（原標題：平頭哥出道一年了）

2018年云棲大會期間，阿里巴巴宣布成立一家獨立運營的芯片公司――“平頭哥半導體有限公司”。一年過去，阿里的芯片戰(zhàn)略進展如何？

9月25日，阿里巴巴集團首席技術官兼阿里云智能總裁張建鋒發(fā)布了阿里的首款AI芯片含光800，該芯片是一款云端AI芯片，屬于AI推理芯片。含光800主要應用于視覺場景，已經(jīng)在阿里巴巴集團內(nèi)多個場景大規(guī)模應用，其他企業(yè)可以通過阿里云獲得含光NPU的算力。

張建鋒表示，平頭哥用大概一年多的時間實現(xiàn)了含光800從設計到商用。

依托阿里資源

作為一個長周期的行業(yè)，要想加速芯片的商用，在硬件和軟件方面都需要有很強的實力，特別是在AI時代，軟硬一體化的重要性更加突顯。

芯片廠商面臨著技術路徑的選擇：CPU雖然能解決單次復雜問題，但無法支撐深度學習的大規(guī)模并行計算需求。GPU最初隨著圖像處理需求出現(xiàn)，處理大量數(shù)據(jù)并行運算、浮點運算的能力迎合了深度學習的需求，相比CPU處理速度更快、功耗更低，因此被最先引入深度學習。FPGA可以通過FPGA配置文件來定義這些門電路及存儲器間的連線，從而實現(xiàn)特定的功能，并且可以通過配置特定的文件將FPGA轉(zhuǎn)變?yōu)椴煌奶幚砥鳌ｋm然有可以多次更改的優(yōu)勢，但是在AI芯片的進展上不算快。ASIC則是為了特定應用而設計的集成電路，除了不能擴展以外，在功耗、可靠性、體積方面都有優(yōu)勢，在云端和終端上擠滿了一眾蓄勢待發(fā)的AI廠商。

相比之下，含光800性能突破得益于軟硬件的協(xié)同創(chuàng)新，芯片架構方面，含光800采用創(chuàng)新的架構，針對深度學習中使用的大量權重參數(shù)和張量數(shù)據(jù)，在支持稀疏壓縮與量化處理的基礎上，通過獨特設計的數(shù)據(jù)訪存與流水線處理技術，大大減低了I/O需求和數(shù)據(jù)的搬移。NPU同時深度優(yōu)化了卷積、向量計算和各種激活函數(shù)，通過更有效的硬件資源調(diào)度和全并行的數(shù)據(jù)流處理，提升了AI運算的性能和能效。

平頭哥借力于阿里在軟硬件方面的積累。算法方面，阿里巴巴達摩院機器智能實驗室過去兩年構建了完整的算法體系，涵蓋語音智能、語言技術、機器視覺、決策智能等方向，并且取得多個世界領先水平的成果；硬件方面，阿里巴巴此前已在服務器、FPGA以及存儲等領域擁有多年研發(fā)經(jīng)驗，此外，平頭哥團隊在體系結構、編譯技術等領域擁有深厚的技術儲備。

其中，性能的提升必須解決內(nèi)存墻問題。所謂的內(nèi)存墻，是指采用馮諾依曼結構的處理器，存儲和運算處理分離，當進行深度神經(jīng)網(wǎng)絡處理時，算力得到了提升，但大量讀寫運行操作會受到帶寬限制，芯片的整體性能提升也同時受到限制。

平頭哥的做法是通過自研架構大幅減少對內(nèi)存的訪問，在保證性能的情況下，把芯片功耗降到最低水平。具體而言，含光800會根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡推理運算特征，設計特定的硬件、高速連接的存儲結構以及專用指令集，對內(nèi)存和計算單元實現(xiàn)高效組織管理，實現(xiàn)單條指令完成多個操作，提高計算效率和內(nèi)存訪問效率。

目前，含光800已應用于阿里巴巴集團內(nèi)多個場景，例如視頻圖像識別/分類/搜索、城市大腦等，未來還可應用于醫(yī)療影像、自動駕駛等領域。

比如，拍立淘是手機淘寶上用圖片搜索商品的一個功能，拍立淘商品庫每天新增10億商品圖片，為了讓用戶快速從海量圖片中精準搜索到商品，需要強大的計算力支撐，使用含光800搜索效率可提升12倍，時間從傳統(tǒng)通用GPU的1小時縮減至5分鐘。

“含光800芯片的設計、封裝、測試等環(huán)節(jié)已完成，流片一次通過，現(xiàn)在在跟業(yè)務方做適配、驗證的過程，預計今年年底可以完成主要業(yè)務方適配、驗證的過程。”9月25日，阿里巴巴平頭哥半導體公司研究員驕告訴第一財經(jīng)記者，雖然取得了一些成績，但要達到英偉達的水平還有一段很長的路要走。

