中国のAIチップ「覚醒」の5年

10 種類以上のチップが発売され、多くの合併や買収が行われています。これは、過去 500 日間の中国製 AI チップの人気度です。この予想外の出来事は、再び学界、産業界、そして世論全体に刺激を与えた。人工知能技術が世界トップクラスであることを背景に、私たちはそれが中国のチップの「ウェディングドレス」になるのではないかと期待し始めた。人工知能の概念は、新しい製品が登場するたびに世間の注目を集め始めています。

AI チップとは、AI アルゴリズム専用の集積回路を指します。従来の CPU や GPU とは異なります。後者は AI 計算の実行に使用できますが、その速度とパフォーマンスは商業的な結果に影響します。

チップエンジニアは、自動運転には歩行者や信号などの道路状況の識別が必要だが、現在のCPUで計算すると、前方に川があることに気づかず溝に落ちてしまう可能性があると例を挙げた。

GPU の場合、速度はもちろんはるかに速くなりますが、消費電力が大きくコストも高いため、AI シナリオには理想的な選択肢とは言えません。それだけでなく、AIチップは現場側でもクラウドと端末に分かれており、大量のデータで人工ニューラルネットワークをトレーニングする場面はクラウドで完結し、低コストと低消費電力を追求した推論は端末で行われる。

実際の需要、シナリオの不足のなさ、資金の確保により、多数の AI チップ企業がこの道を歩み始めました。しかし、チップの製造は単にトレンドを追うだけでは不十分です。設計、製造、パッケージング、テストの全チェーンの難しさにより、数え切れないほどの人々が落胆しています。これは、10年間ベンチに座り続ける必要がある、肉体的に厳しい仕事です。

浮き沈みと興奮、困難と努力、これらすべてが合わさって、この AI チップ起業家グループの「チップ」創造の物語が形作られます。

最善の解決策を見つける

2013年秋、張軍さんは深センの雲智盛の唯一の営業担当者で、白物家電の顧客開拓を担当していました。

彼は、出張に同行する共同創業者の李小涵に、伝統的な家電メーカーの競争力向上をどのように支援できるかについて頻繁に相談している。当初、同社は顧客に音声認識機能を提供するためにクラウドで SaaS サービスを提供していましたが、すぐにそれだけでは不十分であることに気付きました。

彼らは、IoT デバイスは携帯電話とは異なることを発見しました。携帯電話での音声認識は厳格な要求ではないかもしれませんが、家庭生活や独立したオフィス環境では、最も自然な人間のやりとりの方法にその地位が確立されるでしょう。

当時、深センのオフィスはわずか12平方メートルで、テーブル2台と椅子3脚しかありませんでした。全員がブレインストーミングを行い、家電製品に差し込んで音声対話を実現できる標準インターフェースを備えた「Uディスク」のようなものを作ろうとしました。

2015年8月、後にインテリジェント音声モジュール（IVM）と名付けられたこの製品は大成功を収めました。1つのハードウェアバージョンを標準化された方法でさまざまな顧客に接続できます。モデルAとモデルBの両方を簡単に適応でき、GreeエアコンとVattiレンジフードはスムーズに出荷されました。

深センチームは、より大きなオフィスに移転し、新しいメンバーを募集し始めました。

しかし、わずか数か月後、彼らは新たな問題を発見しました。チップやさまざまなものが組み込まれたボードが連結されており、それぞれは実際には高価ではありませんが、追加コストが高すぎました。顧客はLi Xiaohanに尋ねました。「これを100元で販売すると、高級品にしか使用できません。ローエンド製品は数百元でしか販売されておらず、使用できません。」

何をするか？問題を解決するために、独自のチップを作り、その中にものを統合することを提案する人もいましたが、計算してみると、コストを個別に分散できなければ、全体のコストは依然として高額になることがわかりました。

この件は激しく議論され、投資家の中には「投資できる資金は多くないのに、チップの製造に使っている。チップの製造には多額の投資と長いサイクルが必要なことは誰もが知っているのに、なぜこんなことをするんだ」と苦情を言う者もいた。

