首先,我們現(xiàn)在最缺的并不是人工智能芯片。在中國每年進(jìn)口的超2000億美元芯片當(dāng)中,人工智能芯片的占比非常低。更關(guān)鍵的是,由于布局較早,中科院計算機(jī)所等一些單位已經(jīng)在人工智能芯片方面取得了不錯的技術(shù)成果,已有成熟的商業(yè)貨架產(chǎn)品和應(yīng)用。而在CPU、GPU、DSP、FPGA、NAND Flash、DRAM等芯片上,國內(nèi)自主設(shè)計和制造產(chǎn)品的市場占有率微乎其微。
其次,中國也無法依靠人工智能芯片實現(xiàn)彎道超車。在人工智能芯片這個概念“火”了之后,一些媒體預(yù)測:人工智能芯片將對半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)造成顛覆性變革。但實際上,人工智能芯片更像一款解決特定問題的加速器,并不能取代CPU、GPU等類型的芯片。一些媒體宣稱的所謂中國應(yīng)該大力發(fā)展人工智能芯片,打破英特爾、AMD、三星等巨頭壟斷的論調(diào)缺乏基本的行業(yè)常識。簡而言之,人工智能芯片只是飯后甜點,而不是信息產(chǎn)業(yè)的主糧。
再次,人工智能過熱導(dǎo)致資金無法被用在刀刃上。由于人工智能被炒得火熱,海量商業(yè)資本開始扶持一些“PPT造芯”的創(chuàng)業(yè)公司,互聯(lián)網(wǎng)、通信行業(yè)巨頭也投入重金開發(fā)人工智能芯片。這一方面造成人工智能芯片行業(yè)的亂象,很多和人工智能關(guān)系不大的企業(yè)紛紛給自己貼上人工智能標(biāo)簽,玩起人工智能概念股。甚至一些公司在連芯片都沒有的情況下,就開發(fā)布會大吹大擂。另一方面,人工智能過熱導(dǎo)致資金錯配,在大筆資金投入重復(fù)建設(shè)同時,CPU、GPU等類型的芯片卻得不到資本青睞。
最后是教育資源上的錯配。人工智能芯片過熱將高校教育的大方向帶偏。現(xiàn)在每個大學(xué)都在成立人工智能學(xué)院,但扎實做體系結(jié)構(gòu)研究的人卻越來越少。誠然,“核高基”對芯片體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域有一定支持,但支持力度是有限的,而且主要面向產(chǎn)業(yè),而不是基礎(chǔ)研究。目前國內(nèi)大學(xué)還保留體系結(jié)構(gòu)研究的已不到10所,如果我們每年能培養(yǎng)的人才越來越少,這對于中國在芯片領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)趕超將非常不利。
對于人工智能芯片,應(yīng)當(dāng)辯證地看:一方面看到這類芯片潛在的市場前景和進(jìn)步意義;另一方面也要看到其局限性,以及被過分炒作帶來的一系列惡果。在追趕的車道上,我們應(yīng)該腳踏實地,一步一個腳印地去追趕,而不是投機(jī)取巧。