據(jù)外媒The Information報(bào)道，華為在內(nèi)部制定達(dá)芬奇計(jì)劃，該計(jì)劃也被華為高管在內(nèi)部稱之為D計(jì)劃，負(fù)責(zé)人是華為副董事長(zhǎng)、華為旗下IC設(shè)計(jì)公司海思董事長(zhǎng)徐直軍。

　　主要內(nèi)容是：第一，將AI引入華為的所有產(chǎn)品和服務(wù)當(dāng)中，包括電信基站、云數(shù)據(jù)中心、智能手機(jī)、監(jiān)控?cái)z像頭等；第二， 為數(shù)據(jù)中心開(kāi)發(fā)新的AI芯片，使得語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等應(yīng)用可以在云端使用。

　　The Information對(duì)該計(jì)劃的推測(cè)是：一，華為發(fā)力AI芯片可能對(duì)英偉達(dá)造成威脅；二，華為的AI云端布局可能加劇美國(guó)政府的擔(dān)憂。

　　華為AI布局

　　華為的AI布局，其實(shí)不是什么新鮮事。

　　雷鋒網(wǎng)已經(jīng)報(bào)道過(guò)，在6月22日召開(kāi)的華為DigiX2018華為終端·全球合作伙伴及開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，華為消費(fèi)者業(yè)務(wù)CEO余承東闡述了華為消費(fèi)者業(yè)務(wù)的全新戰(zhàn)略：全場(chǎng)景智慧生活生態(tài)戰(zhàn)略。

　　余承東強(qiáng)調(diào)，華為要打造的全場(chǎng)景智慧生活生態(tài)是一個(gè)開(kāi)放的生態(tài)。面向整個(gè)生態(tài)，華為HiAI人工智能開(kāi)放平臺(tái)將提供芯、端、云三個(gè)層面的技術(shù)開(kāi)放，賦能全球的合作伙伴。

　　在芯片側(cè)，華為將通過(guò)HiAI移動(dòng)計(jì)算平臺(tái)、影音工具、游戲助手等打造流暢的操作體驗(yàn)；在終端側(cè)，華為通過(guò)智慧硬件、HiAI平臺(tái)、AR/VR等設(shè)備來(lái)構(gòu)筑全連接服務(wù)和全場(chǎng)景應(yīng)用，提供一系列智能感知和交互能力；在云側(cè)則通過(guò)華為移動(dòng)服務(wù)（HMS）、AppGallery等滿足消費(fèi)者個(gè)性化的使用需求。

　　2017年9月，華為發(fā)布了世界首款手機(jī)AI芯片麒麟970，添加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元NPU（其技術(shù)來(lái)源于寒武紀(jì)），與CPU相比，計(jì)算速度提升25倍，能耗效率提高50倍。華為Mate 10和Mate 10 Pro和榮耀V10都搭載了麒麟970芯片。

　　目前，華為仍使用英偉達(dá)的GPU芯片向服務(wù)器添加AI功能。

　　中國(guó)芯組團(tuán)進(jìn)軍云端AI芯片

　　國(guó)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)形勢(shì)正在加劇，今年，百度和寒武紀(jì)紛紛進(jìn)軍云端AI芯片。

　　今年5月，寒武紀(jì)發(fā)布首款云端智能芯片 Cambricon MLU100。

　　據(jù)了解，MLU100采用寒武紀(jì)最新的MLUv01架構(gòu)和TSMC 16nm工藝，可工作在平衡模式（1GHz主頻）和高性能模式（1.3GHz主頻），平衡模式下等效理論峰值速度達(dá)每秒128萬(wàn)億次定點(diǎn)運(yùn)算，高性能模式下等效理論峰值速度達(dá)每秒166.4萬(wàn)億次定點(diǎn)運(yùn)算，但典型板級(jí)功耗為80瓦，峰值功耗不超過(guò)110瓦。

　　7月4日，在 2018百度AI開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，百度CEO兼董事長(zhǎng)李彥宏發(fā)布了百度自主研發(fā)的 AI 芯片昆侖，其中包含訓(xùn)練芯片昆侖 818-300 和推理芯片 818-100。

