华为AI芯片的前路并非一片坦途

    华为正式发布了它们的两款AI芯片，号称其最强的昇腾910的半精度算力达到256 TFLOPs，比目前广受市场认可的NVIDIA的V100高出了一倍，看起来华为是决心要在AI芯片市场有所作为了，不过要在目前的AI芯片市场打开局面它还要经历许多困难，前面并非一片坦途。
    
    AI芯片并不仅仅比拼性能
    AI芯片是一个新发展起来的领域，与目前市场容量极大的服务器芯片市场有很大的不同，当前服务器芯片市场主要为Intel所占有，其占有服务器芯片市场超过九成的市场份额，NVIDIA则很好的抓住了AI芯片市场的特点发展成为该领域的王者。
    NVIDIA是做显卡起家，不过它很早就认识到自家的GPU可以干更多的事情，GPU拥有强大的并行计算、低精度计算等能力，因此早在数年前就开始打造自己的CUDA平台，在AI逐渐成为潮流之下，NVIDIA打造的CUDA平台意外的在AI行业迅速获得认可，目前全球的神经训练网络绝大多数都是采用其CUDA平台。
    NVIDIA打造的CUDA平台能在AI行业获得认可在于它的通用性，在AI计算当中有诸多的算法和任务，例如语音识别、图像识别、自动驾驶等就有很大的不同，CUDA平台的建立则很好的适应了AI的各种需求，用户在开发了自己的算法之后可以根据不同的需要建立自己的AI运算系统。
    NVIDIA在AI行业获得认可后，也正强化建立自己的生态，希望依靠这种生态建立自己的护城河。千万不要小看生态，Intel能在服务器芯片市场长久成为霸主就是因为它在服务器芯片市场建立了自己的生态，导致ARM阵营始终难以进入服务器芯片市场，AMD在显卡市场与NVIDIA齐名，其GPU同样拥有强大的并行计算能力、低精度运算能力等不过在AI行业却始终难以与NVIDIA竞争。
    华为AI芯片的前景并非一片坦途
    华为目前推出的AI芯片昇腾系列强调在性能方面已大幅超越NVIDIA，这是值得可喜可贺的事情，不过这仅仅是起始的第一步，它要在AI行业与NVIDIA竞争还需要经过许多努力才能获得行业的认可。
    华为首先需要建立AI芯片的计算平台，让用户可以更容易的基于它的AI芯片建立AI运算系统，这与它在手机芯片市场面临的问题是相似的。华为的麒麟芯片在性能方面已达到一流水平，不过在整合度方面与高通和联发科还有差距，尚未形成自己的一套解决方案，这就导致它需要建立一个终端研发部门，专门为它采用麒麟芯片的手机服务；相比之下高通有QRD解决方案，联发科有turnkey解决方案，手机企业拿到它们的方案之后可以说只要搭上外壳就开发出自己的手机，华为自己的手机出货量当中有近半是采用这两家手机芯片企业的解决方案基本上都由ODM企业完成就可见一斑。
    华为的AI芯片刚刚推出，它要形成自己的生态同样需要一番努力，当前由于NVIDIA已打造了自己的完整生态，全球数十万开发者为它开发相应的AI应用，华为从零起步显然面临着许多困难。这与华为一直宣称自己正在开发手机操作系统，但是由于缺乏自己的生态却一直在犹豫是否要推出自己的手机操作系统的一样的问题。
    对于客户来说，华为则与客户形成了同业竞争。华为希望自己在AI云计算领域占有一席之地，建立了自己的云计算业务，2017年的统计数据显示国内前十大云计算企业当中就包括了华为云，而诸多竞争对手则有阿里、腾讯、百度等，在同业竞争的影响之下这些竞争对手要采用华为的AI芯片自然要掂量掂量，而这些竞争对手同样有投资开发自己的AI芯片，因此华为的AI芯片最终会不会如手机芯片一样最终只能依靠自己的云计算业务支持发展而难以获得行业的认可呢？
    当然对于华为来说它也有其他业务可以支持AI芯片的发展，除了自家的云计算业务之外，它也是全球知名的服务器供应商，去年更已跻身全球前四大服务器供应商之列，这倒是有利于它推广自己的AI芯片的，不过最终结果会如何就得看市场的发展了，但很明显前路并非一片坦途。