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互联网巨头将改变半导体版图

一个能让自己走在这个网络数据时代,智能时代最前端的机会,谁赢了,谁能更快抓住这个机会,这个风口,那么他就会成为AI领域,未来时代的王者。

互联网巨头,有各种优势,全都互联网巨头,有各种人才储备,资金,他们对各种风口,都有先知先觉意识和能力。

在这次风口中抓住机遇的,将来可能就会发展的更好,因为这次不同以往。

AI芯天下丨互联网巨头将改变半导体版图

1、争做AI时代抢滩登陆的排头兵

芯片备受许多互联网巨头的关注,在半导体这个十分自由的领域,有着极大的发展空间,专为人工智能开发处理器的初创公司就有45家之多了。

在人工智能领域,英伟达是目前涉及面最广、市场份额最大的公司,英伟达和谷歌几乎占据人工智能处理领域80%,谷歌、微软和其它的互联网巨头都在打造AI应用,我们国内华为、小米、阿里对于研究打造芯片的动作也是非常频繁,阿里收购中天微,给达摩院投入资金布局芯片就可以看出AI备受科技巨头们和风险资本的追捧。

2、互联网巨头火力对准半导体行业

2018年,微软、Facebook、亚马逊这些真怀有AI野心的大公司,都会尝试自己打造一款AI芯片。

毕竟,随着越来越多的场景用上了深度学习技术,各大科技巨头的数据中心,对处理这类任务的专用芯片也有着越来越高的需求。

其中的谷歌已经比同伴们早一步,推出了自己的AI芯片。

今年5月,Google的AI芯片TPU已经发布了第二代,为深度学习的推理和训练环节都做了优化。

AI芯天下丨互联网巨头将改变半导体版图

美国的微软、亚马逊、Facebook,中国的BAT,也都和Google有着庞大的数据中心和繁重的计算任务,对于他们来说,开发自己的AI芯片也很有必要。

随着PC和移动市场的成熟,过去几年间经历了不少整合和变革的芯片行业也趋于稳定,而AI带来了新的变量和机遇。

不过,现在芯片厂商的战局中,又将出现一批新的对手:原本是他们客户的互联网巨头们。

3、性能跟不上发展脚步

如今的数据时代需要大量的数据分析,这就需要强大的运算力,目前而言,运算力的提供者就是AMD和英特尔。

但英特尔这些年来一直在挤牙膏,而数据的爆炸式增长却对芯片性能的要求越来越高,巨头们似乎早就受不了这种性能的增长了,但当时他们也无法解决这个问题。

AI芯天下丨互联网巨头将改变半导体版图

不过近两年出现了转机,Al第四次崛起。相比较CPU而言,Al芯片更加自由,也更加简单,因为根本没有标准,唯一的标准就是性能。

所以互联网巨头们可以按照自家的意愿来开发。于是我们看到了谷歌TPU这种产品。与此同时,这些互联网巨头也越来越有钱。

即便如此,英特尔,AMD和英伟达也不会落寞。根据最新的调查显示,英伟达,英特尔和AMD都在Al厂商排名前五之中。更何况CPU和GPU依然是一切硬件的基础。

4、为了实际的利益也要拾起半导体

市值规模的大小,会是大厂决定是否切入的因素。

例如,重量级的谷歌、苹果、微软及亚马逊等,可以很容易就挖角优秀的半导体人才,在内部成立IC设计团队进行产品开发,或是在外部物色及投资优秀的IC公司,这对现金满满的大厂来说绝对不成问题。

至于大陆的华为早在十多年前就投资芯片设计的海思,阿里巴巴今年则成立人工智慧芯片团队平头哥,还有腾讯、百度、小米甚至家电业的海尔都已开始投资IC事业,这些都是各行各业抢攻半导体的例证。

AI芯天下丨互联网巨头将改变半导体版图

5、巨头纷纷入局芯片是件好事

目前在PC领域,英特尔的地位几乎不可能撼动。手机领域,高通、苹果、三星等厂商仍然具备很强大的竞争力,但却不是完全难以撼动的。

包括华为、小米等都推出了自己研发的芯片,而华为和小米又是世界知名的手机厂商,凭借其市场地位,通过不断地投入,它们未来很有可能在手机芯片领域占有较大的市场份额。

而在人工智能领域,目前全世界都还没有公认的王者,这一块留给中国和世界科技巨头们一个很大的机会。

众所周知,英特尔作为PC芯片霸主,但其在手机市场表现并不理想。

ARM作为手机芯片市场的王者(包括三星、高通、苹果都是用ARM的架构),但在AI芯片上却并不显眼。

目前,英伟达靠GPU是AI芯片的领先者。不过,英伟达能否保住领先者的位置还有待观察。

因为目前全世界的科技巨头几乎都在试水造芯片,继谷歌、苹果、亚马逊自主设计制造AI芯片后,近日Facebook也决定加入自主研发AI芯片的阵营。

在国内,阿里巴巴和百度也已试水AI芯片制造。

AI芯天下丨互联网巨头将改变半导体版图

6、自主研发就能自主调教

一方面除了自主研发除降低成本外,根据自己产品所定制的芯片,可以更好地进行适配和调教。

另一方面,随着AI融合到半导体领域的应用前景广阔,市场很大并涉及诸多核心领域。

实际上,AI芯片及整个半导体行业的未来的应用场景极多。

包括智能安防、智能家居、消费电子、自动驾驶、云计算和智慧城市等等,而且其应用涉及到国民经济诸多核心领域。