第1111章 芯片双子星
韩妍在陈燕只在首都留了两天,周不器陪她俩看了场京剧、听了场相声,去国贸买了一大堆东西,总共花了40多万。
尤其是两只零售价16万的LV包包,让陈燕瞠目结舌,韩妍老师更是吓得连连推迟,说什么也不肯要。
在周不器的几番坚持之下,她也就美美地收下了,脸上的笑容,洋溢了一整天都不消失。
这天上午,周不器安排飞机,送她俩回东北了。
回到公司,处理点重要的事。
沈向阳的关于AI芯片的报告打上来了,总共是13页的A4纸,上面罗列的各种数据和技术方向,也把AI芯片的前沿思想和未来期待给讲清楚了。
很多内容周不器都看不太懂。
但大体内容是明白了。
所谓的AI芯片,其实就是AI加速器,专门用来处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。可以作为单独的芯片存在,以后技术强大了,也可以集成到通用芯片中。
根据先知先觉的一个案例,周不器对AI芯片的理解就更深刻了——人脸识别。
人脸识别不是什么多前沿的科技,二十年前就出现了。九十年代初就开始广泛地应用了。二十世纪初,我国的公安部门就可以根据人脸识别技术抓捕罪犯了。
可是,为什么智能手机直到iPhoneX才真正地开始用上人脸识别技术?
因为直到这个时候,苹果的A系列芯片才终于有了仿生功能,也就是把AI芯片的技术集成到了A系列的芯片中。
所谓的人脸识别,就是人工智能的一种,是计算机仿生的一种判断,需要有超大计算量才行,市面上的通用芯片很难这个问题。
就算出现一些人脸识别的安卓机了,那也是假的,是2D识别,用不着真实的人脸,拿个人脸照片就可以解锁。
人脸识别的3D结构光不算太难,全世界有很多家公司能够做到。
难的是仿生芯片。
全世界只有苹果独一家。
有了AI处理技术的强大支撑,给苹果的A系列芯片的计算力和处理力大幅度提高了,4核芯片能够轻松吊打安卓机的8核芯片。
而当下的2008年,AI芯片还是最前沿的一个领域,是一个新的赛道,全世界的科技企业都在摸索地前行。
根据沈向阳的报告显示,对于AI芯片未来的技术方向,业内始终不能达成共识,分成了几大流派。一来是深度学习等算法模型的研发并未成熟,二来是AI的基础理论方面仍然存在很大空白。
也就是说,AI芯片是真正的“软硬一体”。
软的层面,是代码层面的AI算法;硬的层面,通过集成电路的芯片设计。而芯片设计的方式和嵌入式语言的应用,就是根据软件层面的AI算法。
两者要深度结合、高度统一,把软件上的技术通过硬件来展现出来,才能开发出最强大的AI芯片。
再往深里说……AI芯片会涉及更广更复杂的领域,不仅是集成电路半导体行业了,还要跟互联网技术、跟软件技术深度结合才行!
像高通、英特尔、三星、IBM这些顶尖的芯片公司,最强大的实力体现在“硬”的方面,“软”的方面就有所欠缺了。
他们不是互联网公司,也不是软件公司,存在着技术短板。
AI芯片的核心是AI,要先有AI技术,然后才能根据AI技术进行相关的芯片设计。最强大的AI芯片,一定是有最好的AI技术和最好的芯片设计才行。
同样的例子,还有云计算。
IBM、思科、惠普等服务器巨头搞不起来云计算平台,这个市场被互联网巨头瓜分了。因为云计算平台的核心是云操作系统的虚拟能力和调度能力,是“软”技术,几百万台服务器的分布式连接只是配套设施。
AI芯片跟云计算一样,是一个存在着互联网统治硬件的领域,主导的不应该是芯片公司,而是互联网公司。
对周不器和紫微星来说,眼下就是一个机遇!
