编者按：本文来自微信公众号“芯东西”（ID:aichip001），作者：心缘，编辑：漠影，36氪经授权发布。

2020年赠予太多不平凡。

新冠疫情诡异开局，贸易冲突余澜未了。美国政府搅起的飓风，正消耗着全世界人民的精力。

在变幻莫测的时局之中，加速人工智能计算速度的底层基础设施建设者——AI芯片企业们——正经受着新的考验，有的高举高打，有的低调前行。

提高企业的组织管理能力和抗风险能力的警钟敲响，架构创新和产品性能不再是唯一指标，能为产业带来价值才是硬道理。

云端芯片厂商期冀着能分食必然扩张的数据中心市场蛋糕，终端芯片厂商在碎片化的应用场景中探索最合适的栖身之所。

AI芯片仍在向上发展，洗牌期尚未到来。

站在2020年的终点，我们可以通过十个关键词，概览AI芯片领域这一年的光景。

01 A100

因为疫情，2020年5月，在英伟达年度最重要的GTC大会上，英伟达创始人兼CEO黄仁勋老黄将自家厨房改成了新品发布会及“玩梗”现场。

厨房本身似在悄悄与“刀法精准”的名梗相映衬，当老黄打开烤箱端出新品时，又似在官方印证N牌“核弹厂”出品的GPU的确可以烧菜甚至炸厨房。

A100，AI芯片“一号玩家”英伟达孕育了三年的旗舰计算GPU新品，一经问世便犹如惊雷，引入结构化稀疏后，AI训练峰值算力达312TFLOPS，AI推理峰值算力达1248TOPS，均较上一代Volta架构GPU提升20倍，实现了英伟达史上最大的性能飞跃。

▲NVIDIA A100 GPU较上一代V100性能提升20倍

搭载8个A100的英伟达DGX A100系统，单节点AI算力达到创纪录的5PFLOPS，5个DGX A100组成的一个机架，算力可媲美一个AI数据中心。根据老黄现场算账数据，确实应了著名slogan“买得越多，省得越多”。

当一众厂商还在拿英伟达上一代旗舰计算产品Tesla V100作为比较的标杆，英伟达A100已经一脚踏入新纪元。

02 麒麟9000

与英伟达的意气风发截然相反，华为却长久笼罩于国际贸易纷争的阴云之中，被强制按下造芯的刹车键。

2020年5月15日，美国商务部宣布修改出口管制规定，要求只要使用美国相关技术及软件的海外公司向华为及关联公司供应芯片，都需先取得美国政府的许可。

8月17日，美国再次收紧限令，宣布将华为38家子公司列入“实体清单”，并要求华为或子公司从美国以外的第三方公司购买芯片也需获得许可。

▲美国商务部官网声明截图

从此以后，除非获得美国政府许可，否则华为不能自主造芯，也无法从第三方购买芯片。

回顾2018、2019年，华为麒麟系列芯片都跻身于全球最强手机AI芯片之林，与苹果、高通一较高下。

但如果未来美国政府不松开对华为的枷锁，那么搭载于华为最新一代旗舰手机的麒麟9000芯片，将成为华为海思的最后一代麒麟芯片，麒麟芯片系列的光辉战绩也将暂停更新。

更令人唏嘘的是，在美国政策的围堵下，作为中国第一大芯片设计公司的华为海思，2020年无奈掉出了全球半导体公司TOP15榜单。

这场突如其来的“芯劫”之后，华为海思未来的路怎么走？华为如何在逆境中求解？这些问题都是业界关注的焦点。

03 苹果M1

从2010年苹果第一次推出自研A4手机芯片算起，今年苹果推出首款自研电脑芯片，恰好相隔十年。

苹果不是第一次造芯，也不是第一家设计基于Arm的PC处理器的公司，但它研发的M1芯片依然获得了全世界的关注。

2020年6月，苹果宣布将推出自研Mac芯片，在苹果所有产品之间建立通用架构。5个月后，苹果正式亮剑，推出三款采用Mac电脑新品，全部搭载苹果首款自研Mac芯片——M1。

M1是一颗采用5nm工艺、包含160亿个晶体管的SoC，内置每秒可执行11万次操作的16核神经引擎，并展示出极具竞争力的能效比。在M1芯片支持下，新款Macbook Pro续航时间长达20小时。