投資家を責めることはできない。「ユニコーンキャッチャー」として知られるGSRベンチャーズのマネージングディレクター、朱暁湖氏はかつてこう語った。「中国のベンチャーキャピタルがチップに投資しないわけではない。我々は以前にもいくつか投資したが、すべてを失った」。当時、投資家は皆、投資コストの高さ、ハードルの高さ、サイクルの長さ、リターンの低さを指摘していた。

2015 年後半までに、チームはプロジェクトを進めることを決定しました。長期的には解決不可能な大きな矛盾があることがわかったためです。AI アプリケーションをサポートするには十分な計算能力と機能が必要ですが、コストが主な制限要因でした。

基盤サポートがしっかりしたAI製品は100～200元ほど高くなりますが、大量に販売したいのであれば、もっと安く販売しなければなりません。計算能力を下げたくないのであれば、チップ自体で下げるしかありません。他に解決策はありません。

彼らは、これが IoT の方向性全体における問題だと考えている。Yunzhisheng の CEO である Huang Wei 氏は、「チップを作らないことは行き詰まりを意味する」と述べた。

短期的な「感情」と戦う

もう少し早く行動したのは、当時百度のディープラーニング研究所の副所長だったユー・カイ氏だ。彼は2015年6月1日に百度を去り、1週間後には「我々は人工知能時代のインテルになりたい」と言いながら新会社の宣伝を始めた。

彼が思い切って辞めてすぐに起業した理由は、AIの変数はソフトウェアではなく、プロセッサアーキテクチャにあると固く信じていたからです。基礎となるコンピューティング効率と電力消費が解決されなければ、アプリケーション層は多くの無駄な作業を行うことになります。

組み込みプロセッサの機能が拡大し続けるにつれて、質的な変化はすでに起きている。北京航空航天大学の何立民教授はかつて、人工知能が機械のディープラーニングの時代に入って以来、従来のMCUのハードウェアアクセラレーションでは、高速で大量の数値計算の要件やビッグデータのクラウド間インタラクションの要件を満たすことができなくなったと述べた。

その結果、組み込み分野には、MCU チップと AI チップという根本的に異なる 2 つのチップ グループが登場しました。前者は制御に優れ、後者はコンピューティングに優れています。

正しい方向を見つけた後、Yu Kai は良いニュースと悪いニュースに遭遇しました。

順調に進んだのは、起業チームの設立です。基本的には、昔の友人や部下を探し出して、何度か一緒に食事をし、30～50人の戦闘チームを結成しました。チームが数百人に成長した後に遭遇した管理上の問題は、後の話です。

残念なことに、豪華なチームの支持を得て最初の資金調達ラウンドを簡単に完了した後、次の資金をどこから調達すればよいのでしょうか?

2015 年の秋、まだ「人間対機械」の戦争が始まっていなかった頃、一般の人々、特に投資家は、この男が何をしようとしているのか全く理解できませんでした。ユー・カイは60～70の投資機関と次々に交渉したが、いずれも行動を起こさなかった。

当時のホットスポットはシェア自転車とP2Pでした。

そのため、世界の人工知能の発展に影響を与える「人間対機械」の戦いが訪れたとき、Yu Kaiは積極的に参加し、NetEaseのライブ放送ルームに登場し、技術ゲストとしてAlphaGoを説明し、この機会を利用して自分の行動を正当化しました。

2016年3月9日から15日まで韓国ソウルで開催された囲碁大会で、AlphaGoはイ・セドルを4対1で破った。 Yu Kaiの自信は大きく高まりました。これは、ほとんどの人が人工知能とAIチップを理解し始めていることを意味します。

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ユーカイのチップ「部隊」

彼は事業を始めた当初から、戦略的判断を堅持し、全体の環境に左右されないと語っていた。このため、彼は多大な犠牲を払った。彼がずっと不思議に思っているのは、短期的な感情や競争による市場への影響が中国では拡大していることだ。多くの外国人投資家が中国で儲けられないのはそのためだ。彼らはしばしば「地元」の力を過小評価している。

