面對“芯片荒”，芯片業者如何找到自己的定位？

{"type":"doc","content":[{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"一場從 2020 年年尾開始的“芯片短缺”現象在全球愈演愈烈，無論是汽車還是消費電子產業，對芯片行業的需求似乎有增無減，芯片供應短缺正給產業帶來一個又一個的危機。這輪“芯片荒”帶來的行業啓示是什麼？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"目光切回國內，在中國業界和政府大力推動半導體行業發展之際，市場總免不了泡沫，芯片初創公司的天價估值正引發爭議…...芯片行業又是最現實的行業之一，投入大、產出慢，芯片業者如何找到自己的定位？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"1月27日晚，英國 AI 芯片創企"},{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":" Graphcore 高級副總裁兼中國區總經理盧濤"},{"type":"text","text":"現身"},{"type":"link","attrs":{"href":"https:\/\/www.infoq.cn\/video\/ZDvdRue80h4ksx7yQqYJ?utm_source=home_video&utm_medium=video","title":"xxx","type":null},"content":[{"type":"text","text":"大咖說"}]},{"type":"text","text":"，與我們分享了他對芯片領域諸多問題的洞見與觀察。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"以下內容來自當天的分享，InfoQ作了不改變原意的編輯："}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：全球芯片工藝短缺正在影響汽車製造，手機生產和筆記本電腦製造等產業鏈，您認爲造成“芯片荒”的關鍵原因有哪些？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤："},{"type":"text","text":"最近大家看到相關的新聞也比較多，汽車產業整體缺芯片，甚至昨天還有個新聞說如果要買顯卡，甚至要在芯片網站上搖號，意思就說芯片不是想買就能買得到。我們把這個產業拆開來看，不少環節現在都有些緊張。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"從供應來看，首先是晶圓產能不足，像臺積電、三星等晶圓廠商，目前產能非常告緊。此外，封裝測試也是很重要的環節。目前，據我們瞭解，這些環節所需基本材料也有一些緊缺的情況。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"從非供應的角度看，過去一年由於疫情的原因，全球數字產品的銷售都有大幅增長，因爲大家居家辦公，對各種IT產品、數字產品的需求都在增加，同時對雲的需求、對網絡的需求也增加了。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"還有第四個原因，是中美之間的貿易問題。尤其是美國增加了許多實體清單名單之後，發生了大量企業大規模拿貨的現象。因爲有這個事情的發生，企業可能把未來一到兩年的需求都提前準備了。以上4個情況疊加在一起，我認爲有點像“踩踏式效應”，導致一些正常的生產需求都遇到了很大的問題，最後就是大家看到的減產、停產的結果。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"其實汽車電子產業跟手機還非常不一樣。手機和一些數字平臺的產品，我們往往追求最高、最先進的製程，但是很多工業產品，實際上是依靠像65、28納米等比較成熟的工藝。但我們看到即使有一些不是用最新的7納米或5納米的產品，也遇到了供應方面的問題。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：這個局面大概會持續多少時間？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤："},{"type":"text","text":"目前我們看待整體產業，大家的預測基本上可能要持續一年左右，甚至有些比較悲觀的人，認爲需要一到兩年的時間。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：目光聚焦回到國內，中國正在大力推動芯片的發展，但我們可以看到行業熱的同時往往伴隨很多泡沫，中國經濟週刊指出在2021年1月到10月期間，中國與芯片相關的公司數量增加了5.8萬家，相當於每天都有兩百家的新增公司，同時又有不少爛尾項目被媒體陸續報道出來，我們該如何看待這裏面的機遇跟泡沫呢？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤："},{"type":"text","text":"我當前對這個問題還是持比較正面的看法，因爲這個泡沫其實一般來說只會伴隨着產業的某個週期。