比特大陆将AI芯片向全社会各个行业延伸，加快行业的应用落地速度

据市场调研机构ReportLinker认为，预计到 2023 年，全球 AI 芯片的规模为 108 亿美元，年复合增长率达到 53.6%，另一家机构 Allied Market Research 的预测则显示，预计到 2025 年，AI 芯片市场规模为 378 亿美元，年复合增长率为 40.8%。

尽管两份预测有所差异，但都明确指出了一点：未来几年，AI 芯片行业的市场巨大，且增速惊人。

纵观 AI 整体发展情况，可以看到，AI 行业的发展已经从以技术驱动逐步发展成为了一个以场景和应用驱动为主的产业。在摩尔定律逐渐失效的历史背景下，仅仅依靠传统的 CPU 架构，已经无法满足当下的计算需求，由通用型的 CPU 向 GPU、TPU 等具备特定功能属性的专用型芯片转移的芯片架构演变之路正在成型。

英伟达和谷歌相应提出了依靠 GPU 架构和云端 TPU 来应对 AI 对于计算能力的巨大需求，AI 芯片的出现成为了 AI 行业发展的必然。

可以发现，在 AI 芯片架构变革的背后其实是各行各业对于日益高涨的 AI 算力需求的急剧提升。

上述两家公司的解决方案成为过去几年来行业主流的 AI 芯片选择，但这远不能满足行业对于 AI 芯片的需求。一方面，在两家公司分别垄断了 GPU 和 TPU 的背景下，市场也需要如 FPGA 和 ASIC 等其他类型的芯片；另一方面，AI 芯片的市场规模以及增长前景喜人，需要更多的参与者。

基于对 AI 芯片行业变革的感知以及预判，比特大陆确定了自身结合快速发展的行业需求以及场景，进军 AI 芯片领域。“未来 5 年内，公司 40%的收入来自 AI 部门”，比特大陆联席董事会主席和联席首席执行官吴忌寒在 2018 年 5 月接受媒体采访时这样表示。

比特大陆概述

比特大陆成立于 2013 年，专注于区块链和人工智能领域，公司总部位于北京，目前设有 18 个研发中心和子公司，遍布全球 7 个国家和地区。

在区块链部分，比特大陆成立不久后即遭遇熊市，几乎破产，在其他竞争对手被寒冬清洗消亡的时候，凭着对区块链及数字货币的坚守，比特大陆在熊市仍投入巨资研发矿机，终于在 2017 年的行业大牛市中迅速崛起，一举成为占据矿机市场 70%份额的行业垄断者。

数字货币价格暴涨及垄断的市场地位给比特大陆带来丰厚的利润。2017 年，比特大陆的净利润为 7 亿美元，2018 年上半年更是高达 7.4 亿美元，估值也近 150 亿美元。

从天眼查数据显示，自成立以来，比特大陆主要获得了三轮融资，分别发生在 2017 年 8 月、2018 年 6 月和 2018 年 8 月。金额如下：

2017 年 8 月完成 A 轮，融资额 5000 万美元；

2018 年 6 月完成 B 轮，融资额 3 亿美元；

2018 年 8 月完成 B+轮，融资额 4.4 亿美元。

根据 Frost＆Sullivan 的统计，比特大陆已成为全球前十大、中国第二大无晶圆厂集成电路设计企业，其聚焦于算力芯片，将基础运算以及算子快速的融合到芯片里面，从而使得在满足快速变化的行业需求的同时也提升芯片的运算性能。

在 AI 领域，比特大陆是世界上少数几家有能力开发云端人工智能芯片的公司之一，其 AI 芯片在芯片、板卡、服务器、以及一些终端的产品形态之上都有涉及，可广泛应用于人脸识别、自动驾驶、城市大脑、智能政务、智能安防、智能推荐、智能医疗等诸多人工智能场景。

近日，比特大陆正式推出了第三代 AI 芯片 BM1684，同时也宣布 BM1684 将作为算力芯片，赋能福州城市大脑，助力数字福州、数字中国的建设。

借此机会，我们一起来回顾比特大陆 AI 芯片的发展历程以及未来发展规划。

比特大陆 AI 芯片历程

过去几年，人工智能的爆发吸引了众多芯片厂商以不同形态投身其中，当中以英伟达的 GPU、谷歌的 TPU 和赛灵思的 FPGA 最具代表性。与此同期，多款专为 AI 设计的 ASIC 芯片的也相继而至，全球 AI 芯片竞争进入了白热化阶段。

