为什么一定要自己做核心呢？自己做核心容易吗？

“百度从2011年左右开始大力投资AI技术，一直遇到各种问题，需要用创新的方法来解决。其中重要的问题之一就是对算力的需求不断增加早期我们使用CPU，后来开始使用GPU，后来我们使用FPGA端到端地做各种任务各种优化，但到了2017年，我们仍然感觉市场上现有的解决方案和现有技术无法满足我们对AI算力的要求。”李彦宏说道。

无独有偶，在接受记者采访时，不少芯片厂商均表示，主要原因是“（市场上）没有合适的芯片”。出门问问和若琪都选择与杭州国芯合作开发芯片。

此前，云之声CEO黄伟曾表示，“语音识别公司如果不自己做芯片，就会是死路一条”。若琪CEO朱明明也认同这一观点。 “如果别人这样做，我们就用别人的。”朱明明表示，大家都知道芯片的利润率很低，做这个是不赚钱的。 “有时候算力越高越好，而是需要针对具体场景进行针对性的优化，找到性价比最高的解决方案。”

百度的“昆仑”强调利用云计算能力。 “这是中国首款全功能云端AI芯片，可应用于语音、图像、自动驾驶等诸多方面。它的计算能力也非常强大，而且可编程，而且还非常灵活。”李彦宏还透露，“昆仑芯片”的优势在于“灵活性和可编程性”：“这些芯片与芯片上的软件、开发框架和各种应用一起，构成了一个巨大的平台和生态系统”。

那么，自己制作内核容易吗？

从云之声和出门问问公布的时间表来看，芯片从设计到量产只需要三年多的时间。这与人们普遍认为的“芯片产业需要数十年的技术积累”相去甚远。但实际上，芯片的种类有很多种，其制作方法和定义也不同。

去年9月首款人工智能手机芯片麒麟970发布后，高通相关人士曾向记者表示，没有必要打造AI单元模块融入芯片中。高通以前也能做到困难的事情。 “所谓AI芯片并不是独立芯片，而是针对部分AI功能的加速优化。”

“没有必要做专门的AI芯片，关键是释放更多的计算资源和其他模块来处理复杂的场景。”今年年初，商汤科技与高通在创新视觉和基于摄像头的图形处理领域进行芯片优化合作，商汤科技CEO徐立告诉记者，软硬件一体化发展是AI手机的趋势。关键是要打破从低端芯片到终端应用中间开发层（SDK）的壁垒：“以前芯片层主要是优化操作系统，但现在AI需要芯片直接优化应用。”

这催生了两种类型的人工智能芯片。一种是类似于美图MT-AI图像处理芯片和出门问问“国芯”的前端处理芯片，采用更小的模块、更便宜、更低功耗的方案来解决特定问题。在通用芯片上集成用于加速某些特定功能的架构处理，例如百度此次发布的“昆仑芯片”。

“现在的芯片和我们过去理解的芯片不一样。”朱明明说。如今制造芯片不需要能源来制造各种IP（知识产权）核。 “现在我们来说说SoC（集成电路芯片）新产品更多的是架构层面的优化，以及基于需求服务的IP组合优化。”

对于科技公司争相做AI芯片的现象，驭势科技创始人兼CEO吴甘沙告诉记者，“一方面说明AI芯片的门槛比通用芯片低。另一方面，大多数其中目前都说可以做成AI芯片，但能否用好并大量销售还有待时间验证。”

结论