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"一兩年以前，有些投資人跟我交流“中國芯片這個局怎麼破”，我當時跟他分享了一個很淺顯的道理：我說你們資本的錢都去投互聯網公司了，互聯網公司有了錢就能請到好的工程師、請到好的人才。最後因爲資本都往那些產業湧，導致我們的人才也朝那些產業聚集。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"芯片產業所需投資很大，目前人才問題也比較困難。如果能有足夠的投入，吸引並培育出好的人才，還是很有機會的，整體來說我還是持樂觀態度。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：芯片人才匱乏被視爲制約當前國內芯片行業發展的主要因素之一，關於芯片人才匱乏這個事情，您認爲當前的一個現狀是怎麼樣的？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤："},{"type":"text","text":"我覺得這裏麪人才肯定是首當其充，是非常重要的。實際上芯片產業鏈的鏈條非常長，從最前端的裝備，就是製造設備，到最後芯片的設計、生產、封測。其實我們可以把這個眼光稍微放得寬一點點，可能不僅僅是芯片的人才，還有芯片的上下游的人才，也是要關注的。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"因爲我們一直講卡脖子嘛，卡脖子就是因爲鏈條很長，中間一個環節一斷，可能就會出問題。整個產業鏈上除了芯片設計公司需要的人才以外，其他的芯片上下游的產業的人才也非常需要重視。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：現在市面上出現一些芯片大學，以芯片培訓的形式去培養出一些芯片人才，你認爲它的作用大嗎？說說您對這類芯片培訓的看法？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤："},{"type":"text","text":"芯片設計是一個非常工程化的事情，這裏面電路電子的基本功還是非常重要的，中國跟一些發達區域相比，這方面的人才還有很大的差距，尤其是在經驗的積累上。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"我經常跟產業界的一些朋友開玩笑，我說你看某一個芯片公司，它的一些關鍵的架構師，或者核心的芯片自研能力，跟他在歷史上做過多少顆芯片，花過多少錢來流片是有關的。其實這裏面真正頂尖的芯片工程技術人才（當然，大學的教育還是非常重要的），真真正正的高手，是活生生拿錢來堆出來的。因爲每一顆芯片都要花錢做設計做流片，中間積累下來的、對工程方面的很多認知和感覺，是需要好多代產品的積累才能形成。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"除了頂尖設計人才需要工程積累，芯片裏面還有一部分，比如芯片的封裝，以及類似於像臺積電做的事情，或者是一些頂尖的Foundry\/晶圓公司做的事情，在追求很高的工藝支撐的時候，對我們的很多基礎學科有比較高的要求。比如說光刻機，這不僅僅是說純電子系統的一個問題了，這需要你在光學方面的一些突破。然後比如說你要做一個晶圓，你從7納米、5納米到3納米，這裏需要在物理方面的一些突破，甚至需要你在材料科學方面有一些突破。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"所以從兩個層面上看，如果我們關注公司的IP、或者EDA工具，那麼可以是工程導向的人才。然後世界級的、真正在芯片的製程方面，則需要在基礎學科方面的許多積累。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：總的來說，我們現在這個階段還是需要更多的投入。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤："},{"type":"text","text":"需要投入，另外還有一點非常重要，需要有耐心。比如芯片這個產業跟互聯網差別很大，如果是互聯網產業，你有一些想法，可能三個月能出個原型，並可以迅速地試錯。但是在芯片行業，從架構設計、芯片設計、流片，最後出這個產品，往往取決於芯片的複雜程度，一年到三年的時間都是很正常的。如果是個特別複雜的產品，可能從架構設計到這個芯片出來就需要3年時間，出來了之後，要有一些前期的客戶的試用，評測，最後選用你的方案，再變成客戶可以真正接納的產品，中間可能很輕鬆就花了一到兩年的時間。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"所以芯片公司跟互聯網公司的週期是非常不一樣的，而且迭代的成本也非常不一樣。比如說我們做個App，不行我們就推翻，全部改，過三個月或半年，我們再上新的App。但如果是做一個半導體產品，別說是整個推翻，就是比如做了一個芯片，我們要改Metal layer的話，不是respin，可能輕輕鬆鬆要額外花6到9個月的時間，但如果你要真正respin，可能額外就要12個月時間。