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“矿机帝国”比特大陆成功转型AI芯片,或成下一个英伟达?丨科技云·视角

云视角 科技云报到 2023-08-09

比特大陆上市在即,比特大陆的业务也从矿机生产商向芯片研发商转变。比特大陆大声宣布进入AI芯片领域,真的是为保持高速增长做准备,还是向投资市场示好的投机之举?



上周,比特大陆正式发布其终端AI芯片BM1880,同时发布了多款基于其云端AI芯片BM1682的算丰智能服务器SA3、嵌入式AI迷你机SE3、3D人脸识别智能终端,和基于终端AI芯片BM1880的AI开发板、AI模块、AI算力棒等产品。

 

众所周知,比特大陆以设计挖矿ASIC芯片并且提供矿机挖掘数字加密货币,诸如比特币、比特币现金等而声名大噪。

 

因拥有比特币矿机70%以上的市场份额,比特大陆也被称为“矿机帝国”。据其招股书披露,矿机销售是比特大陆的主要收入来源,矿机销售占比从78.6%一直飙升至2018上半年的94.3%。

 

随着各国对加密货币的监管趋严,加上比特币价格波动较大等因素,比特大陆开始向AI芯片转型,其在招股书中明确指出,AI路线从2017年末开始已成为公司战略。

 

那么比特大陆的真实AI实力有多少,其AI产品是否具备足够的竞争力?

 

比特大陆的AI芯片之路


2017年11月,比特大陆正式推出其AI品牌Sophon(算丰),并发布其第一代云端AI芯片张量计算处理器BM1680,随后2018年Q1,比特大陆发布第二代云端AI芯片Sophon BM1682。

 

这次发布的BM1880,是比特大陆正式推出的第三款AI芯片、第一款终端AI芯片,表明比特大陆在9个月的时间里,实现了AI芯片的快速迭代,并实现了从云端到终端的布局。

 

从制程上看,比特大陆推出的BM1682和BM1880均为28nm制程,并不算最先进,其中BM1682的大致性能相当于英伟达最广泛使用的P4,和英伟达的高端产品暂时性能无法相比。

 

不过,招股书披露,比特大陆未来的第三代云端芯片BM1684(12nm)和明年发布的第四代1686(7nm),对标的将是英伟达的高端产品。

 

事实上,比特大陆于2015年就开始了AI业务的布局,源于比特大陆在取得矿机芯片市场领导地位后,发现类似的ASIC专用芯片技术,其强大算力的芯片设计方法适合目前AI行业处理海量数据的急迫需求。

 

因此,比特大陆随后开始招募团队,不仅有来自英伟达、英特尔、AMD等顶级芯片企业的高级工程师,还有来自谷歌、百度等企业的顶级技术人员,其中不乏行业知名的高管。

 

为了后来者居上,比特大陆制定了突破“摩尔定律”行规的9个月迭代策略。据透露,比特大陆内部常常多个团队同时并行,比如第二代和第三代芯片团队会同时工作。

 

如此看来,比特大陆在AI芯片领域还是有实力去争夺一席之地,但后续发展到底如何,仍有待其进一步用产品说话。

 

比特大陆的终端场景应用


 在持续更新云端芯片、推出终端芯片的同时,比特大陆也在布局终端应用。目前,比特大陆在终端场景应用方面已取得阶段性成果。

 

在AI行业布局方面,比特大陆主要切三个行业:安防+AI、互联网+AI和城市大数据。

 

安防+AI:安防是比特大陆最核心的领域,这也是AI市场最成熟的行业。目前来看,国内做安防领域的AI公司非常多,比特大陆的特色在于,从底层的芯片到上层技术、算法是一体化的方案,可以做出行业内非常具有性能功耗比的整体方案。

 

据中科院微电子所研究员分析,比特大陆BM1682配备了专门用于视频处理的集成系统,搭载了视频处理所需要的全部核心模块,对于安防领域来说非常适用。

 

互联网+AI:互联网的发展已经到了一个非常快速的阶段,比特大陆与大的互联网公司都在合作,互联网公司基本都在做AI芯片,对AI芯片有非常大的需求。

 

城市大数据:利用AI技术能够使得城市大数据更好的利用起来,推动智慧城市的规划和落地,这也是很多城市思考的问题。

 

2018年比特大陆与福州市签署城市级战略合作协议,通过人工智能技术,助力福州的智慧城市、平安城市建设;比特大陆人工智能产品参与湖北省公安厅安防算法测试,测试结果位居第一;此外在其他省市的安防与人工智能项目中,比特大陆产品也有陆续落地。

 


有望搅动AI芯片市场格局


2017年下半年以来,国内外的AI芯片公司开始火热,这主要源于AI市场的爆炸式扩张。目前的AI芯片市场仍然处于快速增长,供不应求的阶段,各个公司都还处于红利期。

 

过去几年里,比特大陆一直在推动矿机用ASIC芯片迭代,在这个研发过程中积累了更多的ASIC设计研发经验,AI芯片的面世也就水到渠成。

 

但是在AI芯片上,比特大陆遇到的对手则是根基更深厚的芯片和互联网公司,国外如:英伟达、谷歌、AMD等,国内如:寒武纪、地平线、云天励飞等。

 

不同于GPU和FPGA的灵活性,定制化的ASIC芯片一旦制造完成将不能更改,初期成本高、开发周期长使得其具备较高创业门槛。目前,ASIC 芯片领域大多是拥有AI算法储备又擅长芯片研发的巨头参与。

 

比如,2016年谷歌为TensorFlow AI训练平台定制的ASIC处理器Tensor处理单元(TPU)。此前,英特尔宣布计划收购小型芯片制造商eASIC,这将有助于进一步推动其向CPU芯片以外的领域拓展。今年年初,Facebook开始筹备组建芯片设计团队,集中研发SoC、ASIC、固件与驱动程序。

 

相比之下,比特大陆入局较晚,但其优势在于,在芯片领域既有技术沉淀,也有场景落地验证,不乏是一个有力的竞争者,有望挑战英伟达、谷歌、AMD在AI芯片领域的领导地位。


从云端到终端芯片,从产品到场景应用,比特大陆在AI芯片领域的布局已全面铺开,这家全球矿机霸主、中国第二大芯片设计公司的企业,能否在该领域再获成功?我们且拭目以待。




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