Issue #046 2020-06-03

本期导读:

  • 头条:分析 AI 芯片公司的三个切入点
  • 观点:分拆 AWS 的必要性;
  • 产品:OpenAI 发布 GPT-3、戴尔新产品加速 AI 工作流、腾讯云发布图数据库;
  • 巨头:阿里云签下 7 亿元金融大单、中芯国际招股说明书要点、腾讯云与百度云的 AI 战略有何不同;
  • 市场:滴滴等两家自动驾驶公司获融资、腾讯投资低代码开发平台;

头条:分析 AI 芯片公司的三个切入点

在上月举办的年度大会 GTC,英伟达继续捍卫着 AI 芯片霸主的王座,其面向数据中心市场的全新 AI 芯片架构「安培」以及搭载「安培」架构的 A100 芯片所展现出的技术能力与行业影响,就目前来看,的确无人可以匹敌。

不过,英伟达对于 AI 芯片的定义,更多还是依托 GPU 的产品线,但「GPU 就是 AI 芯片」显然还不是行业共识,从传统芯片巨头英特尔到近几年异军突起的创业公司 GraphCore,以及围绕 FPGA 耕耘的诸多创业公司,共同造就了当下 AI 芯片市场的基本格局。

从产品形态上看,AI 芯片属于硬件产品线,而观察一款 AI 芯片或者一家 AI 芯片公司是否能成为行业领导者,需要从以下几个方面综合考虑。

其一,硬件产品能力。这是一个硬指标,以英伟达的 A100 为例,它是基于 7 纳米、拥有 540 亿个晶体管的芯片;另外,NYT 报道了创业公司 Cerabras 发布的堪称「有史以来最大的芯片」,根据 Cerebras 公司的说法,该芯片的平均尺寸为普通芯片的 100 倍。

更进一步去看,芯片巨头英特尔过去几年不断收购、整合,在努力打造一条全新的 AI 硬件产品线,特别是 2019 年 12 月收购以色列创业公司 Habana Labs 之后,英特尔开始将 AI 芯片的相关业务迁移到 Habana Labs 里。

其二,能耗。机器学习模型训练已经是一项极度消耗能源的工作,作为机器学习模型训练的关键要素,AI 芯片的能耗自然非常重要,能耗高低也决定着经济成本,这对企业客户的购买决策影响极大。

如果以英伟达的 A100 来看,英伟达算了一笔账

今天的数据中心假如使用 50 个 DGX-1 系统(基于 Tesla P100)用于 AI 算法的训练,600 个 CPU 用于推断,硬件成本是 1100 万美元,需要使用 25 个服务器机架,消耗 630kW 功率。

使用最新的 DGX A100,我们只需要并联 5 个 DGX A100 系统,GPU 同时用于 AI 训练和推断,成本 100 万美元,1 个机架,使用 28kW 功率

英伟达创始人黄仁勋总结:「现在,你只需要十分之一的硬件成本,二十分之一电力消耗就能做同样的事」。

第三,软件与生态的能力。正如 ZDNet 一篇分析所言,英伟达构建了一个 「AI 芯片商店」,而软件能力与生态能力,则可能形成了一个巨大的飞轮效应,从而进一步提升英伟达的行业影响力。

无独有偶,作为创业公司的 GraphCore,一方面积极开发软件栈 Polpar,另一方面也加快与微软 Azure、戴尔、百度飞桨的生态合作。

上述三个方面,构成了观察与分析 AI 芯片公司/产品发展的重要切入口,最后做一个总结:在 AI 算力需求旺盛的同时,强大的硬件产品能力只是一个入门,AI 芯片能耗的高低与软件、生态能力的搭建如何,将决定一家 AI 芯片公司命运


声音

分拆 AWS 的必要性

There’s another competitive issue: Amazon runs on AWS, so it gains a competitive advantage not only from its own scale, but from the scale of AWS too. If you want to compete with Amazon, your webservice also has to compete with AWS. That isn’t fair.

