芯片發佈，重估依圖_風聞

李根 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

業務更多元，邊界被重構，競爭在升級，價值挖掘深入核心高地。

這就是AI獨角獸依圖科技，帶來的最新行業啓示。

剛剛，在總部所在地上海，依圖召開創辦以來首場發佈會，正式對外宣佈其AI芯片業務的消息。

而且不是將涉足芯片，也不是披露流片成功，是真正開啓商用。

這對依圖，對AI行業，都將是一個新開始。

依圖AI芯片

作為依圖的首款芯片，採用SoC解決方案，系統級芯片，實現了從算法、應用場景、芯片到服務器的全棧場景，具有均衡的端到端處理能力。

取名questcore™，中文名求索。

SoC，即System-on-Chip，片上系統。一般指將多個IP集成在同一個芯片上。

作為雲端服務器芯片，可以獨立運行，不依賴Intel x86 CPU。

這也是依圖芯片與英偉達GPU、谷歌TPU和其他AI芯片公司研發的AI加速器產品一個很大的不同。

而且求索芯片自帶網絡支持模塊，支持虛擬化、容器化，將AI雲的彈性計算和調度提升了一個量級。

計算體系結構角度，該芯片基於領域專用架構（Domain Specific Architecture，DSA）理念，專為計算機視覺應用而生。

目前，如Google TPU就是一種DSA，針對深度神經網絡（DNN）進行加速，而且TPU充分證明了DSA的優勢。    

同等功耗下，依圖求索芯片能提供市面現有同類主流產品2~5倍的視覺分析性能。

依圖信心滿滿稱，考慮到目前以及將來一定時間內業界對視覺分析應用的需求，這是目前性價比最高的方案。

AI芯片的時代機遇

依圖CEO朱瓏説：AI普及的關鍵，在於智能密度。

當前的挑戰在於，摩爾定律失效，晶體管密度難以滿足智能計算。物理的極限已至，只能換道而行。

AI芯片為什麼難？

朱瓏認為有三方面原因：

一，沒有典型場景應用沒有意義。

二，沒有超越英偉達的芯片沒有意義。

三，沒有世界級的算法沒有意義。

但同時也能分別回答依圖的三個問題：為什麼要做芯片、做什麼樣的芯片，以及怎麼做？

朱瓏比喻，依圖做AI芯片，挑戰就像恒大足球隊要戰勝皇家馬德里，而且還要全華班底團隊，之前不可想象。

但是現在，一個全新的時代機遇來臨：

從摩爾定律到算法即芯片的時代。

算法即芯片，也是依圖認為求索芯片的先天優越性所在。

從誕生之日，它就是世界頂級算法公司做出來的芯片，是依圖紮根視覺行業做出來的芯片，因而會在技術、應用和業務場景方面更具性價比，也真正為大規模推廣AI技術應用而生。

該款芯片由依圖與芯片公司ThinkForce聯合研發，依圖求索芯片僅針對INT 8數據（8 位整數數據類型）進行加速。

依圖方面稱，這也是求索芯片實現性能和功耗比呈量級提升的根本原因之一。

在應用方面，依圖AI芯片可以針對視覺領域的不同運算進行加速，適用於人臉識別、車輛檢測、視頻結構化分析、行人再識別等多種應用場景。

不過目前看起來，依圖並無芯片的單獨銷售計劃。

求索芯片首先完全自用，會用在依圖的雲端和邊緣服務器上，與依圖的智能視覺分析軟件結合，作為軟硬件一體化的解決方案對外銷售。

依圖造芯之路

依圖造芯，不完全是新消息。

早在2017年就有過江湖傳聞。現在，依圖對外明確了整個始末。

2017年2月，因為業務開拓中越老越多對算力的需求，以及當前行業的不能滿足，依圖開始考慮如何最優化解決問題。

基於上海IC產業的背景優勢，2017年年底，依圖正式宣佈戰略投資AI芯片初創團隊ThinkForce，強強聯手，軟硬結合。

ThinkForce與依圖風格相似，較為低調，對外曝光並不多。

朱瓏介紹，這是一支中國少有的擁有芯片研發全鏈路能力的團隊，核心成員在芯片設計、體系結構、算法研究等領域都擁有深厚造詣，能夠最大程度地發揮依圖在算法和軟件層面的積累。

