END:AI引擎“芯”未来 嘉楠科技首谈芯片研发_KEN

在2019世界人工智能大会期间的AI引擎“芯”未来峰会上，嘉楠科技显得有些与众不同。提到嘉楠科技在AI芯片的探索，就不能不提矿机。比特币带火了矿机，也为ASIC为代表的AI芯片提供了最初的实验场。

“你看无论是做制药还是基因工程，还是矿机，还是AI，核心其实是计算。我们这家公司就认为计算是改变世界的，能够从量变到质变地改变世界——从摩尔定律来说，随着计算力的提高，你原来不可能完成的任务，最终也会解决掉。”嘉楠科技CEO张楠赓说。

2016年是嘉楠科技第一代做到16纳米的芯片矿机，这让张楠赓和他的伙伴们非常兴奋，“那是个标志性的事件，整个行业现在走到了当时半导体制程的最前沿，因为当时最好就是16纳米。”张楠赓在接受第一财经专访时说。

DigiDaigaku：将推出比特币Original NFT，将于5月1日进行快照:4月30日消息，据官方推特，NFT项目DigiDaigaku宣布将推出比特币Original NFT，DigiDaigaku Genesis持有者将免费或比特币NFT DigiDaigaku Chibi，预计将于5月1日在以太坊区块高度1714466进行快照，DigiDaigaku提醒用户需要确保Genesis NFT在热钱包中，而不是像Safe这样的多签钱包。据悉，Chibi Genesis系列将是DigiDaigaku公司Limit Break首次涉足比特币NFT。[2023/4/30 14:35:16]

兴奋了一段时间，理工男的思维再度占据上风：这个事如果拿来只做矿机比较可惜，还能用这个技术改变什么？

证监会科技监管局局长姚前：重点发展基于AIGC技术的合成数据产业:3月7日消息，证监会科技监管局局长姚前在《中国金融》撰文称，建议重点发展基于AIGC技术的合成数据产业。以更高效率、更低成本、更高质量为数据要素市场“增量扩容”，助力打造面向人工智能未来发展的数据优势。在强化数据要素优质供给方面，应统筹兼顾自立自强和对外开放。可考虑对Wikipedia、Reddit等特定数据源建立过滤后的境内镜像站点，供国内数据处理者使用。

国家相关部门应对大模型训练数据的处理和使用标准进行统一规范；建立数据托管机制，对数据托管方进行约束，要求数据托管方按照监管机构的规定对数据来源、处理结果以及使用去向等进行监测，从而使得模型的输入、输出结果符合监管要求。[2023/3/7 12:46:29]

做AI芯片：云侧还是端侧

ChatGPT的创建者OpenAI正在就以290亿美元的估值进行收购要约谈判:1月6日消息，知情人士透露，AI聊天机器人ChatGPT的创建者OpenAI正在谈判以收购要约的形式出售现有股票，该公司的估值将达到290亿美元左右，较2021年的140亿美元翻倍，尽管其收入很少，仍使其成为账面估值最大的美国初创公司之一。上述知情人士说，风险投资公司Thrive Capital和Founders Fund正在就该投资进行谈判，该交易将以股票出售的形式完成，总额至少为3亿美元。该交易的结构为收购要约，投资者从OpenAI的员工等现有股东手中购买股票。(华尔街日报)[2023/1/6 10:24:31]

AI能做的事情可不少，从为新药研发提供算力，到做手机芯片都曾经是嘉楠科技的考虑方向，但最终这些选择都因“太不理智了”，而被放弃。“因为芯片的产量如果不达到一定规模，无论利润有多高都会亏，这是行业的现状”，落点最后还是回归到了计算本身。

Polychain Capital加密对冲基金整体回报率可达1332.3%:一份投资者文件显示，Polychain Capital的加密货币对冲基金在2016年的年回报率为2.7%，而2017年的年回报率为2278.8%。随后，该指数在2018年暴跌60.4%，并在2019年（截至11月）飙升至56.1%。这种过山车式的变化象征着加密投资者都深谙的市场剧烈波动，其表现完全脱离了常识和常规市场。文件指出，在该对冲基金生命周期内持有资金的投资者将净赚1332.3%，因此较长期的展望可能抵消增加的风险。彭博全球对冲基金指数显示，2018年非加密货币对冲基金的整体回报率为5.9%，2016年、2017年和2019年分别为4.0%、9.2%和9.0%。不属于加密货币领域的领先对冲基金在其整个周期中可获得15%至35%的收益。Polychain Capital对此拒绝置评。回报能否实现，取决于Polychain Capital的投资者——包括著名风险投资公司Andreessen-Horowitz、Founders Fund、红杉资本（Sequoia Capital）和Union Square Ventures——何时存取资金。（CoinDesk）[2020/3/30]

当然，变化也在发生，计算性能的提高速度在放缓。曾经人们更换手机为了有着提速，但如今效果不再明显。当绝对性能上不去以后，人们把目光投向了架构上的变革。“AI其实是好多因素综合在一起，比如说原来算法是没有的，然后现在算法逐渐趋于解决，然后原来有了算法也没有用，因为没有计算力。”

