导读：中兴在美被禁，中美贸易摩擦升级，国内缺芯之痛又一次被推上舆论之巅。而互联网造芯之势已经到来，微软、谷歌、亚马逊、Facebook的芯片计划相继曝光，阿里自主研芯片，是否将推动国内互联网造芯热潮，BAT会是中国缺芯的解药吗？
近日，阿里巴巴达摩院方面表示，阿里巴巴达摩院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推理计算领域。
按照设计，阿里巴巴的Ali-NPU性能，将是目前市面上主流CPU、GPU架构AI芯片的10倍，而制造成本和功耗仅为一半，性价比超过同类产品的40倍。此款芯片的研发，将会更好的实现AI智能在商业场景中的运用，提升运算效率、降低成本。
阿里自主研芯的消息，在中美贸易战的时间背景下，意义特殊。日前，美国商务部宣布，今后7年内，将禁止该国企业向中国电信设备制造商中兴通讯出售任何电子技术或通讯元件。
此事件不仅对包括中兴在内的高科技企业产生影响，而且在舆论场引发了一个深刻话题，出口禁运触碰到了中国通信产业核心技术缺乏的痛点。缺芯少魂的问题，再次严峻地摆在人们面前。
为什么布局NPU？
由于初始成本高，研发周期长，处理器和芯片开发可能是中国争夺人工智能领域国际主导地位最困难的部分。目前，AI硬件可以分为两类：
用于训练 AI 算法的CPU、GPU等，其中CPU的优势为处理各类数据及强逻辑判断能力，GPU在浮点运算、并行计算等方面性能优异；
FPGA及以谷歌TPU为代表的专用集成电路ASIC。其中FPGA称为现场可编程门阵列，用户可以根据自身需求进行重复编程，具有灵活性高的优点。如果说 CPU 和 GPU 是在架构级别做到 通用 的话，FPGA 就是在更低一级的电路级做到了通用。通过硬件描述语言对 FPGA 编程后，它可以模拟任何一种芯片的架构，包括 CPU 和 GPU 的架构，通俗地说，FPGA 是一种可编程的 万能芯片。它非常适合探索性的、小批量的产品。
而ASIC是为专门目的而设计的集成电路，由于完美适用于神经网络相关算法，ASIC在性能和功耗上都要优于GPU和FPGA，例如谷歌TPU性能比GPU快30倍。
阿里达摩院研究员骄旸介绍，CPU、GPU作为通用计算芯片，为处理线程逻辑和图形而设计，处理AI计算问题时功耗高，性价比低，在AI计算领域急需专用架构芯片解决上述问题。
目前阿里巴巴自主研发的AI芯片，主要是为解决图像、视频识别、云计算等商业场景的AI推理运算问题，提升运算效率、降低成本。
据骄旸介绍，阿里巴巴自主研发的Ali-NPU，基于阿里机器智能技术实验室等团队在AI领域积累的大量算法模型优势，根据AI算法模型设计微结构以及指令集，以最小成本实现最大量的AI 模型算法运算。
未来，Ali-NPU的能力，不仅可以更好地满足视频、图像处理需求，还可以通过阿里云进行计算能力的输出，赋能各行各业。
两年累投多六家芯片公司
相关资料显示，此前阿里已经投资了寒武纪、Barefoot Networks、深鉴、耐能（Kneron）、翱捷科技（ASR）、中天微等多家芯片公司。
2015 年，阿里便与杭州中天微系统有限公司进行深度合作，面向物联网各细分领域开发云芯片（Yun on Chip）架构。2016 年 1 月，阿里入股中天微成为其第一大股东。
2016 年 11 月，阿里还与腾讯一起领投了可编程芯片公司 Barefoot Networks 的 2300 万美元 C 轮融资。Barefoot Networks 开发了世界上第一个可编程芯片，这种名为 Tofino 的芯片据称比现在市场上任何其他芯片快两倍，能以 6.5 兆/秒的速度处理网络数据包。
并在2017年连续投资了寒武纪、深鉴科技、Kneron以及翱捷科技（ASR），阿里体系至今已经累计投了6家芯片公司。
