AI正越來越多的出現(xiàn)在我們的生活中，但業(yè)界普遍認為AI想要規(guī)?；涞剡€需要較長的時間，國內(nèi)外科技巨頭也紛紛開始自主研發(fā)AI芯片加速AI技術(shù)落地。不過，自主研發(fā)芯片投入且高風險大，這又阻礙了AI的發(fā)展。那么如果AI芯片免費，是否意味著AI大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化將快速實現(xiàn)？

如果說芯片是人工智能的“軀體”，算法是人工智能的“靈魂”，數(shù)據(jù)是人工智能的“營養(yǎng)”，把這幾個核心要素再加上“應用場景”和“服務”這兩個解決方案賦能的能力，將其放在各個傳統(tǒng)行業(yè)里去顛覆傳統(tǒng)行業(yè)原有的體驗和效果，在這個過程中，需要通過算法的不斷迭代、海量數(shù)據(jù)的不斷采集，從數(shù)據(jù)的采集、標注，到算法的訓練、應用升級、芯片升級，形成一個閉環(huán)，實現(xiàn)機器自學習。

因此，云天勵飛聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO陳寧認為，只有通過人工智能芯片的突破，才有可能真正的讓人工智能的技術(shù)變成產(chǎn)品，真正實現(xiàn)大規(guī)模的產(chǎn)業(yè)化。

云天勵飛聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO陳寧

為什么選擇芯片免費的商業(yè)模式？

雷鋒網(wǎng)消息，4月25日云天勵飛芯片專題的媒體溝通會上，陳寧表示，從云天勵飛創(chuàng)業(yè)之初，就不把自己定義為AI芯片或傳統(tǒng)芯片公司。雖然我們做AI芯片，但與傳統(tǒng)芯片公司有所區(qū)別，我們不從傳統(tǒng)的硅基芯片上通過面積計算芯片成本、設計成本，然后再計算每顆芯片的定價來進行收費的模式，我們的芯片全部免費。我們的核心不是簡單的把芯片交給用戶，而是將前端的芯片和我們云端的服務去賦能各個行業(yè)的客戶。

至于原因，雷鋒網(wǎng)從陳寧博士的解答中找到了答案。他表示，我們芯片團隊做了十多年，不過相對比較頂尖的一批工程師投入了一個芯片的行業(yè)，最終卻但把芯片做成了白菜價。我記得之前有一個并購的案例，91助手和展訊兩家公司幾乎同時被并購，但是它們價值的差異十分巨大，這讓我們這幫做芯片的工程師感到比較心寒。這從一個側(cè)面也反映了一些問題，作為工程師要看自身的價值體現(xiàn)在哪里，在人工智能時代，會比在互聯(lián)網(wǎng)時代可能有數(shù)量級的差異。但是芯片又是不可或缺的，最近的中興通訊事件更加說明了芯片的重要性。

“舉個例子，我們用水、電感覺不到，但是缺了水龍頭和插座會感覺不到嗎？在人工智能時代，為了投入產(chǎn)出比更加協(xié)調(diào)，我們認為人工智能時代不僅要從技術(shù)層面、也要從商業(yè)模式上面讓產(chǎn)業(yè)配比更加匹配，所以我們將芯片作為一把打開人工智能服務和人工智能產(chǎn)業(yè)化的鑰匙。通過全新免費的商業(yè)模式，來凸顯人工智能服務的價值，同時也能夠更加好的體現(xiàn)芯片作為水龍頭和插座的不可或缺性?！标悓幫瑫r表示。

芯片免費是否真的可行？

陳寧還介紹，我們商業(yè)價值的反哺是通過提供云端AI服務的能力。AI云端的芯片就像是一個個水龍頭和插座，在云端控制前端的服務，通過云端一系列開關(guān)，面向不同的應用場景來控制這個水龍頭流出來的是什么樣的水、流出多大流量的水，控制這顆前端的芯片上開啟多少功能、實現(xiàn)什么樣的功能和算法。簡單來說，就是通過AI服務去實現(xiàn)端到云的技術(shù)路線的產(chǎn)業(yè)價值和商業(yè)價值的模式。

那么用戶是否會接受這樣的商業(yè)模式？陳寧對此表示，這倒不是接受這種模式，更關(guān)鍵的是云天勵飛對于人工智能整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，認為未來的物聯(lián)網(wǎng)一定是端到云的架構(gòu)，不再像原來傳統(tǒng)行業(yè)的芯片，賣一顆芯片給客戶，客戶拿走以后跟廠商沒有關(guān)系了，而是一定要通過云端的服務，來賦能前端的芯片，去提供一系列的AI服務，所以端到云在人工智能時代是一個自然的綁定。

有了端到云的綁定，廠商的價值并不是通過這個前端芯片能夠集成電子元器件的數(shù)量來決定，而是通過前端的鑰匙，整個云端的服務能夠提供多好的服務，把工作效率提供100倍還是1000倍，廠商的價值是在云端服務的整個鏈條體現(xiàn)。

當然，這并不意味著從端到云都要用這個服務，從我們現(xiàn)在推出的生物系統(tǒng)就可以看出云天勵飛在打造一個平臺。雖然我們是五位一體的端到端的整體解決方案，但是我們推的是一個平臺，把平臺拆解成前端智能化、結(jié)構(gòu)化引擎、搜索、引擎的不同模塊。

芯片性能能否滿足需求？

最后，從商業(yè)模式回歸到人工智能實現(xiàn)突破的核心——芯片。陳寧認為人工智能最大的挑戰(zhàn)在于技術(shù)怎么在各類細分場景里落地，并打磨出來一款又一款的解決具體行業(yè)問題、顛覆傳統(tǒng)行業(yè)的一系列芯片。

因此，人工智能時代是場景定義算法，算法定義芯片。云天勵飛設計AI芯片也是通過場景來定義。據(jù)介紹，云天勵飛AI芯片的設計主要以ASIP的設計思路為主，讓處理芯片在具備了ASIP高性能、低功耗的優(yōu)勢的同時還能提供處理器級別的性能，兼顧端上應用的高性能、低功耗、低成本的要求，保留不錯的靈活性，能滿足AI算法快速迭代的需求。

據(jù)了解，云天勵飛第一代深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡處理器NNP100的研制在2016年完成，并基于FPGA載體實現(xiàn)商用。目前已經(jīng)在研發(fā)第二代深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡處理器NNP200，并取得階段性成果。NNP200也將集成于云天勵飛IPU (inteligence processor unit)芯片上，用于智能終端產(chǎn)品。

值得一提的是，雷鋒網(wǎng)獲知，云天勵飛IPU與Nvidia開源的nvDLA相比，相同運算力下，在很小的內(nèi)存帶寬下，算法模型效率可以提高18倍。與麒麟970相比，相同運算力下，比970的性能提高4.4倍。

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