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20億美元收購Habana,英特爾在急什么?

2019-12-31 14:48|來源:未知 |作者:dnzg |點擊:

市場熱議背后,折射的是英特爾與英偉達在數據中心AI芯片領域的劍拔弩張。

 

天下大勢,變則生亂,亂則有機可乘。

 

近年來的半導體行業,以往固化的市場格局逐漸松動,城池消頹,競爭犬牙交錯,大量投資、并購涌現。這是新技術、新市場、新業態出現帶來的“亂世格局”。

 

“亂世”的最新一幕戲劇是,本周一,英特爾宣布以20億美元高價收購以色列半導體公司Habana Labs,而這家公司僅僅成立3年。在向來周期較長的芯片賽道,Habana估值的成長速度和閃電退出令人印象深刻。

 

市場熱議背后,折射的是英特爾與英偉達在數據中心AI芯片領域的劍拔弩張。

 

我們第一時間采訪了多位半導體行業從業者和投資人,將從以下三方面展開分析:

 

1. 為什么Habana是個好標的?

 

2. 英特爾強勢給出談判價上限背后的“心急”與原因?

 

3. AI芯片“亂世”之爭中,巨頭和創企的新機會何在?

 

并不意外的收購,稍感意外的估值

 

12月16日(本周一)上午,一向以高價買買買聞名的英特爾放出消息,宣布以20億美金正式收購了成立僅3年的以色列數據中心AI芯片制造商Habana Labs(下稱Habana)。

 

英特爾數據平臺事業部執行副總裁兼總經理 Navin Shenoy 在收購后有一個官方表態,他強調了Habana產品對英特爾的3個核心價值:

 

  • 表現優異的高性能訓練處理器系列產品

  • 基于標準的編程環境

  • 優秀的可擴展性能

 

我們了解到,客戶們在尋求易于編程的專用人工智能解決方案時,也需要在各種工作負載和神經網絡拓撲上擁有卓越的可擴展性能,而Habana在這些方面的驕人紀錄有目共睹,因此我們很高興Habana這樣的人工智能團隊加入英特爾。我們整合后的知識產權和專業知識將為數據中心的人工智能工作負載提供無與倫比的計算性能和效率。

 

——英特爾中國官方微信公眾號

 

這三者共同加強了英特爾在數據中心人工智能產品上的實力。

 

被收購后,Habana將作為一個獨立業務部門運營,主要運營基地仍在以色列,保留現有管理團隊并向英特爾數據平臺事業部(Data Platforms Group)匯報;Habana董事長Avigdor Willenz同意擔任該業務部門及英特爾的高級顧問。

 

其實,英特爾對這家半導體新秀的出手并不令人意外。

 

早在2018年11月,英特爾資本(Intel Capital)就領投了Habana的B輪融資,融資總額高達7500萬美元,早早鎖定了這家公司。

 

更早之前的2016年8月,英特爾也曾以4.08億美元收購過同樣做數據中心AI芯片的Nervana Systems,當時Nervana也才成立兩年。

 

而20億美元的最終敲定估值,則落在了預期的上線。

 

據以色列媒體Globes和Calcalist本月初的消息,英特爾當時已與Habana談判數周,收購價在10億至20億美元之間。

 

短短十幾天之后,英特爾官宣了成功收購的消息,最后的收購價格落定在了20億美金。

 

為什么英特爾對此次收購志在必得,而且這么火急火燎地將Habana收入囊中?

 

其中原因值得玩味。

 

Avigdor其人和英特爾的“一石二鳥”

 

草灰蛇線,伏脈千里。今年2月,英偉達以68億美金收購了以色列網絡通信芯片公司Mellanox,創下了英偉達有史以來的最高收購記錄。

 

這起收購案,其實和英特爾現在收購Habana有微妙的聯系。

 

Mellanox的主營業務之一是做Smart NIC即智能網卡。而Habana的董事長Avigdor Willenz(下稱Avigdor)于2011年參與創立的第二家公司Annapurna也做Smart NIC技術,該公司在2015年以3.7億美元賣給了亞馬遜。

 

正是在亞馬遜工作期間,Avigdor受到了AWS對云端AI芯片需求的啟發,認為這是非常合適的第三方創業機會。

 

于是2016年,Avigdor成了Habana的第一個投資人,后來又擔任了Habana的董事長。

 

在以色列投資了多家科技公司、對以色列半導體行業有較多了解的耀途資本創始合伙人白宗義告訴「甲子光年」,也許是由于前述Annapurna的經歷,Habana的產品融合了Smart NIC技術。

 

融合Smart NIC技術的重要性在于,Habana的Gaudi芯片通過100Gb 以太網可以擴展到上千個節點,支持RDMA(Remote Direct Memory Access), 當做大規模神經網絡模型訓練任務時,性能可以大幅度提升同時用戶承擔的成本更低,以太網的優點可以使用通用的交換機,無需專用的NIC。這也是Intel對之前收購的Nervana并不滿意的原因之一。

