今日凌晨，国内ai芯片独角兽——深鉴科技宣布被fpga开山鼻祖、美国赛灵思（xilinx）公司收购，具体交易金额未知。此事在业界引起巨大反响，赛灵思方面对集微网独家表示，赛灵思从fpga器件向自适应计算加速平台提供商演变的战略，就是要加速从云到端应用上fpga 加速技术的部署，经深鉴科技优化的神经网络剪枝技术运行在赛灵思fpga 器件上，可实现突破性的性能和行业最佳的能效，这是赛灵思新ceo继acap三月的发布会后，提升机器学习研发能力，推进战略发展的重大一步。

收购水道渠成？

其实两者已有多年的交情。

深鉴成立于2016年3月3日，由清华电子系背景的汪玉、韩松、姚颂、单羿一同创办，专注于以fpga实现ai落地，由于深厚的ai技术优势和产业优势，在市场上受到热捧。

自成立以来，深鉴科技就一直基于赛灵思的fpga平台开发ai解决方案，曾推出面向无人机、安防、数据中心的产品，以其神经网络剪枝、深度压缩技术及系统级优化见长，其后曾推出自研ai芯片“听涛”、“观海”。

要知道，自actel、altera相继被美高森美（microsemi）、英特尔收购后，赛灵思已占据fpga行业龙头地位。而深鉴采用赛灵思高性能fpga平台，融入独创的深度学习技术，积累了深厚的ai技术优势和产业优势，在市场上受到热捧。

在近两年的融资历程中，深鉴科技于2016年4月即完成天使轮，投资方是高榕资本、金沙江创投。2017年5月完成 a 轮，融资额数千万美元，投资方即包括赛灵思、联发科、清华控股、方和资本，原有投资方金沙江创投、高榕资本跟投。2017年10月，深鉴科技宣布4000万美元a+轮融资，其中蚂蚁金服与三星风投领投，招商局创投与华创资本跟投。

可见，从2017年开始，赛灵思就已与全球其它知名投资机构一起成为深鉴科技的主要投资者。

收购看来是皆大欢喜。赛灵思方面对此收购表示，fpga 是最适合创新创业的产品，深鉴科技的深度学习方案一直都是在赛灵思平台上开发的，两年来赛灵思不仅见证也一直陪伴着这家公司的成长，包括去年的投资，介绍终端客户助力他们成长等。如今收购可以说是水到渠成的事情，双方合体肯定比合力更有效。

一切为了云+端ai？

而双方合体之后将产生怎样的化学反应？未来的布局将有何变化？

赛灵思的fpga主要应用在通讯、工业、航空、国防等传统领域，但随着ai、云计算、5g、自动驾驶等新兴技术的出现，fpga的应用范围在不断拓宽。基于fpga的ai机器学习技术，可以覆盖几乎所有主流应用包括5g、汽车、工业、医疗、消费电子、数据中心等。

与cpu、gpu类似，fpga芯片可以为深度学习算法的训练和推理提供计算能力。尤其是在推理应用方面，fpga在功耗与性能方面存在优势，成为ai应用的核心技术之一。从市场来看，fpga现已进入ai主流处理器之列，从端到边缘到云，fpga以优势的功耗性能比和自适应能力，将快速迭代发展。

在ai云计算方面，单就数据中心加速而言，fpga将具备灵活性、更低的能耗、更高的roi，因此大部分数据中心都会采用fpga+cpu+gpu混用的模式。而ai边缘侧，fpga具备灵活、低功耗等优势，而且具有复用优势，仅采用单芯片就可带来安全性、保密性以及多传感器融合技术。在算法不断改进、不断优化的过程中，fpga的灵活性优势将会一直受到欢迎。

而在云计算层面，赛灵思的合作伙伴除了国外云服务龙头老大亚马逊aws外，国内的阿里、百度、腾讯、华为也都在其列。而在ai端侧方面，赛灵思fpga芯片在自动驾驶、嵌入式视觉以及工业物联网都已在加快渗透。

尤其在自动驾驶层面，赛灵思和深鉴科技都加足了马力。赛灵思可说是第二大adas半导体供应商，在2013会计年度到2017会计年度之间，赛灵思旗下车用领域营收平均年增率达到60%，正与好几家汽车大厂合作进行自动驾驶计划。而在6月26日，深鉴科技宣布，推出基于fpga的嵌入式ai计算平台——dphiauto，正式加入自动驾驶赛道。据悉已经与日本、北美、欧洲和国内知名汽车主机厂商及一级供应商签署了合作。

在ai领域，赛灵思和深鉴合体将合力发挥技术、渠道、平台和落地优势，推进fpga从云到端应用领域部署机器学习，一个令人心惊的ai对手是否会浮出水面？与其对标的英伟达或英特尔会不会也有类似的动作呢？

无论如何，赛灵思新ceo上台之后的一系列动作，显示出赛灵思要下一步大棋！

ai芯片竞争进入分水岭？

深鉴科技、寒武纪、地平线作为三个国内ai芯片的代表性玩家，是这一轮ai芯片创业浪潮中跑在最前面的几大公司，他们的一举一动都引人注目。

如今深鉴科技完美转身，对其他创业公司而言，亦是甘苦自知。ai芯片始终面临着流片落地困难、应用场景难找等问题，如今三大代表性玩家之一深鉴科技的收购案，或许预示着ai芯片市场马上要进入被收编整合的一波新浪潮。

而ai芯片战局将进入一个新的分水岭，资本泡沫来临，已有多家濒临倒闭，今后的ai芯片赛道比拼将来得更加真刀实枪。

深鉴科技联合创始人兼ceo姚颂曾表示，如今的ai芯片设计已经跨过了将芯片设计和应用独立拆开的阶段，进入到软硬件协同的阶段。只有这样才能把芯片性能发挥到更好，才能让客户将芯片适用于应用场景。但是，对于ai芯片公司来说难度就在于，x86指令集是三四十年前成熟的指令集，有无数的开发者为其开发处理器和应用。而对于ai芯片来说，不会有太多的开发者来为芯片开发操作系统、处理器以及上层的软件环境。对于ai芯片公司来说，除在算法、性能与应用不断适配之外，还要不断着力打造相关的生态。

而最终芯片比拼的不是性能，而是服务。“英伟达产品单纯从性价比的角度，并不比别人好很多。但为何在服务器领域，客户愿意忍受着比别人贵五六倍的价格，还要用英伟达的产品呢？这是因为在gpu和垂直行业中，英伟达还能同时提供垂直行业的服务。” 姚颂的话既简单又深刻。

因而，聚集在ai芯片赛道上的玩家，未来的比拼不只是性能，如何将芯片和应用场景结合起来，如何打造生态圈，如何提供从芯片到板卡到软件应用层的服务，未来的竞争之路仍然漫长。

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