快，太快了，快得讓人措手不及。一眨眼，AI時代已經降臨，科技發(fā)展的腳步，從未像今天這樣迅猛……誰都不想錯過布局的良機，誰都不想被時代拋棄！
01
搶灘占地
面對一個變化如此快的世界，你最大的風險就是不冒風險。
曾經靠搜索起家的百度，完成從移動互聯網時代向AI時代的驚險一躍：造芯片，進軍無人駕駛賽道，賦能產業(yè)互聯網。 有人開玩笑說，這畫風和盯著幾捆白菜的互聯網公司大相徑庭。
近日，百度發(fā)布Q4財報，首次在2020財年內的財報上公布了昆侖芯片的進展。百度宣布自主研發(fā)的昆侖2芯片即將量產，并將部署在搜索、工業(yè)互聯網、智能交通等業(yè)務領域。
百度入局芯片領域，有何過人之處？
一個字：快！眾所周知， 在數據層面，百度有路測車隊，加州DMV發(fā)布的2019無人駕駛脫離報告中百度Apollo成績居首位。
一個字：熟！ 在算法層面，做搜索出身的百度輕車熟路，它還有匯聚265萬開發(fā)者的百度AI開放平臺。
而在算力這個硬科技領域，百度雖然自研AI芯片昆侖和語音芯片鴻鵠，但市場卻看不懂其成色以及造芯的合理性。
別人笑我太瘋癲，我笑他人看不穿。
關于百度造芯片，外界倍感詫異。事實上，這是AI時代的必然，產業(yè)鏈的高度分工為其芯片量產保駕護航，下游應用的大變化使百度這等互聯網公司成為AI芯片國家間競爭的旗手之一。
圖1
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百度的“芯”事
為什么科技行業(yè)日新月異，變幻莫測？
原來其背后有一雙看不見的手，準確預測著行業(yè)的發(fā)展速度，這就是大名鼎鼎的摩爾定律： 半導體芯片上可集成的元器件的數目每12個月便會增加一倍。
以深度學習為代表的人工智能技術，最大的瓶頸在于算力，其算力需求一直在飛速增長，大幅超過摩爾定律的速度。IDC預測，2025年全球每年產生的數據量約175ZB，是2018年的5倍多。
而這，就是互聯網公司入局芯片的底層邏輯！
以無人駕駛為例，最為激進的特斯拉和國內造車新勢力，普遍只能實現L2到L3級別的無人駕駛，除特斯拉外算力都在50TOPS以內，而根據預測，要實現L4需要的計算力超過100TOPS，而L5需要超過1000TOPS。
圖2：無人駕駛芯片當前狀況，資料來源：億歐，國信證券
顯然現在的芯片遠遠滿足不了算力需求，然而芯片設計門檻的降低卻又給國產替代機會。
大家經常看到臺積電、英特爾、三星等芯片巨頭動輒百億美元的投資，容易形成芯片極度燒錢的印象，實際上只做芯片設計其實成本可控。
芯片行業(yè)經過半個多世紀的發(fā)展，由于產值規(guī)模大、技術難度高、資金投入多，已經成為專業(yè)分工，IP授權、仿真軟件、設備材料、芯片設計、制造代工、封裝測試等環(huán)節(jié)由多家公司完成。
分工降低了芯片設計的門檻，設計所需的工具，設計出來后的制造，基本不太用操心，比如百度的芯片就由三星代工。
圖3：半導體分工導致芯片設計門檻下降，資料來源：搜狐
芯片行業(yè)當前格局很穩(wěn)固，但實際上把歷史拉到10年的周期維度，就能明顯的感受到：每一次下游應用的大變化，都會帶來半導體行業(yè)的大洗牌：
1980-90年代，日本家電風靡全球帶來日本芯片企業(yè)崛起，當時對芯片的要求是穩(wěn)定性必須要高；
1990s個人電腦爆發(fā)，對高算力需求很高，帶來藍色巨人英特爾的崛起；
2010s智能手機爆發(fā)，高算力外的同時還要求低功耗，所以英特爾們掉隊，ARM、蘋果等公司成為主角。
2015年AI登場，2020年5G加速AI滲透，芯片行業(yè)再一次處在巨變前夜。
AIOT時代的兩個重大變化： 算力需求指數級增長，因為AI基于海量數據的訓練和推斷； 算力擴散，除了電腦和手機，家電、手表、耳機、眼鏡、汽車等終端也需要智能。
面對變化的百度All in AI，推出昆侖系列對應解決高算力需求，鴻鵠芯片對應擴散的算力需求（用于語音交互）。
在業(yè)內，也經常把這兩種需求分為云端算力和邊緣端算力需求，在其拉動下：AI芯片顯然將成為下一個風口。
Tractia估算，2025年全球AI芯片市場規(guī)模將達到726億美元，每年增速超40%。在這個領域，中國較美國差距很小，互聯網公司很可能充當AI芯片國家間競爭的旗手。
圖4：2018 年-2025 年全球人工智能芯片市場規(guī)模，資料來源：Tractica
有人或許會問，百度芯片的成色究竟如何？
不同于其他公司的高調宣傳，其實百度早已在芯片領域鉆研多年。十年磨一劍，百度加入戰(zhàn)局，不僅是吹皺一池春水，更是打破原有格局！