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"所以不僅僅是我們的資本和市場，其實我們的人才在這裏面都需要有非常有耐心。要不然可能這個熱潮過了之後，大家就坐不住這個冷板凳了，事情就沒辦法往前走。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：您覺得現在芯片業對於耐性有沒有一個比較清晰的認知和認同，因爲我們可以看到現在芯片行業也進來了很多公司，這些公司有沒有意識到耐性的重要性纔去做這個事情？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤："},{"type":"text","text":"我覺得是有兩種。其實我們國內也有非常有名的海思半導體，積累了將近20年，前面也有一批做機頂盒、MP3、數字電視的，其實這些領域湧現了一批公司是真正長期紮根在裏面做的。中間肯定有公司能夠做得下來，耐得住性子，踏踏實實做產品。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"當然不排除有一部分人因爲這裏面熱錢多，資本進來得很瘋狂，所以想進來迅速撈一票，快進快出。快進快出的也可能有不同的人，出發點也不一樣。有些人快進快出可能是想迅速構建一個團隊，做一個原型產品，兩年左右就退出。退出並不是說這個公司要IPO要上市，可能積累了一個產品，積累了某些技術，最後賣給某一個大公司，這不一定是壞事，也是幫一些大公司做一些嘗試。另外也有一些是投機的人，這點在這個比較亂的階段是不可否認的。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：下面我們來聊下當前的一個熱門方向，AI加速芯片，它現在非常流行，也是行業重要的發展方向。能否請您先介紹一下什麼是AI芯片？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤："},{"type":"text","text":"AI芯片從字面意思上是做AI的芯片，但AI芯片這幾個字背後的含義要更加深。這裏面其實有幾個產業背景，像Google母公司董事長John Hennessy，他也是斯坦福大學前校長，還有David Patterson，是UC伯克利的教授，他們兩個人一直以來在計算機體系結構上是非常有建樹，也做過一些企業，比如他們之前做了MIPS公司，後面的RISC-V基金會也有關係。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"但是這一波真正起來跟他們的一些論文和演講也是很有關係的。有一篇講DSA，說現在半導體行業進入了體系結構創新的黃金時期，於是他講了一個概念，就是DSA，全稱是Domain Specific Architectures，針對某一類的架構進行優化的計算。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"在大概2015年之前，半導體產業的發展講的是“摩爾定律”。英特爾是非常典型的例子，它那個叫Tick-Tock鐘擺戰略，基本上就是嚴格按照摩爾定理，每18個月做一個新的產品，依賴產品做架構創新，依賴產品做工藝創新、工藝升級，然後通過工藝的提升，來堆加自己的計算能力、CPU的主頻、核的數量，進而提高計算能力。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"在大概2010年，45納米、28納米出來之後，當時大家對摩爾定律的未來發展也挺不樂觀的。摩爾定律之後，我們該怎麼去發展？我們以前說軟件定義一切，Software Defined Everything，就是說任何事情，都是可以通過堆加CPU計算核心，堆加CPU主頻來解決，不管是存儲問題也好，網絡問題也好，都是可以通過這個路徑來解決。最後發現發展沒有辦法像以前那樣快速迭代的時候，大家在想，我們在今天怎麼能夠繼續優化我們的系統，或者說計算結構。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"很直接地就想到，有一些非常複雜的工作負載，未必是在今天通用的CPU上能處理很好，那我們是不是能做一個專用的處理器來解決這個問題？這樣子我們還可以用一些不是特別先進的製程，用比較小的晶體管數量，用比較低的功耗、比較低的成本就能夠解決這個問題，甚至跑得比在CPU上更好。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"其實在AI之前，DSA也不是一個特別新的概念，只不過沒有人提DSA。如果有些人在網絡通信行業做過，會知道2000年以後也有類似的經驗：用CPU做控制，然後有一個處理器叫網絡處理器，專門做網絡業務處理。這其實是類似的，有一部分專門拿CPU做，有一部分是用專門的這個處理器來做專門的業務。而今天我們看到的未來是智能化，從過去六七年以來，全球的IT市場，我們把通用的計算服務器市場、網絡市場、存儲市場等等全部放在一起，會發現這個細分市場（AI）一騎絕塵。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"舉個例子，過去幾年通用服務器的年度複合增長大概是在3%左右，甚至有些年未必能夠增長，基本上就是全球一千幾百萬臺服務器的量。