互联网巨头们的造芯现状如何

近年来，国内外互联网企业纷纷开启跨界造芯之路，包括海外的谷歌、亚马逊等企业早已开始下场自研相关芯片，国内互联网三大巨头阿里巴巴、百度、腾讯等亦在芯片领域不断试水或加码布局。

对于互联网企业而言，其所依托的终端产品包括电脑、智能手机或云端服务器等均离不开芯片，巨头们基于自身发展需求等因素涉足芯片领域。但是造芯非易事，多少企业在跨界造芯的道路上折戟沉沙，那么目前这些互联网巨头们的造芯现状如何？

阿里巴巴

打造云端一体

在国内的互联网企业中，造芯声势最为浩大的莫过于阿里巴巴。

起初，阿里巴巴在芯片领域的布局主要体现在投资上。多年来，阿里巴巴的芯片投资版图不断扩大，已相继投资了寒武纪、Barefoot Networks、深鉴科技、耐能、翱捷科技、恒玄科技等众多芯片公司，如今寒武纪已在科创板上市、恒玄科技科创板IPO亦已过会。

2017年10月，阿里巴巴在云栖大会上宣布成立达摩院，主要进行基础科学和颠覆式技术创新研究，研究范围涵盖量子计算、机器学习、芯片技术、嵌入式系统等多个产业领域。芯片技术作为其研究领域之一，达摩院组建了芯片技术团队进行AI芯片的自主研发。自此，阿里巴巴走上造芯之路。

2018年4月，达摩院宣布正在研发一款神经网络芯片——Ali-NPU，该芯片将运用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。同月，阿里巴巴宣布全资收购自主嵌入式CPU IP Core公司中天微，随后将把中天微和达摩院自研芯片业务整合成一家独立的芯片公司，推进端云一体化的芯片布局。该公司由马云拍板决定取名“平头哥半导体有限公司”。 2019年7月，平头哥半导体正式发布RISC-V处理器玄铁910。据介绍，玄铁910是CPU的IP核，支持16核，单核性能达到7.1 Coremark/MHz，主频达到2.5GHz，可以用于设计制造高性能端上芯片，应用于5G、人工智能以及自动驾驶等领域。 紧接着，2019年8月，平头哥半导体发布SoC芯片平台“无剑”，无剑由SoC架构、处理器、各类IP、操作系统、软件驱动和开发工具等模块构成，是面向AIoT时代的一站式芯片设计平台，提供集芯片架构、基础软件、算法与开发工具于一体的整体解决方案。 2019年9月，平头哥半导体第一颗自研AI芯片含光800正式问世。据介绍，含光800硬件层面采用自研芯片架构，通过推理加速等技术有效解决芯片性能瓶颈问题；软件层面集成了达摩院先进算法，针对CNN及视觉类算法深度优化计算、存储密度，可实现大网络模型在一颗NPU上完成计算。平头哥半导体当时透露称，含光800已开始应用在阿里巴巴内部核心业务中。 至此，平头哥半导体已形成了玄铁系列CPU、无剑SoC平台、含光NPU人工智能芯片三大产品线，涵盖了处理器IP、一站式芯片设计平台和AI芯片。根据官网信息，目前其玄铁系列CPU产品有12款，包括E801、S802、C910等；无剑SoC平台产品有3款，包括无剑超低功耗MCU平台、无剑视觉AI平台、无剑语音AI平台等。 在造芯之路上，阿里巴巴从一开始的投资、收购到自研，一步步算是走得比较扎实，如今其芯片产品方面已取得了一定成效，端云一体全栈产品系列初步成型，后续发展值得期待。

百度

从结盟合作到自研

作为中国互联网三大巨头之一，百度亦早早加入到造芯队伍中来，据悉其从2011年起就开始基于FPGA研发AI加速器。 2017年3月，百度联合ARM、紫光展锐和汉枫电子共同发布DuerOS智慧芯片，该芯片包括度秘大脑、语音解决方案、芯片/模组三层结构，其中前两层由百度度秘提供，第三层芯片模组板块分别由紫光展锐、ARM、汉枫共同支持。 在DuerOS智慧芯片这款产品上，百度虽只是与芯片厂商合作，却已开始展现它在芯片领域的野心。随后2017年9月，百度发布了云计算加速芯片XPU，这是一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片，合作伙伴是赛思灵（Xilinx），采用百度设计的AI处理架构，拥有专用计算单元和数百个处理器。 2018年7月，百度在其AI开发者大会上正式推出了其自研的首款云端人工智能芯片——百度昆仑芯片。据介绍，该款芯片采用百度自研XPU神经处理器架构，提供512GB/s的内存带宽，能够在150W的功耗下提供高达260TOPS的能力。 2019年7月，百度发布其用于远场语音交互场景的鸿鹄芯片。鸿鹄芯片使用了HiFi4自定义指令集，双核DSP核心，平均功耗仅100mW。据悉，这款芯片是根据车规级标准打造，主要应用于车载语音交互、智能家居等场景。 如今，百度芯片已陆续应用于自家产品上。2019年12月，基于昆仑芯片的百度昆仑云服务器正式上线；今年3月，百度昆仑芯片正式在微亿智造的工业智能质检设备上部署上线，百度智能云向微亿智造交付搭载百度昆仑芯片的百度云质检一体机，预计在今年以内，微亿智造的数千台智能质检设备将全部应用上百度昆仑芯片。 9月15日，在“万物智能——百度世界2020”大会上，百度智能芯片总经理欧阳剑表示，第一代百度昆仑芯片已量产，已在百度搜索引擎及云计算用户部署2万片。同时，欧阳剑还预发布了第二代百度昆仑芯片，第二代昆仑芯片采用7nm制程工艺，较第一代性能提升3倍，预计将于2021年上半年量产。 随着昆仑芯片的量产上线及更新迭代，百度的造芯之路已走出了重要一步。百度表示，将在AI芯片领域继续长期投入研究，以更好的落实“软硬一体化”发展的战略目标。