▲苹果M1芯片特性

苹果用实际行动证明，全球顶级消费电子巨头不仅能造芯，而且具备设计出业界一流芯片的硬核实力。

M1芯片的问世，不仅进一步扩大苹果的自研芯片版图，也使得苹果接过为Arm处理器扛旗的重任，成为最有希望突围PC界x86生态的主力军。

04 5nm

2020年9-12月，苹果A14、华为麒麟9000、三星猎户座1080、高通骁龙888这四大手机AI芯片先后亮相，组成了5nm量产落地的首发阵容。

从此，智能手机正式进入5nm时代。

▲2020年首发的4款5nm手机芯片性能对比

其中，前两者采用台积电5nm工艺，已伴随着旗舰手机的销售而上市；后两者均基于三星5nm工艺，供应的手机尚未落地。这四款AI芯片的性能进展关乎架构升级，也离不开制程工艺的迭代。

尽管因受美国限制，台积电暂时无法继续支持其第二大客户华为芯片的生产，但由于在7nm节点打了漂亮的胜仗，台积电丝毫不缺补位的订单。

而在7nm商用“赶了晚集”之后，三星正蓄势待发，意图拿下更多5nm市场。

5nm市场方兴未艾，3nm试产工作也在有序进行。据传苹果已经预定了台积电3nm首批产能，将于2022年量产。

05 破产

有的公司势如破竹，有的公司却濒临绝境。

2020年4月，外媒爆料称，美国AI芯片明星创企Wave Computing成为疫情期间第一家申请破产保护的AI芯片公司。

这家成立于2010年的初创公司，曾在AI芯片领域名噪一时，专注于通过实现据流驱动技术的软件可动态重构处理器（CGRA）架构，加速从数据中心到边缘的AI深度学习计算。

2018年6月，Wave Computing收购老牌半导体IP公司MIPS，计划通过将数据流架构与MIPS嵌入式RISC多线程CPU核心和IP相结合，为下一代AI提供了动力。

▲Wave Computing的AI+MIPS业务线

然而我们还未见到Wave Computing推出比市面上其他芯片更具优势的新产品，反而等来了申请破产保护的坏消息。

06 上市

2020年7月20日上午，国内AI芯片设计明星独角兽寒武纪正式在A股科创板上市，成为国内首个完全聚焦于AI专用芯片研发的科创板上市公司。

寒武纪计划将IPO募集资金用于新一代云端训练芯片、推理芯片、边缘AI芯片及系统项目和补充流动资金，并在招股书中透露其7nm云端智能芯片思元290已回片，理论峰值性能与华为昇腾910相当，预计在2021年将形成规模化收入。

▲寒武纪主要产品

上市首日，寒武纪市值一度突破1000亿人民币，但后续市值下跌，截至发稿日低于700亿人民币。

继寒武纪上市后，云知声、依图、云天励飞陆续披露招股书，这些知名的人工智能初创公司有一大共性特点，就是均将造芯视作提升竞争力的关键举措。

07 融资潮

2020年人工智能热度有所退减，整体投资规模和融资事件数量明显回落，但AI硬件界投资依然热情高涨，其中不乏十分“吸金”的融资黑马。

其中单笔融资超10亿人民币的AI芯片公司中，有两家成立还不到一年的初创公司。

一家是由前京东方集团董事长王东升、前三星集团大中华区总裁张元基在北京创立的奕斯伟计算，2020年6月完成由君联资本、IDG资本等投资的超20亿元B轮融资。

另一家是由知名连续创业者张文、前阿里云AI基础架构总监徐凌杰等在上海创办的壁仞科技，于2020年6月完成由启明创投、IDG资本等投资的11亿元A轮融资，刷新了国内高端芯片设计业A轮融资规模的记录。

