阿里巴巴第一颗自研芯片正式问世。在9月25日的杭州云栖大会上，达摩院院长张建锋现场展示了这款全球最强的AI芯片——含光800。在业界标准的ResNet-50测试中，含光800推理性能达到78563 IPS，比目前业界最好的AI芯片性能高4倍；能效比500 IPS/W，是第二名的3.3倍。

张建锋说：“在全球芯片领域，阿里巴巴是一个新人，玄铁和含光800是平头哥的万里长征第一步，我们还有很长的路要走。”

含光为上古三大神剑之一，该剑含而不露，光而不耀，正如含光800带来的无形却强劲的算力。在杭州城市大脑的业务测试中，1颗含光800的算力相当于10颗GPU。

含光800性能的突破得益于软硬件的协同创新：硬件层面采用自研芯片架构，通过推理加速等技术有效解决芯片性能瓶颈问题；软件层面集成了达摩院先进算法，针对CNN及视觉类算法深度优化计算、存储密度，可实现大网络模型在一颗NPU上完成计算。

含光800已开始应用在阿里巴巴内部核心业务中。根据云栖大会的现场演示，在城市大脑中实时处理杭州主城区交通视频，需要40颗传统GPU，延时为300ms，使用含光800仅需4颗，延时降至150ms。拍立淘商品库每天新增10亿商品图片，使用传统GPU算力识别需要1小时，使用含光800后可缩减至5分钟。

含光800将通过阿里云对外输出AI算力。基于含光800的AI云服务当天正式上线，相比传统GPU算力，性价比提升100%。

行业软硬件一体化发展趋势明显

从自研飞天操作系统、到今天发布云端AI推理芯片，阿里巴巴在芯片、云和AI三大业务之间的协同关系初现雏形。这应该是面向未来十年的布局。正如张建锋今天在演讲中所述，阿里云目标成为软硬件一体化的云平台。“未来的十年，是整个数字经济转型的关键时期，也是阿里云智能成为数字经济基础设施关键的十年。”

除了阿里巴巴，近来诸多以算法见长的AI公司都在选择“变硬”。今年5月，AI四小龙之一的依图科技发布了云端视觉推理AI芯片“求索”。该芯片也不进行单独销售，而是与自身云端服务器或边缘产品打包。

华为副董事长胡厚崑一周前在华为全联接大会上演讲表示，未来智能世界需要两个关键技术的持续创新和投入，一是连接，另一个是计算。华为认为，预计5年后，AI计算所消耗的算力，将会占到全社会算力消耗总量的80%以上。基于这样的变化，华为认为计算正在进入一个新的智能时代。Gartner数据预计，到2023年，计算产业的规模将超过2万亿美元。

此前CPU也可以执行AI算法、提供算力，但由于AI往往需要海量并行计算，CPU架构并不能达到最优性价比。因此GPU、FPGA、ASIC为代表的AI芯片应运而生，此外还有类脑芯片、可重构计算芯片架构的通用AI芯片等。

据美国市场研究公司Reportlinker研究报告，预计到2023年，AI芯片市场规模将达到108亿美元，复合年均增长率达到53.6%。

在资本助力下，AI芯片这一“增量”市场迅速群雄并起，既有英特尔、英伟达、谷歌等老牌玩家，也有寒武纪、地平线、深鉴科技等国内后起之秀。

清华大学微电子所所长魏少军认为，AI芯片各种架构孰优孰劣仍有待市场检验，未来是否会有通用架构、是否会出现像CPU时代英特尔这样一统江湖地位的公司仍未可知。

互联网公司的优势是“算法”和“速度”。张建锋强调，今天含光800的发布，代表了阿里巴巴硬件的能力、互联网公司的速度，“从芯片设计、验证一直到流片，总共只花了一年半时间”。从传统硬件厂商造芯过程来看，这几乎是一个不可能完成的任务。

软件公司变硬，硬件公司也没有闲着，归根到底是增强智能时代解决方案的能力。

比如，从去年到今年，华为已经构建了更全面更开放的AI解决方案版图。去年的全联接大会，华为发布了用于推理的昇腾310AI处理器和ModelArts应用开发平台。今年的全联接大会，华为发布了用于训练的全球算力最强的昇腾910AI处理器和AI计算框架MindSpore。至此，华为的全栈全场景AI解决方案全面落地。

在资本追捧、行业火热的势头下，华创投资投委会主席陈大同在今年5月的中关村IC创业大赛上也做出“提醒”：半导体行业出现跟风严重和高估值现象，AI芯片就是其中之一。芯片公司不应该染上“明星病”，必须要克服浮躁心理、埋头苦干、长期坚持、贴近市场、以需求促创新、避免“互联网病”。