BAT布局芯片：杜绝“容器化”，我们要洞悉拿到的数据！|163

近日，全球十五大半导体厂商最新排名发布：2018年第一季度，全球营收前十五的半导体厂商中，有8家厂商来自美国、3家来自欧洲、2家来自南韩、台湾和日本各1家。

由排名知，前面15大半导体厂家，有1家是晶圆代工厂，4家是Fabless，其他10家都是IDM。按照半导体企业运营分类，分为三种模式：设计，到制造、封装测试及投向消费市场全业务覆盖企业的IDM（Integrated Design and Manufacture）（如英特尔）；只做设计没有工厂（Fab）的Fabless（如ARM、高通）；只做工厂代工（如台积电）。

最新芯片前15家排名

排名中IDM占据10家，依然半导体现阶段重点。然随着互联网巨头入局，芯片行业格局或将变化，要知道依据需求自主部分或整体设计，而将生产环节交代工厂，这是互联网入局芯片最好的轻资产模式——工厂资产投入、工艺生产技术门栏，都是阻碍。但是，为什么互联网巨头开始扎堆进军芯片？

我们可以先从互联网巨头们在芯片上的布局解读。

2016年,谷歌首次公布专为加速深层神经网络运算能力而研发的芯片TPU，至今这款芯片已更新到3.0版；2017年，微软外公布，使设备可直接识别用户所看的事物和听见的声音，将数据传回云端不产生更多延时的新AI芯片的开发；2018年4月，有消息称Fancebook也在组建团队，打造自己端到端的SoC/ASIC。

国外巨头AI更注重应用引领，国内巨头AI更倾向圈地布（偏承载OS）

国外巨头如此，国内巨头也不甘落后。2017年，百度宣布联合ARM、紫光展锐和汉枫电子发布DuerOS智慧芯片，该芯片自带DuerOS，可放在任何硬件中；今年4月在中兴被美国芯片制造热点之际，阿里旗下阿里巴巴达摩院发布自主研发Ali-NPU芯片。

参考国内外互联网巨头，其推出芯片几乎都围绕一个词：AI。

AI（Artificial Intelligence）人工智能，作为公共云们在完成一轮谁覆盖地域更广、谁Pass功能更丰富的PK后，又一个相互竞争的领域。然而，为何是AI？首先，各家宣传AI，当然也是基于自己云平台接入考量，实际上对于公共云企业，相比以往感觉比较“虚”的丰富Pass模块宣传，AI无疑更加注重前端硬件的实际应用。

面向IoT推出阿里推出Alios

再向深入看，公共云前期主要面向行业（B端客户），前期他们不断完善自己综合功能（包括地域节点布局，及功能拓展），但在IoT布局方面，更多依然被中间件平台厂家当做数据存储的基础云（数据容器）。这点笔者在先前文字《阿里AliOS 开源启示：基础云的“去容器化”》中提到：

云端作为数据集中与处理的中枢，应该天生就承担着功能算法、数据处理的功能，而并非只是成为一个“盛数据”的器皿，相比下，它更想知道里面存放的到底是什么数据。实际上，阿里、亚马逊机房分割出的虚拟云，尽管提供诸多Pass功能，很多时候，中间件依然为自主开发：按照自己标准收集、传输、计算、分类、呈现。由此以往面向物联网的阿里云，很大程度上都是被动接收数据、存放数据，仅是数据“容器”。

为何这么说？打个比方，某厂家A，拥有自己软件平台，该软件平台可放到阿里云，当然也可以放在亚马逊，A厂家由自己硬件收集数据，通过硬件已整合自己云平台的SDK直接传到自己云端，至始至终数据传输都按自己标准加密，到自己云端后解密，然后按照自己定义的Pass进行数据处理、归类。阿里云、亚马逊云就是作为一个数据“容器”。

基于此，就不免理解阿里AliOS推出的缘由。未来Alios搭配基层硬件方案，硬件将所感应数据收集后直接上传阿里云，到阿里云Pass即可基于阿里功能算法进行数据分析、处理，剩下的就是自身依据自身需求，按照阿里云端接口进行SaaS呈现的开发。

同样，基础云的AI相比先前的诸多Pass应用，更注重前端实用化，某种程度上是进一步取代中间件的举措——如当某Ipacm设备对接亚马逊或阿里云平台即可实现视频影像分析/识别、自动云存储及事件推送等功能，也就不再需要中间件的协助。

如上面讲，这时，硬件设备厂家只需按照阿里或亚马逊云端标准制式，以及对应的接口，传送/递交对应数据，然后拿到处理结果数据反馈前端硬件即可。但是，这就有另一个问题：是不是所有硬件厂家都有跟阿里云对接能力？或者是否都愿意花费时间与阿里云对接？