英伟达抢攻第一波红利，撬开AI芯片下一个“新战

特别是老对手英特尔一年来持续在AI芯片上发力，例如12月16日，英特尔以高达20亿美元的价格收购以色列AI芯片制造商Habana，掀起新一轮较量。自研加重金收购，英特尔全面布局设备端、边缘端和云端，综合CPU、GPU、FPGA和各种专用芯片正在打造一个完整的体系，并通过结盟构建声势浩大的生态圈，英伟达面临的压力不小。

AI芯片市场进入“战国时代”，边端竞争或决定未来格局，英伟达已提前布局，但能否继续保持领导地位，仍未可知。

3】AI芯片的下一个“新战场”

数据、算法和算力被视为人工智能的三个核心要素。随着AI算法朝着开源的趋势发展，以及数据越来越集中在巨头手中，算力层面的AI芯片逐渐成为厂商切入人工智能领域新的入口。

随着5G的落地，越来越多的设备接入物联网，人工智能应用场景正在不断扩展，其产生的数据呈指数级增长，必然对AI算力提出更高要求。

过去由于终端设备的算力有限，深度学习的模型训练与推断大都在云端服务器上完成。但云端计算存在功耗过高、实时性不强等问题，5G时代下的新一轮数据爆炸式增长让云端计算弊端凸显。

相比于集中部署的云计算，边缘计算(即端侧计算)更加接近用户终端和数据源，效率更高，延时更短，对网络故障的承受能力更强，系统更加稳定安全。

业内对边缘计算有一个形象的比喻：章鱼的大脑仅集中了它全身40%的神经元，其余60%都分布在它的8条触角上，类似于一个大脑和8个小脑。这意味着，很多信息无需传输到章鱼大脑，而是依靠触角的神经元就可以分析处理，这一特征极大地提高了章鱼的反应速度。

有数据显示，借助于边缘计算，在人脸识别领域，响应时间由900ms减少为169ms，把部分计算任务从云端卸载到边缘之后，整个系统对能源的消耗减少了30%-40%。数据在整合、迁移等方面可以减少20倍的时间。

低功耗的边缘AI芯片会成为下一个“新战场”。特别是在AIoT时代，图像信息将是未来数据洪流的主要呈现方式，与CPU相比，GPU(图形处理器)能更好地满足神经网络深度学习所要求的计算量，具有天然优势。

这让以GPU闻名的英伟达能迅速抢占人工智能的第一波红利，牢牢主导云端AI芯片市场，并逐渐将眼光瞄准边缘和终端。

（编辑：东莞站长网）

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