“5G小儿科AI大产业”华为海思任重道远

　　8月23日，华为推出昇腾910芯片。图/受访者提供

　　华为下一代芯片呼之欲出。新京报记者日前获悉，华为将在9月6日德国柏林国际电子消费品展览会（IFA）上发布下一代旗舰芯片“麒麟990”。

　　8月23日，华为在深圳坂田基地推出AI芯片昇腾910和开源计算框架MindSpore，并打出“算力最强AI芯片”的口号。华为副董事长、轮值董事长徐直军将昇腾910和MindSpore视作是华为AI战略闭环的最后一块版图。业内有观点认为，麒麟990采用华为自研达芬奇NPU后其AI运算能力将进一步提升。

　　支撑华为芯片研发的功臣是全资子公司海思半导体公司。从2004年成立至今，海思半导体从零开始，经过15年时间后已成为比肩高通、三星的半导体公司。这有赖于华为在研发上的持续投入——2008年至2018年期间，华为近十年投入研发费用总计超过4800亿元，2019年将上升至1200亿元。

　　虽然美国商务部已宣布对华为的临时许可再度延长90天，但移出“实体清单”几无可能，华为仍需要尽快摆脱对美国供应商的依赖。根据国信证券去年发布的研报显示，华为拥有超过2000家供应商，核心供应商50多家，其中有30%以上为芯片供应商，包括高通、英特尔、镁光等。在共计180天的喘息期内，华为与海思能否完成全面的替换工作？

　　AI是大产业

　　华为推“算力最强”AI芯片

　　7月31日任正非在华为内部发表讲话，主题是“钢铁是怎么炼成的”。任正非表示：“5G就是一个小儿科，过于被重视了”。“5G提供高带宽、低时延，支撑的是人工智能，人工智能才是大产业”。他认为，人工智能是又一次改变信息社会格局的机会，它需要超级计算、超大容量的数据存储和超速联接的支撑才能实现。

　　昇腾910就是华为在AI（人工智能）战略上的一步新棋。

　　在8月23日的发布会上，徐直军表示，昇腾910在算力上完全达到了设计规格，而且达到规格算力所需功耗仅310W，明显低于设计规格的350W。他透露，华为已经将昇腾910用于AI训练中，实验证明昇腾910与MindSpore配合，与现有主流训练单卡配合谷歌的TensorFlow相比，显示出接近2倍的性能提升。在发布会上，昇腾910被称作“地表最强性能芯片”。

　　在昇腾910发布前，华为已经率先将昇腾310进行商用，二者的主要区别在于昇腾910主要用在云端，昇腾310主要用在边缘计算方面。

　　据介绍，目前昇腾310主要应用在智慧城市、自动驾驶、新零售、机器人、工业制造、云计算AI服务等各种场景中。基于昇腾310，华为已发布多款芯片产品，广泛应用于安防、金融、医疗、交通、电力、汽车等行业。

　　徐直军表示，未来还计划推出AI芯片昇腾610，主要用于自动驾驶开发。针对AI训练，华为在推出昇腾910后，未来还计划推出昇腾920；面向边缘计算场景，华为在已经商用的昇腾310基础上，计划2021年推出昇腾320。

　　除了昇腾910芯片，华为此次还推出AI计算框架MindSpore，作为华为AI战略的重要组成部分。徐直军认为，二者是华为AI战略闭环的最后一块版图，其推出标志着华为已完成全栈全场景AI解决方案（Portfolio）的构建，也标志着华为AI战略的执行进入了新的阶段。

　　2018年10月的全联接大会上，华为发布AI战略与全栈全场景AI解决方案，目标是将终端、联接、计算和云四大核心业务与AI结合。

　　徐直军在去年全联接大会的采访中提到AI对于华为的三点意义。他表示，首先AI开创了新的机会，基于AI的加速模组、加速卡、AI云服务，这能够带来新的增长；其次是AI能保持和增强华为现有服务的竞争力，更好地面向未来；最后对于华为内部来说，AI能改进管理、提升效率，更好地提升整个组织的竞争力，以面对未来的挑战。