但是英偉達的GPU爲什麼這麼瘋狂，這麼受追捧呢？那是因爲AI發展起來了，做數據中心運算的GPU在過去幾年得到非常高的增長。尤其是16年到17年，甚至可能有幾倍的增長，直到現在也能夠達到這個百分之四五十的年度增長率。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"第二點是智能計算，它還處於整個產業比較初期的階段，大家認爲傳統的計算會往智能計算來轉換。傳統計算是什麼意思？就是我們的程序員，通過寫代碼——if怎麼樣、Else怎麼樣，來告訴計算機，去做某一些特定的任務。智能計算是我們寫一個算法，它通過學習數據來獲得一些能力，比如某一個算法模型，學習了一堆語言，它自己能夠做對話，或者是能夠寫作等等。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"大家認爲現在智能計算還在比較初期的階段，未來還會有很多倍的增長，這也導致很多公司進來做這個事情，做AI處理器。那爲什麼叫AI處理器，爲什麼GPU不叫AI處理器？因爲GPU最初還是針對圖形處理而設計的。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"後面最早的AI應用是計算機視覺，其實也是做圖片、視頻方面的處理，跟之前顯卡做的事情，本質上從底層的計算邏輯來說是比較類似的，GPU就自然而然成爲AI市場裏面比較主要的計算平臺。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"但是其他的AI處理廠商認爲，這個不是針對AI計算進行特別優化的處理器平臺。所以，不同的廠商有不同的想法，各自按照自己的想法，用自己認爲比較優的AI計算的邏輯來打造自己的產品。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"所以全球範圍之內，各種各樣的AI處理器廠商有做數據中心的，有做邊緣的，有做IoT的，估計大大小小得有上百家公司。過去幾年，有一些公司開始退出，可能是關門了也可能是賣掉了，這是整體的大概情況。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：AI芯片跟算法演進是不是緊密聯繫的？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤："},{"type":"text","text":"AI處理器其實還是我們剛剛講的DSA裏面的某一類，限定的是我們所做的AI業務。如果真正想要做一個比較好的處理器架構，是需要軟硬件協同打造。即使是個芯片公司，你希望你打造的處理器平臺，是能夠最優來處理和解決這些問題，它跟算法的演進肯定有關係的。當然，不同的AI處理器廠商看到的未來是不一樣的，所以每一家都有自己不同的路徑。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：剛剛您大概介紹了AI芯片的行業現狀，也追溯了一些歷史，從根本上來說，AI芯片的市場取決於AI應用的增長，能否介紹下當前AI芯片在支撐應用落地方面的進展如何，大家現階段要解決的問題主要是哪些，我們的目標又是什麼？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤："},{"type":"text","text":"今天AI已經在很多地方落地，而且很多人已經親身體驗到這些場景。舉個例子，我們上淘寶、抖音，我看到的淘寶跟你看到的淘寶可能不一樣，這背後有一套推薦算法，這個推薦算法是AI的一個應用領域，還有搜索引擎也是AI的應用。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"比如說現在很多互聯網公司在內容的合規上面，以前大家可能聽說，某一些頭部的互聯網公司有兩萬人的內容合規團隊，今天其實用了大量的機器來替代這部分人力。比如我們日常打銀行的客服電話、或者是運營商的客服，最開始的接線人往往都是機器人，這個機器人也是AI的應用。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"AI也在支持一些大產業的發展，像智慧醫療、汽車產業也都跟進非常快。我認爲機器智能，或者是AI，後面會徹底、全面地重塑一遍我們的IT產業，甚至可以把它當做 IT 2.0。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"我們有很多場景，未來都非常有想象力。比如一家十萬人的企業，有一萬人的銷售團隊，大家產生了大量的像客戶訪客的會議記錄，收集了很多產業裏面各種各樣的材料文件，最後做了各種標書，怎麼樣才能夠把它呈現出來？如果我們有一個比較好的NLP自然語言處理的算法，能夠把這些內容給提煉出來，對銷售轉化率來說是很有幫助的。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"但同時它也是非常碎片化和場景化的，需要一段時間，我們一個個產業、一個個場景去打造，最後真正產生價值。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"所以我個人對整個AI產業是看好的，只是這個產業需要比較長的週期。