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z***t
发帖数: 10817
1
半导体产业的另一大投资新方向是AI芯片:
AI芯片是人工智能技术链条的核心,对人工智能算法处理尤其是深度神经网络至关重要。
一颗传统数字芯片仅有30%的时间用于计算,另70%用于内存读取,所以AI芯片的核心作
用在于提升内存读取效率。这在摩尔定律逐渐失效的当下,意义重大,因为我们已经无
法通过物理办法很快的提升芯片性能。
AI芯片的应用场景很广阔,简单来说,如果某个地方有大量的AI算法计算,同时又可以
由芯片来承载,那么这就是AI芯片可以运用的场景。
首先摄像头(智能安防)就是一个巨大的应用市场,通过AI算法去识别人脸或人流,并
且技术导入周期不长。其次是汽车,包括高级辅助驾驶、车载信息娱乐系统等。这两方
面是最大的市场。
另外在推荐系统(比如“千人千面”)中,每位用户都会对应一个推荐算法模型,不断
根据输入反馈来训练,模型很小但量却很大,这方面也有大量AI芯片需求,但整个市场
可能会被巨头瓜分,最终市场空间只能支撑除巨头外的1-2家公司。
但从2018年开始,AI芯片的进步也在趋缓,因为计算潜能已经逐渐被挖掘到极致,核心
公司的商业化效果也不及预期。并且AI芯片的技术壁垒不算太高,更多是一个生态的游
戏,一端是开源的项目数量,另一端是开发者的数量,当两方面都突破到一定量级,就
可以自然地滚动起来,其背后逻辑类似于滴滴的交易平台属性,这主要是巨头的游戏。
一些人开始尝试另辟蹊径,用新方式来做AI计算,比如光芯片、数模混合芯片、忆阻器
芯片等等。经纬在这方面投资了光学AI芯片公司Lightelligence,沈亦晨团队希望通过
光子技术进行AI计算,有望将现有AI芯片的计算能力提升1000倍,同时将能耗降低至百
分之一。
但这些新概念离量产还比较遥远,目前还没有一种能在产品上赶超传统数字芯片。从投
资的角度来说,我们认为需要有前瞻性的眼光和布局,但也不能过度为技术概念买单。
i********y
发帖数: 6
2
看看美军的AI,再看民间水平,都被行业领袖们忽悠瘸了。DARPA无疑掌握了全世界最
顶尖的技术,民间能有10%就不错。
1
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