半导体分类

半导体行业的产业链主要是由芯片设计 、 代工制造 、 封装测试三部分 ， 以及产业链外部的材料 ， 设备供应商组成 。

半导体细分领域

【设计工具】

EDA软件

半导体设计： 民德电子、欧比特（IC设计）、寒武纪（SOC芯片设计）、格科微、华微电子、力合微（芯片设计原厂）

【芯片设计】

集成电路包括存储芯片（NANDFlash、NORFlash、DRAM）、CPU、GPU、MCU、FPGA、DSP、触控与指纹识别芯片、射频前端芯片、模拟芯片。

存储芯片： 兆易创新、北京君正、国科微、聚辰股份（NORFlash）

CPU（中央处理器）： 、中科曙光、长电 科技

GPU（图形处理器）： 景嘉微

MCU（微控制器）： 兆易创新、富满微、芯海 科技 、*ST大唐、力合微

FPGA（半定制电路芯片）： 紫光国微、复旦微电、安路 科技

DSP（数字信号处理器）： 国睿 科技 、四创电子、力合微

触控与指纹识别芯片： 汇顶 科技 、兆易创新

射频前端芯片： 卓胜微、三安光电、富满微、立昂微（6英寸砷化镓微波射频芯片）、艾为电子

模拟芯片： 圣邦股份、韦尔股份、汇顶 科技 、北京君正、芯海 科技 （模拟信号链）、亚光 科技 （孙公司华光瑞芯是模拟芯片研发生产商）、艾为电子

数字芯片： 晶晨股份、乐鑫 科技 、瑞芯微、全志 科技

功率芯片： 斯达半导、捷捷微电、晶丰明源

WiFi芯片： 华胜天成、博通集成

2.光电器件

LED： 三安光电（砷化镓、氮化镓、碳化硅、磷化铟、氮化铝、蓝宝石等半导体新材料所涉及的外延片、芯片）、洲明 科技 、华灿光电（LED外延片及全色系LED芯片）、聚灿光电（GaN基高亮度LED外延片、芯片）、乾照光电（全色系LED外延片和芯片）、利亚德

Miniled： 京东方A、TCL

3.分立器件包含IGBT、MOSFET、功率二极管、晶闸管、晶振、电容电阻

IGBT： 斯达半导、时代电气、台基股份、士兰微、扬杰 科技 、紫光国微、华微电子、新洁能

MOSFET： 华润微、士兰微、富满微、立昂微、扬杰 科技 、银河微电、捷捷微电、苏州固锝、新洁能

功率二极管： 扬杰 科技 、台基股份（整流管）、士兰微（快恢复二极管FRD、瞬态抑制二极管TVS、发光二极管）、银河微电、华微电子、苏州固锝

晶闸管： 捷捷微电、台基股份、捷捷微电、派瑞股份（高压直流阀用晶闸）

晶振： 泰晶 科技

电容电阻： 风华高科

4.传感器

敏芯股份（MEMS传感器）、华润微（智能传感器）、士兰微（MEMS传感器）、光莆股份（半导体光电传感器）

【代工制造】

晶圆加工： 中芯国际

开放式晶圆制造： 华润微

MEMS晶圆制造： 赛微电子

【封装测试】

长电 科技 、通富微电、华天 科技 、晶方 科技 、康强电子、华润微、大港股份、气派 科技 、华微电子、兴森 科技 （半导体测试板）、苏州固锝

【晶圆制作材料】

硅片： 沪硅产业、中环股份、立昂微（半导体硅片）、神工股份（单晶硅材料）、中晶 科技

光刻胶： 南大光电、容大感光、飞凯材料、晶瑞股份、雅克 科技 、安泰 科技

特种气体： 华特气体、雅克 科技

湿电子化学品： 江化微

靶材： 江丰电子、隆华 科技 、有研新材、阿石创（溅射靶材）、江丰电子（高纯溅射靶材）

CMP抛光材料： 安集 科技 、鼎龙股份

高纯试剂： 上海新阳、晶瑞股份、

【第三代半导体】

氮化镓GaN ：富满电子、奥海 科技 （氮化镓充电器）、聚灿光电（GaN基高亮度LED外延片、芯片）、闻泰 科技 、赛微电子[6-8英寸硅基氮化镓（GaN-on-Si）、碳化硅基氮化镓（GaN-on-SiC）]、海能实业（快充氮化镓产品）、兆驰股份[兆驰半导体生产蓝绿光（GaN）与红黄光（GaAs）外延及芯片]、亚光 科技

