文章|玄创介绍：过去六个月，人工智能的发展重点逐渐从“软”转向“硬”，随之而来的是新一代AI芯片行业的整体崛起。
时隔数月，智东西首次报道了AI芯片全产业链的近百家核心企业，涵盖国内外主要巨头企业、新兴初创企业、场景应用、代工生产等，提供全面、深入的行业资讯。
深度剖析芯片产业的发展与发展。
对创新创业进行跟踪报道。
这是智能AI芯片行业系列报告之一。
长期以来，传统芯片技术一直掌握在英伟达、英特尔、高通、AMD等海外科技巨头手中。
软件的发展往往受到硬件的限制。
几大国际巨头基本瓜分了全球芯片市场。
近十年来，尽管通过复杂的软件迭代增加了很多硬件功能，但随着人工智能浪潮的回潮，海量的数据和深度学习算法的出现，对硬件设备提出了更高的要求。
，这也给芯片行业带来了新的发展机遇。
中国涌现出许多优秀的初创企业，比特大陆就是其中之一。
最新报告显示，比特大陆以亿元人民币销售额位居中国十大集成电路设计公司第二位，仅次于华为海思。
说到比特大陆，就不得不提到数字虚拟货币和矿机。
目前，比特大陆在比特币挖矿专用ASIC芯片市场占有率接近80%，占据绝对优势。
如今，比特大陆也首次进军人工智能领域，并将自己定位为人工智能芯片公司，展现了其在AI芯片领域的野心。
作为GTIC的重要嘉宾之一，智西西近日来到比特大陆北京总部，与比特大陆人工智能产品战略总监唐维维进行了独家对话。
拥有十余年半导体行业经验，在高性能计算、人工智能领域有多年积累。
他向我们阐述了比特大陆在大小玩家纷纷入局的AI芯片时代，深刻的行业洞察和独特的行业做法。
唐巍巍现任比特大陆人工智能产品战略总监，负责比特大陆人工智能芯片产品线的市场策略和营销。
唐维维获得清华大学电子科学与技术学士学位和自动控制硕士学位，拥有两项美国技术发明专利。
他在半导体行业工作了十多年。
他曾担任系统设计工程师，在高性能计算和人工智能方面拥有丰富的经验。
1、聚焦三大领域，瞄准云芯片。
比特大陆成立于2007年，以生产挖矿专用ASIC芯片而闻名于业界。
不过，从今年开始，比特大陆开始进军AI芯片行业，并于2018年4月成功流片旗下首款AI芯片“SOPHON BM（算峰）”，随后又陆续推出搭载BM的深度学习加速卡SOPHON筹码。
SC1/SC1+和智能视频分析服务器SOPHON SS1。
（比特大陆首款AI芯片SOPHON BM）据唐巍巍介绍，比特大陆目前重点关注三个领域：安全、互联网和大数据。
其第二代产品也已于1月初流片，预计5月份发布。
不过，与很多计划在终端智能领域开发AI芯片的初创公司不同，比特大陆计划近两年专注于后端服务器，暂时不会考虑做终端智能芯片。
过去，很多互联网公司在推出产品时都遇到了GPU供应不足的情况，导致产品上市延迟。
比特大陆一方面希望为客户提供更多选择，另一方面也希望将ASIC芯片低功耗的优势集中在云端。
对于AI芯片行业的趋势，唐巍巍表示，有一个趋势越来越明显，那就是软件定义硬件——硬件软件化、软件服务化。
芯片行业正在从之前上游芯片厂商到下游应用的单一沟通，演变为上下游的双向沟通??。
与此同时，硬件产品的迭代速度也正在向软件产品的迭代速度靠拢。
这导致有应用需求的企业向芯片厂商提出了更多定制化芯片设计的要求。
与终端芯片相比，云端一直以GPU为主。
比特大陆为何要从云芯片进军AI？汤唯唯给出的答案是，这是一个公司的基因决定的。
众所周知，比特大陆以具有高性能计算能力的矿机芯片起家，其基因在算力上也具有绝对优势，正好满足云服务器的要求。
同时，比特大陆采用专用ASIC芯片架构。
消费方面更具优势。
2、看好AI产业，花钱研发，敢于从云芯片入手。
比特大陆也有自己的考虑和优势。
首先，比特大陆领导层非常看好AI市场，愿意在AI芯片市场投入巨大的人力和财力。
