华为力推自研AI芯片 还记得大明湖畔的寒武纪吗？
导读：在10月10日开幕的华为2018全联接大会上，华为轮值董事长徐直军代表华为发布了AI发展战略与全栈全场景AI解决方案……
在10月10日开幕的华为2018全联接大会上，华为轮值董事长徐直军代表华为发布了AI发展战略与全栈全场景AI解决方案，华为这样的重磅玩家All in AI让本来就热闹的AI赛道的竞争变得更加激烈，不过在芯片层面最先受伤的可能是华为海思如今的AI合作伙伴寒武纪。
对于华为的全栈全场景AI解决方案，徐直军这样解释：“我们提出的全场景，是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境。我们说的全栈是技术功能视角，是指包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案。”
两款AI芯片——Ascend 910和Ascend 310
在华为的全栈全场景AI解决方案中，最底层可能也是此次最受关注的就是华为最新发布的两款AI芯片——Ascend 910和Ascend 310。Ascend是华为全新的芯片产品线，中文名为昇腾，相比不久前引发热议的阿里巴巴“平头哥”，虽然在命名上华为没有夺人眼球，但昇腾系列有针对不同场景的最优TOPS/W的不同产品。
徐直军现场展示了一款已经商用的昇腾310 mini，而针对智能手机、智能附件、智能手表的Ascend-Lite、Ascend-Tiny、Ascend-Nano将在2019年第二季度商用。
会后，徐直军接受媒体采访时表示：“昇腾310更多是用在边缘计算产品上，但也可以用在云端，昇腾910更多是用在云端，提供强大的AI训练算力。昇腾310的Lite、Tiny、Nano主要是用于物联网、行业终端和智能手机、智能穿戴等消费终端，以IP方式跟其他芯片结合在一起服务于各个产品。”也就是说，华为并不会单独销售这两款AI芯片，而是以芯片为基础开发AI加速模组，AI加速卡，AI服务器，AI一体机，以及面向自动驾驶和智能驾驶的MDC（Mobile-DC）进行销售。
当然，徐直军也表示：“一个企业不可能拥有一个完整供应链，华为两款AI芯片也不可能完全自己研发，不可能不依赖于第三方和合作伙伴。”对于一款芯片的研发，由于工艺制程已经到了7nm，设计的复杂性往往会让设计厂商自主研发核心的IP，同时也采购第三方的IP，保证自主研发可控的前提下也能够更快效率推出芯片。
受伤的寒武纪？
不过，华为具备AI功能的首款芯片是2017年发布的麒麟970，也被华为称为首款人工智能移动计算平台。余承东提及970主打的AI模块用词说的是"华为NPU"，PPT中也写的是"Kirin NPU"。发布会后中国科学院计算技术研究所给华为发去贺信，贺信写到麒麟970芯片集成寒武纪1A处理器作为其核心人工智能处理单元（即余承东总在发布会中所述NPU），实现了手机上本地、实时、高效的智能处理。
对此，华为回应称华为和寒武纪团队共同面向终端，在 AI 方面进行了联合开发与优化，NPU是麒麟970异构计算的一部分，华为对麒麟970异构系统中的每个处理器都非常重视，在CPU、GPU、ISP、DSP上都投入了重要力量进行技术开发和探索，投入大量力量进行优化，力求带来最好的效果。可见华为海思并不愿多谈与寒武纪的合作，与华为海思不同，寒武纪倒是在其官网上明确写出2017年集成寒武纪1A处理器的世界首款人工智能手机芯片华为麒麟970正式发布并在华为Mate 10手机中投入大规模商用。
今年八月底，余成东发布了麒麟系列的新一代旗舰处理器麒麟980，搭双核NPU。有报道称，麒麟980并未搭载此前谣传的寒武纪最新一代1M IP，而是采用麒麟970搭载的1A优化版本1H，加上双核，图像识别速度提升了220%。麒麟980芯片相关负责人表示原本他们是不打算做宣传的，而是靠口碑营销，因为“消费者只要用了就知道有多好”。