幸運なことに、「人間対機械」戦争から数か月以内に、Horizo​​n Robotics は Yuri Milner、Lake Capital、Tsing Capital、Xiangfeng Investment から資金援助を受け、2 年目には Intel が主導する 1 億ドルの A+ 資金調達ラウンドを獲得しました。

冬のための食料と飼料はようやく十分になった。

Yu Kai 氏は、Horizo​​n Robotics は「反コンセンサス」なことをしており、Baidu 傘下の自動運転スタートアップの中で唯一、異なる道を歩んでいると語った。このため、会話をすると両極端に分かれる。つまり、意気投合するか、普通の会話ができないかのどちらかだ。必要なのは、同じ考えを持つ人を見つけることだ。

巨大種子会社は不確実性に直面

2015年頃、Horizo​​n RoboticsとUnisoundがこの分野に多額の投資を始めました。Cambrianは最も遅く設立されましたが、元々の蓄積は中国科学院計算技術研究所ですでに完了していました。

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陳雲基と陳天世兄弟

2014年、中国科学院計算技術研究所の陳雲吉氏と陳天石氏の研究グループは、ディープラーニングプロセッサ命令セット「DianNaoYu」を提案し、コンピュータアーキテクチャ分野の最高峰の国際会議であるISCA2016に採択され、そのスコアは300件近くの応募作品の中で第1位を獲得しました。

当時のシミュレーション実験では、DianNaoYu 命令セットを使用した Cambrian ディープラーニング プロセッサは、x86 命令セットを使用した CPU と比較して 2 桁のパフォーマンス向上が見られました。

陳雲冪と陳天世の兄弟が登場し始めた。

陳雲吉は9歳で中学校に入学し、14歳で中国科学院コンピューター技術研究所の3年生に入学し、24歳で中国科学院コンピューター技術研究所で博士号を取得し、29歳で研究員に昇進し、33歳で中国青年科学技術賞と中国科学院若手科学者賞を受賞した。二人の兄弟は同じ道を歩み、再び「出会う」まで有名になった。

2008年、陳雲吉兄弟は、それぞれの科学研究の優位性を生かして重要な問題に取り組み、AIチップの開発で協力し始めた。これに先立ち、陳雲吉は中国の「龍孫の父」胡衛武を10年以上にわたって追っていた。胡衛武氏とそのチームが2016年に開発に成功したLoongson 3A3000プロセッサは、北斗2号衛星に使用されている。

同年、Cambrian Technologies が設立され、業界をリードする初の市販ディープラーニング プロセッサ Cambrian 1A を発売しました。

陳天石氏はかつて、カンブリアンは数百人規模のチームしか持たないが、世界初の端末AIプロセッサ、世界初のマルチコア端末AIプロセッサ、中国初のクラウド型人工知能チップの発売、3世代の端末IP製品のリリースなど、多くの成果を上げたと語った。

同氏は、AIチップの分野で新たな大手企業が現れないとは考えにくいと述べ、カンブリアンの野心を示している。しかし、ファーウェイが独自のチップを製造するという事実にすぐに直面しなければならなくなり、外の世界は同社がカンブリアンを「放棄した」のではないかと疑問を抱くことになるだろう。

陳天石氏は、ピーク性能が16TのファーウェイのAscend 310とカンブリアンのMLU100の間には競争はない、シナリオが異なり、ピーク性能も異なる、と答えた。オープンで独立したチップ企業として、我々は広い視野を持たなければならない。

これが彼の本心かどうかは分からないが、少なくとも巨人になるまでの道のりにはより多くの変数がある。

AIチップは時代のチャンスであるだけでなく、技術の必需品でもある。この台頭の波の中で、HiSiliconは真っ先に研究開発に投資したが、Huaweiに「隠された」。

2004年には、ファーウェイの完全子会社であるHiSilicon Semiconductorが徐々に歴史の舞台に登場しました。同社は当初、自社の携帯電話向けのベースバンドチップ、ビデオエンコードチップ、Kirinチップに重点を置いていました。AIチップとの関係は2017年に始まりました。

2017年9月初旬、ファーウェイはベルリンでKirin 970を発表し、Cambrian 1AプロセッサのIPをコアAI処理ユニットとして統合した「世界初の携帯電話AIチップ」であると主張した。翌年8月には、Kirin 980にもCambrian 1Aの最適化バージョンが搭載されました。