　　从市场价值和规模来看，人工智能确实蕴藏着巨大的潜力。IDC的相关报告显示，2018年中国的人工智能市场规模达17.6亿美元，其中政府、互联网、金融、电信、制造、医疗是人工智能应用规模较大的几个行业。

　　华为在今年8月曾发布“面向2025十大趋势”，预测到2025年，智能技术将渗透到每个人、每个家庭、每个组织，全球58%的人口将能享有5G网络，14%的家庭拥有“机器人管家”，97%的大企业采用AI，企业的数据利用率将达86%。

　　徐直军去年已表明，华为的AI芯片不会对第三方销售，未来会以AI加速模块、AI服务器、云服务的形式面向第三方销售。目前华为尚未宣布对开发者的收费标准，不过在业内人士看来，华为要保证一定的性价比才能与TensorFlow正面竞争。

　　后发优势不明显

　　生态建设和价格策略是关键

　　徐直军之所以将昇腾910和MindSpore的推出视作华为全栈全场景AI解决方案（Portfolio）构建的完成，是因为二者将完成华为AI生态的布局，全面向谷歌的TPU和TensorFlow对标。

　　2015年11月，谷歌旗下的人工智能团队谷歌大脑正式推出TensorFlow并将其开源，并于2016年首次推出TPU芯片。

　　目前开源深度学习平台已经成为AI应用开发者的首选。根据第三方研究机构IDC在今年7月发布的《中国深度学习平台市场份额调研》显示，在接受调研的企业和开发者中，有高达86.2%选择使用开源深度学习框架。

　　因此，华为发布并宣布将MindSpore开源，目的是在于争夺AI产业的高点——只有通过推出自己的开源计算框架，才能圈起更多的开发者和用户，形成独立的生态社区，继而进一步掌握和制定AI应用的标准和规则。

　　在华为之前，国内外已有不少科技巨头在建设自己的深度学习计算框架和开源生态，包括谷歌、微软、Facebook、亚马逊以及百度等。

　　在这些平台中，谷歌的TensorFlow是目前最受欢迎的平台，其开发者数量众多，且在谷歌的技术支持下有先发优势。多位AI应用开发者向新京报记者表示，TensorFlow是他们的首选。

　　《中国深度学习平台市场份额调研》显示，目前在国内，深度学习平台市场主要由谷歌、Facebook、百度主导，三者占据国内超过一半的市场份额，百度是前五名中唯一一家中国公司，华为则排在腾讯后位列第九。

　　大多数开发者选择TensorFlow和PyTorch的主要原因是开发生态的成熟。宜远智能是一家从事视觉AI技术开发的深圳初创企业，公司CEO吴博向新京报记者表示，与芯片相比，国内开源计算框架仍有追赶机会，但生态建设需要长时间的积累，而且谷歌、Facebook的深度学习平台具有世界性话语权，甚至成为国际交流的共同语言。

　　香港浸会大学计算机科学系高性能集群计算中心主任褚晓文亦向新京报记者表示，目前TensorFlow和PyTorch已经与其他平台拉开不小的差距。他表示，大部分的小公司会选择英伟达的GTX/RTX游戏卡做训练，只有足够资源的大公司才会考虑NvidiaTesla级别的卡，因此华为的定价策略非常关键。

　　徐直军也表示，MindSpore最具挑战的地方是能不能像其他框架一样建立好自己的生态，“华为有我们的优势，我们有智能终端，HiAI引擎可以让移动开发者利用它来应用算力，去支撑应用。第二个是我们有算力，和计算框架相结合，打造很多其他框架不可能实现的事情。”

　　华为已与百度牵手，在建设生态上早有准备。今年7月初的百度AI开发者大会上，华为麒麟芯片和百度飞桨宣布达成深度合作，双方将打通深度学习框架与芯片，共同推动AI应用开发。简而言之，即华为的麒麟芯片提供算力，百度的飞桨则最大限度释放麒麟芯片的硬件能力。

