中國AI芯片企業的追擊

本文來自格隆匯專欄：國泰君安證券研究，作者：李沐華、齊佳宏

1、 AIGC拉動AI算力需求，AI芯片將成為未來科技石油

隨着AI 進入「大模型」時代，訓練數據不斷增長、算法複雜度不斷提高，國內人工智能廠商對算力的需求陡升。AI芯片作為大模型及AI應用落地的算力基礎，重要性日益凸顯。

廣義的AI芯片指專門用於處理人工智能應用中大量計算任務的模塊，即面向人工智能領域的芯片均被稱為AI芯片。狹義的AI芯片即針對人工智能算法做了特殊加速設計的芯片。狹義的AI芯片與傳統芯片（如CPU）相比，性能優勢主要體現在專用性的側重上。

針對不同技術路徑，國內廠商均已有所佈局。

Ø GPU：國內GPU廠商已有部分產品落地，國產GPU迎來黃金發展期。相比英偉達和AMD，國內GPsU廠商的營收規模較小。但是國產GPU正受益於信創的機遇，在數據中心、智能汽車、遊戲等應用領域的國產GPU需求量也極大提升，國產 GPU正在迎來黃金發展期。目前景嘉微已成功研發JM7200和JM9系列GPU芯片，應用於臺式機、筆記本、服務器、自助終端等設備。海光信息的DCU也屬於GPGPU的一種，其DCU協處理器全面兼容「類 CUDA」環境，主要部署在服務器集羣或數據中心。

Ø CPU+FPGA：國內巨頭紛紛佈局CPU+FPGA的混合異構加速AI計算。FPGA芯片用於加速AI計算時可以實現靈活部署，具備可編程性、高並行性、低延迟、低功耗等特點，在AI推斷領域潛力巨大。全球科技巨頭紛紛佈局雲端FPGA生態，國內包括騰訊雲、阿里雲均在2017年推出了基於FPGA的服務，百度大腦也使用了FPGA芯片。此前被全球最大FPGA廠商賽靈思收購的深鑑科技也是基於FPGA來設計深度學習的加速器架構。

Ø ASIC：國內ASIC廠商實力雄厚，積極追趕國外芯片巨頭。ASIC作為專用集成電路，廣泛應用於人工智能設備等領域，根據終端功能可細分為TPU芯片、DPU芯片和NPU芯片等。最具代表性的就是谷歌2015年推出的首款TPU，大幅提升AI推理的性能。經過近年來國內ASIC廠商的快速發展，在工藝、算力、整體性能等方面，均達到國際領先水平。海思的昇騰910在BF16浮點算力方面超越谷歌最新一代產品TPUv4，遂原科技的雲燧T20和寒武紀的NPU在整體性能上也與谷歌比肩。未來國內頭部ASIC廠商有望繼續保持技術優勢，突破國外廠商在AI芯片的壟斷格局。

實現專用算法「硬件優化」，ASIC路線在AI領域的長期成長性值得期待。ASIC雖然無法重新編程，且前期投入成本較高，但是在大規模量產的情況下，ASIC具備性能更強、體積更小、功耗更低、成本更低、可靠性更髙等優點。隨着人工智能技術發展成熟、算法逐漸收斂，ASIC將更具備一定競爭優勢。

2、國內AI芯片企業蓬勃發展

在政策和需求的雙重促進下，中國AI芯片廠商奮起直追，尤其在ASIC方向發展機遇較大。整體上看，國外芯片巨頭目前仍處於領先地位，佔據了大部分市場份額，並且在GPU和FPGA方面近乎壟斷。但國內AI芯片廠商在政策和需求的雙重拉動下奮起直追，華為海思、地平線、寒武紀、海光信息、崑崙芯等廠商在多個領域取得突破進展。尤其在ASIC 路線下，國內廠商有機會實現快速搶佔市場。

國內AI芯片企業百花齊放

寒武紀：AI芯片獨角獸，中國ASIC路線先行者。寒武紀成立於2016年，是全球AI芯片領域第一個獨角獸初創公司，研發團隊成員主要來自於中科院，董事長陳天石曾任中科院計算所研究員。