しかし、2018年10月から、Cambrianは当然のことながら予想外の悪いニュースに見舞われている。同社の「顧客」であるHuaweiは、フルスタック、フルシナリオのAIソリューションと、Ascend 910とAscend 310という2つのAIチップを発売したのだ。

HiSiliconが最高の成長率を誇るチップ設計会社に

PlayerUnknown's Battlegrounds 以前、Huawei の創業者 Ren Zhengfei 氏は、チップに 4 億ドルと 2 万人を投資する計画を立てていました。過去 23 年間で、HiSilicon の舵取り役である He Tingbo 氏はエンジニアから社長に昇進し、ミクロンからナノメートル、そして現在は 5 ナノメートルの技術への移行を経験してきました。

これらすべての蓄積と努力は、AIチップ時代におけるHiSiliconの強力な備蓄となり、実を結びつつあります。次世代のAscend 910、Ascend 310、Kirin 980の開発は加速しています。

創造性と秩序は意味を成す

カンブリアンは中国科学院を背景にしており、ハイシリコンは華為技術（ファーウェイ）という巨船をバックに、1000人を超える半導体の上級専門家が参加していること自体が超障壁となっている。

しかし、Unisound や Horizo​​n Robotics のようなスタートアップにとって、チームの構築と慣らしはそれほど簡単ではありません。

雲智盛は2015年にAIチップの開発を決定したが、プロジェクトが正式に軌道に乗ったのは2016年半ばになってからだった。雲智盛がチップチームを構築するまでには長く困難な時期を要した。 2015 年 11 月に「ミスター キー」こと謝冠超氏が入社して初めて、彼は IoT 事業部門全体の責任者となり、最も重要な KPI はチップ製造となりました。

深センから北京まで、ユニサウンドのソリューションは根本的な変革を遂げ始めています。

戦闘を率いる人物はいたものの、戦闘部隊はまだゆっくりと募集と訓練を行っていた。当時の経営陣にとって最も困難な問題は、アルゴリズムチームとチップチームの間の「戦い」だった。これは、ソフトウェアとハ​​ードウェアを組み合わせた AI チップが経験しなければならない苦痛であり、双方は収益の限界で必死に互いをテストしています。

汎用チップであればコストも高く、メモリやストレージ容量も比較的大きいのですが、AIチップ、特にエッジ側になると余分なものはコスト痛となるので、アルゴリズムチームには削減に協力してもらいたいですね。

この時点で、アルゴリズムチームは激怒していました。彼らがテーブルをたたき、オフィスを睨みつけながら、この件ではすでに最善を尽くした、非常に忙しいと言うのはよくあることでした。両者は口論しており、上司が最終決定を下すのを待つことしかできなかった。

上司の目には、それは逆の推論です。このチップが確立された場合、リソース制限の要件を満たす必要があります。アルゴリズムは、より多くのリソースを提供すればするほど、より良いパフォーマンスを提供します。残っているのは、パフォーマンス レベルを確認し、妥協点に到達するためにスペースを最大限に活用することだけです。

AI チップの開発プロセスにおいて、チームはあらゆるエンジンとあらゆるモジュールでこれに遭遇することになります。

Yu Kai 氏は、この問題は概念の衝突によるものだと考えました。採用の際に、ある人が彼に「あなたはソフトウェアだけを扱っているのに、ソフトウェアとハ​​ードウェアを組み合わせる意味は何ですか?」と尋ねました。

彼は、これが主導権を握るときに必ず経験しなければならない「風の抵抗」だと考えています。Horizo​​n チップ チームも、初期の段階ではかなり長い間、調和して協力して作業していませんでした。ソフトウェア開発では迅速な反復が重視され、ハードウェアでは体系的なプログラミング思考が重視されていました。

