边缘侧AI:一个通向未来的“黑马”集中营
创始人
2024-01-09 05:37:06
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原标题:边缘侧AI:一个通向未来的“黑马”集中营

在新的科技浪潮中,边缘智能正日益崭露头角。

它代表着一种新的计算范式,将AI或大模型应用到接近数据源的边缘设备和传感器中,而不是依赖传统的云计算。

目前的边缘AI芯片主要出现在消费类电子设备,其中高性能手机占据了大部分的消费级别的应用边缘AI芯片市场,边缘AI被内置到手机主处理器AP中,但集成进AP的AI功能只掌握在少数几家巨头手中(比如苹果/三星/华为手机厂商以及高通、联发科和紫光展锐等手机AP供应商),对大部分AI芯片初创公司只能望尘莫及。

然而,边缘AI芯片正越来越多地应用在非消费类设备和场合,比如智能安防、ADAS/自动驾驶、智能家居、可穿戴智能设备,以及公共场景、商业和工业场景的AI应用,如智能交通、智慧城市、工厂机器视觉、机器人和AGV等。这些新兴的AIoT和工业物联网应用场景为众多边缘AI芯片设计公司带来更多机会,风投也嗅到了这里蕴含的巨大商机。因此,无论全球还是国内市场,都有越来越多的AI芯片初创公司获得融资。

但近年来短短数年间获得巨大增长且成功上市的AI芯片公司并不多见,更遑论得到美国等成熟市场芯片行业的认可,今年成功登陆美国纳斯达克市场的ICG(聪链集团),或许会是一个较为罕见的典型特例。而好消息是,ICG也开始瞄准AI芯片这一片潜藏着巨大机遇尚处于发展早期阶段的领域,它也留意到边缘AI里面那些“触手可及”同时具备长远商业应用场景的机会。

据STL Partners数据显示,边缘计算潜在市场将在10年内以48%的复合年增长率从2020年的90亿美元增长到2030年的4450亿美元,其中边缘基础设施的增长速度是最快的,而众所周知,边缘AI芯片处于核心位置,具有充分的战略卡位意义。

亿欧智库数据显示,2021年我国边缘计算市场规模已经达到427.9亿元,其中边缘硬件市场规模为281.7亿元,边缘软件与服务市场规模达146.2亿元,2021-2025年中国边缘计算产业规模预计年复合增速达到46.81%,2025年边缘计算市场整体规模将达1987.68亿元。而AI和大模型在今年出现了重大突破之后,以前的预测几乎全部面临重估——换而言之,在保守假设之下,整个中国边缘计算产业规模预计将比原估计至少翻了近一番,很快就会来到3000-4000亿规模左右的预测区间,关键取决于2024年AI应用的爆发式增长。

根据著名的“安迪-比尔定理”,代表着智能终端硬件和软件间螺旋式发展演进关系,一般来讲软件的更新升级要与硬件资源所匹配。然而,近两年来,生成式AI的快速发展使得AI应用在软件及系统层面率先作出巨大改变和升级,随之带来的将会是基础设施和终端硬件设备的综合性能“指数式”升级的迫切需求,因为互联网和AIoT都是联动的,一旦关键节点的大面积改变,剩余的节点也会跟随做出改变,这一点道理是简单又深刻的。

从产业链角度,边缘AI核心在于引入边缘侧的AI能力,进一步增强边缘侧的算力能力、连接能力。重点包括AI芯片、算力模组、边缘网关/服务器/控制器等硬件、AI算法/边缘计算平台等软件环节。

当中,核心产业环节的AI芯片,是指专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块,其他非计算任务则更多仍由CPU负责。从技术架构来看,Al 芯片主要分为 GPU、FPGA、ASIC三大类。其中,GPU是较为成熟的通用型人工智能芯片,FPGA和ASIC则分别是针对人工智能需求特征的半定制和全定制芯片。典型AI运算通常需要CPU或者ARM内核来执行调度处理,大量的并行计算靠GPU、FPGA或ASIC来完成。而针对复杂的运算场景,所需要的算力性能要高功耗要低,在大规模铺设下,成本也要考虑性价比,那么这样的(芯片)架构非ASIC莫属,所以在大模型后时代,ASIC或许是最为受益的AI芯片领域。

从全球范围来看,Google、AWS、Meta、微软等云端大厂致力于芯片自制,也是走ASIC芯片的路线;而高通、英伟达、ARM、AMD、英特尔、联发科、华为等不断优化边缘AI芯片功能,NXP Semiconductors(恩智浦半导体)、Silicon Labs、ST(意法半导体)等海外知名厂商也开始在MCU或SoC上增加边缘AI功能。

在国内来看,包括华为海思、百度、寒式纪、景嘉微、地平线、沐曦科技、燧原科技、壁仞科技、阿里平头哥、瑞芯微、晶晨股份、北京君正、云天励飞、恒玄科技、九天睿芯、杭州国芯、乐鑫科技、ICG(聪链集团)等多中国厂商布局边缘AI芯片相关环节。

站在投资角度,是选择传统知名大厂还是选初创或成长型企业,笔者认为未来行业的一个基本特征是遍地开花、百花齐放,无论从落地场景,还是终端设备都会呈现出多元化、碎片化,且越来越垂直,所以芯片定制化趋势将越演越烈。

单单就此而言,灵活多变具备弹性且专注于某一细分领域,或以某一专长优势不断跨行业、品类扩张的中小厂商,它们的潜在变化或会更大,因而可在新景气周期降临之时拥有更高的估值预期。

至于未来哪一个应用场景会率先跑出,是很难提前预判的,关键要识别出的是,那些已经赢在了起跑线的具备相当实力优势的“产业玩家”,它们的提前部署和落子一定是有着特殊的重大意义,一定要仔细研究和细心挖掘。

总之,“一切乾坤未定,你我皆是黑马”,黑马只能透过踪迹来查寻和预判,并不能完全的确定,大体上就是这个意思。

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