作為AI芯片領域的獨角獸，寒武紀曾與華為攜手打造全球首款手機AI芯片，近年來通過專注打造雲端產品線構建技術壁壘。

Ø 雲端：AI芯片寒武紀近年來不斷推出面向雲端的AI芯片，思元290是寒武紀首款面向雲端訓練的智能芯片，思元370面向雲端且實現訓推一體，這兩款芯片均採用7nm製程工藝。此外，思元370是寒武紀首款採用Chiplet技術的AI芯片，寒武紀第二代雲端推理產品思元270算力的2倍。

Ø 終端：2016年，寒武紀發佈了全球首款終端AI處理器、首款商用NPU「寒武紀1A」，面向智能手機、安防監控、可穿戴設備、無人機和智能駕駛等各類終端設備，主流智能算法能耗比全面超越傳統CPU、GPU。寒武紀1A被應用於全球首款智能手機AI芯片——麒麟970。

華為海思：昇騰代表業界最強AI算力。思半導體成立於2004年10月，是華為的全資子公司。得益於母公司的強勢全力支持和持續的高研發投入，海思已成為全球領先的Fabless半導體公司，產品覆蓋智慧視覺、AIoT、智慧媒體、智慧交通及汽車電子、顯示、手機終端、數據中心及光收發器等多個領域。

昇騰系列——面向「端、邊、雲」全棧全場景AI芯片，代表着業界最強AI算力，採用華為自研的達芬奇架構，對標國際巨頭谷歌英偉達。2018年，華為提出了全棧全場景AI解決方案併發布了兩款AI芯片，昇騰910和昇騰310，其計算核心採用華為自研的面向AI計算特徵的「達芬奇架構」。昇騰910是單芯片計算密度最大的芯片，對標英偉達V100和谷歌TPUv3，比V100的標稱算力125TOPS高出約一倍，而昇騰310芯片的最大功耗僅8W，是極致高效計算低功耗AI芯片。基於昇騰系列AI處理器，華為推出Atlas全系列、全息感知產品，覆蓋端側、邊緣側和數據中心側。

地平線：國內車載芯片領頭羊。地平線成立於2015年，是一家注重軟硬件結合的AI創業公司，致力於開發邊緣AI芯片及相關解決方案，由Intel、嘉實資本、高瓴資本領投。

提出嵌入式AI芯片架構BPU，堅持「芯片+算法+工具鏈」完整解決方案。2017年12月，地平線自主設計研發了中國首款嵌入式人工智能視覺芯片——旭日系列和征程系列，基於自研BPU架構，通過軟硬結合打造極致性能。目前，地平線是業界唯一能夠提供覆蓋從L2到L4全場景整車智能芯片方案的人工智能平臺型企業。

Ø 旭日系列是面向智能攝像頭的處理器，具備在前端實現大規模人臉檢測跟蹤、視頻結構化的處理能力，可廣泛用於智能城市、智能商業等場景。

Ø 征程系列是面向自動駕駛的處理器，可同時對行人、機動車、非機動車、車道線交通標識等多類目標進行精準的實時監測和識別，實現FCW/LDW/JACC等高級別輔助駕駛功能。

海光信息：國產CPU+DCU龍頭，性能達國際化可比水平。光信息成立於2014年，公司骨干研發人員多擁有國內外知名芯片公司的就職背景，擁有成功研發x86處理器或ARM處理器的經驗。

CPU+DCU雙輪驅動，實現領先的處理器性能。海光信息的產品包括海光通用處理器（CPU）和海光協處理器（DCU）。海光 DCU 系列產品以基於通用的GPGPU架構，採用7nm工藝，兼容「類 CUDA」環境以及國際主流商業計算軟件和人工智能軟件，軟硬件生態豐富。目前海光DCU系列產品深算一號已經實現商業化應用，於2021年實現規模化出貨，未來將廣泛應用於大數據處理、人工智能、商業計算等領域，其產品性能達到了國際上同類型主流高端處理器的水平，具有較強的並行計算能力和較高的能效比，在國內處於領先地位。

AI芯片乃兵家必爭之地，BAT均已有所佈局

對於互聯網大廠來説，騰訊、百度、阿里巴巴等均在AI芯片領域大力佈局。其中，騰訊投資燧原科技、百度投資崑崙芯、阿里巴巴則孵化了平頭哥。除此之外，原AMD全球GPGPU設計總負責人陳維良成立了沐曦集成電路，兩位CTO均為前AMD首席科學家；原AMD首席工程師鄭金山成立了天數智芯，首席技術官曾任三星全球副總裁；原商湯科技總裁張文成立了壁仞科技，CTO曾任職於海思的GPU自研團隊。