碳化硅Sic： 露笑 科技 （碳化硅衬底片、外延片）、楚江新材、闻泰 科技 、天富能源（Sic衬底环节，参股天科合达）、三安光电（砷化物、氮化物、磷化物及碳化硅等化合物半导体新材料所涉及的外延片、芯片）、时代电气、捷捷微电、温州宏丰(碳化硅单晶研发)、紫光国微、晶盛机电（碳化硅长晶设备）、甘化科工（参股苏州锴威特半导体）、东尼电子、易事特

【设备】

光刻机：

刻蚀机： 中微公司（等离子体刻蚀设备、CPP，ICP）、芯源微（湿法刻蚀机）、北方华创

离子注入设备： 万业企业

炉管设备： 北方华创、晶盛机电

清洗设备： 北方华创、至纯 科技 （半导体湿法清洗设备研发）、芯源微

检测设备： 精测电子、华峰测控、长川 科技

物理气相沉积设备PVD： 北方华创、华亚智能（半导体设备领域结构件）

化学气相沉积设备CVD： 北方华创、晶盛机电、华亚智能（半导体设备领域结构件）

涂胶/显影机： 芯源微

喷胶机： 芯源微

原子层沉积设备ALD： 北方华创

MOCVD设备： 中微公司

半导体微组装设备： 易天股份

【其他】

华为海思半导体供应商： 铭普光磁

掩膜版： 清溢光电

PVD镀膜材料： 阿石创

镀膜设备： 立霸股份（参股拓荆 科技 ）

印刷电路板PCB： 澳弘电子、协和电子、华正新材[覆铜板（CCL）]、兴森 科技 、金安国纪、迅捷兴、本川智能、胜宏 科技 、四会富仕、超声电子、奥士康、沪电股份、明阳电路、广东骏亚

单晶拉制炉热场系统： 金博股份

工业视觉装备： 天准 科技

石英晶体： 惠伦晶体、东晶电子

电容器： 江海股份、艾华集团、铜峰电子

FPC线路板： 风华高科、*ST丹邦

本月，联想创投被投企业 “摩尔线程” 完成A轮20亿融资，用于首颗GPU芯片的批量生产与制造、GPU SOC相关联的IP研发； “全知 科技 ” 获数亿元B轮融资，致力于打造数据安全赛道新标杆； “长木谷” 完成5.4亿元B轮融资，加速骨科人工智能与手术机器人的新产品研发； “弘玑Cyclone” 完成1.5亿美元C轮融资，将持续加深超自动化产品能力和技术实力，加快对中小型客户覆盖速度； “伴芯 科技 ” 完成战略融资，用于支持并加速技术和方法开发。

联想创投子公司

安想智慧医疗：荣登“2021中国医疗创新力企业TOP10”

安想智慧医疗凭借在医疗信息化整体解决方案的领先实践，以及在智慧后勤、智慧透析等智慧专科方面的创新应用，荣登亿欧智库发布的“2021中国医疗创新力企业TOP10”。

联想协同Filez：

①联想协同Filez荣获“2021年海南省十佳大数据应用案例”；

②联想协同Filez助力公安客户实现非结构化数据安全协作管理。

联想懂的通信：与吉麦新能源签订战略合作协议

本月，联想懂的通信与吉麦新能源正式建立战略合作伙伴关系，未来双方将在车联网、云解决方案及服务、IT基础架构产品服务、智慧工厂服务领域开展深入合作，合力推动新能源造车数智化转型，共同拥抱智能网联 汽车 “升维时代”。