来源:ZDNet


巨头·产品

戴尔与 VMware 推出新产品,优化 VMware 环境里的 AI 工作流程。这个名为「Dell EMC Ready Solutions」的产品,整合了戴尔的硬件与 Vmware 的云基础软件产品,同时结合 VMware 2019 年收购的虚拟化厂商 Bitfusion 的相关技术,根据戴尔的说法,这个解决方案旨在「将 AI 运行在任何场景中」,帮助企业在虚拟化环境里快速部署 AI 应用。

OpenAI 发布全新的语言模型 GPT-3,根据其论文透露的信息,这个模型拥有 1750 亿参数,已经在一系列语言模型的基准测试以及 NLP 处理的测试中取得非常好的成绩,比如应对阅读理解毫无压力,但在单词上下文分析方面并没有太好的表现。

OpenAI 在通用的 Crawl 数据集上训练了 GPT-3,能够比此前的 GPT-2 处理更多的任务。就目前而言,GPT-3 所拥有的1750 亿参数,也超过了此前微软发布的图灵-NLG 的 170 亿参数的规模。

但正如 VB 所言,规模并不是一切。

另外,与 GPT-2 出现时一样,OpenAI 拒绝公布完整版本 GPT-3 的发布时间。

中芯国际计划募资 200 亿元,回归 A 股。如今,中芯国际已经不再是一家简单的芯片公司,而成为中美政治博弈与中国半导体发展的关键力量,也因此,中芯国际的 A 股上市获得包括海通证券、中金公司、国泰君安等六家券商机构担任发行承销商。

财联社对中芯国际招股说明书做了简单梳理,其中的几个要点:

  • 中芯国际主营业务收入包括集成电路晶圆代工、光掩模制造、凸块加工及测试以及其他;
  • 此次募资中,将投入 80 亿元的资金投入「12 英寸芯片SN1项目」,生产技术水平提升至 14 纳米及以下;
  • 2017 年到 2019 年,0.15/0.18 微米产品占比分别为 35.46%、38.56% 及 38.55%;
  • 2017 年到 2019 年,55/65nm 产品占比分别为 20.65%、22.34% 及 27.30%;
  • 2017 年到 2019 年,14nm/28nm 产品,占比分别为 8.12%、6.19% 以及 4.32%;
  • 一季度,中芯国际14nm先进工艺的营收占比达到 1.3%;

结合下图可以进一步了解中芯国际在半导体代工领域所处的位置。

img

腾讯云公布 AI 新基建全景布局。新基建既是政治任务,也是巨大的蛋糕,上周腾讯云公布了 AI 新基建架构图,展现了腾讯云对于新基建中 AI 价值的判断。

img

如果把腾讯云的架构与此前百度智能云的架构图相对比,可以看到腾讯云更强调技术的落地效应,并且在整个宣传口径方面减少技术术语,一律采用产品化的表达。

img

这或许也和两家公司在「AI+云」上的策略重点有关系,对腾讯而言,这是云上的 AI,而站在百度的视角,这是 AI 的云化。

腾讯云的架构以及理念也是包括 AWS、微软在内的主要云计算巨头的打法,而百度智能云的这套战术,更像是前几年 GCP 的思路,不过随着原 Oracle 高管 Thomas Kurian 出任 GCP 负责人,Google 的云计算发展也转向了「传统套路」,这里很难说谁的理念更先进,更多还是各家企业根据自己的优势与客户需求所做出的选择,当然,做选择一定是要付出代价的。

腾讯云发布图数据库产品 TGDB。图数据库本质上还是关系型数据库,但其性能更好,同时在开发的灵活性方面优势明显。图数据库在社交、金融、电商领域拥有非常丰富的应用场景,可以更快、更好地挖掘数据之间的关联关系,关于图数据库领域的分析,可以参见这篇文章

img

腾讯云的新闻稿里,有这么一番话:

腾讯云数图的推出打破了主流图数据库被国外厂商垄断的现状,同时腾讯云数图作为国产图数据库从技术适配性、安全性、成本都更加符合国内信息化节奏…..

