去年云棲大會，“平頭哥”橫空出世;今年云棲大會，“平頭哥”發布正式流片的芯片。據了解，這款名為含光800的芯片推理性能達到78563 IPS，在杭州城市大腦的業務測試中，1 顆含光 800 的算力等于 10 顆 GPU。
算力是AI的引擎，AI芯片不單代表著計算的規模和效率，也代表智慧的程度。清華大學微電子所所長魏少軍曾用“無產業不AI，無應用不AI，無芯片不AI”來描述芯片對的AI產業應用的重要性。
AI芯片更強算力釋放安全防護價值
作為AI落地的重要領域，安全防護產業的攝像機、交換機等安全防護產品均需要芯片，這也決定了整個安全防護系統的業務表現。
以杭州主要城區交通監控視頻處理為例，該業務需要40顆傳統GPU，且有300ms的延時;而含光800這種算力級別的芯片只需4顆就能完成相同的業務量，且延時降至150ms。很強的算力可以更大程度釋放智慧安全防護的價值，算力對安全防護產品應用效果的影響不可謂不大。
場景不同 要求不同：安全防護哪一領域好掘金?
當然，安全防護領域AI芯片的運用并不是“大力出奇跡”，還需要考慮更多重因素。比如，端側和后臺對AI芯片的要求不同，在當前城市智能安全防護系統狀態下，端側以減少傳輸壓力為目的，是作為基本算力的存儲，然后臺需要專注于算力提升，且要求更加通用化及其各類算法的同時調度能力。
而應用環境的不同也引出了還有一個問題：做通用芯片還是專用芯片?專用芯片犧牲了靈活性，對特殊場景進行調優;通用芯片適配多種場景，能耗也相應上升。
那么，端側和云端哪個有很大的機會?當前安全防護中，“云邊組合”是發展的趨勢。但從當前AI芯片市場前景和競爭格局看，國內AI芯片企業在邊緣端的機會更多，特別是視頻處理相關芯片具有很大潛力。國內比較多AI企業鎖定的都是交通監控、人臉識別、公司考勤等單點單技術的運用，隨著5G、IOT等應用興起，這類企業的市場空間將持續擴大。而國內企業在云端芯片領域預期很難有所突破，不過仍在加速追趕，對于其前景可以持樂觀態度。
安全防護AI芯片走向何方?
安全防護產業鏈長且高度碎片化，因此當前AI芯片在安全防護領域仍不可實現大規模快速落地，這與工程化難度及其技術累積也相關系。
當前，安全防護AI芯片更多從技術角度出發，以滿足特定性能要求，不能靈活適應多場景，未來需要專門為AI設計的靈活、通用的芯片。另外，當前AI芯片產業主要以企業為主體，同環節的企業激烈競爭，產品上下游廠家的運作和管理卻相對獨立，未來行業發展則應以合作為主線，構成產業生態。
AI芯片這把“火”也從安全防護燒到了其他領域。據市場調查公司ReportLinker預期，到2023年世界AI芯片市場規模達到到108億美元，復合年均增長率達53.6%。屆時，中國企業能否從激烈的競爭中嶄露頭角?
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