紫微星研究院的人工智能实验室由沈向阳负责,研究的就是AI技术。完全可以技术拓展,把AI技术和芯片设计相结合。
虽然要结合两种技术,可这个工程不见得比李易男要做的4g通用芯片要难。
通用芯片因为是通用属性,所以功能更多、更精密、设计得更复杂。AI芯片功能单一,在芯片设计上的复杂度就没那么高了。
国内最缺的是芯片领域的人才,相比较之下,AI的相关人才还是比较多的。从这个角度来看,做AI芯片要比做通用芯片更可能成功。
而且这是个新赛道,只要做出来了,就是世界顶尖。
周不器的思维马上从沈向阳的报告中跳了出来。
第一步,通用芯片;第二步,AI芯片;第三步,通用芯片跟AI芯片的结合,推出类似苹果A系列芯片那样的仿生芯片。
很显然,对当下绝大部分的芯片巨头来说,欠缺的都是AI芯片的能力。
紫微星在人工智能领域的布局不错,既有沈向阳这个顶级科学家,又从雅虎挖来了陆器,可以说是充满了机会。
下午快6点多了,周不器给沈向阳打了电话,“老沈?有空的话过来聊聊。”
这可是大事,沈向阳推掉了手里的会,马上跑了过来,“是AI芯片的事吗?”
“对,我决定了,这个项目必须做!”
“真做?”
“嗯,必须做,这是我们的机会。”
沈向阳深深地看他一眼,“这个方向比云计算的风险还大,而且国内缺乏相关的配套设施,也缺乏足够多的人才。想做AI芯片,就需要有精通软硬两种技术的顶级人才,既要懂人工智能,又要懂芯片设计。”
“你呢?”
“我不行,”沈向阳摇了摇头,“我对芯片设计的方向缺乏研究。不过李易男还可以,他的互联网知识不算顶级,也挺不错的。”
周不器一挥手,“不管怎样,这件事就这么定了,马上启动。紫微星这边,做AI芯片;爱斯达那边,做4g通用芯片。双子星,缺一不可。”
沈向阳早就猜到这个结果了。
这符合他对周大老板的认知。
稍做沉默,缓缓地说:“这会是一个大工程,国内不仅缺乏相关产业,更缺乏相关人才。我认为要分为三步走。”
“你说!”
“第一,让李易男加入紫微星的技术委员会,并担任紫微星研究院的副院长,协调和完善两边的技术协作。”
“好!”
这当然没问题。
虽然是改名了,但紫微星和爱斯达就是货真价实的一家人。虽然不是一个集团公司,但属于控股的关系。
就像阿里和拆分后的蚂蚁,从股权结构上看是两家公司,可从管理体系中看,蚂蚁依旧在阿里的组织体系内。
沈向阳道:“第二,跟清华大学合作。我跟李易男谈过了,他也去微电子所考察了。做芯片是一个漫长的过程,五年、十年能出结果就不错了。国内缺少人才,那咱们就自己从零开始培养。可以根据我们的需要来设计专业课程。”
周不器抽了抽嘴角。
靠!
又来布置任务。
这种事,肯定要周大老板出面协调了,不仅要沟通好学校,还要跟中央和教育口的主管部门协商。
在清华弄一个新专业,又是这种级别的高科技……少说也要投资几十上百亿,要邀请国内外最顶尖的教授,必须得靠国家力量来推动。
沈向阳也知道这很有难度,说道:“如果开设不了本科专业,可以设硕士和博士专业。吸纳计算机专业和集成电路专业的本科同学。”
这就简单多了。
甚至都不用国家推动了,紫微星出点钱就能给办了,周不器脸色好看了许多,轻轻点头,“嗯,回头就组织一个技术访问团,去跟清华接洽。”
沈向阳道:“第三点,也就是最重要的一点了,还是要去硅谷发展,在硅谷建立生物计算实验室和AI芯片实验室。把那边的研究成果拿回来,跟国内这边的研究对接,也可以在教学中应用。”
说白了,就是钱。
普通的工程师只能做一些普通的技术岗,在科研实验室里工作都是顶尖工程师,也就是说这一类的实验室人均薪水都很高。
初步评估,一个硅谷的50-60人团队的科研实验室,每年的薪酬、福利开销会达到4000万-5000万美元。
此前,已经计划好要在紫微星美国研究院建立四个实验室了:认知计算实验室,人工智能实验室,深度学习实验室,大数据实验室。现在又多了生物计算实验室和AI芯片实验室。
每年为这个研究院的开支可能要达到3亿美元。
周不器对金钱数字什么的已经麻木了,没觉得2亿美元和3亿美元有多大差距。
只要移动互联网的风口捕获住,那赚钱就会比抢银行都快。
这点研发经费根本不算什么。
人工智能,就是移动互联网之后的下一波巨大的机会。
要尽早入场。
周不器大手一挥,“就这么定了!开搞!”