2017年8月，阿里投资了AI芯片公司寒武纪。被称为全球第一个成功流片并拥有成熟产品的AI芯片公司，寒武纪拥有终端AI处理器IP和云端高性能AI芯片两条产品线。2016年发布的Cambricon-1A，是世界首款商用深度学习专用处理器。
2017年11月，阿里又领投了另一家AI芯片公司耐能。耐能最引以为豪的就是自己的NPU，相关数据显示其M 4、M5等级芯片功耗可降低到毫瓦级别，所需体积可以缩小至主流神经网络芯片的1/40。
同年，作为阿里旗下的另一个重要的投资部门，蚂蚁金服投资部也投资了两家AI创业公司，其中一家又是注重AI 芯片研发的深鉴科技。
而从相关，我们也在相关网站上看到了阿里投资翱捷科技（ASR）的信息。
翱捷科技（ASR）融资历史
BAT造芯之路，中国缺芯之解药？
国内舆论正为缺芯痛心疾首，而当Facebook、苹果、谷歌、亚马逊都已陆续展示了自己的芯片研发能力，尤其是作为社交媒体公司的Facebook也要造芯片时，国内的社交巨头、电商巨头、搜索巨头是否也早有布局？
目前，除了阿里对外宣布研芯外，腾讯、百度虽然没有直接造芯的计划公布，但具备一些相关的技术。
去年3月，腾讯云宣布已经形成FPGA、GPU和25G网卡云服务器的全矩阵AI基础设施计算平台，同时公布一系列技术和生态部署，包括推出1机4卡的FPGA云服务器、1机8卡的GPU云服务器，以及将把25G网卡部署在FPGA和GPU的云服务器上，为后续的GPU集群和FPGA集群提供网络基础设施等举措。
去年8月，百度在美国Hot Chips大会上与赛灵思合作发布XPU，它是一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片。
不过，它的核心很小，没有缓存或操作系统，开发者只能用汇编语言，根据百度研究院欧阳简当时的说法，其效率与CPU相当。百度还在一个月后推出FPGA/GPU云服务器。
此外，百度去年还发布DuerOS智慧芯片，不过，这款芯片由紫光展锐RDA5981集成，采用了ARM公司mbed OS内核及其安全网络协议栈。
除了技术之外，BAT对AI芯片公司主要以投资为主。
从商业角度看，我们观察到一个有趣的现象，就是互联网／软件行业巨头纷纷进入硬件甚至芯片行业。在GoogleIPU之前，Microsoft就已经推出了用于HoloLens的HPU；而在如今，我们看到亚马逊、Facebook、阿里等互联网巨头进入芯片这个领域；并且，未来或许有更多的互联网或其他门外汉进入芯片领域。
这些公司的根本目的是为了营造自己的生态，包括硬件入口，运行在硬件上的软件应用，以及在软件应用中的增值服务。
从行业角度来看，互联网巨头的入局，尤其是国内BAT的布局，给几大传统巨头垄断芯片行业带来了一股新风，也给行业带来更多的价值。
至于互联网造芯片是否能够解决中国缺芯之痛？在中美贸易摩擦，中兴在美国被禁的状况下，相信大众寄予BAT很高的期望。
事实上，近年我国芯片行业也在快速发展。IC insights报告显示，全球纯芯片设计公司50强中，2009年只有一家中国公司华为旗下的海思。2016年，中国进入该榜单的公司增长到11家，包括海思、展讯、中兴、大唐、南瑞、华大、锐迪科、ISSI、瑞芯微（Rockchip）、全志（All winner）、澜起科技（Montage）。
但是相较于国际先进芯片技术，我国的芯片业发展水平仍然有一定差距。目前，中国90%以上的高端芯片依赖进口。尽管政府扶持芯片产业多年，但中国在芯片自给率上，尤其是高端芯片上，并无太大突破。
因此，互联网企业自研AI芯片，只是中国芯发展的一部分，中国企业要走出目前技术集成商的尴尬境地，摆脱在核心技术被美国卡脖子的不利境地，需要在大举投入5G、显示屏、人工智能、自动驾驶、云计算等核心技术的同时，加大芯片的投入，摆脱缺芯之痛，芯土壤，需要更多的耕种者！