据比特大陆产品战略总监汤炜伟在公开场合透露的消息，比特大陆在 2015 年就开始布局 AI 芯片。彼时，正是行业普遍认识到通用处理器无法应对 AI 处理任务并发力专用处理器的时间点，从这个角度可以看出，比特大陆的 AI 芯片布局相对较早。

作为 ASIC 芯片的一贯支持者，比特大陆认为，ASIC 设计起来比 CPU、GPU 简单，且更适合实现深度学习算法，因此他们选择推出 ASIC 芯片为人工智能助力。

BM1680

2017 年 11 月，比特大陆正式推出了其人工智能品牌算丰（SOPHON），发布了全球首款公开发售的 TPU 芯片 BM1680。

与大部分 AI 芯片初创公司不同，比特大陆推出的 BM1680 是云端 AI 芯片，这一市场有更高的技术和市场门槛。BM1680 是一颗面向深度学习应用的张量计算加速处理的专用定制芯片，适用于 CNN、RNN、DNN 等深度神经网络的推理预测和训练。芯片由 64 NPU 构成，特殊设计的 NPU 调度引擎（Scheduling Engine）可以提供强大的数据吞吐能力，将数据输入到神经元核心（Neuron Processor Cores）。

BM1680 采用改进型脉动阵列结构。单芯片能够提供 2TFlops 单精度加速计算能力，片上 32MB SRAM 拥有高带宽，在片外有 DDR4 内存接口，单芯片可支持高达 16GB DDR 内存。

比特大陆还通过在芯片内集成高度定制的 BMDNN Chip link 芯片链路技术，实现在高速 SerDes 上提供稳定，灵活，低延迟的链路，可以使多个 BM1680 芯片一起工作，使其作为一个统一的系统，提供更高的处理能力。

BM1682

时隔不足一年，2018 年 3 月，比特大陆又推出其第二款 TPU 芯片 BM1682，据资料显示，BM1682 是一块专门用于图像 / 视频处理方向的人工智能芯片。

BM1682 芯片峰值算力达到 3TFlops，功耗为 30W，是比特大陆面向深度学习领域推出的第二代人工智能芯片，可脱离 X86 CPU 单独存在，支持客户二次开发。BM1682 芯片拥有单芯片八路 H.264、H.265 解码能力，支持视频图像后处理硬件加速，此外，BM1682 提供了丰富的外界交互接口，如高速接口 PCIE、以太网、SDIO3.0、WIFI 等，易于横向扩展。

BM1682 与 BM1680 使用了相同的深度学习算法的硬件加速模块，均支持的主流的 CNN／RNN／DNN 深度学习架构，但相比 BM1680 而言，BM1682 具有更强大的深度学习算法执行能力，此外 BM1682 还增加了视频处理子模块，以及适用于具体应用场景的诸多功能模块。BM1682 相比 BM1680 拥有更高密度的特点，实际性能大幅提升。

基于 BM1682 芯片，比特大陆研发了深度学习加速卡 SC3、智能服务器 SA3、人脸识别服务器 SS3-C3 和嵌入式 AI 迷你机 SE3 等，广泛应用于安防、互联网、园区等领域。

BM1880

2018 年 10 月，比特大陆推出首款边缘 AI 协处理器 BM1880 芯片，BM1880 采用 28nm 工艺，是一款聚焦于边缘应用的深度学习推理人工智能芯片，BM1880 提供 1TOPS 的 INT8 运算能力，在 Winograd 卷积加速下，可以提供 2TOPS 的 INT8 运算能力，特殊设计的 TPU 调度引擎能有效地为所有的张量处理器核心提供极高的带宽数据流。

芯片内含 2MB 内存， 可以为性能优化和数据重用提供最佳的编程灵活性。同时，BM1880 也为用户提供了强大的深层学习模型编译器和软件 SDK 开发包，Caffe、Tensorflow 等主流深层学习框架可以轻松地移植到 BM1880 平台上，常见的 CNN/RNN/ DNN 等神经网络模型也均可运行。

除了神经处理模块，BM1880 内还集成了 2 颗 ARM 1.5GHz Cortex A53 处理器，还集成了一颗单核 1GHz 的 RISC-V 处理器。同时芯片集成 H.264 解码（2 路 1080p 30fps）和 MJPEG 编解码能力，并且支持多芯片平行运算拓展。

