賽靈思對深鑒科技進行的收購是今年AI芯片市場的大事件，針對此次收購事件，賽靈思方做出的回應和解釋是，賽靈思將開啟從FPGA向自適應計算加速平臺發(fā)展的方向，使用FPGA已有的技術，在FPGA的元件上，加之當前賽靈思在神經(jīng)網(wǎng)絡技術方面的研究，能夠讓FPGA在性能和功耗方面得到提升。

　　此次收購事件并非偶然，賽靈思從創(chuàng)辦之初，就將重點放在了FPGA的AI落地方向，并且憑借產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢和技術的發(fā)展優(yōu)勢在AI芯片產(chǎn)業(yè)獲得了市場的好評。在深鑒科技公司的科技中，發(fā)展靠前的科技技術是神經(jīng)網(wǎng)絡剪枝、深度壓縮技術，并且推出了“聽濤”、“觀?！钡漠a(chǎn)品。

　　合并背后的利益分析

　　賽靈思的產(chǎn)品FPGA當前主要應用在一些傳統(tǒng)的行業(yè)方面，而隨著AI，云計算等技術也得到市場應用，F(xiàn)PGA在當前有了新的市場發(fā)展方向，應用后的FPGA的應用領域會大幅度增加。

　　AI云計算的發(fā)展方向來看，借助深鑒科技的技術之后，F(xiàn)PGA能夠?qū)崿F(xiàn)低功耗的功能，大部分數(shù)據(jù)中心采用了FPGA+CPU+GPU混用的模式。在AI邊緣側(cè)方面，F(xiàn)PGA具備靈活、低功耗等優(yōu)勢，同時能夠?qū)崿F(xiàn)復用，我們可以通過采用單芯片提高芯片的安全性、保密性和多傳感器融合技術。而隨著之后深鑒科技對芯片應用的算法持續(xù)改進的過程中，這些優(yōu)勢能得到新的加持和突出。

　　云計算層面的層次方面，賽靈思的合作伙伴包括國外云服務龍頭老大亞馬遜AWS外，還有國內(nèi)的阿里、百度、騰訊、華為。而在AI端側(cè)方面，賽靈思FPGA芯片將實現(xiàn)自動駕駛、嵌入式視覺以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)應用。

　　突出的影響是自動駕駛層面，賽靈思和深鑒科技對自動駕駛的研究都十分重視。賽靈思作為第二大的ADAS半導體供應商，經(jīng)過統(tǒng)計，2013年到2017年之間，賽靈思的車輛領域的營業(yè)范圍達到百分之六十，已經(jīng)開始籌備和多家汽車公司進行了汽車合作計劃。和賽靈思在汽車行業(yè)的重視同步的是，深鑒科技于6月公布將推出基于FPGA的嵌入式AI計算平臺——DPhiAuto，并且將技術應用于自動駕駛，深鑒公司也同日本等公司進行了合作事宜。

　　從本次賽靈思收購深鑒科技來看，深鑒科技的技術研究一直是在賽靈思的技術基礎上進行的，深鑒科技推出的底層架構(gòu)產(chǎn)品，也是建立于賽靈思 FPGA 平臺之上。

　　同時，賽靈思一直是深鑒科技的投資方，從這些方面分析，深鑒科技的發(fā)展角色是作為賽靈思FPGA的優(yōu)化和合作伙伴角色。如果不再依賴于賽靈思 的FPGA 平臺，深鑒科技將不能獨立發(fā)展。

　　我國當前AI芯片行業(yè)的主要發(fā)展問題

　　除了深鑒科技以外，我國的另一家知名AI芯片初創(chuàng)企業(yè)，地平線的AI芯片BPU也同樣是在基于FPGA上進行的二次開發(fā)。所以仍然不能脫離于FPGA的公司進行獨立發(fā)展。

　　從ASIC來看，在當前CPU、GPU和FPGA大部分市場份額都被國外占據(jù)的情況下，加之技術這項硬性門檻，在芯片領域，中國的AI芯片廠商一直存在支撐技術短缺的問題，如果企業(yè)想要通過市場、企業(yè)方面的力量進行發(fā)展，很難實現(xiàn)在CPU、GPU和FPGA方面的技術突破。而從當前情況分析，中國當前AI芯片廠商主要由中小公司成員組成，側(cè)重于技術的應用，對設備的AI ASIC進行研究，通過對功能的改進和優(yōu)化，以低功耗低成本取勝。比如中國知名的AI芯片初創(chuàng)企業(yè)寒武紀就是此類。

　　不過，并非說ASIC在AI芯片領域沒有前景，恰恰相反，此前名揚業(yè)內(nèi)的谷歌TPU就是基于ASIC。不過需要說明的是，谷歌之所以開發(fā)TPU，是基于其自身數(shù)據(jù)中心的應用規(guī)模，而規(guī)模是決定采用ASIC效益的關鍵。

　　具體到中國，為了規(guī)避ASIC開發(fā)周期長和投入大的風險，基于ASIC開發(fā)的所謂AI芯片基本是采取SoC+IP的模式，即相比ASIC，SoC+IP模式的上市時間短，成本較低，并且IP可以更靈活地滿足用戶需求。IP公司專注于IP模塊的設計，SoC公司則專注于芯片集成，分工合作，提高效率。此前華為麒麟芯片與寒武紀IP結(jié)合在智能手機上的應用就屬此種模式。但前提是規(guī)模(華為手機巨大的出貨量)及SoC的支持。那么對于中國市場而言，能有多少像華為這樣的規(guī)模用戶。ASIC獨木難成林。

　　更讓ASIC前景難料的是，業(yè)內(nèi)有一種分析和觀點認為，F(xiàn)PGA受益于芯片NRE費用指數(shù)級上升帶來的規(guī)模效應。隨著制程工藝不斷提高，芯片NRE費用指數(shù)級上升，越來越多的ASIC芯片將由于達不到規(guī)模經(jīng)濟而被迫放棄，從而轉(zhuǎn)向直接基于FPGA開發(fā)設計。

　　據(jù)Tractica估計顯示，到去年為止，深度學習應用中還幾乎找不到FPGA的身影，但是，到2025年，它的部署會和CPU的部署量相當(如果不能超過CPU的話)。其結(jié)果就是，到2025年，F(xiàn)PGA將會在總規(guī)模達122億美金的深度學習芯片組市場獲得顯著的市場份額。

　　從當前的市場來分析，雖然現(xiàn)在的AI芯片有很多稱呼，但核心仍然是CPU、GPU、FPGA和ASIC，而這些技術核心，一直掌握在了傳統(tǒng)的芯片廠商，例如英特爾、英偉達、賽靈思等國外廠商的手中。

　　賽靈思并購深鑒科技，也讓我們看到了現(xiàn)有的AI芯片企業(yè)在芯片制造上的核心技術的缺失，如果AI芯片一直停留在應用層面，我國的企業(yè)將不能脫離這種依附式生存方式。