“跨界造芯”已成為當(dāng)前業(yè)界常態(tài)，雖然造芯片難度極高，但是只要有足夠的實(shí)力，一切皆有可能。5月25日，據(jù)臺(tái)灣工商時(shí)報(bào)報(bào)道，字節(jié)跳動(dòng)旗下的抖音正聯(lián)合臺(tái)灣神盾公司研發(fā)AI運(yùn)算芯片，主要對(duì)影音處理進(jìn)行硬件優(yōu)化等方面。
抖音要造AI芯片？當(dāng)事方直接否認(rèn)
根據(jù)臺(tái)媒的報(bào)道，抖音聯(lián)合神盾研發(fā)的這款AI芯片采用臺(tái)積電7nm工藝制程，專門針對(duì)影音處理進(jìn)行硬件優(yōu)化，能夠提高性能并降低功耗，讓普通智能手機(jī)也可以穩(wěn)定播放4K超高清視頻，或者錄制60FPS視頻。
消息還稱這款芯片預(yù)計(jì)在2021年初量產(chǎn)，有望被OPPO智能手機(jī)首發(fā)搭載。除了OPPO以外，許多智能手機(jī)大廠也有意導(dǎo)入該款A(yù)I芯片。
在原文中報(bào)道的也有模有樣，讓讀者還真以為抖音研發(fā)AI芯片一事是真的。而針對(duì)此消息，抖音也回應(yīng)的干脆利落：“信息不實(shí)，沒有研發(fā)AI手機(jī)芯片。”
AI芯片計(jì)劃早有苗頭？
雖然沒能聽到確認(rèn)抖音造芯的消息，但是抖音母公司字節(jié)跳動(dòng)關(guān)于AI芯片的布局早有苗頭。2018年字節(jié)跳動(dòng)副總裁楊震曾表示，“字節(jié)跳動(dòng)擁有全球數(shù)量最大的用戶上傳視頻需要分析處理，有大量的芯片采購和應(yīng)用。目前也在芯片相關(guān)領(lǐng)域積極尋求突破?！?/p>
據(jù)悉，字節(jié)跳動(dòng)如此表態(tài)，主要源自當(dāng)時(shí)的“中興禁運(yùn)”事件，美國商務(wù)部對(duì)中興通訊出臺(tái)的禁運(yùn)政策帶來的實(shí)質(zhì)影響，敲響了國內(nèi)核心技術(shù)自主可控的警鐘。
作為全球最大、估值最高的獨(dú)角獸企業(yè)，雖然一直以來還沒有見到字節(jié)跳動(dòng)的AI芯片落地，但其本身業(yè)務(wù)背后的AI技術(shù)實(shí)力卻是毋庸置疑的。
眾所周知，今日頭條和抖音是字節(jié)跳動(dòng)旗下兩款代表之作，最為人熟悉的就是其中的“算法＋人工內(nèi)容推薦機(jī)制”。這兩款產(chǎn)品的運(yùn)作與AI技術(shù)息息相關(guān)，包括了內(nèi)容分析、用戶標(biāo)簽、評(píng)估分析，內(nèi)容安全等原理。
對(duì)于過去依靠AI算法在信息流及短視頻內(nèi)容上占盡優(yōu)勢(shì)的字節(jié)跳動(dòng)來說，AI算法的確代表了先進(jìn)的生產(chǎn)力，但單純算法并非萬能，而且如今在信息流及短視頻這一巨大的市場，字節(jié)跳動(dòng)面臨的競爭壓力也不小。
但在AI芯片布局上，BAT等互聯(lián)網(wǎng)巨頭早已通過并購初創(chuàng)企業(yè)、成立子公司自主研發(fā)等方式，開啟了這一黃金賽道。如何謀求AI技術(shù)進(jìn)一步落地，實(shí)現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用，跟上BAT的步伐，或許是字節(jié)跳動(dòng)當(dāng)前尋求突破的一大方向。
（圖片源自O(shè)Fweek電子工程網(wǎng)）
道路千萬條，核“芯”第一條
關(guān)于AI芯片的核心到底在于“AI”還是在于“芯片”，一直是個(gè)頗具爭議的話題。如果非得選擇一個(gè)作為核心，筆者認(rèn)為還是重點(diǎn)在于“芯片”。
早在2017年7月8日，國家層面印發(fā)并實(shí)施的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中提出，要圍繞提升我國人工智能國際競爭力的迫切需求，新一代人工智能關(guān)鍵共性技術(shù)的研發(fā)部署要以數(shù)據(jù)和硬件為基礎(chǔ)，重點(diǎn)突破高能效、可重構(gòu)類腦計(jì)算芯片和具有計(jì)算成像功能的類腦視覺傳感器技術(shù)，研發(fā)具有自主學(xué)習(xí)能力的高效能類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和硬件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)具有多媒體感知信息理解和智能增長、常識(shí)推理能力的類腦智能系統(tǒng)。
現(xiàn)在的AI其實(shí)就是一種需要海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行大量運(yùn)算的軟件程序，而芯片則是成為了承載這種龐大運(yùn)算的載體。當(dāng)面對(duì)不同的場景需求時(shí)，就需要各類硬件進(jìn)行支撐，比如語音識(shí)別要用到聲音芯片，圖像識(shí)別用到視覺芯片，指紋識(shí)別用到光學(xué)芯片等等。
在當(dāng)前大部分的AI場景下，人們通常是使用GPU、FPGA等已有的適合并行計(jì)算的通用芯片來實(shí)現(xiàn)AI算法，隨著數(shù)據(jù)量的增多和持續(xù)擴(kuò)大的AI應(yīng)用規(guī)模，通用芯片的局限性也越發(fā)明顯，因此就衍生出針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法的專用芯片以及全新的類腦計(jì)算芯片。
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