华启伟：AI成半导体风投首选 半导体传统制造模式生变

从应用场景来看，人工智能主要应用在训练(training)和推理(inference)两个环节。

摘要：在近日举行的2018北京微电子国际研讨会上，华美半导体协会会长华启伟分享了在AI领域的看法，华启伟介绍，AI正成为风险投资家的首选，同时也在催生半导体制造领域的转变。

集微网10月26日报道（记者 张轶群）在近日举行的2018北京微电子国际研讨会上，华美半导体协会会长华启伟分享了在AI领域的看法。华启伟介绍，AI正成为风险投资家的首选，同时也在催生半导体制造领域的转变。

华启伟表示，摩尔定律已接近拐点，传统的架构已不能很好地支持晶体管数目的翻倍跃迁，架构创新成为计算能力增强的一个重要因素。

华启伟认为，半导体工艺的提升加上AI算法的改进，造成了双重加速的结果，使得AI应用以超出想象的速度融入到人类生活和行业当中。在AI的世界，传统的半导体代工方式已然行不通。

“以往是半导体制造业驱动应用创新，到现今应用驱动半导体制造创新。以前是代工厂不断提升制程，自然就出来相应的应用，而现在反过来成为应用驱动，从传统的一气呵成到多方合作，半导体行业正变得越来越辛苦。”华启伟说。

据华启伟介绍，有调查数据显示，目前全球327家深度学习公司中，有超过三分之二集中在云端，多一半即185家从事跟视觉有关开发，嵌入式视觉有105家、语音AI有26家，并且芯片初创公司中正在兴起，有24家。

从地域分布上看，美国初创企业最多，占据44.7%；其次是英国16.0%、以色列11.5%；中国位居第四为7.8%。

从应用场景来看，人工智能主要应用在训练(training)和推理(inference)两个环节，目前在推理方面的增长较为明显，推理精度也在下降，功耗也随之降低。

华启伟认为，面对AI所带来的海量数据，存储是一个大问题，存储能力正成为AI芯片的挑战。随着算法的发展和数据量的海量增长，对存储带宽的要求越来越高。

华启伟表示，风险投资在AI硬件方面的大力加码，使AI成为风险投资家的首选。AI硬件也呈现两极化的趋势，从边缘侧的低功耗到云端的高性能。从传统上来说，一颗AI芯片开发需要两年的时间，从目前来看只有FPGA能够跟上这一进度。