華為正式發(fā)布了它們的兩款A(yù)I芯片，號稱其最強的升騰910的半精度算力達到256 TFLOPs，比目前廣受市場認可的NVIDIA的V100高出了一倍，看起來華為是決心要在AI芯片市場有所作為了，不過要在目前的AI芯片市場打開局面它還要經(jīng)歷許多困難，前面并非一片坦途。

AI芯片并不僅僅比拼性能

AI芯片是一個新發(fā)展起來的領(lǐng)域，與目前市場容量極大的服務(wù)器芯片市場有很大的不同，當(dāng)前服務(wù)器芯片市場主要為Intel所占有，其占有服務(wù)器芯片市場超過九成的市場份額，NVIDIA則很好的抓住了AI芯片市場的特點發(fā)展成為該領(lǐng)域的王者。

NVIDIA是做顯卡起家，不過它很早就認識到自家的GPU可以干更多的事情，GPU擁有強大的并行計算、低精度計算等能力，因此早在數(shù)年前就開始打造自己的CUDA平臺，在AI逐漸成為潮流之下，NVIDIA打造的CUDA平臺意外的在AI行業(yè)迅速獲得認可，目前全球的神經(jīng)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)絕大多數(shù)都是采用其CUDA平臺。

NVIDIA打造的CUDA平臺能在AI行業(yè)獲得認可在于它的通用性，在AI計算當(dāng)中有諸多的算法和任務(wù)，例如語音識別、圖像識別、自動駕駛等就有很大的不同，CUDA平臺的建立則很好的適應(yīng)了AI的各種需求，用戶在開發(fā)了自己的算法之后可以根據(jù)不同的需要建立自己的AI運算系統(tǒng)。

NVIDIA在AI行業(yè)獲得認可后，也正強化建立自己的生態(tài)，希望依靠這種生態(tài)建立自己的護城河。千萬不要小看生態(tài)，Intel能在服務(wù)器芯片市場長久成為霸主就是因為它在服務(wù)器芯片市場建立了自己的生態(tài)，導(dǎo)致ARM陣營始終難以進入服務(wù)器芯片市場，AMD在顯卡市場與NVIDIA齊名，其GPU同樣擁有強大的并行計算能力、低精度運算能力等不過在AI行業(yè)卻始終難以與NVIDIA競爭。

華為AI芯片的前景并非一片坦途

華為目前推出的AI芯片升騰系列強調(diào)在性能方面已大幅超越NVIDIA，這是值得可喜可賀的事情，不過這僅僅是起始的第一步，它要在AI行業(yè)與NVIDIA競爭還需要經(jīng)過許多努力才能獲得行業(yè)的認可。

華為首先需要建立AI芯片的計算平臺，讓用戶可以更容易的基于它的AI芯片建立AI運算系統(tǒng)，這與它在手機芯片市場面臨的問題是相似的。華為的麒麟芯片在性能方面已達到一流水平，不過在整合度方面與高通和聯(lián)發(fā)科還有差距，尚未形成自己的一套解決方案，這就導(dǎo)致它需要建立一個終端研發(fā)部門，專門為它采用麒麟芯片的手機服務(wù);相比之下高通有QRD解決方案，聯(lián)發(fā)科有turnkey解決方案，手機企業(yè)拿到它們的方案之后可以說只要搭上外殼就開發(fā)出自己的手機，華為自己的手機出貨量當(dāng)中有近半是采用這兩家手機芯片企業(yè)的解決方案基本上都由ODM企業(yè)完成就可見一斑。

華為的AI芯片剛剛推出，它要形成自己的生態(tài)同樣需要一番努力，當(dāng)前由于NVIDIA已打造了自己的完整生態(tài)，全球數(shù)十萬開發(fā)者為它開發(fā)相應(yīng)的AI應(yīng)用，華為從零起步顯然面臨著許多困難。這與華為一直宣稱自己正在開發(fā)手機操作系統(tǒng)，但是由于缺乏自己的生態(tài)卻一直在猶豫是否要推出自己的手機操作系統(tǒng)的一樣的問題。

對于客戶來說，華為則與客戶形成了同業(yè)競爭。華為希望自己在AI云計算領(lǐng)域占有一席之地，建立了自己的云計算業(yè)務(wù)，2017年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示國內(nèi)前十大云計算企業(yè)當(dāng)中就包括了華為云，而諸多競爭對手則有阿里、騰訊、百度等，在同業(yè)競爭的影響之下這些競爭對手要采用華為的AI芯片自然要掂量掂量，而這些競爭對手同樣有投資開發(fā)自己的AI芯片，因此華為的AI芯片最終會不會如手機芯片一樣最終只能依靠自己的云計算業(yè)務(wù)支持發(fā)展而難以獲得行業(yè)的認可呢?

當(dāng)然對于華為來說它也有其他業(yè)務(wù)可以支持AI芯片的發(fā)展，除了自家的云計算業(yè)務(wù)之外，它也是全球知名的服務(wù)器供應(yīng)商，去年更已躋身全球前四大服務(wù)器供應(yīng)商之列，這倒是有利于它推廣自己的AI芯片的，不過最終結(jié)果會如何就得看市場的發(fā)展了，但很明顯前路并非一片坦途。