以比特大陆第一代AI芯片算峰BM为例。
它采用28nm技术，还不包括人员成本，光是流片的研发成本就达到了几百万。
五金行业是一个投资周期长、回报周期长的行业，需要企业的坚持和投入。
比特大陆也深知这一点，仅仅购买一个访问器的价格就达到了数百万。
其次，在技术方面，比特大陆也拥有一支优秀的团队，将比特大陆在矿机优秀算力方面积累的优势融入到了AI芯片的研发中。
目前，比特大陆的AI产品线团队约有50-70名研发人员。
这些研发人员包括经历过矿机大战的资深矿工，最终让ASIC成为了矿机行业的主导者。
他们还有一支设计独特NPU的团队，负责与国内外最新研究成果进行交流。
在技??术方面，比特大陆也在制定新的标准。
例如，显卡控制器标准过去一直由Nvidia和Intel控制。
目前，比特大陆还在开发新一代GDDR和HBM内存标准，以及自研的SerDeschiplink芯片间互连，这些技术很可能会在第三代产品中实现。
（比特大陆人工智能产品战略总监汤唯唯接受智东西专访）如果想要在安全、互联网、大数据等行业进行芯片研发，比特大陆还需要吸引更多来自垂直领域的人才行业。
谈话中，汤唯唯透露了比特大陆的人才招聘计划：“我们计划在今年3月、4月扩大AI团队的招收人员。
”在算法层面，比特大陆也组建了数十人的算法团队。
，并且有专门的人负责跟踪最新的算法趋势，甚至新的小型网络也有专人负责分析和研究。
汤唯唯认为，对于算法来说，数据-算法-产品-数据的闭环结构已经成为一种新的模式。
面对算法的开源，数据的积累变得更加重要。
在数据方面，比特大陆也成立了自己的数据标注团队，自行进行算法数据训练。
此外，获取数据的方式也多种多样。
3、云芯片定制，解耦分层交付在AI芯片市场，比特大陆主要聚焦安全、互联网、大数据三个方向的用户，为行业提供定制化的云芯片解决方案。
除了定制化，唐巍巍还提到了一个新的做法——“解耦”，就是针对不同级别的用户提供分层的交付方案。
制作后端芯片时最重要的问题是稳定性、性能、单位密度和热量。
为了解决这些工程问题，比特大陆的解决方案是软硬件分层解耦，从芯片、板卡、模块，到指令集、神经网络计算库、上层算法和SDK。
各个层级解耦，然后分层交付。
关于服务器的稳定性，唐巍巍表示，比特大陆正在实施标杆项目，让产品更加成熟稳定，从而进一步拓展市场。
对于技术能力强的用户，可以交付指令集、算法等底层技术，而对于技术能力弱的用户，可以交付芯片、模块等高层产品形态。
同时，比特大陆还将为用户提供分层交付的板卡、模块等联合测试和优化。
虽然比特大陆这两年会主打后端服务器，但唐巍巍告诉智喜，比特大陆不会实行捆绑销售，用户可以自行适配其他品牌服务器。
结论：AI芯片的蓝海法则——快、快。
从目前AI芯片的行业趋势来看，市场刚刚起步，蕴藏的机会巨大。
芯片巨头在云和终端上联手，小企业也在进军终端市场。
此外，互联网企业也正在成为AI芯片市场的生力军。
他们在底层芯片技术方面的能力并不比芯片公司逊色。
例如国外互联网巨头谷歌、亚马逊纷纷进入AI芯片行业。
但行业标准尚未出现，对产品迭代速度的要求非常高。
初创公司或小企业可以凭借“快”的优势，快速实现产品迭代，分得AI芯片蓝海的一杯羹。
从目前来看，这种“快而不破”的趋势还将持续数年，业内人士无从判断AI芯片的迭代何时会放缓并快速蔓延至市场。
但毫无疑问的是，AI芯片行业已经成为一片蓝海，而且这片海洋还在不断扩大，所有进入者的机会都难以预测。
智物联将于3月9日举办GTIC（全球人工智能芯片创新峰会），会上将深入讨论人工智能技术将如何发展和落地。
比特大陆人工智能产品战略总监唐巍巍先生将作为GTIC安全版块的重要嘉宾出席本次活动。
本次峰会欢迎各位业内人士访问GTIC现场并参与讨论。