　　通过与百度的合作，华为或将能在开发者数量上迎头赶上。百度近日发布的第二季度财报显示，飞桨的开发者下载量在二季度环比增加45%。

　　华为首席战略架构师党文栓表示，AI能不能发展起来，很重要的因素是企业和行业是否愿意去采购AI服务，华为有比较健全和强大的企业业务，这是华为打造生态的一个有利因素。

　　褚晓文认为，华为如果能结合自己独特的AI芯片硬件优势，也许有机会突围。他表示，华为与谷歌、Facebook竞争关键点在于性价比，也要看华为能否持续保持对英伟达的优势。

　　海思默默成长背后

　　从落后挨打到比肩高通

　　华为有能力推出麒麟、昇腾等系列芯片，背后源于海思半导体的支持。1991年，任正非决定成立华为集成电路设计中心，并让如今的华为董事会成员徐文伟主导这一项目，这被视作华为进入芯片领域的起点。

　　直至1998年，即海思半导体正式成立的六年前，海思总裁何庭波赴沪组建团队开始3G芯片的研发工作，为海思的成立打下根基。

　　海思的发展绝非一帆风顺。2008年海思推出首款手机芯片K3V1，但由于工艺上与主流厂商的产品差距较大，K3V1并未受到任何重用便放弃，这是华为在芯片研发的一次惨败。

　　但海思继续加大研发力度，并在2012年推出K3V2，先后应用在D2、P6、Mate1等手机上。尽管性能上仍有差距，但K3V2的出货量已经达到千万级别。

　　其后海思推出了麒麟系列，通过近几年的快速迭代逐渐追上高通的骁龙芯片，其在制程和性能方面已经成功挤入手机芯片第一阵营，并在中高端手机市场站稳脚跟。事实上，国内的芯片研发企业迟迟未能打开局面，主要原因是终端芯片一直被高通、英特尔等大厂垄断，但华为通过终端的大量出货解决了海思芯片的落地问题，二者形成良性互动。

　　5月16日华为被美国政府列入“实体清单”的第二天，何庭波便以内部信的形式宣告海思多年来努力准备的“备胎”一夜转正。当天华为消费者业务CEO余承东对此评论称，消费芯片一直就不是备胎，一直在做“主胎”使用，华为始终坚持打造自己芯片的核心能力，坚持使用与培养自己的芯片。

　　近期华为和海思在资本层面的布局动作频繁。新京报记者查阅工商资料注意到，华为旗下全资子公司海思半导体7月11日发生工商变动，注册资本由6亿元提高到了20亿元。

　　华为亦于今年4月23日成立哈勃科技投资有限公司（下称哈勃科技），由华为全球金融风险控制中心总裁白熠担任董事长。任正非在2017年曾表示华为“下不碰数据、上不碰应用、中不做投资”，如今哈勃科技的成立在某种程度上打破了华为的传统，也意味着华为的业务思路开始出现改变。

　　哈勃科技已在今年7月和8月入股山东天岳现金材料科技有限公司（下称山东天岳）以及杰华特微电子（杭州）有限公司（下称杰华特），持股比例分别为10%和6%。

　　山东天岳的官网资料显示，该公司成立于2011年12月，是以第三代半导体碳化硅材料为主的高新技术企业，是国家工信部主管下的中国宽禁带半导体产业联盟理事长单位。山东天岳称，公司在国外设有4个研发中心，其投资建成的第三代半导体产业化基地已经具备研发、生产半导体衬底材料软硬条件。华泰证券分析指出，目前许多国家将第三代半导体材料列入国家计划，美国、欧盟均建立相应的中心及联盟，致力于研发第三代功率半导体功率器件。

　　而杰华特则是专注功率管理芯片，主要为电力、通信、电动车等行业用户提供解决方案和产品服务，在哈勃科技入股前，杰华特已获得华睿投资、中电海康、聚源资本等投资机构入场。