当然，华为海思确实也是这么做的，华为麒麟公众号推送的文章在麒麟980 AI能力时更多的是从AI性能提升及应用的角度去介绍，并未对双核NPU多做介绍。
大胆推测，麒麟900系列处理器集成寒武纪IP只是一个过渡方案，随着昇腾系列IP以及达芬奇架构（Da Vinci）的正式发布，麒麟900系列处理器很快将集成自家的昇腾IP而非寒武纪的NPU，这或许也是华为为何一直不太愿意多说麒麟970和麒麟980里的寒武纪NPU。
在接受采访的时候，徐直军表示：“构建新的达芬奇架构来支持我们的人工智能芯片是基于我们对人工智能的理解自然产生。我们开创性的达芬奇架构支持从云端到边缘端，不同物联网终端场景的人工智能需求，从极致的低功耗需求到极致的大算力需求全覆盖。现在我们还没有看到市场上有其它架构能够做到这一点。”
华为首席网络架构师党文栓也表示：“我们设计这个芯片的时候从开始就考虑到要全场景辐射，这是我们不二选择。”
在昇腾310芯片系列里，Ascend-Lite就是针对智能手机的IP，因此无论从成本还是昇腾处理器发展的角度来看，寒武纪NPU被麒麟900系列处理器弃用应该只是迟早的事情。但对于寒武纪这家中国大名鼎鼎的独角兽来说，华为是其目前已知的最重要的终端客户，如果遭到华为的弃用，结果将如何？
合作伙伴终变竞争对手
10月10日的华为全联接大会上徐直军指出：“昇腾910是计算密度最大的单芯片，采用7nm工艺制程，最大功耗为350W，半精度为（FP 16）256 Tera FLOPS，比Nvidia V100的125 Tera FLOPS还要高出近1倍。若集齐1024个昇腾910，将会出现迄今为止全球最大的AI计算集群，性能也将达到256个P，不管多复杂的模型都能轻松训练。”
昇腾910或许会是寒武纪更为感到不安的产品，为什么这么说？今年5月，寒武纪发布首款云端智能芯片 Cambricon MLU100 和板卡产品，实现了AI IP从终端到云端的布局。MLU100采用MLUv01架构，基于16nm工艺，平衡模式下等效理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算，高性能模式下等效理论峰值速度达每秒166.4万亿次定点运算，典型板级功耗为80瓦，峰值功耗不超过110瓦。
可见，无论是在制造工艺还是性能上，寒武纪的产品都没有优势，要知道在对算力渴望程度极高的AI领域，高算力低功耗的芯片更加受到追捧。更为严峻的是，寒武纪能提供的是AI板卡，华为也能提供，同时还有全栈解决方案。党文栓在回答媒体AI投资回报的问题时就表示：“全栈解决方案更能进一步加速投资回报周期，全栈解决方案意味拥有的完整能力支撑企业级关键任务应用场景，而且全栈的开放性、互动性的可以更好服务企业，未来也能提供更好的选择。”
我们知道，AI的发展让更多的公司意识到芯片与算法更加紧密结合的重要性，因此AI时代，芯片与其上层相关的工具、框架、应用都将会有更紧密的结合。从这个角度来看，像华为这样的全栈解决方案提供商相比寒武纪具有明显地优势。虽然微软并未开始大规模采购华为的AI芯片或者AI服务器，但华为确实和微软有接触。当然，寒武纪和中科曙光也有着合作相当紧密，二者利用寒武纪架构打造出针对推理应用优化的服务器。
至此不难发现，麒麟900系列处理器弃用寒武纪NPU应该是迟早的事情，并且无论是偏向终端的昇腾310还是云端的昇腾910，华为和寒武纪都会成为竞争关系。当然，这并不意味着在AI市场只能容得下华为或寒武纪，AI是伴随物联网发展的一个技术，因此AI也将被应用到非常丰富的应用当中，有实力的AI企业相信最终都能找到合适的生存空间。
只不过，华为与寒武纪，恰好代表了AI市场里两类典型的玩家，一个规模巨大具有生态优势的大玩家，另一个因AI浪潮而生有自己的技术优势新势力，他们的发展都代表了一类AI企业。那么，最终结果会如何？