近日，依图科技发布了一款用于云端AI推理的定制化SoC——依图questcore。据悉，这款产品基于依图的世界级算法，用于计算机视觉领域的分析任务，相同功耗下可提供市面上现有同类主流产品多倍的视觉分析性能。

　　与其他科技巨头的半路出家有些许不同，作为AI初创企业，依图对技术的追求更为苛刻。编者获悉，依图是少数掌握全栈AI核心自研技术的企业之一，在CV及语音识别等领域有着相当深厚的功底，其算法技术更是能够达到业界颇为领先的水平。既然如此，那依图为何还要“跨行”做芯，进入一个高难度的新领域呢?

　　首先，我们从技术的角度来看。基于questcore的依图原子服务器，其算力堪比八倍英伟达P4卡服务器，但体积仅为后者一半，功耗更是只占二成。芯片不依赖 Intel x86 CPU独立运行，采用依图自研ManyCore架构的灵活可拓展优势，能够适配各类深度学习算法。说白了，这款芯片就是围绕着“实用”展开的，如何满足更多的需求，并在依图自身算法优势基础上发挥出更大的作用，适应现有生态，实现更高“性价比”，才是这款芯片的核心。

　　从摩尔定律可知，算法决定了芯片未来的成长空间，这种成长也让芯片落地之后能给企业带来更大的经济利益，而依图芯片可在更高的性能功耗比和控制体积的加持下，大大降低运营及维护成本，对服务器和数据中心应用算是一大福音。另一方面，一个新的芯片项目能带来的不只是芯片自身的毛利，还会伴随芯片设计、制造与销售等一系列流程中产生的相关产业与生态，从而带动行业标准、软硬件、知识产权销售等领域发展，这对依图来说无疑拓宽了更多可能性。

　　宏观来看，得益于开源系统的背景，轻量级芯片将拥有更多的商业化机会，并且未来一段日子在性能成本及安全方面也将实现更大突破。在算法的基础引擎下，依图似乎已经逐渐把握到算法决定芯片走向的趋势，芯片产业可能会由此进入全新的阶段。换言之，即造芯的界限已变得越来越模糊，甚至行外巨头都想插足。例如，早前在格力的年报反映上，已将芯片技术研究和产品研发进度放在重点工作上，并聚焦芯片的可靠性及算法研究，逐步实现自研芯片的全面替代;阿里更是钱多任性，直接收购了内地唯一的自主嵌入式CPU IP Core公司中天微;除此，华为的麒麟芯片也顺利完成了逐级迭代。

　　由此可见，未来的科技赛道上，考验的将不仅是某项软件及算法，更是技术融合的能力，强大的整合能力会是各家芯片公司未来的核心竞争力。纵观国内的四大AI“独角兽”，都是由AI算法起步，并且先从安防等场景推进商业化落地。但在最近一段时间，这些公司开始走出不同的路径，差异化越来越明显。就如依图此次造芯，编者认为是揭示四大独角兽的分化进行时步入实质的行动。而像依图这样的算法企业，随着算法的更新换代，后续也会设计、研发和量产更多垂直领域的芯片，赋能相关产业的持续升级。

　　另外，依图本次造“芯”难免会掀起连锁反应，进而加剧AI独角兽之间的竞争，AI赛道“算法中心化”的全面造芯战争也由此开启。随之而来的则是AI行业整体实力的质变，不过最终受益者仍将是AI能够渗透的产业和用户本身。