騰訊成立了新公司或?qū)孀阈酒O計

雖然近兩年來國內(nèi)芯片設計公司也是如雨后春筍一般涌現(xiàn)，還有不少像格力一樣的家電廠商開始跨界做芯片，同樣對于互聯(lián)網(wǎng)及云服務巨頭來說，谷歌、阿里巴巴、亞馬遜、百度等也早已涉足芯片設計領域，并推出了自己的芯片。而現(xiàn)在，騰訊似乎也準備造“芯”了！

深圳寶安灣騰訊云計算有限公司注冊成立，或?qū)⑸孀阈酒O計

近日，根據(jù)企查查資料顯示，3月19日，騰訊旗下的深圳寶安灣騰訊云計算有限公司注冊成立，該公司注冊資本2000萬元，法定代表人為騰訊云副總裁王景田。

企查查數(shù)據(jù)也顯示，深圳寶安灣騰訊云計算有限公司由騰訊云的運營主體騰訊云計算(北京)有限責任公司全資控股。而騰訊云計算(北京)有限責任公司的實際控制人則是馬化騰。

特別值得注意的是，在深圳寶安灣騰訊云計算有限公司的經(jīng)營范圍里，除了包括計算機技術服務和信息服務；大數(shù)據(jù)處理技術的研究、開發(fā)；應用軟件開發(fā)等之外，還出現(xiàn)了“集成電路設計、研發(fā)”。這也意味著騰訊或?qū)⑼ㄟ^新成立的深圳寶安灣騰訊云計算有限公司涉足芯片設計領域。

互聯(lián)網(wǎng)及云服務巨頭紛紛造“芯”

其實騰訊開始涉足芯片設計領域并不令人意外，因為目前主流的互聯(lián)網(wǎng)及云服務巨頭都開始進軍芯片設計領域，并紛紛推出了自研的云端AI芯片，這已經(jīng)成為了大勢所趨。

早在2016年之時， 谷歌就推出了專為深度學習優(yōu)化的張量處理器TPU。當時谷歌就表示，它早已在數(shù)據(jù)業(yè)務中使用TPU。而AlphaGo成功戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石的背后，正是得益于谷歌TPU的助力。隨后在2017年，谷歌AlphaGo僅用了一顆第二代的TPU就打敗了柯潔。谷歌的第三代TPU也已商用，算力最高可達100PFlops(每秒1000萬億次浮點計算)，是第二代的8倍多。

2017年，阿里巴巴集團就正式成立了“達摩院”，進行基礎科學和顛覆式技術創(chuàng)新研究。隨后在2018年4月，阿里巴巴又全資收購了國內(nèi)自主嵌入式CPU IP Core公司中天微。2018年9月，阿里巴巴整合了中天微與達摩院芯片團隊，正式成立獨立芯片企業(yè)“平頭哥半導體有限公司”，進軍芯片設計領域，此后也推出了RISC-V CPU內(nèi)核玄鐵910、云端AI推理芯片含光800等。

2018年7月，百度也發(fā)布了自研首款云端全功能 AI 芯片“昆侖”。2019年底，百度昆侖芯片已經(jīng)成功流片，并成功應用于百度的智能云業(yè)務。

2018年11月，另一家互聯(lián)網(wǎng)巨頭亞馬遜也殺入芯片領域，并推出了其首款云端AI芯片Inferentia。2019年12月，亞馬遜在“AWS re：invent”大會上又發(fā)布了自主研發(fā)的第二代基于Arm架構的服務器芯片Graviton2，同時也推出了其云端AI推理芯片Inferentia的商用實例。

我們再來看看目前全球云服務市場的格局：

根據(jù)Canalys發(fā)布的最新2019年全球云市場份額數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)顯示：2019年全球云計算支出猛增37.6%，達到了1071億美元。顯然這是一個非常龐大的市場。但是，前四的玩家就占據(jù)了近60%的市場份額。而這前四廠商之中，除了第二的微軟之外，亞馬遜、谷歌和阿里巴巴都有推出自己的云端AI芯片（亞馬遜還有自己的Arm服務器芯片），并開始應用于自己的云服務當中。

我們再來看看目前國內(nèi)云服務市場的格局：

根據(jù)Canalys發(fā)布報告顯示，中國基礎云市場在2019年第三季度同比增長60.8%，市場規(guī)模達到29億美元，占全球總額10.4%。其中，阿里巴巴云市場份額占45%、騰訊占比18.6%、亞馬遜占比8.6%、百度云占比8.2%。我們同樣可以看到，國內(nèi)基礎云市場的前四廠商當中，除了騰訊之外，其他三家同樣都已經(jīng)是早已推出了自己的云端AI芯片芯片。而在國內(nèi)的云服務市場，騰訊也一直在奮力追趕阿里。

顯然，頭部的云服務廠商紛紛選擇自研云端AI芯片或服務器芯片并不是巧合，那么為何這些巨頭會選擇自己來“造”芯呢？

巨頭造“芯”意欲何為？

我們都知道，人工智能技術近幾年發(fā)展迅猛，大量的新的算法不斷涌現(xiàn)，原有的算法也在持續(xù)優(yōu)化。而定制型AI芯片由于其在設計之時就是針對特定算法進行固化的，所以無法做到靈活的適應各種算法。相比之下GPU和FPGA更為靈活，這也使得定制型的AI芯片此前一直未在數(shù)據(jù)中心/服務器領域大規(guī)模應用。

