當今 AI 芯片市場的現(xiàn)狀如何？近年來，這個市場被過度炒作到了我們許多人開始懷疑的地步。英偉達在數(shù)據中心市場的猛攻，加上圍繞全自動駕駛汽車的炒作，使得這個新市場似乎可以單槍匹馬地解決包括摩爾定律在內的所有半導體行業(yè)問題。

在最近的一次新聞發(fā)布會上，Ceva 市場情報、投資者和公共關系副總裁理查德金斯頓指出，英偉達的股價是我們處于炒作周期中的一個很好的指標。人工智能芯片市場的領導者英偉達在 2019 年初左右經歷了價格大幅下跌。金士頓認為這意味著我們已經退出了炒作階段，進入了市場開始更準確地反映現(xiàn)實的階段。

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Nvidia 股價，2017-2019 年，顯示 Ceva 認為的下跌預示著拐點（圖片：Ceva）

“現(xiàn)在我們在 2019 年，人工智能可以做什么以及它將在哪里出現(xiàn)的現(xiàn)實更加現(xiàn)實，”金斯頓說。

這一點在汽車領域更是如此。

“兩年前，人們跳入了 4 級或 5 級自主平臺，”他說。“現(xiàn)在，我認為大多數(shù)在進行自己內部設計的汽車芯片供應商和制造商已經意識到，在進行 4 或 5 級之前，在二級和三級可以賺很多錢。”

二級對應于可以控制駕駛各個方面（轉向、加速和制動，如特斯拉的自動駕駛功能）的車輛。三級車輛可以自行駕駛，駕駛員無需注意，直到車輛遇到困難時駕駛員必須接管。

支持這些級別的自動駕駛的技術今天看到了大量的風險投資。金士頓說，這可能是因為它們代表了一個現(xiàn)實的目標。

“風投們看到那里能賺多少錢，能做多少生意，”他說。“與此同時，4級和5級被推得越來越遠。”

這對 AI 芯片意味著什么？

如果炒作真的結束了，這對 AI 處理器市場意味著什么？

“這聽起來有點戲劇化，但作為一個獨立單元的人工智能推理處理器基本上已經死了，”金斯頓說。“在運行任何類型的 AI 應用程序的 [edge] 設備中不再需要獨立的 AI 引擎。”

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理查德金斯頓（圖片：Ceva）

金士頓認為，盡管許多人認為 AI 處理器市場將引領獨立 AI 協(xié)處理器芯片在邊緣推理任務的方向，但最終，這些協(xié)處理器必須與其他芯片共存。因此，整合是不可避免的。

作為一個例子，他引用了圖像處理應用程序，其中人工智能和更傳統(tǒng)的計算機視覺工作負載之間有很多交叉。

“擁有兩個獨立的架構來處理本質上是一個工作負載的想法，當你試圖節(jié)省組件成本時，它沒有多大意義，”他說。“我們越來越多地發(fā)現(xiàn)，擁有獨立 AI 引擎及其自己的工具和編譯器集的想法沒有多大意義。擁有針對客戶所追求的終端市場的具有人工智能功能的專用引擎更有意義。”

這種思路產生了NeuPro-S，這是一種用于汽車和消費領域基于視覺的應用的 AI 處理器內核。

根據金士頓的說法，大多數(shù)人工智能應用程序都將從異構計算中受益，這也是獨立處理器不是前進方向的部分原因。

“許多半導體公司并沒有走完整的 AI 處理器路線。但他們正在為人工智能中的特定功能開發(fā)模塊或引擎，”金斯頓說。

Ceva 在汽車行業(yè)的經驗是，半導體公司通常會投資開發(fā)自己的 AI 引擎來處理其特定的工作負載。但是，這些引擎并不是一個完整的處理器產品，具有匹配的成熟工具鏈，并且不能以這種格式交付給客戶。

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Ceva 用于加速 AI 視覺工作負載的 AI 處理器核心 IP，NeuPro-S（圖片：Ceva）

“這些人工智能定制引擎是當今許多公司的一部分，在食物鏈中的位置比我們通常處理的要高得多，但他們需要 Ceva 等公司的幫助才能將這些東西投入生產，”金斯頓說。這是 Ceva 的 CDNN-Invite 編譯器背后的部分原因，它允許公司在 NeuPro-S 旁邊添加自己的自定義 AI 引擎，以制造依賴異構計算的 AI 芯片。

無論金士頓對人工智能芯片市場的看法是否正確（或者人工智能推理芯片的消亡是否被大大夸大了），今天有數(shù)十家公司，從初創(chuàng)公司到大牌，設計和生產這些人工智能推理協(xié)處理器.雖然集成適合某些終端市場，但可能并不適合所有人。我們不要忘記，雖然視覺應用程序在今天主導著 AI 領域，但明天的工作負載在大小和形狀方面可能看起來完全不同。因此，我懷疑獨立推理協(xié)處理器將與我們一起使用相當長的一段時間。

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