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尤其是两只零售价16万的LV包包,让陈燕瞠目结舌,韩妍老师更是吓得连连推迟,说什么也不肯要。
在周不器的几番坚持之下,她也就美美地收下了,脸上的笑容,洋溢了一整天都不消失。
这天上午,周不器安排飞机,送她俩回东北了。
回到公司,处理点重要的事。
沈向阳的关于AI芯片的报告打上来了,总共是13页的A4纸,上面罗列的各种数据和技术方向,也把AI芯片的前沿思想和未来期待给讲清楚了。
很多内容周不器都看不太懂。
但大体内容是明白了。
所谓的AI芯片,其实就是AI加速器,专门用来处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。可以作为单独的芯片存在,以后技术强大了,也可以集成到通用芯片中。
根据先知先觉的一个案例,周不器对AI芯片的理解就更深刻了——人脸识别。
人脸识别不是什么多前沿的科技,二十年前就出现了。九十年代初就开始广泛地应用了。二十世纪初,我国的公安部门就可以根据人脸识别技术抓捕罪犯了。
可是,为什么智能手机直到iPhoneX才真正地开始用上人脸识别技术?
因为直到这个时候,苹果的A系列芯片才终于有了仿生功能,也就是把AI芯片的技术集成到了A系列的芯片中。
所谓的人脸识别,就是人工智能的一种,是计算机仿生的一种判断,需要有超大计算量才行,市面上的通用芯片很难这个问题。
就算出现一些人脸识别的安卓机了,那也是假的,是2D识别,用不着真实的人脸,拿个人脸照片就可以解锁。
人脸识别的3D结构光不算太难,全世界有很多家公司能够做到。
难的是仿生芯片。
全世界只有苹果独一家。
有了AI处理技术的强大支撑,给苹果的A系列芯片的计算力和处理力大幅度提高了,4核芯片能够轻松吊打安卓机的8核芯片。
而当下的2008年,AI芯片还是最前沿的一个领域,是一个新的赛道,全世界的科技企业都在摸索地前行。
根据沈向阳的报告显示,对于AI芯片未来的技术方向,业内始终不能达成共识,分成了几大流派。一来是深度学习等算法模型的研发并未成熟,二来是AI的基础理论方面仍然存在很大空白。
也就是说,AI芯片是真正的“软硬一体”。
软的层面,是代码层面的AI算法;硬的层面,通过集成电路的芯片设计。而芯片设计的方式和嵌入式语言的应用,就是根据软件层面的AI算法。
两者要深度结合、高度统一,把软件上的技术通过硬件来展现出来,才能开发出最强大的AI芯片。
再往深里说……AI芯片会涉及更广更复杂的领域,不仅是集成电路半导体行业了,还要跟互联网技术、跟软件技术深度结合才行!
像高通、英特尔、三星、IBM这些顶尖的芯片公司,最强大的实力体现在“硬”的方面,“软”的方面就有所欠缺了。
他们不是互联网公司,也不是软件公司,存在着技术短板。
AI芯片的核心是AI,要先有AI技术,然后才能根据AI技术进行相关的芯片设计。最强大的AI芯片,一定是有最好的AI技术和最好的芯片设计才行。
同样的例子,还有云计算。
IBM、思科、惠普等服务器巨头搞不起来云计算平台,这个市场被互联网巨头瓜分了。因为云计算平台的核心是云操作系统的虚拟能力和调度能力,是“软”技术,几百万台服务器的分布式连接只是配套设施。
AI芯片跟云计算一样,是一个存在着互联网统治硬件的领域,主导的不应该是芯片公司,而是互联网公司。
对周不器和紫微星来说,眼下就是一个机遇!