燧原科技（騰訊系）：燧原科技成立於2018年，公司創始人趙立東曾任紫光通信科技集團有限公司副總裁、AMD計算事業部高級總監；COO張亞林曾任AMD資深芯片經理、技術總監。

邃思2.0是迄今中國最大的AI計算芯片。公司成立以來，已相繼推出雲端AI訓練芯片邃思1.0/2.0、雲端AI訓練加速卡雲燧T1x/T2x和AI推理加速卡雲燧i1x/i2x，以及配套的「馭算」軟件編程平臺TopsRider和「鑑算」推理加速引擎TopsInference。公司2021年在世界人工智能大會期間發佈的邃思2.0是迄今中國最大的AI計算芯片。

自研軟硬件協同架構設計，靈活通用高效開發。燧原芯片架構採用「GCU-CARA」(通用計算單元和全域計算架構)，是分別基於硬件的通用計算單元GCU和基於軟件的馭算TopsRider兩個主要品牌，具備完全可編程、全模式計算、全精度計算、高並行度等特點。其軟件編程平臺馭算TopsRider和推理加速引擎鑑算Topsinference可支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等主流模型框架。

崑崙芯（百度系）：崑崙芯成立於2011年，前身為百度智能芯片及架構部，於2021年4月完成獨立融資。公司團隊成員多數成員來自百度、高通、Marvell、Tesla等行業頭部公司，22年完成A輪融資。

百度基於自研XPU架構，致力打造通用AI芯片，賦能互聯網、工業製造、智慧金融、智慧交通等多個領域。百度從2011年開始就基於FPGA實現AI加速公司於2018年正式開始AI芯片研發並在2020年實現崑崙芯1代芯片大規模部署，2021年8月崑崙芯2代產品實現量產。崑崙芯採用自研的面向通用AI的XPU架構，其第二代崑崙芯產品採用7nm製程，相比1代產品性能提升2-3倍，FP16算力達到128TFLOPS，主要為數據中心高性能計算提供算力支持。同時，崑崙芯深度適配PaddlePaddle（飛槳），也支持 PyTorch、TensorFlow、ONNX等主流的深度學習框架。

平頭哥（阿里系）：平頭哥成立於2018年，由阿里全資收購的中天微與達摩院芯片研發團隊合併而來，公司技術團隊由原中天微、高通、AMD、華為海思等擁有豐富研發經驗的人員構成。

作為擁有國內公有云市場最大份額的企業，阿里自研AI芯片投入最多、決心極大，致力於雲端一體化芯片和AIoT芯片產品。公司有兩條研發主線，分別聚焦於雲計算和嵌入式兩類芯片：

Ø 利用ARM的IP為阿里雲數據中心研發芯片，在雲端提供普惠算力，即倚天系列和含光系列；

Ø 基於RISC-V處理器架構進行研發，如玄鐵系列，主要應用是在AIoT領域。

含光800專用於雲端視覺處理。2019年平頭哥在雲棲大會上發佈AI推理芯片含光800，為TSMC12nm工藝製程，採用平頭哥自研架構和達摩院算法，算力相當於10個GPU，性能峰值算力達820 TOPS。含光800 AI芯片專用於雲端視覺處理，可在視覺圖像識別/分類/搜索、醫療影像、城市監控等領域發揮作用。爲了實現軟硬件協同，平頭哥提供了HGAI軟件開發包，可支持主流開源框架 TensorFlow、Caffe、MXNet 和ONNX，廣泛適用於語音、圖片、視頻等AI推理業務。

雖然BAT均已佈局AI芯片，但具體路徑也各有特色。百度選擇了拆分芯片業務，阿里的雲端高性能芯片自用，RISC-V芯片開源開放，騰訊主要以投資的方式，用盡可能少的投入撬動自研芯片。除AI芯片本身的硬件之外，與之配套的軟件開發體系亦是生態的重要組成部分，包括底層硬件、指令集架構、編譯器、API、基礎庫、頂層算法框架和模型等。由於全球主流深度學習框架均使用CUDA平臺，因此國內AI芯片廠商在生態構建的初期均需兼容CUDA，但是長期國產AI芯片廠商仍需構築自身軟硬件生態。

注：本文來自國泰君安發佈的《中國AI芯片企業的追擊（深度）》，報告分析師：李沐華、齊佳宏

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