騰訊美團「造芯」，有利可圖的跟風遊戲？

作者 | 顧天嬌

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繼紮堆「造車」後，互聯網巨頭們又齊聚晶片賽道。

最近，騰訊表示，基於一些業務需要，騰訊在特定的領域有一些晶片研發的嘗試，比如AI加速和視訊編解碼，但並非通用晶片。而在此之前，騰訊還投資了主攻通用人工智慧訓練和推理產品的AI晶片公司燧原科技。

另一邊，美團關聯公司投資了AI晶片公司智砹芯半導體，後者主做高性能、低功耗人工智慧處理器晶片；字節跳動投資了GPU晶片設計公司摩爾線程，並表示正組建團隊，要在AI晶片領域做一些探索。

更早入局的玩家，如百度已於今年6月將旗下昆侖晶片業務獨立出去，目前昆侖芯公司估值約130億元；阿裡巴巴自研晶片AI推理晶片含光已量產並服務於阿裡內部。

如果說互聯網巨頭造車是為了搶奪下一個時代的流量入口，那麼紮堆造芯又是為了什麼？

算力的角逐

海量數據時代，算力決定生產力。

觀察各家互聯網公司的晶片布局，有一個共通點，那就是AI晶片。

互聯網公司的觸角遍布我們的生活，衣食住行等場景產生的海量數據匯聚在各個巨頭的資料庫中。利用深度學習算法，巨頭們分析用戶的喜好習慣，預測用戶的行動，進而為用戶提供個性化推送。與此同時，用戶發現軟體正在變得越來越「聰明」。

另一方面，互聯網巨頭「同質化」極其嚴重，在社交、電商、視訊、遊戲、支付、企業服務等等領域都是打得不可開交，這背後與其說是在存量市場中爭奪流量，不如說是為了爭奪用戶數據。

中央在2020年4月下發的關於要素市場的文件中，首次把數據作為要素放在裡面，跟土地、勞力力、資本、技術放在一起形成要素市場。

但是誰能夠將收集來的數據更好、更快地利用起來，考驗的就是各家的算法和算力。因此，晶片作為提供算力的硬件基礎設施，成為了巨頭們構築差異化競爭力的關鍵。

就拿騰訊來說，其自研的AI加速晶片，其實就是以現有晶片架構為基礎，對某類特定算法或者場景進行加速，從而實現在特定場景下的計算速度、功耗和成本等方面的優化。通常包括基於深度神經網路的各類算法，以及圖像識別、視訊檢索、語音識別、聲紋檢測、搜尋引擎優化等任務。

騰訊目前發力視訊業務，在微信上培育視訊號內容生態，而視訊內容審核、視訊在私域流量和公域流量中進行的算法分發等都是AI加速晶片應用的典型場景。

燧原科技的AI高性能通用晶片「邃思」、AI加速卡「雲燧T10」、AI推理產品「雲燧i10」等量產後，都將能夠給騰訊帶來幫助。

所以也就不難理解，為什麼在燧原Pre-A到C輪的4輪融資中，騰訊一次都沒有缺席。

與騰訊需求類似的是字節跳動，字節跳動從短視訊起家，並且以算法見長，用戶上傳的海量視訊需要分析理解處理，平臺推薦引擎也需要強大的機器學習算力，目前的通用AI晶片已經無法滿足它的需求了。

當然AI晶片市場競爭激烈，且迭代速度驚人。

阿裡巴巴2019年9月推出含光時，號稱1塊含光800相當於10塊GPU，而不到一年時間，2020年5月，NVIDIA推出了A100 GPU，採用7nm工藝、3D封裝，算力提升20倍，至少相當於2塊含光800。這樣的能效提升速度，遠高過每18個月翻倍的摩爾定律。

此後，包括阿裡雲、百度智能雲、滴滴雲、騰訊雲等眾多雲服務提供商紛紛推出搭載了A100的多款雲服務及GPU實例。

事實上，互聯網企業自研AI晶片無論是自用還是對外出售，都面臨巨大的風險，一是來自其他晶片廠商的研發成果可能很快就超越了其自身投入巨資做的晶片；二是在先進制程上存在被「卡脖子」的風險。

習慣了賺「快錢」的互聯網公司，不僅在技術積累上與已有的晶片廠商存在差距，存在高估自身研發實力的可能，在資本投入上也可能出現低估的情況，此番陸續下場「造芯」，又是否會變成一場跟風的遊戲？

機器服務是歸宿

數據的產生和采集發生空間上的遷移，對硬件設備智能化程度要求提高。

與過去從軟體上獲取用戶數據不同，來自機器人、汽車等「物」的數據，成為了被「抓取」的對象，數據正在進行空間上的遷移。

小米為什麼要做AIoT？它有大量的產品源源不斷地產生數據，這些數據怎麼采集、怎麼與用戶產生互動，就需要一個「大腦」來統籌，這就涉及到了對底層硬件基礎即晶片的運用。

如果說騰訊、阿裡做AI晶片可能是因為算力跟不上，小米做AI晶片的出發點可能是因為數據的來源正在發生革命，那麼美團則是更多把目光投向「人」與「機器」的關係上。

在美團投資AI晶片公司智砹芯半導體之前，其實先關註的是機器人公司。

2020年美團參與了室內配送機器人企業普渡科技、智能清潔機器人研發商高仙機器、通用智能機器人公司非夕科技的融資；2021年又參與了平臺型機器人廠商盈合機器人、工業機器人公司梅卡曼德等的融資。

之所以關註機器人公司，一個核心原因是對於美團外賣業務來說，外賣員成本高昂，而算法所能帶來的配送時長的提升已經接近極限，配送員受制於外賣店鋪供餐速度、路程遠近、交通、等待客戶取餐等客觀原因，平均送餐用時已經難以突破。

效率高、成本低、用戶體驗優，三者能否得兼？

無人配送或許是解決這個問題的一種思路。

早在2017年，美團啟動無人機配送場景的探索，致力於打造3公里、15分鐘送達的低空物流網路。7月8日，2021世界人工智慧大會開幕，美團無人機首次對外亮相，在此之前美團無人機已完成超20萬架次的飛行測試，配送真實訂單超過2500單。

據悉，美團目前已經初步完成了自主飛行無人機、自動化機場及無人機調度系統的研發工作，其中核心系統90%以上的部件都由其自主研發。

無人配送確實能提升效率，24小時穩定工作的機器將會帶來更好的客戶體驗，另外長期看，或許能在成本上帶來改善，美團餐飲外賣騎手成本2020年共計約487億元，約占其總營收比重的42%，比大部分無人機廠商每年的研發投入和制造成本合計占比還要高。

無論是由算法掣肘到尋求模式轉變，還是由投資下遊機器人順藤摸瓜到上遊晶片，美團進入晶片賽道都有跡可循、有利可圖。