一方は速く、もう一方は遅く、一方は創造性を重視し、もう一方は秩序を重視します。これら 2 つのグループの人々の間には自然な対立があります。

2015 年 10 月、最初のチップ エンジニアが Horizo​​n に入社し、チップ コードの最初の行が入力され、フロントエンドの開発が始まりました。彼は、コードの作成、コードのテスト、レイヤーごとの物理実装図の描画、サンプルの製造というプロセスを経て、2017 年 8 月 16 日にようやく点灯しました。同年 12 月 20 日には、第 1 世代のチップと、そのチップに基づいて開発されたいくつかの代表的なアプリケーションがリリースされました。

実際、チップチーム自身も最初は懐疑的でした。「動作するだろうか？何もないよ！」しかし、プロジェクトが実際に実行されると、チームの自信は強くなり始めました。

重要な局面において、チップの研究開発の進捗を確実にするため、ホライゾンのアルゴリズム責任者である黄昌氏は、小さな会議室に閉じこもり、2週間コードを書き、ドアに「開発中、邪魔しないでください」という看板を掲げたと言われている。

2 週間後、Huang Chang はアルゴリズム アーキテクチャの最終版を持って小さな会議室から出てきた。目の下にはくまがあり、髪は乱れ、目には輝きがあった。「完成しました!」

よく調整された成熟したチームにより、Horizo​​n のチップ開発サイクルは 22 か月に短縮されました。インターネット業界の急速な試行錯誤や反復とは異なり、チップに間違いがあってはなりません。ユー・カイ氏は、AIチップの研究開発費は5000万ドルを超えており、スタートアップ企業にとっては非常にリスクが高くストレスの多い仕事だと語った。

武器を作るだけで戦わない

2年間のチップ製造を経て、2018年5月にUnisoundは、より低いコストと消費電力でより高いコンピューティングパワーを提供するスマートホームとスマートスピーカーを対象とした第1世代チップ「Swift」を発売しました。このチップはARMのアーキテクチャと独立したアルゴリズムを採用しており、UMCと台湾の企業によって製造され、パッケージングとテストを完了した。

予想外に、夜明け前が一番暗い。雲智盛は、準備が整っていたチップが突然点灯しなくなり、皆が驚いたため、5月16日のチップ発表会をキャンセルすることを決定した。

李小涵はすぐに調査を組織し、開発ボードの図に問題があることを発見しました。彼はすぐにそれを修正し、再検証しました。1週間かかりましたが、すべて問題ありませんでした。

チップがリリースされた後、チームは音声機能のテストにも多大な労力を費やしました。顧客のほとんどは南部出身者でした。ある日、何日も何晩もテストと調整を繰り返し、ようやくテストに合格しましたが、結局、顧客の上司が別の、よりニッチな場所のアクセントを持っていたため、チームは再び拒否されました。

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黄偉氏らがチップの初点灯を祝った

李暁涵氏は、AIチップ製造の課題は3つの理由にあると指摘した。1つ目は、システムアーキテクチャ全体で最適なエネルギー効率比を実現する方法と、フォン・ノイマン型メモリの壁を突破する方法。2つ目は、ハードウェアとソフトウェアを統合すること。3つ目は、アプリケーションシナリオを理解することだ。

Unisound はモノのインターネット専用のチップであり、Horizo​​n は車載インテリジェント運転コンピューティングと AIoT シナリオ専用のチップです。

偶然にも、インテルがレノボやデルのようになることはないのと同じように、彼らのビジネスモデルはすべて抑制されているようだ。他社が垂直方向にアプリケーションを開発している一方で、Yu Kai は最下層に留まり、上に向かって開発を進めたいと考えており、これは互いに競争することに等しい。

一つは産業チェーン全体から利益を得ること、もう一つはプラットフォームから利益を得ることです。彼らは後者を選択しました。チップメーカーは生産量を増やすことでしか生き残れないことは誰もが知っています。戦争への参加をできるだけ避け、弾薬の運搬役だけを務めることが彼らの生き残りの道です。

これが、戦争をせずに武器を作る方が良いと于凱が頻繁に言った理由です。

同様に、雲智盛が2018年後半にチップの配送を開始したとき、最も考えていたのは顧客に何を配送するかということでした。チップとアプリケーションの両方を提供しているわけではないが、IoT分野の違いにより、顧客向けに既製の機能アプリケーションを多数用意する予定だ。

