本文精编自：艾瑞咨询《AI芯片行业研究报告》、天风证券《人工智能立夏已至，AI芯片迎接蓝海》

摘要：今天（9月25日），在阿里2019云栖大会上，阿里推出首款AI芯片「含光800」号称全球最强。前不久，华为也称推出全球最强算力AI芯片「昇腾910」。一时间两个最强，到底哪个为真？中金公司指出，全球AI芯片呈井喷式发展，到2020年整体市场将达600亿美元，2017-2020这五年复合增长率达57%。

1、哪个为真？华为阿里都称推出全球最强AI芯片

9月25日，在阿里2019云栖大会上，阿里CTO张建锋推出了阿里首款AI芯片「含光800」。张建锋说，这是全球最高性能的AI推理芯片，一块含光800相当于10块GPU，峰值性能为7.8万IPS（每秒能处理7.8万张照片），比目前业界最好的AI芯片性能高4倍，峰值能效达到500IPS/W，是第二名的3.3倍。含光为上古三大神剑之一，该剑含而不露，光而不耀。

但是有些网友表示，华为前不久发布了AI芯片昇腾910，当时也号称是全球算力最强，到底哪个才是真的？

按照华为说法，昇腾910计算力可达到256TFOPS，比英伟达TeslaV100还要高出一倍。它的AI算力水平是国际顶尖AI芯片的2倍，其训练速度也比当前最新最强的芯片提升了50%-100%。

事实上，把华为和阿里的AI芯片直接做对比，并不是特别合适，因为它们的用途不一样，华为昇腾910主要是用来「训练」的，而阿里含光800主要是用来「推理」。打个比方，那个会下围棋的「阿法狗」，教会阿法狗下棋是训练（用类似昇腾910的芯片），阿法狗下棋时用根据对手李世石每一步棋不断「推断」（用类似含光800的芯片）自己接下来该怎么下。

2、AI芯片分类

通常，AI芯片的分类通常有两维度：承担任务（训练、推理）和部署位置（云端、终端）。

维度1：承担任务（训练、推理）

一项深度学习工程的搭建，可分为训练（training）和推断（inference）两个环节：

环节一：训练环境通常需要通过大量的数据输入，或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型。训练过程由于涉及海量的训练数据（大数据）和复杂的深度神经网络结构，需要的计算规模非常庞大，华为的昇腾910就是专门用来训练模型的。

环节二：推断（inference）环节指利用训练好的模型，使用新的数据去"推断"出各种结论，如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。虽然推断环节的计算量相比训练环节少，但仍然涉及大量的矩阵运算，阿里含光800主要是用来「推理」的。

训练芯片，注重绝对的计算能力，而推断芯片更注重综合指标，单位能耗算力、时延、成本等都要考虑。训练将在很长一段时间里集中在云端，推理的完成目前也主要集中在云端，但随着越来越多厂商的努力，很多的应用将逐渐转移到终端。（昇腾910、含光800都部署在云端）

维度2：部署位置（云端、终端）

AI芯片部署的位置有两种：云端、终端，所以根据部署的位置不同，AI芯片可以分为：云AI芯片、端AI芯片。

云端，即数据中心，在深度学习的训练阶段需要极大的数据量和大运算量，单一处理器无法独立完成，因此训练环节只能在云端实现。

终端，即手机、安防摄像头、汽车、智能家居设备、各种IoT设备等执行边缘计算的智能设备。终端的数量庞大，而且需求差异较大。

云AI芯片的特点是性能强大、能够同时支持大量运算、并且能够灵活地支持图片、语音、视频等不同AI应用。基于云AI芯片的技术，能够让各种智能设备和云端服务器进行快速的连接，并且连接能够保持最大的稳定。

端AI芯片的特点是体积小、耗电少，而且性能不需要特别强大，通常只需要支持一两种AI能力。相比于云AI芯片来说，端AI芯片是需要嵌入进设备内部的，当在设备内部中嵌入了端AI芯片之后，能够让设备的AI能力进一步提升，并且让设备在没有联网的情况之下也能够使用相应的AI能力，这样AI的覆盖变得更为全面。

3、AI芯片市场5年增长有望达到10倍

根据中金公司研究部数据显示，2017年，整体AI芯片市场规模达到62.7亿美元，其中云端训练AI芯片20.2亿美元，云端推理芯片3.4亿美元，边缘计算AI芯片39.1亿美元。

到2022年，整体AI芯片市场规模将会达到596.2亿美元，CAGR57%，其中云端训练AI芯片172.1亿美元，CAGR53.5%，云端推断芯片71.9亿美元，CAGR84.1%，边缘计算AI芯片352.2亿美元，CAGR55.2%。

自2017年5月以来，各AI芯片厂商的新品竞相发布，各环节分工逐渐明显。AI芯片的应用场景不再局限于云端，部署于智能手机、安防摄像头、及自动驾驶汽车等终端的各项产品日趋丰富。

编辑/jasonzeng

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