联想新视界：举办3D实时引擎—Z-Engine 发布五周年体验日

本月，联想新视界举办主题为“极致渲染 酷炫未来”的3D实时引擎—Z-Engine发布五周年体验日，由研发总监王雪健，带领大家体验Z-Engine从1.0版本到4.0版本完美蜕变的成长记录，主要包括科普介绍、发展历程、Z-Engine 4.X最新工具和最炫的视觉Demo等，吸引了众多参观者围观体验。

联想创投被投企业

AI大数据

寒武纪：发布第三代云端AI芯片思元370

本月，寒武纪发布第三代云端AI芯片思元370，思元370是寒武纪首款采用chiplet技术的AI芯片，集成了390亿个晶体管，最大算力高达256TOPS，是寒武纪第二代产品思元270算力的2倍。

暗物智能：北大智能学院成立，朱松纯教授任院长

北大成立了智能学院，暗物智能创始人、AI视觉泰斗朱松纯教授将担纲院长。

旷视MEGVII：

①旷视受邀参加“2021中国移动全球合作伙伴大会”，展示AI算力、AI算法、AI框架三位一体的人工智能能力，携手中国移动共建数智化新时代；

②旷视受邀参加“2021国际数字 科技 展暨天翼智能生态博览会”，在现场首发一款可自定义算法应用的云智能摄像机；

③旷视入选由“中国信息通信研究院云计算与大数据研究”所倡议发起的首批“可信人脸应用守护计划”成员。

Aibee爱笔智能：

①Aibee爱笔智能参与起草中国连锁经营协会发布的《购物中心客流系统数据统计规范》，助力购物中心数智化加速升级；

②Aibee爱笔智能获评2020-2021地产数字力 科技 先锋企业TOP20。

第四范式：出席进博会虹桥论坛

第四范式受邀出席第四届中国国际进口博览会“智能 科技 与产业合作”分论坛。第四范式创始人兼CEO戴文渊及与会来宾，围绕智能 科技 赋能产业的核心要点和机制等问题展开热烈讨论。

华控清交：参与撰写的IEEE国际多方安全计算标准正式发布

本月，IEEE国际多方安全计算标准正式发布，华控清交作为副主席单位，深度参与标准的撰写，进一步为规范、引导和正确使用多方安全计算技术以及推动技术的产业落地应用贡献建设性的力量。

思谋 科技 SmartMore：助力广州市5G应用示范项目

思谋 科技 参与的“基于5G网络和高实时工业 *** 作系统在芯片生产检测线中机器视觉检测与软PLC一体化控制项目”入选广州市黄埔区、广州市开发区5G应用示范项目。

中奥 科技 ：项目入选“领雁”计划项目榜单

本月，浙江省 科技 厅对527项2022年度省“尖兵”“领雁”研发攻关计划项目的立项公示结束，杭州中奥 科技 申报立项的攻关项目“面向智慧交通的关键技术研究及应用示范项目”入选“领雁”计划项目榜单。

核心部件

比亚迪半导体：

①比亚迪半导体SiC功率模块荣获2021年度“全球电子成就奖”；

②比亚迪半导体牵头完成的《高性能电动 汽车 动力系统关键技术及产业化》项目荣获国家科学技术进步奖二等奖；

③荣获2021金翎奖“年度最具影响力品牌”；荣获“GDSIA 2021年度贡献奖”。

芯驰 科技 ：携手Qt打造HMI互动体验

本月，Qt公司成功举办Qt全球峰会2021中国站，芯驰 科技 作为Qt合作伙伴也受邀参加该峰会，在活动现场，芯驰 科技 软件高级总监韩向阳向在场嘉宾分享了芯驰 科技 的产品能力以及与Qt真实的合作案例。