腾讯

设新子公司涉足IC设计？

相较于在自研芯片方面已取得成效的阿里巴巴和百度，腾讯似乎走得要晚一些。事实上，目前腾讯尚未对外透露太多在芯片方面的布局，但业界从其种种举动猜测，腾讯应该亦是有意走上造芯之路。 首先，在芯片投资方面，腾讯曾于2016年参投可编程芯片公司Barefoot Networks，后来多次投资专注于人工智能领域神经网络解决方案企业燧原科技。2018年8月，腾讯领投燧原科技的3.4亿元Pre-A 轮融资；2019年6月，燧原科技完成3亿元新一轮融资，腾讯跟投；今年5月，燧原科技完成7亿元B轮融资，腾讯继续跟投。 据了解，燧原科技的产品是针对云端数据中心开发的深度学习芯片，2019年12月发布了基于其“邃思”芯片的人工智能训练加速卡“云燧T10”。腾讯投资董事总经理姚磊文表示，在产业互联网战略以及人工智能等前沿科技的探索上，腾讯与燧原也有很强的协同效应，邃思芯片落地过程中，腾讯的技术团队与燧原展开了全面合作，帮助公司大大加速了研发过程。 除了投资芯片企业外，今年3月，腾讯旗下腾讯云成立了一家名为“深圳宝安湾腾讯云计算有限公司”的企业。资料显示，该企业注册资本2000万元，经营范围包括：从事计算机软硬件技术开发、销售自行开发的软件；计算机技术服务和信息服务；集成电路设计、研发等。 由于经营范围出现了“集成电路设计、研发”等信息，业界认为上述新公司的成立是腾讯所释出的“造芯”信号。 在业界看来，国内外互联网企业自研芯片已成一大趋势，随着竞争对手相继踏上造芯之路，腾讯涉足芯片领域或只是时间问题，但目前而言，其将在芯片领域作何布局仍有待后续观察。

谷歌

造芯之路越走越远

纵观全球范围，在互联网企业造芯这条道路上，谷歌无疑是走在前方的。它的造芯之路可从2016年那一场全球瞩目的“围棋人机大战”说起。 2016年3月，谷歌旗下DeepMind公司开发的围棋机器人AlphaGo与围棋世界冠军棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜。AlphaGo一战成名，全世界哗然。谷歌表示，其自研计算神经网络专用芯片TPU（Tensor Processing Unit）是AlphaGo获胜背后最大功臣。 2016年5月，谷歌在I/O开发者大会上正式发布TPU，这是谷歌为优化自身的深度学习系统TensorFlow打造，可应用于AlphaGo系统、谷歌地图、谷歌相册和谷歌翻译等。2017年5月，谷歌在其I/O开发者大会上推出第二代TPU（TPU v2）芯片。同月，AlphaGo在与柯洁的“围棋人机大战”中再次获胜。 然而，AlphaGo战胜柯洁不久后，谷歌DeepMind团队宣布AlphaGo将退出竞技比赛的舞台。AlphaGo虽然退役了，但它与背后的TPU芯片在围棋史上甚至人类历史上留下了浓重的一笔，而谷歌自研芯片之路仍在继续。 2018年5月，谷歌发布了第三代TPU（TPU v3），据悉由TPU v3组成的TPU Pod运算阵列性能比上一代提升8倍，计算能力最高可达100PFlops（每秒1000万亿次浮点计算）。随后不久，谷歌又宣布推出用于边缘计算的微型AI加速芯片Edge TPU。 2019年5月，谷歌虽然没有在I/O开发者大会上发布第四代TPU，但带来了其第二代和第三代可扩展云端超级计算机TPU Pod。据介绍，谷歌第二代TPU Pod能够容纳512个内核，实现每秒11.5千万亿次浮点运算；第三代TPU Pod可实现每秒超过100千万亿次浮点运算。 今年由于疫情原因，谷歌取消了2020年度I/O开发者大会，7月，谷歌披露了第四代TPU的细节。据悉，基于TPU v4的硬件创新以及软件优化，基于相同规模64个芯片，谷歌TPU v4的性能相比在MLPerf Training v0.6训练测试中的TPU v3性能平均提高了2.7倍。 除了TPU系列芯片，谷歌还在布局其他芯片。据了解，谷歌曾推出PIxel Visual Core和Pixel NeuroCore，均为尚未激活的图像处理和机器学习协处理器，应用于其手机上；此外，谷歌还发布了Titan、Titan M两款安全芯片。 值得一提的是，据外媒今年4月报道称，谷歌首颗自研SoC芯片已成功流片，这颗SoC芯片代号为Whitechapel，是与三星合作设计，采用三星5nm制程，预计明年将率先部署在Pixel手机中，并为Chromebook使用。 谷歌TPU当初一战成名，如今已更新迭代至第四代，再加上在其他芯片领域的布局，不得不说，谷歌在自研芯片之路上已越走越远。

