继阿里、百度之后，腾讯为何也要造“芯”？

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尽管国内芯片设计公司在过去两年里如雨后春笋般涌现，但许多像格力这样的家电制造商已经开始跨国生产芯片。对于互联网和云服务巨头，谷歌、阿里巴巴、亚马逊和百度已经涉足芯片设计领域，推出了自己的芯片。现在，腾讯似乎准备打造一个“核心”！

深圳宝安湾腾讯云计算有限公司成立，或将参与芯片设计

近日，据企业搜索数据显示，3月19日，腾讯深圳宝安区腾讯云计算有限公司注册成立，注册资本2000万元，法定代表人为腾讯云副总裁王。

企业调查数据还显示，深圳宝安湾腾讯云计算有限公司是腾讯云计算(北京)有限公司的全资子公司，腾讯云计算的主要运营商。腾讯云计算(北京)有限公司的实际控制人是马。

特别值得注意的是，在深圳宝安湾腾讯云计算有限公司的业务范围中，除了计算机技术服务和信息服务；大数据处理技术的研究与发展；除了应用软件开发，还出现了“集成电路设计、研发”。这也意味着腾讯将通过新成立的深圳宝安湾腾讯云计算有限公司进入芯片设计领域..

互联网和云服务巨头创造了“核心”

事实上，腾讯开始进入芯片设计领域也就不足为奇了，因为主流互联网和云服务巨头已经开始进入芯片设计领域，并推出了自主开发的云ai芯片，这已经成为大势所趋。

早在2016年，谷歌就推出了为深度学习而优化的张量处理器tpu。当时，谷歌表示已经在数据业务中使用了tpu。在阿尔法戈成功战胜围棋世界冠军李世石的背后，要感谢谷歌tpu的帮助。然后在2017年，谷歌阿尔法戈只用了一个第二代tpu就打败了柯杰。谷歌的第三代tpu也已经商业化，其计算能力高达100万亿次浮点运算(每秒1000万亿次)，是第二代的8倍多。

2017年，阿里巴巴集团正式成立达摩研究所，开展基础科学和颠覆性技术创新研究。随后，2018年4月，阿里巴巴全面收购了中天威，一家国内独立的嵌入式cpuipcore公司。2018年9月，阿里巴巴整合了中天威和达摩研究所的芯片团队，正式成立独立的芯片企业“平头阁半导体有限公司”，进入芯片设计领域。此后，它还推出了risc-vcpu核心铁铉910，云人工智能推理芯片包含光800等。

2018年7月，百度还发布了首款A云全功能人工智能芯片“昆仑”。2019年底，百度昆仑芯片已经成功发布，并成功应用于百度的智能云业务。

2018年11月，另一家互联网巨头亚马逊(Amazon)也进入了芯片领域，并推出了其首款云人工智能芯片“推理”。2019年12月，亚马逊在AWS Re:Invente会议上发布了基于arm架构的第二代服务器芯片graviton2，并推出了其云人工智能推理芯片推理的商业范例。

让我们来看看当前的全球云服务市场:

根据canalys 2019年发布的最新全球云市场份额数据，数据显示2019年全球云计算支出激增37.6%，达到1071亿美元。显然这是一个非常大的市场。然而，前四名占据了近60%的市场份额。在排名前四的厂商中，除了第二位的微软，亚马逊、谷歌和阿里巴巴都推出了自己的云人工智能芯片(亚马逊也有自己的arm服务器芯片)，并开始将它们应用到自己的云服务中。

让我们来看看国内云服务市场的当前模式:

根据canalys发布的报告，2019年第三季度，中国基础云市场同比增长60.8%，市场规模达到29亿美元，占全球总量的10.4%。其中，阿里巴巴云占45%，腾讯占18.6%，亚马逊占8.6%，百度云占8.2%。我们还可以看到，在国内基础云市场排名前四的厂商中，除了腾讯，其他三家都已经推出了自己的云ai芯片。在国内云服务市场，腾讯一直在努力追赶阿里。

显然，云服务提供商选择开发自己的云人工智能芯片或服务器芯片并不是巧合，那么为什么这些巨头选择“构建”自己的核心呢？

巨人建造“核心”的意图是什么？

众所周知，人工智能技术近年来发展迅速，大量新算法不断涌现，原有算法也在不断优化。然而，定制的人工智能芯片不能灵活地适应各种算法，因为它在设计时被固化为特定的算法。与gpu和fpga相比，它们更加灵活，这使得定制的ai芯片还没有在数据中心/服务器中广泛使用。