思特威：8MP图像传感器SC830AI全新发布

本月，思特威正式推出基于全性能升级技术SmartClarity -2面向智能安防应用的4K图像传感器8MP新品SC830AI。

摩尔线程：首颗国产全功能GPU芯片研制成功

摩尔线程推出全功能GPU芯片，这是国产第一代全功能GPU产品，开创了国产GPU研发速度的先河。

机器人

飞马机器人：发布首款手持移动式激光雷达扫描仪

飞马机器人全新发布的手持移动式激光雷达扫描仪SLAM100。系统具有360 旋转云台，可形成270 360 点云覆盖，结合行业级SLAM算法，可在无光照、无GPS情况下获取周围环境高精度、高精细度的三维点云数据。

企业服务云计算

云信达：通过金融信创生态实验室适配验证

云信达 科技 成功入住金融信创生态实验室成为成员单位后，旗下eCloud Data Master云数据备份恢复与管理系统成为首个通过全面适配测试的CDM产品。

志凌海纳（SmartX）：发布分布式块存储产品SMTX ZBS5.0

本月，志凌海纳（SmartX）正式发布专为生产环境打造的分布式块存储产品SMTX ZBS 5.0版本。

弘玑Cyclone：发布一系列全新的超级自动化的产品组合

本月，“创新无限 合赢未来 弘玑Cyclone 2021产品发布会”成功举办，发布一系列全新的超级自动化的产品组合，覆盖了超级自动化从需求发现、设计开发、管理分析、到持续交互的全生命周期的各个阶段。

AR/VR

耐德佳：研发推出两款全息光波导产品

耐德佳面向未来消费级场景需求，研发推出二维单绿色全息光波导和一维全彩色全息光波导两款全息波导产品，并正在推进二维全彩色全息光波导的研发。

智慧工业

数码大方：与中科方德桌面 *** 作系统完成兼容认证

本月，数码大方CAXA 3D实体设计与中科方德桌面 *** 作系统完成兼容认证，双方经联合认证测试得出结论，方德桌面 *** 作系统V4.0与CAXA 3D实体设计完全兼容，整体运行稳定，在功能、性能及兼容性方面表现良好，可以满足用户需求。

艾吉威：

①艾吉威董事长荣登财富杂志“中国最具影响力的商界女性未来榜”；

②艾吉威为某全球500强石化企业子公司打造工厂柔性物流解决方案。

浙江中控：发布《白皮书》，携手流程工业从自动化走向低碳

浙江中控发布《中控技术流程工业低碳解决方案白皮书》，《白皮书》基于对流程工业低碳发展趋势的详细研读与关键洞察，详细阐述了流程工业可持续发展的挑战与策略，为产业转型升级提供战略参考。

中科慧远：中科慧远与洛阳理工电气工程与自动化学院签署合作协议

本月，中科慧远与洛阳理工学院电气工程与自动化学院正式签署校外实训基地协议，双方将继续以“提高学生培养质量，搭建产学研用合作桥梁”为宗旨，将就业指导贯穿学生在校全过程。

智慧交通

蔚来：

①蔚来与壳牌集团签署战略合作协议；

②蔚来与杜比达成合作，ET7将标配杜比全景声；

③长三角都市圈高速换电网络正式打通。

宁德时代：

①宁德时代与建发集团、阿特斯阳光电力签署战略合作协议；

②宁德时代与采埃孚签署全球战略合作伙伴协议；

③宁德时代与厦门大学携手共建厦门时代新能源研究院。

轻舟智航：与NVIDIA达成合作

本月，在NVIDIA GTC大会上，轻舟智航宣布将在其Driven-by-QCraft下一代硬件方案中率先使用NVIDIA DRIVE Orin方案，让L4级自动驾驶的计算平台迈向量产车规级。