紫微星研究院的人工智能实验室由沈向阳负责,研究的就是AI技术。完全可以技术拓展,把AI技术和芯片设计相结合。
虽然要结合两种技术,可这个工程不见得比李易男要做的4g通用芯片要难。
通用芯片因为是通用属性,所以功能更多、更精密、设计得更复杂。AI芯片功能单一,在芯片设计上的复杂度就没那么高了。
国内最缺的是芯片领域的人才,相比较之下,AI的相关人才还是比较多的。从这个角度来看,做AI芯片要比做通用芯片更可能成功。
而且这是个新赛道,只要做出来了,就是世界顶尖。
周不器的思维马上从沈向阳的报告中跳了出来。
第一步,通用芯片;第二步,AI芯片;第三步,通用芯片跟AI芯片的结合,推出类似苹果A系列芯片那样的仿生芯片。
很显然,对当下绝大部分的芯片巨头来说,欠缺的都是AI芯片的能力。
紫微星在人工智能领域的布局不错,既有沈向阳这个顶级科学家,又从雅虎挖来了陆器,可以说是充满了机会。
下午快6点多了,周不器给沈向阳打了电话,“老沈?有空的话过来聊聊。”
这可是大事,沈向阳推掉了手里的会,马上跑了过来,“是AI芯片的事吗?”
“对,我决定了,这个项目必须做!”
“真做?”
“嗯,必须做,这是我们的机会。”
沈向阳深深地看他一眼,“这个方向比云计算的风险还大,而且国内缺乏相关的配套设施,也缺乏足够多的人才。想做AI芯片,就需要有精通软硬两种技术的顶级人才,既要懂人工智能,又要懂芯片设计。”
“你呢?”
“我不行,”沈向阳摇了摇头,“我对芯片设计的方向缺乏研究。不过李易男还可以,他的互联网知识不算顶级,也挺不错的。”
周不器一挥手,“不管怎样,这件事就这么定了,马上启动。紫微星这边,做AI芯片;爱斯达那边,做4g通用芯片。双子星,缺一不可。”
沈向阳早就猜到这个结果了。
这符合他对周大老板的认知。
稍做沉默,缓缓地说:“这会是一个大工程,国内不仅缺乏相关产业,更缺乏相关人才。我认为要分为三步走。”
“你说!”
“第一,让李易男加入紫微星的技术委员会,并担任紫微星研究院的副院长,协调和完善两边的技术协作。”
“好!”
这当然没问题。
虽然是改名了,但紫微星和爱斯达就是货真价实的一家人。虽然不是一个集团公司,但属于控股的关系。
就像阿里和拆分后的蚂蚁,从股权结构上看是两家公司,可从管理体系中看,蚂蚁依旧在阿里的组织体系内。
沈向阳道:“第二,跟清华大学合作。我跟李易男谈过了,他也去微电子所考察了。做芯片是一个漫长的过程,五年、十年能出结果就不错了。国内缺少人才,那咱们就自己从零开始培养。可以根据我们的需要来设计专业课程。”
周不器抽了抽嘴角。
靠!
又来布置任务。
这种事,肯定要周大老板出面协调了,不仅要沟通好学校,还要跟中央和教育口的主管部门协商。
在清华弄一个新专业,又是这种级别的高科技……少说也要投资几十上百亿,要邀请国内外最顶尖的教授,必须得靠国家力量来推动。
沈向阳也知道这很有难度,说道:“如果开设不了本科专业,可以设硕士和博士专业。吸纳计算机专业和集成电路专业的本科同学。”
这就简单多了。
甚至都不用国家推动了,紫微星出点钱就能给办了,周不器脸色好看了许多,轻轻点头,“嗯,回头就组织一个技术访问团,去跟清华接洽。”
沈向阳道:“第三点,也就是最重要的一点了,还是要去硅谷发展,在硅谷建立生物计算实验室和AI芯片实验室。把那边的研究成果拿回来,跟国内这边的研究对接,也可以在教学中应用。”
说白了,就是钱。
普通的工程师只能做一些普通的技术岗,在科研实验室里工作都是顶尖工程师,也就是说这一类的实验室人均薪水都很高。
初步评估,一个硅谷的50-60人团队的科研实验室,每年的薪酬、福利开销会达到4000万-5000万美元。
此前,已经计划好要在紫微星美国研究院建立四个实验室了:认知计算实验室,人工智能实验室,深度学习实验室,大数据实验室。现在又多了生物计算实验室和AI芯片实验室。
每年为这个研究院的开支可能要达到3亿美元。
周不器对金钱数字什么的已经麻木了,没觉得2亿美元和3亿美元有多大差距。
只要移动互联网的风口捕获住,那赚钱就会比抢银行都快。
这点研发经费根本不算什么。
人工智能,就是移动互联网之后的下一波巨大的机会。
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