谁将成为人工智能芯片领域的王者

近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用不断扩展至更广泛的计算机和移动应用领域，引发了一场技术革命。正如低成本图形处理单元（GPU）的普及推动了深度学习的飞速发展一样，硬件设计被预测为下一个重大技术进步的基石。

随着各大企业，包括大型、初创以及中小型企业，争相建立支持AI生态系统的基本AI加速器技术，知识产权（IP）等无形资产的保护成为该领域成功的关键之一。

令人瞩目的是，ML模型的规模不断扩大，每3.5个月便翻一番，成为ML模型准确性增长的重要驱动力。为了应对这种近乎遵循摩尔定律的复杂性增长，市场对新型AI加速器的需求日益迫切，这些AI加速器能够支持更先进的ML模型进行训练和推理。

边缘AI推理是这场AI革命中一个特别受益的领域。在设备本身而非远程服务器（通常是云）上运行AI推理的趋势，消除了处理过程中的等待时间，减少了数据传输和带宽，同时提高了隐私和安全性。尽管边缘AI芯片市场在2017年才推出首款商用企业边缘AI芯片，但Deloitte预测到2020年，边缘AI芯片的销量将超过7.5亿片。

全球AI芯片市场在2018年的整体价值已经达到66.4亿美元，预计将在未来几年内大幅增长，到2025年将达到惊人的911.9亿美元，复合年增长率为45.2%。这场竞争激烈的市场吸引了众多公司投身于AI芯片的开发。最终的市场格局可能会与CPU、GPU和基带处理器市场相似，由少数大型厂商主导。

在这场AI芯片市场的竞争中，参与者众多，既包括英特尔、高通、ARM和英伟达等芯片巨头，也包括传统上专注于互联网的科技公司，如Alphabet和百度。还有许多利基实体，如Graphcore、Mythic和Wave Computing等也参与其中。甚至一些看似与芯片市场无关的“局外人”也参与其中——例如，由于大多数边缘AI芯片目前都进入消费设备领域，智能手机制造商也纷纷开发自己的AI加速器。

随着人工智能芯片市场的竞争愈发激烈，历史发展的轨迹似乎在CPU和基带处理器领域找到了共鸣。一个关键的教训是，知识产权是决定市场胜负、决定企业长期生存的关键要素。

从英特尔和高通的专利申请数量来看，强大的专利组合对于芯片市场的商业成功至关重要。自1996年以来，这些专利数量一直在稳步增长，每年公布的专利系列已经接近一万个。在芯片设计反向工程的可能性以及fabless模式广泛应用的背景下，任何企业都难以仅凭自身技术抗衡，必须依靠强大的专利组合来保护自己的知识产权，同时结合商业机密等其它保护手段。

芯片行业的市场领导者，如高通和ARM控股，他们的商业模式都是围绕专利授权构建的。高通虽然主要收入来自芯片制造，但其利润的最大来源却是专利授权业务。尽管高通的授权许可业务在过去两年中面临一些挑战，但与苹果的纠纷已得到妥善解决，为未来铺设了坚实的基础。

ARM则是另一个典范，几乎所有的收入都来源于IP授权，从未直接参与芯片生产。对于那些在人工智能芯片领域建立起强大专利组合的企业来说，模仿这种商业模式将大有裨益。ARM的商业模式对于没有资源涉足芯片制造的初创企业来说尤为吸引，即使规模较小，也能通过保持fabless生产来降低风险。

对于正在寻求资本注入或被收购的初创企业来说，知识产权的价值不言而喻。以Habana和Graphcore为例，它们分别凭借坚实的专利组合获得了英特尔和微软的青睐，成功融资并获得了高额估值。这充分证明，投资者的退出策略同样离不开健全的知识产权策略。

另一个值得关注的教训是，专利侵权可能带来的巨大风险和回报。苹果和Broadcom曾因侵犯Cal Tech的Wi-Fi技术专利而面临巨额赔偿。这一事件提醒我们，无论是为了进攻还是防守，企业都需要建立自己的专利组合。防御性专利组合甚至可能帮助企业免受竞争对手的专利诉讼影响。

人工智能芯片领域的企业深知知识产权的重要性，目前已有超过2000个专利系列。新专利的申请数量增长迅速，仅英特尔一家就在过去五年里提交了160项人工智能芯片的专利申请。市场领导者和新进入者都应借鉴英特尔的做法，重视知识产权保护对其发明的重要性，特别是在早期发展阶段。

过去二十年里，围绕知识产权尤其是专利法的法律环境发生了巨大变化。随着历史专利和技术出版物的数量不断增加，对专利质量和专利局的要求也越来越高。可以肯定的是，知识产权将再次证明在这个新兴行业的重要性。经验丰富的技术人员和知识产权从业人员将吸取过去的经验教训来完善战略，而正确的策略将决定企业的成败，不仅要看技术的优劣，更要看如何充分利用自己的知识产权。