在此之前，比特大陆的 BM1680 和 BM1682 AI 芯片系列都一直主打高性能的云端场景，这是比特大陆首次推出边缘 AI 芯片。比特大陆产品战略总监汤炜伟表示，比特大陆在云端高性能 AI 芯片方面有强大的技术积累，但目标市场应用需要端云一体化的 AI 解决方案，因此比特大陆决定开发并推出端侧的 AI 芯片及解决方案，与云端采用同一架构。这也意味着在 AI 芯片领域比特大陆实现了端云协同的布局。

BM1880 AI 芯片可以对外单独发售，厂家可以将它集成在智能摄像机、监控摄像机、以太网接口的 AI 盒子里。同时也将以 USB 人工智能算力棒、USB 人工智能模块、开发板的形式对外销售。

根据比特大陆展示的终端 AI 芯片路线图，公司将于 2019 年推出面向智能摄像机、智能机器人的 BM1882 芯片；2020 年推出面向智能家居、智能摄像机的 BM1884 芯片。

BM1684

9 月 17 日，比特大陆发布其算丰第三代 AI 芯片 BM1684，该芯片聚焦于云端及边缘应用的人工智能推理，采用台积电 12nm 工艺，具有低功耗、高性能、全定制的特点，在典型功耗仅 16w 的前提下，FP32 精度算力达到 2.2 TFlops，INT8 算力可高达 17.6Tops，在 Winograd 卷积加速下，INT8 算力更提升至 35.2Tops。

根据官方的介绍，BM1684 内置张量计算模块 TPU，该 TPU 模块包含 64 个 NPU 运算单元，每个 NPU 包括 16 个 EU 单元，总共有 1024 个 EU 运算单元。BM1684 为视频处理做了特别优化，单芯片最高支持 32 路 H264/H265 的解码能力，每秒 480 帧 JPEG/PNG 图片编解码，960 fps@1080p 视频解码能力，更内置了视频图像前后处理硬件加速模块。

此外，BM1684 还支持 16 个 PCIE3.0 lane、2 个千兆以太口，具备多芯片级联等特点。值得一提的是，BM1684 芯片内置 Trustzone、secureboot 以及多种加解密算法，可保护客户的数据、模型安全可靠，创建安全可信的计算环境。

BM1684 也提供了强大的深度学习模型编译器和软件 SDK 开发包，支持主流的深度学习框架，包括 Caffe、Tensorflow、Mxnet，、Pytorch 等，开发者可轻松把训练完备的神经网络模型移植到 BM1684 平台上，支持视频结构化分析，可应用于人脸检测与识别、车牌识别等场景，为城市大脑等各项决策提供强大的算力保证。

AI 落地进展

产品持续迭代

AI 芯片具备算力和功耗的优势固然重要，同样重要的是芯片的落地以及芯片的持续迭代。

技术方面，增强兼容性并降低使用门槛不可缺少。BM1684 提供深度学习模型编译器和软件 SDK 开发包，支持主流的深度学习框架，包括 Caffe、Tensorflow、Mxnet，、Pytorch 等，开发者可轻松把训练完备的神经网络模型移植到 BM1684 平台上，支持视频结构化分析，可应用于人脸检测与识别、车牌识别等场景。

同时，为了保持芯片的竞争力还需要持续不断地迭代。面向稳定的云端芯片市场，比特大陆保持比较快速的迭代。对此，比特大陆联席 CEO 詹克团表示，现在 AI 的算法发展非常快，比特大陆的云端芯片还没有推进到最先进的工艺节点，所以有机会让它迭代速度更快一点，以求更快跟上市场需求。

硬件的快速迭代以及软件的兼容性可以吸引用户，软硬一体化也是目前业界讨论较多地降低 AI 门槛的方式。对此，詹克团认为，AI 领域软硬一体化在终端摄像头可能带来成本和性能的优势，但云端是一个通用的高性能计算中心平台，一定要能够支持多种不同算法。比特大陆在这方面也经过很长时间的思考，最后我们决定有所为有所不为，提供芯片和算力硬件，和更多的算法厂商合作打造生态。