於是依圖AI芯片之路，開始駛上快車道。

2019年年初，第一代求索芯片，流片成功。

於是有了今天的依圖創辦以來的首場發佈會。

但依圖芯片發佈，不是從口袋中掏出芯片，而是直接現場演示。

4顆依圖芯片構建的1U服務器，能做什麼？

吊打英偉達P4。

現場實時演示，用一個2000美元的英偉達P4顯卡，只能做27路視頻的實時人臉檢測，但用依圖的AI芯片，可以拓展到200路。

不只是識別，還可以實時進行比對。

依圖首席創新官呂昊也感慨，依圖可能是全球第一個直接帶現場演示的芯片廠商，而不是通過PPT，或者從口袋中掏出“模型”。

依圖芯片詳解

接下，依圖創始人及CEO對首款芯片進行了詳解。

設計理念：

依圖CEO強調，端側芯片，剛需和難度都挑戰有限，我們不做大家都能做的事情。做，我們就做雲端芯片。

而且求索芯片，既可以服務雲端，也能放在邊緣。

另外，依圖的求索芯片，不是一個AI加速模塊，而是一個完整的具有端到端能力的AI處理器。

有通用的計算能力，有64路解碼能力，還有通用的AI算力——視覺的檢測分類識別和跟蹤，以及TensorFlow等架構。

性能對比：

雲端芯片對比：

邊緣芯片對比：

自動駕駛芯片對比：

不過朱瓏也解釋，依圖不會自己做自動駕駛，但歡迎無人車公司來合作。

產品形態，目前2款，一個是依圖原子系列雲端服務器，另一個是依圖前沿系列邊緣盒子。

依圖還高調錶示：未來目標，希望求索芯片可以讓一萬路智能視頻解析成為標配。

建得起，用得省，算得準。

非造芯不可

發佈會現場，依圖也強調，並非為了做芯片而做芯片，涉足芯片核心初衷有兩點：

一方面，滿足自身業務和產業需求。

現有的計算機架構已經無法滿足人工智能尤其是深度學習對算力的需求，工藝製程的提高終將碰到物理極限。在摩爾定律瀕臨終點，但算法性能仍在萬倍提升。

產業已經處於這樣的前夜——應該以AI為中心來思考計算機體系結構。

在算法即芯片的時代，算法和芯片兩者緊密耦合，不可分離；只有懂算法的AI公司才能做出更好的AI芯片，才能將算力更高效地轉化為智能。

而且任何一項技術，要實現大規模推廣，成本降低，實現高性價比的規模化應用，讓絕大多數人都能用得起，是基本前提。

所以自研芯片，可以最大化將依圖的智能軟件結合，作為軟硬件一體化解決方案對外銷售，為客户提供更高價值。

另一方面，依圖看到世界級機會。

依圖方面稱，智能時代，沒有先例可循，中國AI創業公司與世界科技巨頭，站在同一起跑線上，完全有機會成為新時代的巨頭。

如此信念下，依圖在推進智能項目落地的過程中，越來越深切感受到針對應用場景和業務邏輯定製AI芯片的必要性和迫切性，並預見軟硬件一體化是人工智能技術落地的必然發展方向。

而且算法定義芯片或者説以DSA芯片為代表的智能計算時代，對AI領域知識的理解最為重要，包括算法發展趨勢、實際應用場景和具體業務邏輯的洞察。在這一點上，中國公司不一定比外國公司差。

更具體來説，依圖並不比其他公司弱。

在美國國家標準與技術研究院（NIST）舉行的全球人臉識別權威測試（FRVT）中，依圖連續三年獲得第一名。

而且依圖也是目前AI算法落地業務最成功的公司之一。

當然，站在當前時代背景下，依圖也透露，作為AI頭雁公司，推動中國智慧芯片產業發展，也是責任所在。

中國的芯片之痛，之前已一次次被提起，現在，依圖認為有換道超車的機會。

最後，更直接來説，造芯對於依圖目前業務和未來前景，都將是一次強補充。

以當前依圖業務為例，按照效能用電來計算，自研芯片替換後，能節省1/3以上，三年內可以節省上億元。

而面向產業，之前也有數據統計，到2025年，單是數據中心推理加速器這一細分市場，規模就可能達到170億美元。

然而影響遠不止於此。

重估依圖

依圖芯片發佈，對於芯片產業是明確信號。

如“算法即計算”的觀念，目前算法、軟件正在重新定義芯片和硬件，傳統芯片巨頭之間的勢力範圍和功防疆界，已經被打破。

在全世界範圍內，芯片供應領域都在上演着客户變競爭對手。

英特爾和英偉達等芯片霸主，目前正在被特斯拉、依圖等“跨領域”玩家挑戰。

而且依圖這樣的公司，算法還在業務場景中不斷迭代，發展速度並不會依照傳統半導體發展路線。

對AI公司來説，也展現新信號。

之前國內有AI四獸，把依圖和商湯、曠視及雲從等四家中國AI獨角獸並稱。

當時四家公司都是AI算法起步，都先從安防等場景開始落地業務。

但現在短短几年，各自走出不同路徑，而且差異化越來越明顯。

比如依圖，落地業務涉及安防、金融、醫療、智慧城市和零售方面。

並且除了視覺領域，跨界打擊也在發生。

依圖上一次發佈會，推出了自研的語音識別技術。雖然之前以視覺形象示人，但一發布就達到了中文語音識別的最高水平，NLP方面，基於自然語言處理的人工智能兒科診斷研究成果，被Nature Medicine收錄並發表於2019年2月刊，這是目前中國人工智能科研領域在全球發表的最高級別論文。

所以AI領域，更多的跨疆界、跨領域變革，已經發生。

這也不斷提醒外界，AI的競爭，將是一次全局性競爭，小家碧玉守住固土，難以實現更大發展。

依圖式的橫向拓展，以AI為引擎打造更大的平台，會成為越來越明顯的趨勢。

當然，也是時候重估依圖了。

創辦於2012年的依圖，從融資估值層面而言，先後官宣了多輪融資：

2013年8月獲得真格基金天使輪投資；

2015年1月完成高榕資本A輪投資；

2016年6月完成雲鋒基金領投的B輪投資；

2017年5月完成來自雲鋒、紅杉等機構的3.8億C輪融資；

2018年6月，C+輪融資，投資方為高成創投、工銀國際及浦銀國際；

2018年7月，興業國信資管1億美元C輪次追加融資。

依圖上一輪估值已達150億元，是中國和全球最具資本認可的AI公司之一。

但目前，依圖的芯片業務，實際還體現到最新估值中。

於是也帶來新問題，如何重新估算依圖價值？

在AI芯片領域，地平線最近一輪投後估值30億美元，寒武紀據稱最新也接近30億美元。

而相比地平線和寒武紀，依圖的芯片自發布之日就開始商用，業務拓展到哪裏，芯片銷售和使用到到那裏。

所以重估依圖，可以簡單是現有估值+30億美元嗎？

總之，是時候提出這個問題了。