智慧医疗

强联智创：入选北京市“专精特新”中小企业名单

本月，强联智创成功入选北京市经济和信息化局公布的2021度第七批拟认定“专精特新”中小企业名单。

元宇宙推动VR/AR产业发展

近期互联网巨头纷纷布局元宇宙生态，元宇宙产业热度不断攀升。但在短暂的热潮之后，各方开始冷静面对“元宇宙”这一全新概念。不过元宇宙的 探索 也带动了其基础产业的快速发展，其中VR/AR产业，得益于5G、云计算、大数据、3D技术的发展进步，虚拟现实产业已经初步形成比较完善的产业链生态体系，步入稳健发展期，以及在刚刚结束的2021世界VR产业大会上，工信部副部长王志军表示，工信部将编制《虚拟现实与行业应用融合发展行动计划》，面向工业制造、文化 娱乐 、教育培训等重点领域挖掘创新应用，培育各具特色的优势产业集群。VR产业市场较2016年的躁动相比，当下有坚实的技术基础、政策支持，同时作为“元宇宙憧憬”中的重要组成部分，已经拥有了快速发展的条件。其中联想创投被投企业 当红齐天 、 耐德佳 ，子公司 联想新视界 等公司已在VR/AV领域深度 探索 ，以硬 科技 为产业赋能，推动行业发展。

北交所成立，帮助创新型中小企业更好发展

11月15日，北交所正式开市，北交所定位突出服务“更早、更小、更新”的创新型中小企业，在上市、发行、定价、交易、监管等制度上坚持自身特色，体现错位发展方向。在国家 科技 革命和产业变革的快速发展下，各行业细分领域涌现大批具有创新潜质和能力的创新型中小企业。在北交所首批81家公司中，17家为专精特新“小巨人”企业，先进制造业、现代服务业、高技术制造业、高技术服务业、战略新兴产业等占比87%。其中联想创投被投企业 数码大方、云迹 科技 、杰华特、昂瑞微 等企业均被收录此榜单。这些公司代表了经济转型的方向，行业市场对高新技术产业的利好信号。北交所可以帮助这些企业快速登陆资本市场，改善创新型中小企业融资效率，助力中小企业快速发展，落实国家创新驱动发展战略要求。

「初创公司要贸然打入云端市场，简直就是自寻死路」。

长久以来，云端的数据中心市场被视为创业公司的禁地，因为英特尔、英伟达、AMD 等巨头林立，竞争太过凶残。

但近年来，云计算势不可挡，云端芯片市场呈现爆发式增长，不乏勇者前来破局。

作为一家发源于中科院计算所、背靠多家「国字辈」资本、估值已经来到 30 亿美金的硬核创业公司，寒武纪挑战云端市场的底气十足。

2018 年 5 月，寒武纪发布首颗云端 AI 芯片，并对外透露获得中国前三大服务器浪潮、联想、曙光的订单。据机器之心了解，滴滴、海康威视也已经成为寒武纪的客户。

与此同时，寒武纪成数亿美元 B 轮融资。据机器之心了解，目前寒武纪的估值约为 30 亿美元，与今年 2 月完成 6 亿美元融资后成为「全球最具价值的 AI 芯片公司」的地平线不相上下。

一年后，寒武纪二代芯片已经箭在弦上，这颗积蓄了中科院计算所研发实力四年之久的二代或将为行业带来不小震荡。

机器之心独家获悉，寒武纪二代云端芯片或将于本月公布，同时我们采访到寒武纪技术研发相关知情人士、寒武纪云端芯片客户等多方信源，提前揭秘关于该颗芯片的细节亮点和核心技术。

这回有了中文名

据机器之心了解，寒武纪二代云端 AI 芯片代号为「MLU270」，延续上一代芯片「MLU170」的 MLU（Machine Learning Unit）系列。今年初，寒武纪已经为旗下芯片注册两大中文商标名，分别是「思元」、「玄思」。综上，寒武纪二代云端 AI 芯片中文名为「思元 270」。

在今年的新品议程表上，虽然还名列有其他芯片，但「思元 270」及其板卡将会是重头戏。这也表明寒武纪将从终端向华为等品牌商授权 IP 的模式，转向主打云端市场的芯片方案提供商。

在芯片架构方面，寒武纪二代芯片将从上一代的「MLUv01」升级为「MLUv02」。考虑到视频数据正呈现爆炸性增长，成为数据中心的任务主流，寒武纪在「思元 270」里内建视频解码单元，瞄准海量的视频处理市场专门配置。

