昆仑山是中国神话中最重要的神山，昆仑芯片之于百度就有了勇攀“芯片高峰”、创造AI神话的含义。在日前举行的“百度世界2021”大会上，百度创始人、董事长李彦宏正式宣布，百度自主研发的第二代AI通用芯片“昆仑2代云端AI芯片”实现量产。据百度官方介绍，该芯片采用全球领先的7nm制程，搭载自研的第二代XPU架构，相比第一代性能提升2~3倍。
百度“芯”局：“昆仑”与“鸿鹄”齐飞
人工智能发展已经到了“算法即芯片”的时代。由于AI对算力的需求巨大，而传统通用芯片对AI算法支撑难免“不给力”，在软硬件必须整合的趋势下，致力于AI发展的企业“涉芯”乃至“造芯”已经成为必然，转型AI公司的百度自不例外。根据李彦宏的说法，2010年，基于自身应用的需要，百度就开始布局芯片这一“人工智能技术皇冠上的明珠”。
百度百科显示，从2011年起，为了深度学习运算的需要，百度开始基于FPGA研发AI加速器，并同期开始使用GPU。在过去的几年中，百度对FPGA和GPU都进行了大规模部署。2018年百度AI开发者大会上，百度推出“云端全功能AI芯片”百度昆仑，即第一代昆仑AI芯片。资料显示，该款芯片采用三星14nm制程，于2020年年初量产，目前已经规模化部署超过2万片。
2021年6月，百度正式成立昆仑芯（北京）科技有限公司，百度芯片首席架构师欧阳剑出任公司CEO。该公司在今年3月完成独立融资，领投方CPE源峰，投资方包括IDG、君联、元禾璞华等，估值约130亿元人民币。此次推出的第二代昆仑芯片，算是该公司成立后的第一个作品。
值得一提的是，昆仑AI芯片除了拥有自研XPU架构及多项自主设计，也已与飞腾等多款本土通用处理器、麒麟等多款本土操作系统以及百度自研的飞桨深度学习框架完成了端到端的适配，拥有软硬一体的全栈本土AI能力。
除了昆仑阵列外，2019年，还是在百度AI开发者大会上，百度还发布了远场语音交互芯片百度鸿鹄。鸿鹄芯片采用语音识别模型SMLTA和语音合成技术Meitron，同时搭载台积电40nm工艺，使用HiFi4自定义指令集，双核DSP，内存空间大，功率小。
今年3月，在TCL春季新品发布会上，TCL智屏产品首次搭载了百度鸿鹄语音芯片，由是，百度鸿鹄在家电行业中实现量产。此外，百度鸿鹄芯片以车规标准设计，为智能硬件或汽车领域发展提供发挥空间。
如此说来，百度涉芯，除与其他企业合作入局芯片产业外，自研芯片已有“昆仑”和“鸿鹄”两个板块，粗放地理解，昆仑是云端芯片，鸿鹄是语音交互芯片，偏终端。
造芯困局：专用芯片如何走好产业化之路
由昆仑和鸿鹄芯片的研发和使用来看，百度在AI芯片的探索和布局已趋成熟，芯片板块自成体系。但是，单一的AI专用芯片无法解决实际应用场景中的所有问题。有业内人士向《中国电子报》记者指出，对于百度而言，摆在芯片产业化道路上的重点和难点是芯片的商用化，而这一方面考验产品的通用性，另一方面也考验百度的生态建设能力。
“算法公司造‘芯’往往起于自身业务应用需要，是专用AI芯片，而专用芯片要想走向通用，就像英伟达那样给业界供货，其实挺难的。”该业内人士向记者表示。
在当天的发布现场，李彦宏对这款7nm二代昆仑芯片的介绍是：“昆仑2的能力已经比昆仑1有非常大的进步，通用性也比昆仑1好很多。”如果非要从这段简单的介绍中“咀嚼”出什么重点来，那就是，百度内部也非常重视昆仑芯片产品的通用性，尤其是在昆仑芯片公司正式成立后，百度内部希望拓展芯片的用途，面向多个市场对产品进行应用开发，形成昆仑生态圈。
百度内部强调芯片通用性也与未来主流芯片平台的发展趋势不谋而合，通用芯片与AI专用芯片的集成融合将成为必然之选。除了苹果这样自身业务足以支撑芯片产量的公司，绝大多数互联网巨头的“造芯”计划都要考虑商业扩展的可能，这就需要对AI应用、规模化量产等有恰当的考量。比如亚马逊发布的AWS Inferentia，就以低成本、云端AI推理等作为“击穿”市场的亮点。百度昆仑系列也已经在云服务器、工业质检、智慧城市等相关硬件应用中上线。
值得注意的是，此前，百度宣布与湖北宜昌点军区政府、升哲科技签署战略合作协议，三方在宜昌点军区创建“百度智能云-昆仑芯智能生态中心”，助力宜昌建设人工智能、芯片产业生态，将宜昌点军区打造成为城市级人工智能“芯基建”标杆。这是百度昆仑芯片生态在全国范围内首次产业化落地。下一步百度将如何扶持生态伙伴，通过打造“昆仑生态”来走好产业化之路？答案亟待揭晓。
