2018年將是新概念AI晶片崛起之時

圖、新概念AI晶片即將於2018問世

多年來，金融機構對於製造電腦晶片的新創公司幾乎沒有興趣。因為一家新創公司根本無法與英特爾競爭，即使到了智慧型手機和遊戲領域，也有像高通和Nvidia這樣的公司擠壓新創公司的表現。

但隨後科技產業出現典範轉移，那就是人工智慧的趨勢。現今，至少有45家新創公司正在研發能夠支持語音和自動駕駛車的任務的晶片，其中至少有五家已經從投資者手中籌集了超過1億美元。根據研究公司CB Insights的數據，創投家2017年在晶片新創公司的投資額超過了15億美元，幾乎是兩年前投資的兩倍。

藉由針對機器學習設計特定運算能力的晶片時，這些新創企業正朝著兩個目標之一邁進：一個就是找到一個有利可圖的利基或者獲得快速收購的機會。

在2015年和2016年初想要籌資建立晶片的新創公司來說是一場噩夢。但是隨著高科技公司紛紛搶灘收購AI半導體市場之後，這種情況已經發生了變化。

矽谷新創公司Cerebras，在獲得五名Nervana（於2017年被英特爾併購的AI晶片新創公司）工程師之後，也持續往AI晶片設計目標前進。到2018年年初，Cerebras籌資超過1億美元的資金。另外還有四家公司：一家英國的新創公司Graphcore最近加入1億美元俱樂部；另一個也是矽谷公司Wave Computing；以及由中國大陸政府支持的兩家北京公司Horizon Robotics和Cambricon。

整體來說，中國大陸期望藉由AI晶片的起飛，改變在晶片市場落後美國的情況。因此，北京又有了第三家晶片新創公司DeePhi，目前籌資4000萬美元。中國大陸科技部明確要求生產出足以挑戰Nvidia晶片的中國晶片公司。換言之，進入AI晶片是新創公司扳倒的半導體巨人的機會之一。

即使Nvidia的GPU可以高效率執行所有微小運算進而訓練神經網絡，但是在這些晶片之間傳輸數據的效率仍然很低。因此，除了針對神經網絡構建晶片之外，新創公司正在重新思考環繞其周邊的硬體。例如，Graphcore正在構建一個內含更多記憶體的晶片，以便它們不需要往返發送數據。其他人正在研究擴大晶片之間溝通的管道，以便更快地進行數據交換。

目前還不清楚這些新晶片的工作效果如何，但是以設計和構建一個晶片大約需要24個月時間計算，2018年將出現第一顆按照這種新概念的晶片，這或許是一個新世界市場的開始，就看誰能夠把握機會了。（744字）


參考資料：
Big Bets on A.I. Open a New Frontier for Chip Start-Ups, Too. New York Times，2018/1/14