我工作已經20年了，我加入Graphcore後，我就跟大家開玩笑說，估計AI這個工作夠我做一輩子了，做到退休是沒問題的。這裏面想象空間是非常大的，不管是AI處理器公司，或者是我們AI做算法的公司，做解決方案的公司，這裏面是巨大的市場，等於是整個產業的重造。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：現在芯片初創公司，大家都會試圖以技術創新來爭取自己的一些優勢，能否說下，跟大廠這些巨頭相比的話，初創公司的優勢跟劣勢是什麼？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤："},{"type":"text","text":"大廠的優勢肯定是規模效應，產品在市場的份額以及各方面的資源，不管是自己的資源，產業上的資源，都是它的優勢。但是我們往往講，事情都有辯證性，巨大的優勢有的時候也是一個大包袱。所以初創公司來說，不僅僅侷限於芯片公司，各行各業的初創公司，進入市場的時候基本上都是兩類邏輯。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"並不是所有的公司都是像您剛纔講的，以技術創新的姿態進入。我認爲是兩類，一類公司是跟隨策略，頭部的大公司在做什麼事情，然後跟着做類似的事情，通過提供更廉價的方案，提供性價比，對某一些客戶提供更加貼身的服務，通過商務上的靈活性、支持上的靈活性，來取得自己的成功。坦誠講，這類在創業公司裏面是屬於大部分，大部分是跟隨策略的比較多，那些真正有技術創新的公司不是特別多。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"第二類是要做技術創新，做模式創新的公司。我們之前一直講南坡北坡的故事，我們爬珠峯有南坡和北坡，一條道路我們上去的時候比較平坦。另外一個道路可能上去的時候，氣侯條件非常惡劣，風險也非常大，但是最後可能就是選擇走更難一段的能成功。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"尤其在技術行業裏面，我們講大的IT行業，不管是互聯網還是芯片行業，還是傳統的IT設備公司，技術產業的馬太效應非常明顯，基本上非常符合721原則，就是頭部的公司能獲得整個市場70%的利潤，甚至可能比70%還要多的市場份額。第二名的公司，可能獲得20%，剩下的其他所有公司在10%裏面垂死掙扎。所以如果採用跟隨策略，不管是產品邏輯還是市場戰略，頭部公司如果真的想打擊，其實是非常容易的。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"我經常在公司內部講，價格永遠都不是自身的首要條件，如果產品是跟隨策略，最後想通過這個低價來獲勝，是非常危險的。我一直認爲，在大的IT產業裏面，如果你是個小公司，是個創業公司，就必須要立志做一個顛覆者。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：技術創新或者模式創新，對於初創公司來說還是比做隨大流的事情會更有意義。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤："},{"type":"text","text":"更有意義，可能就是起步的時候會非常難。因爲要去教育市場這個技術和模式，可能不僅是教育客戶，還得教育資本，甚至教育自己內部的同事和員工，所以會非常難起步，風險也很大，因爲你認爲的非常牛的路徑，也未必是成立的。但是，往往只有冒險這麼大風險的時候，我覺得在已經有巨頭的產業裏面，纔有機會真正殺出一片血路來。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：一個初創公司要怎麼去找到自己的定位，您如何看待這個事情？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤："},{"type":"text","text":"首先對自己要有認知，對自己團隊的能力有認知，邊界在哪裏，對這個目標產業的認知。這個認知未必是正確的，但至少在某一個階段，需要有當前的認知和想法，才能去定位。我覺得很關鍵的是，要儘量地有更多的數據，更多的信息來源，更多的一線的場景認知。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"但是這裏面往往有兩種公司，一種公司是拿着錘子找釘子的，另一種是拿着釘子找錘子的。他們的目的也非常不一樣，拿着錘子找釘子的團隊，自己可能在技術方面非常卓越，但在市場化，或者是在工程、邏輯方面有不足，拿着自己認爲很牛的某個產品來找場景。還有一類典型的是，拿着釘子找錘子，以前是做落地的，做市場出身的團隊，可能看到了一些產業上的問題，需要解決的問題，最後需要找一個錘子把這個釘子給錘進去，我覺得核心還是要對自己的團隊，對這個產業要有自己的認知。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：Graphcore是屬於錘子找釘子還是釘子找錘子的？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤"},{"type":"text","text":"：我覺得Graphcore更多的是錘子找釘子，但也不完全是錘子找釘子，我們在做芯片的時候對未來有很多的認知。