据机器之心了解，寒武纪「思元 270」在今年年初研制成功，制程工艺方面明显抛弃了此前终端市场的激进打法，选择仍然沿用台积电 16nm 工艺，定位于「专注云端训练计算」。

对比两大巨头的主流云端产品线，英伟达去年 9 月发布并已发货的 Tesla T4 采用 14nm 工艺，AMD 去年 11 月发布的 Radeon Instinct MI60 和 MI50 采用 7nm 工艺，寒武纪这次似乎希望单纯依靠技术路线取胜，不再如去年对于 7nm 工艺寄予厚望。

「让英伟达难受」

在芯片性能方面，「思元 270」的性能参数有意向业界标杆英伟达 Tesla T4 看齐。

据机器之心目前了解到的情况来看，「思元 270」可支持 INT16/INT8/INT4 等多种定点精度计算，INT16 的峰值性能为 64Tops（64 万亿次运算），INT8 为 128Tops，INT4 为 256Tops。

对比 Tesla T4，FP16 的峰值性能为 65 Tops，INT8 为 130 Tops，INT4 为 260 Tops。

功耗方面，「思元 270」功耗为 75w，与 Tesla T4 持平。

但值得注意的是，这些「理论峰值」不过是纸面规格，真正实测水平相比理论峰值通常有一定缩水。据某大体量计算数据中心负责人，同时也是阿里云早期核心技术研发人员李立表示，「T4 在实测过程中，75w 功耗维持不了多久就降一半频率。」

据该负责人介绍，他在几个月前已经拿到「思元 270」的具体规格和特性，「对比而言，第一代 MLU100 是试水，第二代 270 就聚焦多了，威力非常大，NV 后面会很难受。」

与此同时，该负责人还指出，「寒武纪的方案在某些领域可能不会特别好使，尚待观察。」

核心技术解密

这里需要引入一对运算表示法的概念，整数运算（定点运算）与浮点运算。

它们是计算机计算中最为常用的两种运算表示法，顾名思义，其差异就体现在整数和浮点上，加减乘除运算都是一样的。

整数表示法，即所有位都表示各位数字，小数点固定；浮点表示法，则分成两部分，阶码和尾数，尾数就是数字部分，阶码表示乘幂的大小，也就是小数点位置。所以浮点数在做运算的时候，除了对尾数做加减乘除，还要处理小数点位置。

基于两种不同的运算表示法规则，导致面对同样长度的整数和浮点运算，后者计算模式更为复杂，需要消耗更多的资源去处理，并且二者功耗差距通常是数量级的。 简单来说，就是浮点运算占用的芯片面积和功耗相比于整数运算器都要大很多倍。

但浮点运算又有其不可取代性。首先，定点表示法运算虽然直观，但是固定的小数点位置决定了固定位数的整数部分和小数部分，不利于同时表达特别大的数或者特别小的数，可能「溢出」。

而浮点的精度虽然没有定点大，但是浮点运算的小数点位置可以移动，运算时不用考虑溢出，所以科学计算法一般都使用浮点。所谓「溢出」，指超出某种数据格式的表示范围。

此外，具体到使用 GPU 做训练，业界通常更倾向于浮点运算单元，主要是因为在有监督学习的 BP 算法中，只有浮点运算才能记录和捕捉到训练时很小的增量。 由于训练的部分模块对精度要求比较高，所以通常必须是高精度的浮点运算，比如 FP32 才能搞定，FP16 都难。

综上，虽然浮点运算相比定点运算在功耗、计算速度、性价比等方面都不占优势，但截止目前，浮点计算在云端的训练场景中仍具有不可替代的特性，并且以高精度运算为主。

那么，如何在不增加芯片面积和功耗的前提下，如何大幅提升芯片做训练的运算能力就成为云端训练芯片的主要研课题之一。

参考计算过程相对简单的推断计算思路，目前该领域的 AI 芯片多采用集成大量整数运算器或低精度浮点运算器。

面对计算过程更为复杂的训练计算，业界一直在尝试是否可能用性价比更高的定点运算器实现。「但这个问题在学术界也还没有普适的解决方案。」王一说道。

李立表达了类似的观点， 目前大家的研究热点之一，就在于如何全部的定点单元（比如 INT8）代替浮点单元，或者以主要的定点单元配合少量的高精度浮点计算单元（比如 FP32）做更多的训练任务，目的是达到定点计算的快速度，同时实现接近高精度浮点计算的精度。