不過，隨著AI算法持續(xù)的發(fā)展，在一些特定的領域已經(jīng)開始逐漸趨于成熟，特別是在云端市場，這一點尤為突出。

因為，對于互聯(lián)網(wǎng)及云服務巨頭來說，其很多領域的需求都是非常明確和相對固定的，比如百度可能更多的需求是針對搜索的，美圖更多需求是針對圖像的，淘寶更多需求是針對在線購物的，支付寶更多的則是針對支付。特別是在其龐大的數(shù)據(jù)驅(qū)動下，不少領域的軟件、AI算法也已經(jīng)趨于成熟和穩(wěn)定，在這種情況下，進一步追求性能、能效和成本的最優(yōu)化，選擇采用定制型的AI芯片也是必然。

根據(jù)ABI Research最新調(diào)查報告顯示，近年來隨著AI技術的發(fā)展，不論是對于云端AI芯片還是對于終端AI芯片的需求都現(xiàn)了爆炸式的增長。預計到2024年，全球云端AI芯片市場規(guī)模高達100億美元，而終端AI芯片市場也將接近80億美元。雖然，可能終端AI芯片的出貨量更大，但是從銷售額來看，云端AI芯片市場更大。

而對于互聯(lián)網(wǎng)及云服務廠商來說，其自身對于AI芯片的需求越大，則意味著其需要付出的成本也將更為高昂。

與此同時，在云端市場，隨著人工智能計算需求的爆發(fā)以及云端AI芯片發(fā)展，使得云端計算架構也開始發(fā)生了變化，由于CPU并不是AI計算的最佳載體，因此在云端的計算也開始逐漸由原先的X86架構CPU一統(tǒng)天下，轉(zhuǎn)向了異構計算。Arm服務器芯片也開始出現(xiàn)新的機會（相對于X86來說，Arm更為開放，進入門檻更低）。

雖然傳統(tǒng)的通用型芯片適用范圍廣，對于廠商來說也更為簡單易用，但是也造成了市場上產(chǎn)品的同質(zhì)化，隨著市場競爭的日趨激烈，越來越多的廠商開始尋求差異化。而采用獨特的芯片則可以給自身的產(chǎn)品和服務帶來較大的差異化。與此同時，眾多新的應用和特殊需求的出現(xiàn)，也需要獨特的芯片來滿足市場需求。這也正互聯(lián)網(wǎng)及云服務廠商自研AI芯片或服務器芯片的動力所在。

也就是說，互聯(lián)網(wǎng)及云服務廠商未來其所需的AI芯片和服務器芯片也將會是越來越具有差異化的，需要的是基于自身的業(yè)務需求及自己的軟件算法來定義的AI芯片和服務器芯片。而傳統(tǒng)的芯片廠商的商業(yè)邏輯則是設計出一款能夠最大范圍的適用于更多客戶的芯片。顯然這兩者之間存在著較大的分歧。

另外，相對于傳統(tǒng)的芯片廠商來說，互聯(lián)網(wǎng)及云服務廠商更為了解自身及客戶的需求，自研AI芯片及服務器芯片也能更好的滿足自身及下游客戶群的需求。

總結(jié)來說，目前阿里、亞馬遜、百度等互聯(lián)網(wǎng)及云服務巨頭自身的業(yè)務規(guī)模和客戶規(guī)模都非常的龐大，對于云端AI芯片及服務器芯片的需求完全能夠支撐自己的芯片業(yè)務（芯片出貨的量級越大，成本越低）。而且，采用自研的芯片，不僅可以降低芯片的采購成本，同時在計算性能和能效上也更符合自己的需求，安全性也可以更高，可以更好的滿足客戶的需求，幫助客戶提升產(chǎn)品體驗，提升核心競爭力。

當然，以上所說的自研芯片所能夠得到的好處只是理想狀態(tài)下。因為做芯片并不是一件容易的事，需要大量的專業(yè)人才和大量的資金的長期的持續(xù)投入。但是，對于谷歌、阿里、亞馬遜、百度、騰訊這些頭部的互聯(lián)網(wǎng)及云服務巨頭來說，資金肯定不是問題，而有了足夠的資金，人才也問題也有望得到很好的解決。剩下的問題就是，自己的業(yè)務發(fā)展是否已經(jīng)迫切需要這樣去做了，同時有多大的決心來做這件事。

騰訊早已開始芯片布局

雖然相對于其他的互聯(lián)網(wǎng)及云服務巨頭來說，騰訊的造“芯”動作似乎是來得太慢。但是實際上，幾年之前騰訊就已經(jīng)開始了一些芯片布局。

早在2016年11月，阿里與騰訊一起參與領投了可編程芯片公司Barefoot Networks的2300萬美元C輪融資。不過該公司2019年被英特爾收購了。

隨后在2018年，AI芯片公司——上海燧原科技有限公司就獲得了騰訊領投的Pre-A輪3.4億元人民幣投資。根據(jù)企查查資料顯示，騰訊科技持有燧原科技23.2%的股權，為燧原科技第一大股東。

需要指出的是，燧原科技的主攻方向正是騰訊云所需的云端AI訓練和推理芯片。2019年底，燧原科技正式發(fā)布了首款云端訓練芯片邃思DTU。

根據(jù)燧原科技公布的信息顯示，邃思DTU芯片主打的就是數(shù)據(jù)中心訓練場景，支持E級數(shù)據(jù)中心互聯(lián)，同時也是業(yè)內(nèi)唯一支持BF16的芯片，算力可達86TFLOPS。FP32的算力達22TFLOPS。支持單節(jié)點支持最大16顆芯片互聯(lián)，同時支持多節(jié)點擴展和分布式訓練平臺。而基于邃思DTU芯片的云燧T10加速卡單卡單精度算力達到20 TFLOPS。

顯然，騰訊進入云端AI芯片市場的依托很可能就是燧原科技，畢竟騰訊本身就是燧原科技的最大股東。

而從騰訊現(xiàn)在成立新的囊括芯片設計業(yè)務的公司動作來看，騰訊的造“芯”布局正在加速。
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