多方面的聯(lián)手，以減低風(fēng)險(xiǎn)，但相比科技巨頭來說，仍然將面臨不可預(yù)知的困難。
不過，無論各方面如何競(jìng)爭(zhēng)，后芯片制造的重?fù)?dān)仍然要落到臺(tái)積電等代工大廠身上，其實(shí)際產(chǎn)量和排期所決定了芯片何時(shí)問世。但不可忽略的是，在如今這個(gè)快速發(fā)展的大背景下，一旦產(chǎn)品延遲上市，很可能就是滅頂之災(zāi)，性命攸關(guān)。
從這個(gè)層面來看，在AI芯片的“戰(zhàn)國時(shí)代”，扎堆“造芯”背后的大的贏家說不定就成了芯片代工廠。
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