編輯導讀：本篇重點講述了雲端AI晶片的重要性、國外國內雲端AI晶片企業的發展情況、雲端AI晶片的主流技術路線、雲端AI晶片產業概況和雲端AI晶片行業的發展情況，最後分享總結了對雲端AI晶片發展的預期，與大家分享。
AI晶片，是網際網路巨頭們當前涉足的最硬的硬科技領域。
根據部署的位置不同，種類繁多的AI晶片可以分為兩種：雲端AI晶片、終端AI晶片。雲端AI晶片有訓練和推理兩大應用場景；終端AI晶片當前已經被廣泛應用於智慧城市、自動駕駛、智慧型手機、和以智能家居為代表的AIoT等各類場景中。
在業內人士看來，雲端AI晶片市場的應用場景和需求相對統一，經過一段時間的激烈競爭，最終可能會形成相對統一的市場；終端AI晶片市場有著更加豐富的應用場景，不同的場景有著差異化的需求，所以最後可能會演化成非常垂直的市場。
其中在雲端AI晶片領域，當前大部分的市場份額仍然被NVIDIA這樣的傳統晶片巨頭的所佔據，而需求卻多來自谷歌、亞馬遜、阿里、騰訊這樣的網際網路巨頭。於是為了避免受到傳統晶片巨頭們的長期掣肘，網際網路巨頭們紛紛走上自研之路，並迅速躋身為AI晶片賽道中的重要玩家。
01 網際網路巨頭的硬科技突破口
雲端AI晶片，註定成為網際網路巨頭們滲入硬科技領域的一個絕佳突破口。對網際網路巨頭而言，雲端AI晶片是一個完美的連結器，可以有效地把雲計算、AI、晶片三者連接起來。
而從網際網路巨頭們自身出發，雲端AI晶片可以充分把它們所具備的優勢發揮出來，讓它們在AI晶片領域中也能具備強大的市場競爭力。
首先，在雲端AI晶片領域，網際網路巨頭們擁有「本土作戰」優勢。得益於龐大的數據和流量加持，網際網路巨頭們也更容易成為雲計算巨頭。因此網際網路巨頭們做雲端AI晶片，一方面掌握著市場需求，另一方面在數據和算法上也具備天然優勢。
其次，相對初創AI晶片企業，網際網路巨頭們擁有巨大的資金和規模優勢。摩爾定律逼近極限，導致晶片製造越來越貴。舉例來說，一顆7nm晶片光流片就需要3000萬美元左右，再加上IP、人力的成本，綜合成本動輒突破上億美元，需要大量出貨才有希望收回成本。
對於初創AI晶片企業來說，想「成本」和「規模量產」就是難以逾越的兩座大山，但對網際網路巨頭們而言，這些卻算不上太大的難題。
最後，相較傳統晶片巨頭，網際網路巨頭們對雲端AI晶片也更為專注。CPU、GPU這類通用晶片雖然也能作為AI晶片使用，但他們首先需要適應各類通用運算場景，並非是針對雲端AI需求設計的。
因而隨著雲端AI晶片需求的不斷增長，定製化的雲端AI晶片取代GPU這類通用晶片將會是大勢所趨。而在這個賽道中，網際網路巨頭們有望和Intel、NVIDIA、AMD這些傳統晶片巨頭們站在同一條起跑線上，因為支持特定算法的AI晶片設計，並不一定會很難。
總而言之，雲端AI晶片市場雖然因為集中、統一的特性競爭必然會很激烈，但長遠來看，網際網路巨頭們的勝算會更大一些。而能擊敗網際網路巨頭的，也只能是其他網際網路巨頭。
02 美國網際網路巨頭們相繼入場
雲端AI晶片的市場潛力不容小覷。從市場前景來看，雲端AI晶片雖然並沒有終端AI晶片那樣豐富的應用場景，但是隨著雲計算和AI的結合不斷深入，以及雲端和終端的協同不斷增多，雲端AI晶片市場將爆發出的需求，可能並不會遜色終端AI晶片太多。
根據據第三方機構預測，全球AI晶片市場規模在2025年將達到700億美元（人民幣約4500億元）。可以預見的是，其中必然有很大一部分屬於雲端AI晶片。
市場前景如此誘人，網際網路巨頭們又天然具備優勢，它們當然不會放棄這種遞到嘴邊的肉。
美國網際網路巨頭對雲端AI晶片市場尤為熱衷。在Goole I/O 2018上，谷歌推出TPU3.0，這塊計算性能高達100 PFlops的AI晶片，設計的初衷更多是想應用在Google Cloud上，因此這也是谷歌推出的首款Cloud TPU。
繼谷歌之後，亞馬遜也在2018年末發布了支持AWS產品的機器學習晶片Inferentia。除此之外，微軟、Facebook也在2018年加緊招募雲端AI晶片相關人才。
不難看到，美國的網際網路巨頭在雲端AI晶片的進度有所差別，谷歌持續領跑，亞馬遜緊隨其後，微軟和Facebook拼命追趕。
03 BAT自主研發持續突破
中國網際網路巨頭的表現和美國同行們非常相似。
率先發力雲端AI晶片領域的，同樣也是出身搜尋引擎的百度。2018年7月，百度發布中國第一款雲端全功能AI晶片「崑崙」，這款晶片最重要的使命之一，就是要和百度的AI大腦構成協同作用，帶動百度大腦算力爆發式增長，這一點和同樣類似谷歌的TPU3.0。
之後在2019年的雲棲大會上，阿里發布旗下首款雲端AI晶片「含光800」，號稱是當時全球性能最強的AI晶片。更特別的是，這款雲端AI晶片指向性更強，主要用於雲端視覺處理場景，算是一款為雲端需求深度定製的專業AI晶片。
除百度、阿里之外，包括字節跳動、騰訊、快手等都投資或孵化了相關的晶片公司。
總的來看，在雲端AI晶片領域，中國網際網路巨頭與美國同行們幾乎是同時起步。起碼在這個賽道中，中國晶片產業創新正在與國際同步，未來大有可為。
04 圍繞雲端AI晶片的暗戰
仍處於初級階段的雲端AI晶片市場，正在進入高速成長狀態。全球市場洞察公司(Global Market Insights,GMI)的最新報告顯示，AI晶片市場規模複合年增長率(CAGR)將達到35%左右，雲端AI晶片作為AI晶片市場的重要組成部分，增長速度當然也不會太低。值得注意的是，以雲端AI晶片市場高度集中的特性，增速越快，就意味著市場競爭越激烈。
但是如果把2018年看作是全球雲端AI晶片元年，那麼兩年多來，市場的主要基調可能不是競爭和對抗，而是應用普及和成長。
今年6月，在2020阿里雲線上峰會上,阿里雲發布了第七代高主頻雲伺服器ECS和含光800雲伺服器等產品,這標誌著阿里雲自研含光晶片正式大規模商業化。
近日，百度首席技術官王海峰透露，百度崑崙已實現「崑崙1」的量產和應用部署，量產約2萬片。並且百度「崑崙2」預計在2021年上半年量產，性能將比「崑崙1」提升3倍。兩年時間過去，百度崑崙在性能上實現了三倍的增長。
可惜的是，眼下的和平相處，註定不會長期持續下去。隨著雲端AI晶片市場進一步成熟，蛋糕變得足夠大。網際網路巨頭和傳統晶片巨頭之間的矛盾、網際網路巨頭之間的競爭都會更加激化。如果把視野拓寬，甚至可以看到，中美網際網路巨頭在雲端AI晶片領域的對峙和競賽已經悄然展開。
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