　　临时许可再延90天

　　华为能否摆脱对美供应商的依赖？

　　虽然海思半导体已具备强大的研发实力，但在关键的元器件上，华为仍需要得到美国供应商的支持，这也是为何任正非一直强调希望继续向美国合作伙伴采购的重要原因。

　　根据国信证券去年发布的一份研报显示，华为的供应商超过两千家，核心供应商超过50家，其中30%来自美国芯片供应商，如高通、镁光、英特尔等。此外，根据知名市场研究公司Gartner的报告称，华为2018年半导体采购支出超过210亿美元，同比大涨45.2%，占全球市场份额4.4%，成为全球第三大芯片进口商，仅次于苹果和三星。

　　在美国供应商的呼吁下，华为的临时许可再次得到延长。8月19日，美国商务部宣布，美国政府对华为的临时通用许可证再次延长90天，允许华为继续从美国公司购买供应品，以便为现有客户提供服务。

　　虽然徐直军称美禁令再度延期90天没有意义，但第一手机研究院院长孙燕飚认为5月16日禁令颁布后华为手机在海外市场销量出现暴跌，说明美禁令对其手机业务是一次重伤。

　　任正非在最近一次内部讲话中谈到，目前华为的消费者业务身上就两个“弹孔”，虽然没击中“心脏”，但不幸的是击中了“油箱”。“补洞要快过油漏，生态构建不是一朝一夕的事情，我们做好‘长征’的准备。补洞再快，也来不及建立起生态。我们给CBG（消费者业务）两三年时间，重新振兴起来。”

　　这里的“油箱”是指华为在生态上的漏洞。虽然日前在开发者大会上已正式推出自研操作鸿蒙，但鸿蒙系统完成应用生态建设还有非常长的路要走。在近期的对外发声中，华为亦已多次强调运营商业务已不受“实体清单”的影响，消费者业务在芯片层面没有漏洞，但存在“生态漏洞。”

　　孙燕飚分析称，基站设备的集成程度没有智能手机高，华为在运营商领域深耕多年已基本掌握这一领域的供应链，但对于手机这样精密的产品则没有办法。

　　“并不是说没有美国芯片供应商华为没有办法做出手机产品，而是相对来说性能没有那么好。”孙燕飚向记者表示，手机里大大小小的芯片超过200个，其中比较核心的芯片约有60%来自美国，如果全面使用备胎可能对手机产品的一些细致造成影响，例如耗能、信号等。

　　他表示，一般而言，手机厂商的备货周期为三个月左右，而华为被列入“实体清单”前已开始进行备货工作，即使在临时许可期间供货也没有中断，预计华为的备货周期比正常情况拉长一倍至6个月时间。

　　对于供应商尤其是美国供应商来说，失去华为这样的大客户对公司业绩影响亦非常明显。据彭博社的数据显示，从华为获得营收最多的前十大美国厂商分别是伟创力（Flex）、博通、高通、希捷、美光、Qorvo、Intel、Skyworks、康宁、ADI。早前伟创力就因为禁令而停止向华为提供代工服务，并导致双方关系交恶，据财报数据显示，仅2018财年伟创力就在华为身上获得了约25亿美元的营收。

　　伟创力首席执行官蔚阮欣（Revathi Advaithi）在7月26日举行的财报电话会议中表示，公司将缩减与华为在中国的业务合作。伟创力公布的2019财年第一季度财报数据显示，公司该季度营收61.76亿美元，低于去年同期的63.99亿美元；净利润4487.2万美元，同比下跌61.32%。

　　5G就是一个小儿科，过于被重视了。

　　其实5G就像螺丝刀一样，只是一个工具，螺丝刀可以造汽车，但它并不是汽车，离开汽车它没有实用价值。5G提供高带宽、低时延，支撑的是人工智能，人工智能才是大产业。

　　人工智能是又一次改变信息社会格局的机会，它需要超级计算、超大容量的数据存储和超速联接的支撑才能实现。——任正非