谈到目前该方向的研究成果和代表论文，李立表示，行业相关的研究文章已经有一些，不过都不具有普适性。

王一进一步向机器之心透露了关于实现低精度运算的「关键心法」，要做好低精度训练，就要找到一个好的数据表示方法，既能表达最后大的数，又能让 0 附近的小量能够更好地表达，因此这个数据表示可能需要有自适应性，能随着训练的过程调整。

他还补充， 「低精度训练确实未必要是浮点数，只要能把数域表达好，0 附近的小量表达好，什么样的数据表示都可以。」

综上，寒武纪在大幅度提升训练阶段的计算功耗比方面，很有可能采用的是以整数为主的低精度运算，这在目前已公布的 AI 芯片项目中属于首创。

实际上，寒武纪在计算机计算领域的开创精神和技术积淀由来已久。早在 2014 年—2016 年期间，寒武纪创始人兼 CEO 陈天石、陈云霁两兄弟的研究就基本奠定了神经网络芯片的经典设计思路，也就是现在常谈到的 AI 芯片架构。

当时他俩的「DianNao 系列」论文横扫体系结构学术圈： Diannao（电脑）是 ASPLOS'14 最佳论文（亚洲第一次），DaDiannao（大电脑）是 MICRO'14 最佳论文（美国以外国家的第一次）……

而在大洋彼岸，美国两家风头正劲的 AI 芯片公司 Graphcore、GTI（Gyrfalcon Technology, Inc.）正是沿用了 DianNao 系列论文的基本思路，采用大量堆叠的简单计算单元以实现复杂的云端计算。（机器之心曾进行过相关报道，《一款芯片训练推理全搞，Hinton 为其背书，Graphcore 完成 2 亿美元融资》、《30 年前的「CNN 梦」在这颗芯片落地，能效比高出 Tesla10 倍 | CES 直击》）

此外，要切数据中心市场的蛋糕，一套完备成熟的软件生态也是其核心竞争力的重要体现。英伟达之所以能够在云端训练领域成为绝对主流，其 CUDA 软件生态的基础功不可没。

据机器之心了解，寒武纪从 2016 年起逐步推出了寒武纪 NeuWare 软件工具链，该平台终端和云端产品均支持，可以实现对 TensorFlow、Caffe 和 MXnet 的 API 兼容，同时提供寒武纪专门的高性库，可以方便地进行智能应用的开发，迁移和调优。

「云芯」之争一触即发

尽管前述了寒武纪的种种硬核技术护体、大资本和客户加持，但想要真正在数据中心市场扎下根，以实现陈天石去年在发布会上谈到的目标：到 2020 年底，力争占据中国高性能智能芯片市场的 30% 份额，仍然面临着异常残酷的市场竞争。

整体上，英特尔在数据中心服务器芯片市场仍然牢牢占据着的 95% 以上份额。

而随着深度学习计算和人工智能技术逐步兴起的云端训练市场，同样被巨头绝对垄断。目前 90% 以上的云端加速采用英伟达 GPU，AMD、FPGA 占据非常小的份额，剩余市场还在被国内外芯片创业公司不断瓜分。

据机器之心了解，近期还有一家国内知名 AI 算法公司将要入局云端推理芯片市场。据德勤最新出炉的报道显示，到 2022 年，全球人工智能训练市场的规模将达到约 170 亿美元，云端推理芯片市场的规模将达到 70 亿美元。

可以预见，2019 年，AI 芯片之争将从端燃及云上，云端的大体量、高增速市场势必迎来更多强劲玩家。

（应采访者需求，文中李立、王一均为化名。）

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