チームの調査により、IoT 市場に必要なのは AI チップではなく、IoT に適用される AI 機能であることがわかりました。たとえば、スマート電球ソリューションを思いついた場合、その中にチップが含まれているのは事実ですが、顧客が評価するのは機能です。

かつて、李小涵はAIチップを照明メーカーに持ち込んだ。社長は茫然として李小涵を見て、「なぜこれを私に渡すのですか？」と尋ねた。しかし彼は、チップには他にどんな機能があるか、チップとソフトウェアがバックグラウンドサービスと組み合わさって、どのようにしてさまざまな機能を実現できるのかについても尋ねました。上司は彼を家に招き入れ、詳しく話し合うために座りました。

半年前に発売されたUnisoundと比較すると、Horizo​​nは2017年末にスマートカメラ向けのJourney 1.0プロセッサとSunrise 1.0プロセッサを発売した。

Yu Kai氏はチップのアーキテクチャを人間の左脳と右脳に例えました。理性的なコンピューティングを担当する部分は依然としてARMアーキテクチャを使用しており、感情的な部分を担当する部分はBPU（Brain Processing Unit）と呼ばれています。これはHorizo​​nが独自に設計した部分であり、主に人工知能コンピューティングに使用されます。

Journey 1.0 および Rising Sun 1.0 チップは、Chip Horizo​​n の第 1 世代 BPU アーキテクチャ「Gaussian」を採用し、チップを定義するアルゴリズムを提案しています。これらは、コンピューターの先駆者でありチューリング賞受賞者の「ソフトウェアに真剣に取り組む人は、独自のハードウェアを作るべき」という考え方に賛同しています。

起業してから4年以上経った今でも、Yu Kaiはソフトウェアアルゴリズムに対する皆の熱意と投資に戸惑っています。彼はずっと、アルゴリズムの敷居はどんどん低くなると信じてきました。実際、多くの純粋な人工知能アルゴリズム企業が進路を調整しているのもわかります。

興奮するのは彼らのものだ

AIチップブームの波の中で、スマート音声に取り組む企業が最も活発である一方、コンピュータービジョンに取り組む企業は最も控えめです。

どういう意味ですか？上級アナリストのウー・レイ氏は、ロボットであれ、エアコンの音声制御モジュールであれ、これらはすべて音声分野における新しいものであり、チャンスであるため、AIチップを試す意欲が高まっていると考えている。

SenseTimeやCloudWalkなどのコンピュータービジョン企業のビジネスは、新しい機器を作るものではありません。Webカメラやプロ用カメラはすでに存在しています。現在、サーバーに流れた後にデータが有効に活用されないという問題を解決しようとしています。

Yitu Technologyは、コンピュータービジョンを専門とする人工知能企業です。2017年末、エンジニアリングおよびテクノロジー部門の責任者であるTang Libin氏が率いるチームは、ある問題に遭遇しました。彼らは以前、アルゴリズムをPC側に配置していました。この「貴重な」PCデバイスは、寒さ、湿気、汚れに弱く、また、誰かにメンテナンスしてもらう必要があります。

彼らは早急に、アルゴリズムをカメラに組み込む方法を見つける必要がある。

最初のステップはチップの選択で、これには約 3 か月かかります。製品部門とアルゴリズム部門が連携して、シナリオ要件を満たす市場にあるすべてのチップを 1 つずつテストします。

気に入ったものが適していない場合は、チップサプライヤーと相談してカスタマイズします。たとえば、一部のチップは端末デバイス専用に作られておらず、PC 用に設計する際にはコンパクトな環境が十分に考慮されません。

また、汎用チップを選択しない限り、専用チップの場合は、チップ間に若干のタイムラグを伴いながら、製品設計とチップ選択が同時に行われます。万が一、最終的にチップを修理できない場合に備えて、製品を設計する必要すらありません。全員が同時に製品デザインを完成させます。

唐立斌氏はまた、国内外のチップ企業はどちらも優れているが、サポート速度には若干の違いがあることも発見した。国際大手のサポート速度は、国内の同様の企業の3分の1である。その理由の1つは、国際大手は技術ニーズを海外本社にフィードバックし、全体的な意思決定プロセスが比較的長いのに対し、国内企業は顧客のニーズに合わせてチップを迅速にカスタマイズできるためである。