昆侖是百度下場造芯的第一個代表作。2010年百度使用FPGA進行AI架構研發(fā)，2018年正式發(fā)布昆侖AI芯片，2019年流片成功，2020年昆侖1量產， 目前累計出貨超2萬片，應用在百度搜索引擎和百度智能云生態(tài)伙伴等“AI+”場景。
昆侖1采用14nm制程工藝，可以在低于150w的功率下實現256TOPS的INT8處理能?，相較業(yè)內標桿英偉達的Tesla T4，百度昆侖1性能在不同模型下有1.5-3倍的提升。
鴻鵠語音芯片是一款專用型芯片，面對智能家居、智能車載、以及智能物聯等場景，主打超低功耗、實時處理、高精度等核心能力。 小度音箱搭載自家鴻鵠芯片，其出貨量僅次于亞馬遜和谷歌位列全球第三。
圖5：全球智能音箱出貨量，資料來源：IDC，中信證券
百度造芯并不是孤立的，巨大的生態(tài)優(yōu)勢帶來裂變式賦能效果，而非傳統商業(yè)的單點突破模型。
以昆侖芯片為例，其強大的算力將支持開源深度學習框架飛槳（Paddle Paddle）、百度機器學習平臺（BML），進而賦能百度的搜索引擎、智能駕駛等業(yè)務。
對外則開源支持主流CPU、操作系統，Pytorch和Tensor Flow等深度學習框架，也支持國產CPU和操作系統。
值得一提的是百度之所以能對外開源，除了互聯網公司的開放基因，昆侖系列基于FPGA（Field Programmable Gate Array）的底層也很重要，其核心特點是可編程，外部合作方可根據應用場景進行二次開發(fā)，因此可以賦能眾多智能場景，如互聯網、工業(yè)制造、科研、智慧城市等領域。
從生態(tài)角度出發(fā)，更能理解鴻鵠語音芯片的發(fā)展脈絡，由于專攻語音交互這個邊緣端最重要的智能場景，鴻鵠可應用于家庭、汽車、工業(yè)等所有人機交互環(huán)境，小度音箱僅僅是小試牛刀。
生態(tài)讓百度避免造出芯片卻沒有用武之地的風險，更為關鍵的是可以產生良好的內部正反饋。
正如當年華為海思的麒麟芯片一樣，自家mate系列和p系列終端的支持，麒麟芯片才能快速迭代后反過來完成對華為手機的強力賦能。而面向智能汽車等場景的百度，正在一個更大的舞臺上復刻這個故事。
最近百度世界2020大會預發(fā)布采用7nm先進工藝的昆侖2，性能相比上一代提升3倍，預計2021年量產，這意味著百度鞏固通用AI芯片的領先位置。
這種大型、云端、高算力的AI芯片，國內頭部玩家就只剩下百度、華為和寒武紀（SH：688256），將與全球的優(yōu)秀企業(yè)一決高下。
圖6：百度將與全球主要頭部AI芯片玩家競爭，資料來源：寒武紀招股說明書
03
量化百度芯片的認知差
有一句話已被頻繁提起：這是一個跨界逆襲的時代。
對于互聯網公司做芯片，資本市場如何解讀和給估值，其實是一個很難回答的問題。
因為這是一種全新的商業(yè)模式，不同于傳統的芯片企業(yè)靠賣芯片賺錢，也不同于傳統的互聯網企業(yè)通過賣服務掙錢，互聯網企業(yè)做芯片更多是賦能，而賦能聽起來似乎難以量化，本文嘗試做一個探討式的回答。
由于百度的AI已經實現從芯片到終端、到應用、到云端，最終到服務的閉環(huán)，因此賦能具備量化的基礎前提，我們聚焦百度Apollo。
僅考慮中國市場，假設Apollo單車價值量500美元左右，隨著汽車智能化滲透率持續(xù)提高，國內每年銷售2200萬輛汽車中，預計到2030年將有10%左右配備Apollo，則產生的商業(yè)化收入將達到11億美元左右；粗略假設全球化收入是中國區(qū)3倍，則Apollo整體收入預計30億美元左右。
圖7：百度Apollo中國區(qū)收入估算
估值角度，Apollo的內核是類SaaS的，2030年智能汽車整體滲透率只有10%-20%，仍處在加速爆發(fā)期，因此可按照SaaS公司的PS方法給予估值，中性給25倍PS。
那么自主研發(fā)芯片賦能的Apollo，未來將可能價值750億美元，相當于再造一個百度！此處估值尚未考慮芯片對其他業(yè)務的賦能，以及芯片外部供貨的價值（昆侖1當前有十多個外部客戶）。
當然，10年期仍是一段漫長的旅途，百度需要通過一年又一年的財務數據來向股東們驗證。畢竟，羅馬也不是一天建成的。
祝福百度，也祝福所有中國企業(yè)。
過去的榮耀已經過去，將來的輝煌才屬于自己，時代拋棄誰，不會打一聲招呼。未來科技競爭，我們絕不落后，我們絕不能輸！
未來已來，星辰大海，不負征途！
來源：搜狐 大數據實驗室
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