搜狗王小川：继续发展以语言为核心的AI技术，无计划进军区块链:搜狗CEO王小川表示，搜狗将不断通过AI升级搜索和输入法双引擎，并继续发展以语言为核心的AI技术，在语音、对话、问答、翻译等核心技术上保持行业领先。搜狗目前没有进军区块链方面计划。[2018/4/12]

那么AI芯片的方向是云还是端？

根据赛迪股份有限公司发布的《中国AI芯片产业发展白皮书》，按销售额来看，云端训练芯片占比51.5%，云端推断芯片为25.6%，终端推断芯片为18.7%，销售额分别为41.5亿元、20.7亿元和18.7亿元。

做云端比较成功的都是大公司，比如英伟达、英特尔、华为、阿里等等。规模不够大的公司走云端芯片之路则险象环生，“因为没有场景，你发现你的产品在和大公司竞争，你的优势在某些方面很大，比如说功耗可以很低，或者可以卖得便宜，但是这和成本低是两回事，对吧？”嘉楠科技最终选择了做端侧芯片。

张楠赓把选择端作为方向归结为“其实跟做矿机有关系，当时发现软件人员并不知道。一个算法固化到硬件里以后，能够带来多大程度的性能提升。这个大家心里没谱。矿机是一个极致，因为矿机是一个专用为计算的一个机制。”

他坚信，AI可以把计算能力推到一个难以企及的高度，并把关注点放在了端侧，一个他描述为“距离传感器一英寸的地方”。

“端侧应该是有潜力的，云也可以，以后肯定是一个端云结合的一个方向，这没有问题。以目前业界来看，大家对云和端的定义并不明确，行业仍处于早期。我跟业内这些人聊完以后，最后结论就是，我觉得你说的特别有道理，然后他觉得你说得也特别有道理，但是走着瞧，我不会因为你说了我就改，但是我觉得你说的很有道理。”

找场景：怎么卖芯片？

朴素，是张楠赓用来形容第一代产品勘智Kendryte的关键词——“我们朴素地实现一个神经网络加速器，朴素地把这些我们的外侧加进去，我们很朴素，做一颗芯片人很少没几个人，然后做完以后去看一看当时的市场会对芯片有一个什么反应。”这款芯片定位于人工智能与边缘计算两个领域，主要用于IoT市场。第一代芯片的客户有系统集成商，也与高校有合作项目，涵盖了包括农业、智慧楼宇等垂直场景。

指望第一代的AI芯片商业化成功，当然不太现实，现实情况是面临着多番挑战。“我们没有人知道这种芯片该怎么卖，因为这是一个真的是一个端侧的纯AI的一颗芯片，它不是它的卖点，是AI而不是别的，你看别的芯片都是说我是一个什么芯片，然后我现在有了一个AI的功能，别的芯片有原来的场景，但这个不是，这是围绕着AI做一个芯片。”张楠赓说。

也正因此，他无意切割矿机业务和现在AI芯片的关系。他提到，在封装新技术的推广上，量大的矿机芯片成为了提升工艺的动能。与此同时，由于矿机行业是没有计划，晶圆制造厂不喜欢突发性的需求，就形成了业内对矿机厂商爱恨交织的情感。“矿机这个业务是现金的支持，我在计算这边的积累全是来自于矿机。”

怎么才能够让芯片卖出去以后还能够带来持续收入，甚至不仅仅依赖于芯片本身的收入？

他们经历了多番的尝试，最开始，把相关文档做成一本手册放到网上供开发者取用。第一财经在Github上查到了最初的文档，但这个项目并没有引起社区的广泛关注，“它对使用者的技术要求实在是太高了，你需要嵌入式编程，你需要懂AI，你需要模型需要训练，你要有数据……这是不可能的”。

嘉楠科技的强项显然不是算法和软件，却也硬着头皮从零做起，推出了相应的概念产品，一个月后的人脸识别的速度达到了“给别人看都不信的地步”。慢慢的，从卖芯片、算法、软件进而是硬件模块、OEM产品、后台……嘉楠科技摸索成了一套完整的系统方案。

嘉楠科技最早寻找的AI落地场景是让摄像头不用回传视频就能实现推理。举个例子，通过摄像头识别的门禁范围，WiFi会把多个摄像头连到一个控制的一个不需要过多计算能力的计算机上，通过WiFi传递哪些摄像头可以允许人通过的命令。在摄像头端就能把人脸信息的特征值做到大概只有一百多个字节，然后下发到允许通过的其他摄像头上，就完成了门禁的部署。这套系统的推理都全部都在摄像头里运行。类似地，这样的场景还有智能门锁、智能电网和新零售。

“我去深圳去跑这些客户和生产商的时候，他们也很惊讶，觉得很需要一个类似于这样的芯片，但是并没有。”张楠赓得出了两个结论，一个是AI芯片是特别有前途的；另一个是，整个设计技术链条太长了，芯片、设备、AI算法、软件和SAAS平台做下来快要利尽而亡，需要寻找深度的合作伙伴。

相比于知名友商对9个月速度迭代的要求，张楠赓把期限放宽在一年，同时表示，明年开始会分开路线，就是高端产品线和普通产品线，“我发现很多事其实不用那么高，计算能力稍微缩一缩，成本更低一些。”

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