文 | 刘洋

来源 | 投中网

2017年12月15日，依图与数家投资机构宣布完成对AI芯片初创团队ThinkForce的4.5亿元A轮投资。彼时，距离依图自己的3.8亿元C轮融资刚刚过去半年的时间。

同为初创企业的依图投资ThinkForce，拉开了这家人工智能公司正式入围国产芯片制造行业的序幕。

2019年5月9日，上海中心的会场上依图CEO朱珑发布了全球首款深度学习云端定制芯片，定名questcore™“求索”。

从依图公开的数据来看，QuestCore 是全球首款深度学习云端定制 SoC 芯片，采用 16nm 工艺制程，定位服务器芯片/云端 AI 芯，可独立使用，专注于计算机视觉领域，适用于加速各类视觉推理任务，比如交通运输、公共安全、智慧医疗和智慧零售等行业，尤其是对云端智能视频实时分析等应用具有强需求的企业环境。

目前questcore芯片会用在依图的云端和边缘服务器上，与依图的智能视觉分析软件结合，作为软硬件一体化的解决方案对外销售。

没有超越英伟达的芯片没有意义

近两年，随着硬科技领域得到越来越多的关注，大量的投资机构对包括人工智能在内的硬科技创新表现出了热情，曝光度的提升带来了更大范围的认知升级。

过去半个多世纪以来，依靠摩尔定律的奇迹，人类成功地在更小的空间里容纳下更多的计算力。但是，摩尔定律已濒临终点，单位面积晶体管数量的提升终将触及物理极限。与此同时，智能算法的性能仍在万倍增长，以依图自主研发的人脸识别算法为例，过去4年算法精度提升了100万倍。

这当中AI芯片对于算力的重要性已经引发了行业内越来越多人的认可，AI芯片这一赛道中的玩家也越来越多。长期以来，垄断AI芯片赛道的都是行业巨头如英伟达、因特尔、谷歌等。其中英伟达凭借GPU的巨大优势，占据了绝大多数云端市场，地位几乎难以撼动。

朱珑直言不讳地说，依图开发这款芯片，不在于追求匹及英伟达上则几百 T 的算力，而在于高计算密度。

依图科技首席创新官吕昊则用了更直接的方式进行了和英伟达芯片的对比，他手持一台体积与15 英寸苹果 MacBook Pro笔记本相当的依图原子服务器，成功带动200路摄像头同时完成实时智能视频分析任务。

依图原子服务器基于questcore™ 打造，一台服务器提供的算力与 8 张英伟达P4卡服务器相当，而体积仅为后者的一半，功耗不到20%。在进行视频解析时，1台依图原子服务器（搭载4核 questcore™芯片，除此之外无需其他配置），与8卡英伟达T4服务器（含双核英特尔 x86 CPU）对比，单路视频解析功耗仅为后者的 20%，与8卡英伟达P4 服务器（同样含双核英特尔 x86 CPU）相比，功耗约为后者的10%。

朱珑说：“没有超越英伟达的芯片是没有意义的。”

算法即芯片时代

朱珑说：“摩尔定律的终结和人工智能技术的发展将开启一个新的时代——算法即芯片时代。算法即芯片这句话非常本质，只有能找对问题，找对场景，用对算法，并为此定制芯片，才有可能做到极致性价比。”

事实上，依图科技自创立以来就保持着高速发展，算法一直是其核心能力之一，但是目前来看依图并不打算被算法所局限，人脸识别技术也很难成为一款支撑其未来成长空间的产品，加之近年来技术的成熟，依图做芯片已经是顺势而为的一种选择。

这样的选择无论是资本端，还是产品端都是最好的尝试。

通常意义上，以英伟达为代表的芯片厂商提供给客户的产品均是普通计算型芯片，只在底层提供一些加速操作，没有面向重大场景做针对性优化，已经无法满足AI个性化的需求。这也是绝大多数芯片厂商目前的通病，触及场景俨然是未来的趋势。

朱珑向投中网透露其自研芯片的主要原因并非为了芯片的商业化，而是从场景出发，更好地发挥依图算法和软件的性能，为客户提供针对特定场景优化的性能、功耗和成本最优的一体化解决方案。

2019年4月底，特斯拉高调的发布了自动驾驶芯片“全自动驾驶计算机”（full self-driving computer，简称FSD），并已经搭载进最新生产的特斯拉车型。

芯片一出现，朱珑就立马和技术团队沟通：“这款芯片做的怎么样？”

技术团队说：“还行吧，我们也能做。”

当时朱珑心就凉了半截，他想“一个做汽车的公司做的芯片都能跟我们一样，那我们这芯片怎么办？”

但是事实上，特斯拉的芯片计算能力高达144 TOPS，特斯拉自动驾驶负责人Pete Bannon称该芯片可以处理每秒2100帧的图像输入，相当于每秒25亿像素。并且特斯拉芯片开发的负责人是在AMD供职过的芯片大神Jim Keller，他在AMD用了20年时间挑战英特尔，并且随着苹果一炮而红，可以说特斯拉的研究团队是世界顶级的，不仅如此其还有着天然的特定应用场景，即自动驾驶，研发难度明显降低了许多。

朱珑介绍，求索与FSD的性能和方向基本一致，但FSD应用在边缘，而QuestCore则主要面向云端，但兼顾边缘。同时，FSD将只会使用在特斯拉新能源车上，QuestCore就没有限制，应用范围就更广，适应性也更强。

路漫求索

尽管对于依图而言，这款芯片凝聚了他们最近两年的研究成果，但是朱珑知道，一款芯片根本不足以成为一个可以撼动英伟达地位的公司。

他举了一个很有意义的例子：“这就好像两支实力不对等的足球队之间的对决，即便实力较弱的队伍侥幸赢了一场，但是两支队伍的差距还是巨大的，只有可以赢第二场，第三场甚至第四场，才证明弱队有了挑战强者地位的实力。”

走出算法的舒适区，对于依图是一个挑战，也是一个突破，依图坚信，在没有先例可循的智能时代，中国AI创企与世界科技巨头站在同一起跑线上，完全有机会成为新时代的巨头。从依图造芯的选择来看，并不是孤立事件，如谷歌TPU、百度昆仑等都选择了这样的道路。

这也在揭示一个新的时代的到来，根据Gartner的预测数据，全球人工智能芯片市场规模将在未来五年内出现飙升，从2018年的42.7亿美元成长至343亿美元，增长超过7倍，可以说，未来AI芯片市场将有一个很大的增长空间。

值得一提的是，在5月9日，与依图科技同为“图像四小龙”的旷视科技宣布于近期完成7.5亿美元D轮融资。

根据CVsouce上的数据显示，依图科技过往一直保持着每年1到2轮融资的节奏，上一次融资刚好也在去年的中旬。上一轮融资后，依图科技估值已达150亿元。如今依图有了芯片业务加持，估值与融资额也势必会迎来一次上涨，而当记者问及新一轮融资是否将近，依图科技方面对此并未回应。

吕昊告诉投中网：“我个人更关注于产品端，我们坚信只有好的产品才能收获更多的认可。我觉得市场往后怎么看我们，对我们是不是有改观，是更有趣的事吧。依图发布芯片对整个市场也会有一个影响。”