然而，随着人工智能算法的不断发展，它在一些特定领域已经逐渐成熟，尤其是在云市场，这一点尤为突出。

因为，对于互联网和云服务巨头来说，他们在许多领域的需求都是非常明确且相对固定的。例如，百度可能有更多的搜索需求，米托有更多的图像需求，淘宝有更多的网上购物需求，支付宝有更多的支付需求。特别是在海量数据的驱动下，软件和人工智能算法在很多领域都变得成熟和稳定。在这种情况下，不可避免地要进一步追求性能、能效和成本的最佳优化，并选择定制的人工智能芯片。

根据abiresearch的最新调查报告，随着近年来人工智能技术的发展，对云人工智能芯片和终端人工智能芯片的需求都呈爆炸式增长。据估计，到2024年，全球云ai芯片市场将达到100亿美元，终端ai芯片市场将接近80亿美元。虽然终端ai芯片的出货量可能会更大，但就销量而言，云ai芯片市场更大。

对于互联网和云服务提供商来说，他们对人工智能芯片的需求越大，他们需要支付的成本就越高。

同时，在云市场中，随着人工智能计算需求的爆发和人工智能芯片在云中的发展，云计算架构已经开始发生变化。由于cpu不是人工智能计算的最佳载体，云计算已经从最初的x86架构cpu逐渐转变为异构计算。arm服务器芯片有了新的机遇(与x86相比，arm更加开放，进入门槛更低)。

虽然传统的通用芯片有着广泛的应用，更容易被制造商使用，但它也导致了市场上产品的同质化。随着市场竞争的日益激烈，越来越多的制造商开始寻求差异化。使用独特的芯片可以为他们自己的产品和服务带来更大的差异化。同时，许多新应用和特殊要求的出现也要求独特的芯片来满足市场需求。这是互联网和云服务提供商开发人工智能芯片或服务器芯片的驱动力。

也就是说，未来互联网和云服务提供商需要的人工智能芯片和服务器芯片将会越来越差异化。他们需要的是基于他们自己的业务需求和他们自己的软件算法定义的人工智能芯片和服务器芯片。传统芯片制造商的业务逻辑是设计一种能够最大限度地应用于更多客户的芯片。显然，这两者之间有很大的区别。

此外，与传统芯片制造商相比，互联网和云服务提供商更了解自己和客户的需求，自主开发的ai芯片和服务器芯片能够更好地满足自己和下游客户的需求。

综上所述，目前，阿里、亚马逊、百度等互联网和云服务巨头拥有巨大的业务规模和客户规模，对云ai芯片和服务器芯片的需求可以完全支持他们的芯片业务(芯片出货的订单越大，成本越低)。此外，使用自主开发的芯片不仅可以降低芯片的采购成本，还可以满足自身在计算性能和能效方面的需求，并且具有更高的安全性，能够更好地满足客户的需求，帮助客户改善产品体验，提升核心竞争力。

当然，上面提到的自主开发芯片的好处只是在理想状态下。因为制作芯片不是一件容易的事情，它需要大量的专业人员和大量长期持续的资金投入。然而，对于谷歌、阿里、亚马逊、百度和腾讯等互联网和云服务巨头来说，资金绝对不是问题，有了足够的资金，人才问题有望得到很好的解决。剩下的问题是，你的业务发展是否迫切需要这样做，以及你有多大决心这样做。

腾讯已经开始芯片布局

尽管与其他互联网和云服务巨头相比，腾讯的“核心”行动似乎来得太慢了。但事实上，腾讯几年前就开始了一些芯片布局。

早在2016年11月，阿里和腾讯就参与了可编程芯片公司barefootnetworks价值2300万美元的C系列融资。然而，该公司在2019年被英特尔收购。

随后，2018年，在腾讯的带领下，ai芯片公司——上海绥远科技有限公司获得了3.4亿元人民币的预投资。根据调查数据，腾讯科技持有绥远科技23.2%的股权，是绥远科技的最大股东。

需要指出的是，绥远科技的主要方向是腾讯云需要的云人工智能培训和推理芯片。2019年底，绥远科技正式发布第一款A云培训芯片——嘉思dtu。

根据绥远科技发布的信息，嘉思dtu芯片主要关注数据中心培训场景，支持E级数据中心互联，也是业内唯一支持bf16的芯片，计算能力为86个触发器。fp32的计算能力为22个触发器。支持单个节点最多16个芯片的互联，支持多节点扩展和分布式培训平台。然而，基于dtu芯片的易云t10加速卡的单卡计算能力和单精度达到了20次。

显然，腾讯进入云ai芯片市场很可能依赖绥远科技。毕竟，腾讯本身就是绥远科技的最大股东。

从腾讯成立一家拥有芯片设计业务的新公司，腾讯的“核心”布局正在加速。