亚马逊

从“软”到“硬”

作为全球网络电子商务巨头、大型云服务供应商，亚马逊在造芯方面亦不甘落后。 2015年，亚马逊宣布收购以色列芯片设计公司Annapurna Labs，被外界认为是亚马逊自研芯片的开端。Annapurna Labs公司主要研发微处理器，这种微处理器可以让低功率的的计算服务器和存储服务器快速运行数据。2017年底，亚马逊收购安全监视器供应商Blink，据悉主要意图在于Blink的节能芯片，这起收购被视为亚马逊在芯片领域的进一步布局。 2018年11月，亚马逊旗下云计算服务平台AWS发布首款基于Arm架构的云服务器CPU Graviton以及首款云端AI推理芯片AWS Inferentia。据悉，Graviton处理器是由此前收购的Annapurna Labs设计，可提供更低成本的计算能力和更低的运行成本；AWS Inferentia则是一款低成本、高性能、低延迟的机器学习推理芯片。 2019年12月，亚马逊AWS发布其第二代自研服务器芯片Graviton2。Graviton2芯片基于64位Arm Neoverse内核，采用7nm制程工艺，晶体管数量高达300亿，64核心。据亚马逊方面介绍，相比1代Graviton，Graviton2的性能提升7倍。 2018年曾有外媒报道，亚马逊在自研服务器芯片的同时，也在自主设计定制终端AI芯片，用于自家智能音箱设备Echo上，以帮助Alexa语音助手获得更快的响应速度从而提升整体的使用体验。 日前，亚马逊发布新一代Echo智能音箱，同时还带来了其新款的定制芯片AZ1神经边缘处理器，这款处理器由亚马逊和联发科共同打造，能够让Alexa语音助手更快地回答询问以及执行命令，每次响应速度为数百毫秒。 虽然新发布的AZ1神经边缘处理器并非完全由亚马逊自研，但媒体报道的消息看来，亚马逊拟通过自研芯片以摆脱对英特尔芯片的依赖，正在逐步实现从“软”到“硬”演变。

结 语

互联网企业造芯早已不是新鲜事，除了上文提及几家企业外，全球互联网知名企业如微软、FaceBook等亦在芯片领域动作频频。经过数年沉淀，曾经的AI芯片热潮已逐渐退温并归于理性，而谷歌、阿里巴巴等企业在用产品证明它们在造芯之路的决心和坚持。 那么，互联网巨头们为何纷纷踏上造芯之路？ 众所周知，芯片是算力核心所在，随着人工智能、物联网等新兴领域发展壮大，互联网企业对芯片产品有着严重依赖及巨大需求。此前，互联网企业的芯片产品完全靠购买供应商产品，但后来情况逐渐有所变化。 互联网企业扎堆造芯，一方面是由于传统通用芯片平台已逐渐无法满足移动设备尤其是AR/VR、人工智能新兴领域等对芯片性能和能效等方面的需求，且互联网公司寻求芯片快速迭代；另一方面是基于互联网企业自身布局纵向一体化战略，设计属于自己的定制化芯片，打造硬件系统差异化竞争优势，并通过搭建芯片硬件平台构建生态圈等。 从上述几家企业布局上看，各家的具体战略各不相同，但芯片投资或产品基本是围绕自身产品或服务，主要涉及AI、云服务等领域。如阿里巴巴从处理器IP、芯片到平台形成云端一体、软硬协同，并面向物联网行业开展芯片定制，构建生态等；谷歌亦是将其芯片运用到自身各个软硬件产品线中，与产品相辅相成，彼此推动发展。 当然了，目前谷歌、阿里等企业虽已有芯片产品推出，但是造芯之路漫漫，一众互联网企业仍只是处于初期阶段，正所谓“道阻且长、行之将至”，谁能在造芯之路走得最久、走得最远，时间终将会给予我们答案。
责任编辑：YYX