2018年3月、CloudWalk Technologyの第一世代AIスマートカメラ「Juyan」がインテルチップを採用して市場に投入されました。両者はアルゴリズムとハードウェアの電力消費を最適化する特別プロジェクトを立ち上げ、消費電力を15ワットまで削減し、出荷に成功しました。

数か月後、第2世代のAIスマートカメラが議題に上がり、Huawei HiSiliconのチップが主な選択肢となった。その成熟度はまだ磨かれているが、パフォーマンスが大幅に向上したことがTang Libin氏を安心させた。製品を発売する前に、アルゴリズムの改良やシナリオ機能の調査に多くの時間を費やすことができます。

2019年以来、唐立斌氏は休みなく顧客を訪問している。多くの銀行が支店の苦情率の問題について繰り返し彼に言及してきた。時には顧客が業務プロセスが複雑で待ち時間が長いと感じ、腹を立てている。このとき、宥和が最優先である。

彼らは広東省の中国農業銀行でアプリケーションを試験運用しました。バックグラウンドでオンライン ストアに何人の人がいるかを確認できます。各人の頭の上にステータスが表示されます。一般的な待ち時間制限は 15 分です。その時間までに番号が呼ばれない場合は、顧客に挨拶するか、コップ 1 杯の水を注いで顧客を落ち着かせる必要があります。

顧客に直接届けられるこれらのものはすべて、チップを製造していない人工知能メーカーの成果であり、アルゴリズムはチップの成果です。そのため、初期段階で優れた AI チップを選択することが重要です。

10年間馬の姿勢をとらない

しかし、同じくコンピュータービジョン陣営の Yitu は、じっとしているわけにはいかず、ほぼ同時に問題を発見しました。一方は他者に助けを求めることを選択し、もう一方は自ら行動を起こすことを選択しました。

今年5月、創始者の朱龍はニュース放送のウォーミングアップを利用して、上海で「Qiusuo」チップをリリースしました。これは、クラウドとエッジの両方のシナリオを考慮したSoCレベルのチップです。 Nvidia をターゲットにしています。

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Yituが「Qiusuo」チップの性能を披露

彼らは2017年2月にチップの製造を計画し、後にAIチップのスタートアップ企業ThinkForceに投資した。チップ業界のベテランで構成されるこのチームのおかげで、Yituのチップ製造への道はスムーズになった。 Yitu はビジュアルアルゴリズムを提供し、ThinkForce はハードウェアの研究開発を担当します。これは、「アルゴリズムはチップである」という朱龍の考えを裏付けるものです。

これは完全な話です。端末側に HiSilicon があるため、Yitu にとってはそれほど簡単ではないかもしれませんが、Yitu 自身もクラウド側で強力なコンピューティング パワー要件を持っています。

しかし、長年チップ業界に身を置いてきた専門家の張兵氏は、Yituの需要が十分な量を支えることができるかどうかという疑問を抱いている。もしそうでない場合、ビジネスとチップの両方を行っているYituの状況は少々厄介になるだろう。基盤技術を担当する完全に独立したサードパーティであるCambrianと比較すると、チップ分野でより多くのチャンスがあります。

易図を退社したエンジニアの胡小軍氏はNetEase Smart Insightに対し、実は初期の頃、朱龍は10年間馬の立ち方を練習する必要があるとよく強調していたのに、なぜ今易図はそんなに急いでいるのか、と語った。

なぜなら、2017年に資金調達をしようとしたとき、馬の姿勢をやるというアイデアに最初に反対したのが投資家だったからです。さらに、Yituの収益圧力は現在急激に高まっている。これが最善の選択肢かもしれません。

何があろうと、すべての道はローマに通じている。これは彼らのチップに関する物語であり、中国製チップの台頭の証拠でもある。この先に地雷原や奈落の底があろうと、誰もが元気そうに見える。

汎用チップの終焉。

（インタビュー対象者の要請により、呉磊、張兵、胡暁軍は仮名です。）