有一句话形容现在的人工智能特别适合：“咱们往往高估了现在，而小看了未来”。假设要以其提出到现在60余年为一个周期来看，它真正席卷人类社会，才刚刚开始。
从这样的历史长河来看、从通用人工智能的未来回溯看，这个时代占有舞台中心的这些开拓者，都是手握着“深度学习”“神经网络”等最原始的东西，在这块荒野上踉跄前行。走在寻觅人工智能基础东西这条路上，陈天石不比其他人多什么先决条件。
走运的是，从他发明的石器中，人们逐步发现并保存了火种。
打磨“石器”
AI是一场改造。它和互联网相同，会席卷全部，会从无到有、再从有到无（无处不在）。普通人甚至不需求前行，它会主动过来拥抱你，甚至要挟你。用罗振宇的话说，“你不必着急启航，因为你终将被抵达”。
在这场基础设备从头定义的改造中，陈天石无疑是一个提前启航者。16岁考入我国科学技术大学少年班；2014年论文在美国举办的国际顶级学术会议上获得最佳论文奖；兴办的公司寒武纪科技，A轮估值逾越10亿美元，成为全球首个人工智能芯片“独角兽”、全球最大的AI芯片草创公司。
依据深度学习这一底层算法，核算机视觉、语音辨认、天然言语处理、音频辨认与生物信息学等领域获得了长足的展开。但传统的处理器例如CPU等，虽然是现在干流的AI核算途径，但是其底子框架结构究竟不是为了AI所规划的，功率遭到许多束缚，包括GPU也有耗电量大等缺点。
假设要用通用处理器树立一个人脑规划突触的神经网络，可能需求建一个电站来给它供电。阿尔法狗刚露脸时，下一盘棋动用了1000个CPU和200个GPU，每分钟的电费就高达300美元，而网络规划只需人脑的千分之一。
陈天石以为，理想中的AI芯片应当是一种新式的处理器，能具有广大的运用面（包括语音、语义、图像、视频、天然言语多模态处理才干），一同具有远超CPU和GPU的功率。要想抵达这一政策，必须要有一套新的AI指令集，运用指令进行灵活处理，才有可能在AI芯片上把各种算法运用都能支撑得又快又好。
打个简略的比如，你把摩托车（PC、手机等）的发动机（CPU）装到了轿车（深度学习途径）上，轿车天然开不快；现在，需求为轿车专门规划一款发动机（深度学习专用处理器）。
“DianNao”这一深度学习处理器架构，平均仿真功用逾越干流CPU核的100倍，但是面积和功耗仅为1/10，效能前进可达三个数量级。2014年，他和哥哥陈云霁以及法国信息技术研讨院（Inria）的Olivier Temam教授协作的这篇论文，成为顶尖国际会议的最佳论文。
2014年-2016年间，他们俩和国际学术协作者一道几乎横扫了处理器架构学术圈，在顶级学术会议上教老外说中文的Diannao系列：Diannao（电脑）、DaDiannao（大电脑）、PuDiannao（普电脑）、ShiDiannao（视电脑）、Cambricon（寒武纪指令集）等一系列立异，针对不同的意图，将现在深度学习的功率前进数百倍。
有院士这样分析，“寒武纪”在深度学习处理器指令集上的开创性展开，为我国占有智能工业生态的领导性方位供应了技术支撑。自2014年中科院核算所和Inria联合团队提出首个深度学习处理器架构DianNao之后，深度学习处理器已经成为核算机系统结构国际会议ISCA最注重的研讨方向之一。ISCA 2016上有近1/6的论文引用“寒武纪”的作业来进行深度学习处理器探究。
“现在，像阿尔法狗这样的软件算法是在GPU上实行的，将来假设运用了带有‘电脑语’指令集的‘寒武纪’处理器，深度学习（神经网络）的运算速度会得到明显前进。”陈天石说。
他用“瑞士军刀和菜刀”来比如通用处理器和深度学习处理器的联系：瑞士军刀虽然功用多，但是做菜的时分，仍是菜刀更适合。在智能处理方面，“寒武纪”就是这把更适合的菜刀。
“电脑语”指令直接面对大规划神经元和突触的处理，一条指令即可完结一组神经元的处理，并对神经元和突触数据在芯片上的传输供应了一系列专门的支撑。模仿实验标明，选用寒武纪指令集的深度学习处理器相对于x86指令集的中心处理器有两个数量级的功用前进。
现在，通过在核算机中模仿神经元和突触的核算，寒武纪的AI芯片对信息进行智能处理，凭仗专门规划的存储结构和指令集，每秒可以处理160亿个神经元和逾越2万亿个突触，功耗却只需正本的非常之一，未来甚至有希望把相似阿尔法狗的系统装进手机。
静心“重工业”
芯片是信息工业的“尖刀连”，更是“重工业”，其所需求的投入是巨大的，远远逾越AI的其他领域。