含光800是一款云端AI芯片，后續(xù)會做PC、手機端上的芯片，用IP的形式去賦能客戶。“先在云端做大芯片、技術上占領制高點，如果在云上做成了之后，客戶對于公司在PC、手機等端上也會充滿信心。”驕表示。

阿里官方表示，成立僅一年的芯片公司平頭哥僅用7個月時間完成了前端設計，之后用3個月成功流片。“和絕大多數(shù)芯片商不同的是，平頭哥的目的并非賣芯片，含光800將通過阿里云對外輸出AI算力，未來企業(yè)可以通過阿里云獲取含光800的算力。”

另外，平頭哥還將成立芯片開放社區(qū)，為芯片產(chǎn)業(yè)提供開放協(xié)作平臺。北京清微智能科技有限公司首席科學家尹首一告訴第一財經(jīng)記者，這能夠給終端設備提供更高算力，在與平頭哥無劍芯片合作的過程中，平頭哥能夠在系統(tǒng)模塊、架構等方面有一個很深的優(yōu)化。“因為有了平頭哥這樣的平臺技術，可以使得我們產(chǎn)品迭代的速度更快，更具競爭力。”

芯片投資成“重資產(chǎn)”游戲

根據(jù)高盛的統(tǒng)計，2017云計算的市場滲透率達到了8%，2021年滲透率將增長至15%。未來它將成為IT市場的主導。

在過去10多年里，云計算改變了IT產(chǎn)品的產(chǎn)權歸屬，從客戶端轉(zhuǎn)移到云廠商。在這個轉(zhuǎn)變的過程中，整個產(chǎn)業(yè)鏈的核心環(huán)節(jié)還算穩(wěn)定，依舊是英特爾、AMD、英偉達等廠商提供芯片，聯(lián)想、戴爾、浪潮等廠商組裝服務器，然后賣給AWS、阿里云等這樣的云計算廠商，由云廠商以服務和按需消費的方式提供給最終客戶。

不過過去兩年間，隨著人工智能的興起，市場的風向有了變化。

從行業(yè)看，經(jīng)過數(shù)十年的快速迭代發(fā)展，高速的摩爾定律已經(jīng)難以實現(xiàn)。

過去5年，通用CPU的發(fā)展遇到了許多技術瓶頸，單核性能平均每年提升不足10%。想要進一步實現(xiàn)提高技術能力，在晶體管上打主意太難，需要尋找其他路徑。同時，目前在先進的大規(guī)模數(shù)據(jù)中心中，服務器成本占比持續(xù)提升。以目前華為云數(shù)據(jù)中心為例，服務器成本占比已超過60%，計算正在成為數(shù)據(jù)中心的主體。也就是說，如果華為購買其他市場上的板卡，再來提供云服務，不虧都很難達到。

行業(yè)的共識是，未來云計算一定成為全社會的基礎設施或者公共服務，這時就需要云計算服務做到有規(guī)模，成本低，并且使用便利。

這幾年，在云計算上排名靠前的頭部廠商紛紛開始投入芯片領域，尤其是AI芯片，谷歌、阿里巴巴、亞馬遜AWS等云廠商都在開發(fā)用于機器學習等應用場景的芯片技術。不同的技術路徑“亂花漸欲迷人眼”。

有不愿意透露姓名的分析師質(zhì)疑，“含光公布的指標是IPS，一改以往算flops的習慣，P4也是幾年前的產(chǎn)品了，AI產(chǎn)品對標的標的有些討巧。”

但他也坦言，半導體需要巨頭不斷投入，有泡沫才有機會，才有更多的人才愿意加入。雖然與英偉達、英特爾這些芯片廠商相比，云服務廠商的AI芯片計劃仍處于相對初級階段。但芯片主要是自用，為自家的AI應用量身打造，也將更加符合自身產(chǎn)品的特性。

此前，華為云總裁鄭葉來對記者表示，公有云未來的集中度會越來越高，以后不僅僅是玩資本的游戲，更是一個研發(fā)投資的游戲。“做B端的生意，它一定不可能去掙快錢的。未來公有云不是長板戰(zhàn)略，說我有一個東西特別厲害。別人學你，不會的。未來的云服務一定是短板戰(zhàn)略，哪個不行就沒人學你。客戶買的是一個服務。云服務首先是短板戰(zhàn)略，你哪個東西不行你就麻煩了。”

換言之，對于中小AI芯片廠商來說，也許芯片行業(yè)的“血雨腥風”才只是個開始，特別是在云計算領域，這是一場涉及資本與人才的全球化較量。現(xiàn)在來看，這場豪賭只屬于大玩家。