差异化市场策略

AI 芯片性能和技术再好，如果没有合适的市场策略获得客户的认可，最终也逃不掉失败的结局。

詹克团在发布会上表示，对于一款 AI 专用芯片，非常重要的工作就是要给它找到需要 AI 技术的场景来推广落地芯片。当下智慧城市、安防监控都是非常重要的应用场景。

据悉，比特大陆的第二代已经不断有订单，第三代会在明年上半年推向市场。这就意味着比特大陆的云端 AI 芯片的落地已经取得了一定成果。

同时，由于云端 AI 芯片和终端 AI 芯片商业模式的不同，云端芯片注重性能，终端芯片强调成本，分别面向服务器以及终端 AI 产生的厂商。为此，比特大陆也有相应的市场策略，将终端 AI 芯片业务将从比特大陆分拆出去，分拆出去为北京晶视智能科技有限公司，专注于边缘端 AI SoC 芯片的设计研发。分拆后，晶视科技将成建制完整吸纳比特大陆旗下亚洲顶尖水平的边缘端芯片研发团队，该团队基于算丰 TPU 所设计的新一代边缘端 AI SoC 芯片将于 2019 年底正式发布。

目前，比特大陆将其 AI 芯片落地产业拓展到了安防、园区、智慧城市、互联网四大类，已经为中国海峡项目成果交易会等展会提供人脸识别智能解决方案，并已经跟福州市、福建省电子信息集团签订了战略合作协议，发展云服务、人工智能平台等产业领域。

结语

一直以来，比特大陆都因其虚拟货币矿机销售而闻名，公司营收对于虚拟货币市场有着高度依赖。

比特大陆在数字货币市场取得巨大的成功之后，在 AI 芯片热潮袭来之时也加入了这一市场的竞争。如今已相继推出了云端和终端 AI 芯片，拓宽 AI 落地行业的举动，可以看作是其在 AI 领域的进一步发力。

对于特大陆而言，由于具备数字货币 ASIC 芯片的经验，在转向 AI 芯片市场的时候，具有技术优势。更为重要的，是比特大陆在推出 AI 芯片的时候更多地关注到了应用需求，并且抓住了智慧城市建设的机会，寻找到了落地的途径。在比拼 AI 芯片落地的时候，从技术和市场策略有针对性的提升，也将更大程度上使得比特大陆在 AI 芯片市场取得领先。

但据知情人透露，实际上算丰 BM1680 和第二款云端芯片 BM1682 出货量非常少，“第一代几乎没有，第二代芯片出货量总数仅为几百片。因为芯片稳定性不够，有些卖出去还会被客户退回来。”

一名前比特大陆 AI 部门员工告诉记者，两款芯片出货量低原因在于，第一代还处于验证摸索、磨合团队的阶段，第二代产品主要针对园区和政府部门，客户验证比较仔细，销售周期很长。他认为比特大陆推出的第三代芯片 BM1684 稳定性将大幅提升，在市场打开后，预计销量会大幅上涨。

因此，目前 AI 芯片业务短期内还不太能为比特大陆贡献营收，仍然是一个需要不断投入的新业务。“未来 5 内比特大陆 40%的收入将来自 AI 芯片”的目标看上去似乎还有较长的路要走。

目前 AI 芯片的大规模应用主要是在云端，云端 AI 芯片也是比特大陆的侧重业务。据市场研究顾问公司 Compass Intelligence 去年公布的全球 AI 芯片榜单显示，英伟达、英特尔、IBM 等老牌芯片巨头几乎将云端 AI 芯片的软硬件市场瓜分殆尽，留给新公司的空间已经越来越小了。

如今，在火热的 AI 领域，作为一家成立 5 年的新兴创业公司，比特大陆选择了底层的 AI 芯片这条看起来最苦，却也是最有长远价值的领域。而隐藏在过往矿机芯片里的技术、人才积累，也是其在 AI 芯片领域的优势所在。此外，无论是专注矿机芯片还是发力 AI 芯片，比特大陆始终围绕产业底层的技术创新，加快行业的应用落地速度。

随着 AI 需求从特定产业向全社会各个行业的延伸，以及 AI 芯片巨头的先发优势和市场占比现状，比特大陆能否从芯片巨头的夹击中突围，仍属未知。

在陆续经历裁员、更换 CEO、产能不足、赴港 IPO 失利、赴美 IPO.。. 等一系列变数之后，在夹缝中求生的比特大陆，未来或许还有一段令人期待的故事。
责任编辑：tzh