另一方面，赢咖4带来的需求和机会。
此前，个人电脑和手机等芯片，虽然基本已经被英特尔、AMD等公司垄断，但赢咖4技术的兴起，无疑给行业带来了一个难得的窗口期。琼州人才网
随着赢咖4算法的飞速发展，金融、医疗、能源、制造、政务、交通、家居等行业，正在实现进一步的“AI+产业化”。
各行各业飞速智能化的同时，疫情的到来，又进一步加速了赢咖4算法的需求。
无论是“无人化”等智能服务需求、还是“无接触”等智能语音需求，一波波产业浪潮，正在不断倒逼AI技术的落地应用。
软件的飞速发展，势必带动硬件行业的革新。
面对AI算法对算力、任务处理性能的特殊需求，包括GPU在内的上一代处理器，已经呈现出乏力之势，实际任务运行效率非常低下。
并且软件重新定义硬件，AI算法重新定义芯片，来到了破局点。
芯片行业，在AI的冲击之下，打开了一个缺口，硬件需求源源不断地涌现。
这无异于是一个入局芯片的最好时机——
如果国内科技公司能抓住这一机遇，在发展AI技术的同时自研AI芯片，软硬件一体的布局，势必也能对国外技术产业造成冲击。
而曾经因重仓马斯克和比特币封神的“牛市女皇”Catherine Wood，则更是在2021年ARK报告中大胆预测，AI芯片未来的支出将增长4倍以上：
从当前的50亿美元，增长到2025年的220亿美元。
有实力的玩家，此时不做，更待何时？
自己不做，更待何人？
百度造芯，其实「十年磨一剑」
但此番百度AI芯片业务独立分拆，只是在追逐风口吗？
背后的底气何在？
从国内科技巨头押注芯片的节奏上来看，百度似乎落子最迟。
然而，如果寻根溯源，或是对百度技术押注熟悉，就会发现，原来百度在芯片方面的布局，早在十几年前就已展开。琼州人才网
作为国内最早重注AI的科技公司，2010年，为了服务于自身业务，百度就已经开始使用FPGA进行AI架构的研发，并于次年就开展了小规模部署上线。
到了2017年，百度已经完成超过1万片FPGA的部署。
在这样的基础之上，2018年，百度正式发布自主研发的AI芯片——百度昆仑。
昆仑1代处理器基于FPGA架构打造，采用14nm工艺，16GB HBM内存和2.5D封装解决方案，能够提供512GB/s的内存带宽。
并且，在低于150W的功率下，昆仑1代能实现256 TOPS的INT8处理能力。
也就是说，在满足AI推理和常规训练、支持通用赢咖4算法的基础之上，昆仑芯片还能进一步降低使用成本。
简单总结起来，昆仑具有以下几点特征：
通用性，支持全部AI应用和场景；
易编程，可以构建强大的软件生态护城河；
高性能，可以支持更深入的AI应用探索；
自主可控，在降低使用成本的同时，缓解被“卡脖子”的问题。
截至目前，昆仑1已经量产超过2万片。
所以，这样的芯片都用在了哪里？是否空有花架子？
事实上，无论是在大众所熟悉的百度搜索引擎，还是在To B的百度智能云中，昆仑1都已经被广泛部署。琼州人才网