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"Graphcore的創始團隊，比如CEO、CTO本身是芯片背景的專家，不是AI專家，但是Graphcore對AI的know-how是從哪裏來的？我們有一羣世界級的AI科學家，他們作爲我們的大腦，比如像DeepMind的聯合創始人是我們的技術顧問以及個人投資者，OpenAI的幾個創始人也是我們的顧問，我們有這麼一羣世界級的科技家，他們會向我們勾勒他們對未來AI世界的看法，是朝什麼方向演進的，他們今天遇到了什麼問題。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"我們可能是拿着錘子在敲未來的一顆釘子，但這個釘子我們是知道的，它也不是說拿着錘子到處去找釘子，而不知道釘子在哪裏。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：Graphcore自身來說，在當前這個階段怎麼去應對來自全球和本土的競爭？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤："},{"type":"text","text":"首先我們看整個競爭的格局，我今天想了一個詞，叫做“一超一強”和“其他”。一超是Nvidia，一強是Google的TPU，因爲它也做了四代了，以及“其他”。包括我們自己其實還是在這個“其他”裏面的，但我們可能走的比其他人快一點。有這樣的一個認知之後，其實像Google的TPU，它主要是隨着Google的雲來進行售賣的一個計算平臺。所以我們把Google排除出去，我們認爲在整個市場格局裏面，基本上，我們主要盯的一個對象就是英偉達Nvidia。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"我們認爲現在只要我們按照自己既定的路徑去執行就好。因爲從我們自身的角度來看，在AI處理器創業公司這個羣體裏面，我們還是非常有先發優勢的。你看目前還有很多公司在講PPT，我們已經發第二代產品，7納米都已經量產了，另外就是我們確實在北美、歐洲、中國等地，都跟頭部的一些公司有比較深的進展。我們承認我們跟Nvidia在生產的完美性、可用性上還是有差距，但也許其他人跟我們的差距比我們跟英偉達的差距更大。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"因爲我們的技術架構非常有特點，Nvidia GPU做得不好的一些場景，我們做可能有非常大的優勢，可能不止好30%、50%，我們甚至看到在國內有一些落地場景，我們的性能真的是GPU的10倍。我們未來還可能有機會探索一些在GPU上不能實現的場景。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：能否說說在您看來，2021年芯片行業有哪些值得關注的趨勢？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤："},{"type":"text","text":"我覺得不一定是要講趨勢，大家如果有興趣想跟蹤AI，或者是芯片的產業，可以稍微關注幾個方向。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"第一，今天我們聊了很多AI方面的話題，AI加速器大家還可以持續關注，因爲最近這個賽道里面新進來的玩家還是不少的。過去半年，拿了很好的投資的公司，在中國本土至少有5家以上，所以這個賽道還是非常熱鬧的。我覺得大家可以持續再關注一下，看看未來2021年、2022年大家的一些進展，最後看看大家是怎麼樣在做產品，如何玩市場和玩生態。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"第二個，我們前面講過汽車，我覺得大家可以關注一下智能駕駛或者是智能汽車相關的一些情況，我們講AI落地有可能是單一的非常大的場景。像我們在移動互聯網時代，智能手機是真正的殺手級的領域，每年發貨量以億級爲單位，未來或許是智能汽車或智能駕駛相關的。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"還有兩個是比較前沿的事物，大家有興趣也可以關注一下，一個是光子計算，一個是量子計算。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"還有兩個更近一點，一個是ARM架構在數據中心和在PC端的一些進展，另一個是RISC-V在IoT領域的進展，也可以關注一下。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：接下來剩下大概十分鐘左右的時間我們來看一下聽衆有哪些問題，有一個問題可能有點意思，怎麼看待當下許多AI芯片公司挑戰英偉達的底氣？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤"},{"type":"text","text":"：首先我覺得，我們要承認這是非常難的事情，剛纔我看到這個評論區裏有一個網友講生態構建非一朝一夕，這個跟人才投入度非常有關，這個我非常認可。