我相信在中美技术对抗与新基建的双重刺激下,类似的表达还会出现在更多厂商的新闻通稿里,这也成为 2020 时代的标准话术。

阿里云签下中华财险 7 亿元大单。这个项目建立在阿里巴巴与中华保险集团整体合作基础之上,阿里云所扮演的角色,是帮助中华保险集团旗下中华财险构建新一代全分布式保险核心系统,这个系统金额近 7 亿元,也是国内金融云领域迄今第一大单。

官方新闻稿指出,中华财险将要构建的新的全分布式核心系统,基于混合云模式,采用阿里云全套专有云平台、数据中台、业务中台与金融科技产品,并引入金融云公共平台。

体验阿里云构建的海口城市大脑。这篇来自海南当地媒体的报道不仅介绍海口城市大脑目前的能力,还列举了几个是场景:

  • 6月1日上午,大四准毕业生郑林妃带着办事材料来到海口市龙华区政务服务中心办理房屋租赁登记备案。前段时间她和海口市龙华区一家电商企业签了三方合约,就近租了房子。令她惊喜的是,本以为要跑好几趟才能拿到的房屋租赁证,当场就拿到了。
  • 「有时候一路绿灯,比以前节省了很多时间!」家住海口市海甸岛的市民梁景恒每天要开车去上班。近期,他发现,从海甸五路到人民大道,花费在上班路上的时间减少了。

更进一步去看,海口城市大脑已经形成「1+2+2+N」的机制,全市实现了「一朵云」、两个中台、两个入口,部署了 N 个智能化应用,打通了国家、省、市、区四级「数据烟囱」。

这可能就是中国城市发展的未来样子,数据成为城市管理者们的新武器。


市场·融资

自动驾驶公司 Otto 获得 2900 万美元融资。Otto 是一家面向工业领域提供自动驾驶技术与服务的公司,新的融资将帮助这家公司加快研发仓储机器人,从而满足疫情期间日益增长的仓储机器人需求。目前,包括 GAP、亚马逊在内的巨头,都在加快仓库机器人的部署速度,从而减少疫情对于仓储工作的影响。

软银旗下的远景基金投资滴滴自动驾驶公司。2019 年滴滴将旗下的自动驾驶部门分拆出去,此次远景基金为这家自动驾驶公司投入 5 亿美元,滴滴表示将利用这笔资金提高自动驾驶的安全性,同时扩大道路测试范围。

Zoom 一季度财报,营收同比增长 169%。一季度,Zoom 营收为 2.07 亿美元,不过 CBNC 注意到,财报分析师会议后,Zoom 股价却下跌了 4%,原因是该公司在云服务上花费了太多钱。

另一个值得关注的数字是,Zoom 预计全年营收在 17.8 亿到 18 亿美元之间,而在 3 月份的时候,这家公司的年收入预测仅为 9.05 亿到 9.15 亿美元之间。

低代码开发平台(Low Code)科探获得腾讯投资。这家来自上海的创业公司,已经在 2019 年 7 月获得腾讯产业生态数千万元 A 轮融资,36氪援引天眼查的数据显示,投后腾讯占有公司 10.53% 的股份。

根据公开资料,科探通过将传统的 BPM 技术、动态表单技术与微服务架构下的 SaaS/PaaS 技术结合,构建了面向私有云及混合云模式的业务流程的开发、运行、管理的一体化技术方案。目前,公司主要面向教育市场,以低代码开发平台 InfoPlus 为核心,服务了数百家学校、政府机构等大型用户。

过去几年,无论是打着「Low Code」还是「No Code」的旗号,消费市场上已经有非常多的产品,但面向企业以及开发领域,「Low Code/No Code」的产品并不多,推荐一篇来自知乎专栏的文章,列举了「No Code」的四个层次,作者也像剥洋葱一样从表及里地把这个问题解释清楚了,最后的结论或许有点悲观,但这也是潜在的机会。

这封邮件是 Dailyio 的付费邮件,但我欢迎您将这封邮件转发给您身边关注或从事 AI 与云计算的朋友。并希望您向更多人推荐「AI Insider」。
以下是您的订阅信息:
- 邮箱:<<邮箱地址>>
- 订阅日期(日/月/年):<<订阅日期>>
- 到期日期(日/月/年):<<到期日期>>
再次感谢您的支持,有任何问题或建议,欢迎写邮件给我:zhaosaipo@gmail.com
想修改您的订阅信息?
你可以 更新邮箱信息 或者 取消订阅.

Email Marketing Powered by Mailchimp