　　百度宣稱，這是中國(guó)第一款云端全功能 AI 芯片，也是目前為止業(yè)內(nèi)設(shè)計(jì)算力最高的 AI 芯片。從參數(shù)上來(lái)看，昆侖采用了三星 14nm 工藝，具備 260Tops 的性能、512 GB/s 內(nèi)存帶寬；功耗超過(guò) 100 瓦特，由幾萬(wàn)個(gè)小核心構(gòu)成。

　　云端AI芯片市場(chǎng)格局

　　而在目前的GPU芯片市場(chǎng)上，英偉達(dá)市場(chǎng)占有率高達(dá)70%，是當(dāng)之無(wú)愧的芯片領(lǐng)域霸主。

　　2016年，英偉達(dá)投入數(shù)十億美元，動(dòng)用數(shù)千名工程師，推出了第一個(gè)專為深度學(xué)習(xí)優(yōu)化的Pascal GPU。2017年又推出了性能相比Pascal提升5倍的新GPU架構(gòu)Volta，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理加速器TensorRT 3也同時(shí)亮相，TensorRT作為一款可編程推理加速器能加速現(xiàn)有和未來(lái)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

　　雷鋒網(wǎng)對(duì)AI芯片市場(chǎng)格局進(jìn)行過(guò)詳細(xì)分析（詳見(jiàn)：當(dāng)今群雄逐鹿的AI芯片行業(yè)，終將是頭部玩家的天下）。目前，云端AI芯片無(wú)論是從硬件還是軟件，已經(jīng)被傳統(tǒng)巨頭控制。

　　下面這張圖是Compass Intelligence公布的全球AI芯片榜單。因?yàn)锳I芯片目前在終端應(yīng)用極少，所以榜單頭部的排名可以近似的認(rèn)為就是云端AI芯片的目前市場(chǎng)格局。

　　我們可以看到，芯片巨頭Nvidia（英偉達(dá)）已經(jīng)牢牢占據(jù)AI芯片榜首，由于CUDA開(kāi)發(fā)平臺(tái)的普及，英偉達(dá)的GPU是目前應(yīng)用最廣的通用AI硬件計(jì)算平臺(tái)。

　　除了有實(shí)力自研芯片的企業(yè)（全世界也沒(méi)幾家），如果需要做AI相關(guān)的工作，必定需要用到Nvidia的芯片。Nvidia的芯片應(yīng)用普遍，現(xiàn)在所有的AI軟件庫(kù)都支持使用CUDA加速，包括谷歌的Tensorflow，F(xiàn)acebook的Caffe，亞馬遜的MXNet等。

　　現(xiàn)在業(yè)界爭(zhēng)論的焦點(diǎn)是AI芯片的處理器架構(gòu)用哪種是最好的，有GPU、FPGA、DSP和ASIC，甚至還有更前沿的腦神經(jīng)形態(tài)芯片?，F(xiàn)在GPU處于優(yōu)勢(shì)地位，但其他幾種處理器架構(gòu)也各有優(yōu)勢(shì)。

　　Intel則是多方下注，不錯(cuò)過(guò)任何一種處理器架構(gòu)。谷歌在TPU（其實(shí)就是一種ASIC）方面的巨大投入帶來(lái)了硬件效能的極大提高，目前看來(lái)對(duì)GPU的沖擊將是最大的，原因不單單是因?yàn)閷Ｓ眉軜?gòu)帶來(lái)的效率優(yōu)勢(shì)，還有商業(yè)模式方面帶來(lái)的成本優(yōu)勢(shì)。

　　在云端，國(guó)際巨頭已經(jīng)成為了事實(shí)上的生態(tài)主導(dǎo)者，因?yàn)樵朴?jì)算本來(lái)就是巨頭的戰(zhàn)場(chǎng)，現(xiàn)在所有開(kāi)源AI框架也都是這些巨頭發(fā)布的。在這樣一個(gè)生態(tài)已經(jīng)固化的環(huán)境中，華為要想分一杯羹，國(guó)產(chǎn)云端AI芯片想要挺進(jìn)五強(qiáng)，甚或挑戰(zhàn)英偉達(dá)，絕非易事。