人工智慧新創團隊耐能(Kneron)科技致力發展終端裝置的AI晶片,並提供軟硬體整合服務。包含阿里巴巴、騰訊、百度,到晶片相關公司安謀(ARM)、高通(Qualcomm)、台積電、鴻海都是合作夥伴。

間AI晶片新創公司,有機會打造自己的生態系嗎?聽起來像是天方夜譚,但創業三年的耐能科技(Kneron),正在一步步朝夢想邁進。而他們的合作夥伴清單,某種程度能證明這家公司的實力,並非自己說了算。

 

 

 

橫跨軟體與硬體廠商,從中國科技公司阿里巴巴、騰訊、百度、搜狗,到晶片相關公司安謀(ARM)、高通(Qualcomm)、台積電,甚至連鴻海都是耐能的合作對象。

這間瞄準「終端」人工智慧晶片的公司,究竟有何魅力?

耐能創辦人劉峻誠曾在高通(Qualcomm),三星電子先進研發中心(Samsung Electronics),晨星半導體(MStar)擔任研發和管理職務。
吳晴中/攝影

「我們很像是萬金油,可以滿足不同廠商的需要。」耐能科技創辦人劉峻誠說。

談起適合發展人工智慧的晶片,或許各界仍在爭論輝達(NVIDIA)的GPU和Google的TPU誰贏誰輸,但劉峻誠認為,不管最後贏家是誰,雲端AI晶片市場終究是大公司的遊戲。因為走雲端發展不只需要有高運算力的晶片,還得營造出生態系,基本上供應商就是這幾家,小公司不只難打入,可能連架設這麼多的伺服器都沒有辦法。

「終端AI晶片運用就不一樣,每個產業就像是不同的蛋糕。」劉峻誠口中的機會是什麼?這間橫跨美、中、台三地的新創公司,正在瞄準哪些機會?

以下是《數位時代》和耐能科技創辦人劉峻誠的訪談內容:

問: 台灣廠商若現在切入終端AI領域,還來得及嗎?
答: 我不覺得台灣現在做會太慢,其實很剛好。因為要發展硬體之前,其實先要有成熟的軟體產品,才有辦法讓硬體來支援。即便中、美兩地發展非常快速,不過台灣廠商的血液裡,一直都有硬體存在,擁有封裝、測試這些供應鏈廠商支援。從市場發展來看,當演算法進入成熟階段後,其實最需要做的是運算力的改造,這才是開始起跑的時刻,接下來一定會百家爭鳴。

相較大陸跟美國,台灣有更好的供應鏈優勢,從設計、封裝、測試都有。一直以來,台灣對硬體生產的敏感度都很高,這會是跟其他地區不同的發展優勢。

劉峻誠在台灣長大,畢業於成功大學。他看好台灣新創團隊能在終端AI發展上取得優勢。
吳晴中/攝影

問: 耐能的終端AI晶片特色是什麼?
答: 我們的神經網路處理器(Neural Processing Unit,NPU)只有主流產品體積的1/40,效能更好、功耗更低,而自主開發的演算法,則可以針對不同需求調整功能,因此特別適合手機等終端裝置。

實際上,我們的發展策略是先賣軟體、了解垂直產業的需求,最後再談晶片合作。因為人工智慧有一項跟其他產業不一樣的地方是:訓練數據。一定要有行業的訓練數據,才能真正教會這個腦去做某件事情。

我們認為軟體的可塑性比較強,當你發現這個設計不對時,還可以做更改,改到很成熟後才放在硬體裡。不管是智慧安防、家居、手機,我們的合作方式一直都是先賣軟體、再賣模組、最後是硬體跟軟硬整合的方案。但明年最重要獲利,可能會來自手機。

問:耐能的競爭優勢是什麼?
答:首先是合作對象多元,我們不只跟BAT(百度、阿里巴巴、騰訊)當夥伴,甚至獲得高通和奇景光電投資。這就是我們的競爭優勢,在於「取得數據與別人不同」。因為發展得早,我們能從BAT三家業者身上取得訓練數據,加上自行開發的演算法,以及與硬體業者的合作,有點像蘋果(Apple)的發展方式,給你一整套軟硬整合服務。

問: 終端AI晶片能有哪些市場應用?
答: 像是智能門鎖、手機、掃地機器人、冰箱,都會是潛在領域。例如華碩今天想要做一套智能相冊。他們先要找高通、NVIDIA這些晶片廠,再來則是下載演算法、蒐集照片並訓練數據,才能逐步優化出成品,至少得花三個月時間。但以我們的晶片來說,事先從BAT公司裡取得數據訓練,「不像其他小孩仍是白紙,我們已經擁有初階能力,可以減少訓練的時間成本。」

Reference: https://www.bnext.com.tw/article/47524/kneron-developed-edge-ai-chips-with-chinese-tech-company-bat

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