▲奕斯伟计算（左）、壁仞科技（右）融资情况（来源：企查查）

此外，由吉利控股集团战略投资、独立运营的亿咖通科技，知名AI独角兽依图科技、云天励飞和地平线，也均在今年拿下单笔超10亿元或接近10亿元的融资。

根据工银投行数据，2019年国内AI芯片领域投资金额达58.57亿元，同比增幅超过90%。而2020年公开的AI芯片总融资额已超过了2019年全年。

08 超级并购

创企忙着吸金，巨头却大笔撒钱。

2020年9月，英伟达宣布将以400亿美元从日本软银集团手中收购英国芯片设计公司Arm。

1个月后，AMD宣布将以总价值350亿美元的全股票交易收购全球第一大FPGA厂商赛灵思。

▲英伟达收购Arm官方声明

这两笔巨额收购交易不仅官宣时间接近、数额高昂，而且都是在横向扩张版图，通过购买公司获得一个原本不具备的成熟技术及团队。

如果英伟达收购Arm成功，将在GPU业务的基础上补上CPU业务这重要一环；如果AMD收购赛灵思成功，则将兼具CPU、GPU、FPGA研发能力，并补充加速AI应用的实力。这些动作，都指向了异构计算正成为主流趋势的数据中心市场。

一旦两笔收购顺利完成，如无意外，未来较长一段时间内，数据中心、高性能计算领域将呈现英特尔、英伟达、AMD三足鼎立的格局。

09 数据中心加速

面向数据中心的AI芯片战火正愈燃愈烈。

英伟达推出A100后火力全开，英特尔去年年底凭借收购AI芯片创企Habana Labs而直接拥有的AI芯片训练芯片Gaudi也开始在亚马逊AWS落地，知名英国IP供应商Imagination也推出了能扩展至数据中心的多核GPU IP新品。

初创公司也在蓄力中。在国外，将暴力美学发挥到极致的美国创企Cerebras公布拥有85万个AI优化内核、2.6万亿晶体管的第二代巨型晶圆级芯片（WSE），英国AI芯片独角兽Graphcore加入了中国云服务巨头阿里、百度的生态圈，SambaNova获得由贝莱德、英特尔资本等投资的2.5亿美元新融资。

▲Cerebras第二代巨型晶圆级芯片

在国内，鲲云科技推出面向边缘和云端的首款数据流AI推理芯片CAISA，燧原科技在推出首款云端推理芯片后兼具云端训练+云端推理完整解决方案，寒武纪中标3亿元南京智能计算中心项目，比特大陆正基于其自研云端AI芯片为各智慧城市打造AI算力中心。

此外，壁仞科技、登临科技、天数智芯等芯片创企都在积极布局通用GPU（GPGPU）赛道。

不过，在一众芯片厂商涌向数据中心时，去年因自研造芯而打得一片火热的云服务供应商，今年却鲜少发布新一代芯片产品，唯见亚马逊AWS在今年12月初推出其自研云端AI训练定制芯片AWS Trainium。

10 量产落地

2019年推出的一系列芯片新品，在2020年进入了落地的关键时期，多家芯片公司纷纷公布了其芯片量产落地的成绩单。

例如在云端，百度宣布其自研云端AI通用芯片百度昆仑1已量产约2万片，性能相比T4 GPU提升1.5~3倍，百度昆仑2预计2021年上半年量产，性能较昆仑1提升3倍。

▲百度昆仑1芯片与英伟达T4 GPU性能对比

在边缘和端侧，地平线自动驾驶芯片征程2出货量突破10万，知存科技的首款轻量级存算一体芯片在今年9月批量试产，光子算数的光电混合AI加速计算卡已将成测试级的产品，清微智能的多模态智能计算芯片迄今出货数十万颗，专注于端侧AI SoC的亿智电子迄今已有超过百万颗芯片量产落地。

选择不同应用场景的芯片公司，都面临着规模落地的挑战与机遇。云端市场扩张快但巨头云集、竞争激烈，终端市场偏碎片化，需要芯片公司找到更契合自身优势的细分赛道、做出能更好满足整个细分场景需求的垂直方案。

11 结语：你好，2021

2020年进入尾声，这一年，AI芯片喜忧参半。有芯片巨头亮出重磅新品，有多家创企迎来芯片量产落地，有的玩家喜得新融资，有的玩家却在逆境中艰难跋涉。

不可否认的是，2020年是AI芯片发展极为关键的一年。更多AI芯片玩家开始筹备IPO上市，多家公司的AI芯片进入量产，大量资本仍在追逐下注。可以看到，接下来，AI芯片仍是人工智能产业前进所不可或缺的推动力之一，其价值正在更多参与公司的发展和落地过程中不断被验证。

2021年会变得更好吗？答案未知，但无论是研究人员、企业领袖还是工程师们，都在保持前行，试图从技术创新中拼搏一个未来。
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