2017年 8 月，寒武纪科技获得了价值 1 亿美元的 A 轮融资，该轮出资由国投创业领投，阿里巴巴创投、联想创投、国科出资、中科图灵、元禾原点（天使轮领投方）、涌铧出资（天使轮出资方）联合出资。
这家背靠中科院核算所的创业公司刚露脸，就进入商场，就踏入了“独角兽”领域。
华为的旗舰手机Mate10选用了寒武纪1A处理器，这是寒武纪AI工业化的第一步。这款2016年发布的全球首款商用深度学习专用处理器IP，当选了第三届国际互联网大会评选的十五项“国际互联网抢先科技成果”。
它不只具有完全自主知识产权，并且在核算机视觉、语音辨认、天然言语处理等要害人工智能使命上具有出类拔萃的通用性和效能比，抵达了传统的四核通用CPU25倍以上的功用和50倍以上的能效。
“咱们的产品寒武纪1A处理器，可以跟苹果产品一较高下，成果咱们很轻松打赢了这场战斗。咱们并不是靠着蛮力去堆运算器，而是依托最先进的、稀少化的技术，四两拨千斤，让华为Mate10的智能处理速度打败了健壮的苹果iphoneX。”陈天石说。
在将AI普惠化这一终极方向的指引下，他拟定了自己的小政策。“咱们现在与国外同行都是在同一个起跑线上的，希望寒武纪能在 3 年后占有我国高功用智能芯片商场 30% 的份额；在 3 年后，让全球有 10 亿台设备集成寒武纪处理器的智能终端。”
他给出了完结的途径。关于寒武纪芯片的商场商业化推动，“一是终端，二是云端。终端产品就是智能手机、智能眼镜、无人机、主动驾驶轿车等，需求芯片去辨认图像、影音和文字。而在云端，像科大讯飞、中科曙光等这样出名的云端客户，都已经是寒武纪的客户。”
为了这个小政策，他说自己“除了休憩的时间，都在作业”，拼了命地往前跑。在智能整个作业里边最上面是运用层，运用人脸辨认、语义了解等，去系统集成主动驾驶、智能手机等产品。而“冰山”看不见的当地是技术层。
而芯片是技术层的“地基”。“芯片就是像建房子或许修路这样的事，假设没有房子没有路作业没办法往后走，希望咱们未来可以持续承当好智能时代的基础设备供应商的人物”。陈天石说。
技术必定会带来人与人之间的间隔，而下降技术的门槛、发明尽可能的公正是消除这一间隔的几乎仅有可行的途径。
“从个人视点启航，咱们首要从事人工智能加速芯片的研制，可以让开发者获得更加廉价、高效的芯片，支撑上层运用的开发。”陈天石说，只需整个核算系统更加廉价，才有希望推动人工智能的普惠化。因此在底层，下降功耗、前进功率是要害。
至于上层运用，群众的智慧是无量的。陈天石很达观，他抱着乐见其成的心情来支撑人工智能的展开，信赖会在基础层之上，长出更多的运用。
保存“火种”
2017年底，一篇名为《芯片战国时代》的稿件在AI界很火，文章里说，“据CB Insights预算，进入新式芯片草创公司出资总额从2015年的8亿美元添加到了2017年的16亿美元；创投库里，AI芯片公司从零星几家添加到20多家。光2017年下半年，台积电的出产线上就有逾越30款AI芯片排队等着流片。”
时也势也。能不能抵达结束，不只取决于你奔跑的速度，更取决于你地点的赛道。
你以为只需草创公司在跑，实际上巨人们醒悟得比谁都快。就在前两天，芯片巨擘英伟达在美国消费电子展举办发布会，宣告了一系列关于无人车机器学习芯片Xavier的相关内容。鉴于在AI芯片领域的体现，其股票2017年上涨挨近100%，堪称“年度最佳理财产品”。
更甭说英特尔、谷歌、Facebook、微软等巨擘也在为此倾尽全力。咨询公司Tractica的猜测数据闪现，到2025年，与人工智能相关的深度学习芯片组商场收入，将由此前的5亿美元飙升至122亿美元的规划，复合年均添加率逾越40%。
存亡搏杀，千亿商场在一战输赢。
“芯片的胜败，除了本身的功率之外，生态是非常要害的环节。没有配套的运用和软件，很难在商场上获得成功”。陈天石说，只需国产 AI 指令集立住了，我国主导国际 AI 工业的机遇可能就到来了。
在寒武纪科技的第一场发布会上，他用了很长的时间去介绍自己的协作同伴。他说，以前咱们国内企业起步晚，一直是国际生态的跟随者。咱们融入这个生态，享用这个盈余，但咱们并不能有多大的力气去改动这个生态。但是在智能时代，咱们都在相同的起跑线上，要敢为天下先，勇于提出并一同构建全新的智能生态。“光有寒武纪是不可的，咱们咱们需求一同在硬件的指令集和软件的开发途径上下功夫，在端云结合上下功夫，在商业协作上下功夫”。
以前是。现在是。将来不论公司走到哪一步，技术永久被摆在第一位。
