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“缺芯少魂” 下AI能否迷途知返?

英特尔、英伟达、AMD……单是CPU、GPU这两个细分市场上,已经没有更多可以瓜分的蛋糕。

然而,面对严峻的局势,中国大部分人工智能企业并没有表现出“很争气”。

在去年底腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展报告》中,对中美两国在产业布局情况上是这样描述的:美国的AI产业布局非常完善,基础层、技术层和应用层都有涉及,尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域,积累了强大的技术创新优势,各层级企业数量全面领先中国。从数据来看,美国处理器/芯片企业有33家,比中国14家超出一半还多。

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企业数量少导致缺少集群效应和缺乏竞争土壤,使得资本也较少投入到上游领域。数据显示,所有中国的人工智能企业中,投资主要集中在下游应用层。其中,计算机视觉与图像,融资143亿元,占比23%;自然语音处理,融资122亿元,占比19%;自动驾驶/辅助驾驶融资107亿元,占比18%。反观美国,融资占比排名前三的领域为芯片/处理器315亿元占比31%,机器学习应用207亿元占比21%,自然语言处理134亿元占比13%。

在国际贸易产品生命周期理论中,产品和人的生命一样,会经历形成、成长、成熟和衰退的周期。其中,发达经济体是产品形成和成长过程中的主要参与者,这一时期,对核心技术的掌握为产品进入成长后期和成熟期赚足红利奠定基础。欠发达经济体往往只有在成长后期和成熟期才能真正进入市场,分得残留的市场红利。而要想参与到前期过程,对于欠发达经济体来说,方式有两个,缩短学习时间尽快赶超,或者从事中下游产业,与上游达成合作。

不难看出,第一种方式太过冒险,需要有非常的勇气。有专家认为,中国并非设计不了芯片,而是市场不会给到芯片迭代足够的时间,也没有试错机会。

然而,尽管这样,还是有勇者无畏,甘冒极大的市场风险。寒武纪背靠中科院从2008年开始研究,到2016年创立,同年11月推出世界首款商用深度学习专用处理器Cambricon-AI。华为去年推出麒麟970,构建通过NPU算力为基础开放的HiAI生态。

更加值得一提的是地平线,作为新兴人工智能企业,去年推出中国首款嵌入式人工智能视觉芯片,面向自动驾驶的征程处理器和面向智能摄像头的旭日处理器,目前已在智能驾驶、智能城市、智能商业三个领域落地。

“弯道超车”是各个产业都津津乐道的话题。然而,究竟超的是什么?需要沉淀的技术没有时间基础很难超越,通过市场保护,或者商业模式创新也都只是权宜之计,再无法达成合作博弈下,一旦被扼住喉咙,后果无法设想。

对于中兴来说,能否在这次“没有核心竞争力就别不老实”的命题课中真正反思不得而知。而众人工智能企业通过这次围观,究竟是大多选择老老实实和巨头们合作,还是发愤图强、自觉自醒,结局或许只有风云激荡三十年之后才知道了。

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