上一年云棲大會，“平頭哥”橫空出世;本年云棲大會，“平頭哥”發布正式流片的芯片。據了解，這款名為含光800的芯片推理性能到達78563 IPS，在杭州城市大腦的業務測試中，1 顆含光 800 的算力等于 10 顆 GPU。

算力是AI的引擎，AI芯片不單代表著計算的規模和效率，也代表才智的程度。清華大學微電子所所長魏少軍曾用“無工業不AI，無使用不AI，無芯片不AI”來描述芯片對的AI工業使用的重要性。

AI芯片更強算力開釋安全防護價值

作為AI落地的重要范疇，安全防護工業的攝像機、交換機等安全防護產品均需求芯片，這也決議了整個安全防護體系的業務體現。

以杭州主要城區交通監控視頻處理為例，該業務需求40顆傳統GPU，且有300ms的延時;而含光800這種算力級別的芯片只需4顆就能完結相同的業務量，且延時降至150ms。很強的算力可以更大程度開釋才智安全防護的價值，算力對安全防護產品使用效果的影響不可謂不大。

場景不同 要求不同：安全防護哪一范疇好掘金?

當然，安全防護范疇AI芯片的運用并不是“大力出奇跡”，還需求考慮更多重因素。比如，端側和后臺對AI芯片的要求不同，在當時城市智能安全防護體系狀態下，端側以減少傳輸壓力為目的，是作為根本算力的存儲，然后臺需求專心于算力提高，且要求愈加通用化及其各類算法的同時調度才能。

而使用環境的不同也引出了還有一個問題：做通用芯片還是專用芯片?專用芯片犧牲了靈敏性，對特殊場景進行調優;通用芯片適配多種場景，能耗也相應上升。

那么，端側和云端哪個有很大的機會?當時安全防護中，“云邊組合”是開展的趨勢。但從當時AI芯片市場遠景和競賽格局看，國內AI芯片企業在邊緣端的機會更多，特別是視頻處理相關芯片具有很大潛力。國內比較多AI企業確定的都是交通監控、人臉識別、公司考勤等單點單技能的運用，隨著5G、IOT等使用鼓起，這類企業的市場空間將持續擴大。而國內企業在云端芯片范疇預期很難有所突破，不過仍在加速追趕，關于其遠景可以持樂觀態度。

安全防護AI芯片走向何方?

安全防護工業鏈長且高度碎片化，因此當時AI芯片在安全防護范疇仍不可完成大規模快速落地，這與工程化難度及其技能累積也相聯系。

當時，安全防護AI芯片更多從技能角度動身，以滿意特定性能要求，不能靈敏習慣多場景，未來需求專門為AI規劃的靈敏、通用的芯片。別的，當時AI芯片工業主要以企業為主體，同環節的企業劇烈競賽，產品上下游廠家的運作和管理卻相對獨立，未來職業開展則應以合作為主線，構成工業生態。

AI芯片這把“火”也從安全防護燒到了其他范疇。據市場調查公司Reportlinker預期，到2023年世界AI芯片市場規模到達到108億美元，復合年均增長率達53.6%。到時，中國企業能否從劇烈的競賽中嶄露頭角?

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