大家要挑戰Nvidia長期來說還是個生態之爭，英偉達在過去超過十年做的生態是它最大的護城河。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"其他AI芯片公司，我相信如果單從芯片的角度要做出跟英偉達的GPU比較起來，在某些場景裏面有非常大的優勢，或者甚至非常有特點，在全球範圍之內應該不止一支團隊，而是有不少團隊是有這個實力做這個事情的，英偉達最大的護城河就是軟件生態，從CUDA，到最開始做HPC，做遊戲，到後來開始AI。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"但是到了今天，當然並不是說我們這些在做AI處理器的公司都要跟當時英偉達做CUDA一樣，要花20年的時間來做這個事情，如果真的要做20年，我估計不管是創業團隊，還是投資人，還有市場和用戶未必都會等你。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"今天生態的情況跟當時會有一些差別。我們回顧一下，最開始真正有意義的GPU做AI應用的場景，叫AlexNet，當時並沒有所謂的機器學習框架，是當時有個叫Alex的極客，他用CUDA寫了第一個計算機視覺的模型，真的是拿CUDA一行一行代碼寫出來的。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"假如說今天做AI算法模型開發還是那樣的一個情況，我相信GPU也沒有什麼量，因爲在全球範圍之內，能夠做這樣的事情的人都不是特別多。後來就是有一些事情大家能夠一起建立，第一就是現在的機器學習框架軟件，以及在框架軟件之上的Model庫，模型庫是很大的一個建立點。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"舉例來說，TensorFlow有很多的用戶，或者PyTorch有很多的用戶，他們做開發是用Python語言，在TensorFlow之上進行編程。當然我們今天的AI其實並不一定是跑在GPU上的，有些可能是跑在CPU上，但我們真正做算法的開發工程師，或者是我們的研究員，他很多時候並不關注底下到底是用了CPU或者是GPU平臺，它就是通過TensorFlow這個框架來構建自己的算法。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"類似這樣的一些工具，能幫助我們今天的AI處理器公司，不僅僅是Graphcore，其他的AI處理器公司能夠縮短打造生態的過程。擁抱一些開源的社區，通過對像TensorFlow、PyTorch這些產品的支持，很大意義上能夠降低用戶的使用門檻，並不需要讓程序員把一行一行CUDA的代碼移植到某一個Graphcore的IPU，或者是另外一個AI處理器上，這種是非常非常少的。這是第一點，今天我們有建立的點。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"第二點就是我們現在看到在全球範圍之內，一些比較領先的AI玩家，他們也在做一些工作，比如微軟亞洲研究院，前一陣子在GitHub上也開源了一個項目叫NNFusion，還有阿里雲也開源了一個項目叫HALO，也兩個項目有一點異曲同工的感覺，當然今天我不能說項目很完美，但是它的初衷，出發點是想構建一個相對TensorFlow和PyTorch再往下面一點，在AI處理器跟框架之間的一個平臺。這個平臺，他們把它定位叫做AI編譯環節。儘量把像GPU和IPU，未來還有其他的一些AI處理器，中間遷移的工作量儘量縮小，甚至也會縮短大家往上對接TensorFlow或PyTorch的工作量，這樣就是大家有意識共同在使一些力。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"所以我們也看到，整個產業想在英偉達之外構建一些能力的意願還是非常強烈的。最後我總結一下，這個事情還是非常難的，但是這個事情難度比當年GPU做CUDA生態要小一些。另外，如果我們藉助一些巨頭玩家的力量，跟他們一起合作，這樣子可能又能夠把難度降低一些。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"InfoQ：最後一個問題，有觀衆提問，像我這樣普通的開發者如果想要使用IPU有什麼比較簡單的路徑嗎？"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"strong"}],"text":"盧濤："},{"type":"text","text":"目前在我們Graphcore的中文官網http:\/\/www.graphcore.cn\/，有開發者的申請入口。目前我們在國內跟金山雲合作發佈了一些實例，可以分配一些計算資源來使用，這個對於很多開發者都是免費的。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"另外在2021年，我們會在這塊會加大投入，會有更多的計算資源進來，來打造開發者和研究者的生態。如果是一些商業公司，可以聯繫我們的合作伙伴，像神州數碼、戴爾、浪潮、微軟雲等等。所以基本是兩種類型，除了商業以外，我們會針對開發者、研究者專門做些計算資源來免費供大家使用。"}]}]}