 

市場調研機構Dell’Oro Group研究總監 Baron Fung曾預測,隨著云計算的日益普及,企業越來越依賴底層數據中心基礎架構能支持應用在公有云、私有云和邊緣間的切換,市場需要更先進、更安全且高性能的 Smart NIC。

 

“所以英偉達為什么要收購 Mellanox?英偉達需要Mellanox的技術來增強GPU之間的內部互聯能力。”白宗義。

 

而兼容了類似功能的Habana芯片,在做大規模集群處理和訓練時,可通過100G Ethernet來自己做互聯,這就大大提高了效率。

 

所以英特爾的這次收購其實一下補足了數據中心場景下的通信和AI兩種能力,也許有“一石二鳥”之用。

 

存算一體新型芯片開發商知存科技創始人兼CEO王紹迪表示,數據中心互聯業務及通信網卡,是英偉達和英特爾都需要的能力。

 

“也許這么說有點武斷,但綜合來看,英特爾收購Habana也許比年初英偉達直接收購Mellanox更明智、劃算。”白宗義說。

 

而在英偉達、英特爾的爭相高價出手背后,是關于下一代信息產業變革的大機會——AIoT的激烈競爭,尤其是今年關于Mellanox和Habana的高額收購,共同劍指其中技術門檻最高的細分競爭領域——數據中心場景下的AI能力。

 

在這個增量戰場上,英特爾最在意的對手就是英偉達。

 

當前,全球云端AI芯片市場英偉達一家獨大 (尤其是訓練端) ,主要原因是英偉達GPU產品線豐富,編程環境成熟,產品支持市場上主要的開發框架和語言,廣受AI開發者好評。

 

而Habana的定位,正是能與英偉達優勢產品GPU競爭的自有架構AI芯片。

 

某AI芯片創業公司創始人說:“英特爾試圖想把GPU和AI都融入到自己的指令集和生態中,如果英特爾可以一起部署自己的CPU和GPU的話,服務器上就不用買兩家的產品,開發效率也會高很多。”

 

從Habana目前作為第三方新銳公司的不俗表現來看,它確實有可能實現英特爾在數據中心AI領域挑戰英偉達的夙愿。

 

Avigdor在以色列半導體領域久負盛名,是一位不折不扣的傳奇人物。

 

 

早在90年代,他就創立了Galileo,做交換機芯片,大名鼎鼎的博通(全世界最大的第三方交換機芯片供應商)和思科的交換機技術都源自 Galileo 。

 

2001年, Galileo以27億美元的高價賣給了 Marvell ,此后 Marvell 成為第三方交換機芯片的引領者。

 

此后,他又于2011年創辦專門研制服務器網絡智能網卡和NVMeOE的芯片制造商Annapurna Labs,該公司于2015年以3.7億美元的價格被亞馬遜收購。

 

再看大牛最新參與創立的公司Habana。

 

Habana Labs 成立于2016年,總部位于以色列,在波蘭格但斯克設有研發中心,其在以色列、波蘭、美國加州圣何塞、北京共有約150名員工。

 

Habana Labs的殺手锏產品有三個:兩款重磅芯片:面向數據中心的AI訓練芯片 Gaudi (高迪)和AI推理芯片Goya(戈雅),以及完整的SynapseAI軟件棧。

 

2018年9月,Habana Labs發布首款AI推理芯片 Goya,同期面向客戶銷售,并在同年第四季度實現量產。在當時 ResNet-50 模型的推理測試中顯示,Goya 的圖片處理性能是普通 CPU 的近10倍、NVIDIA Tesla T4 的4倍,同時在能耗與時延上也都更具優勢,時延僅為1.01ms,幾乎可以實現實時處理圖片。此外,Goya已可支持Facebook的機器學習編譯器Glow,其驅動也已集成在Linux中,并可無縫從CPU或GPU中遷移。

 

2019年6月19日,Habana推出AI訓練芯片 Gaudi ,在 ResNet-50 訓練中,同樣約使用700個處理器,Gaudi 的計算能力達到了 NVIDIA Tesla V100 的3.8倍。

 

Gaudi與V100在性能方面的對比

 

Habana Labs首席商務官Eitan Medina曾于2019年6月在北京的一次分享中表示,Gaudi 主要有兩大優勢:一是擁有比GPU更高的處理能力、更優的能耗比;二是片上集成了10個100GbE以太網端口,每個以太網端口均支持RDMA over Converged Ethernet (RoCE v2) 功能,從而讓AI系統通過標準以太網,在速度和端口數方面獲得了幾乎無限的可擴展性,提供了過去的芯片無法實現的可擴展能力。

 

劍指 NVIDIA, Tesla V100支持RDMA需要通過PCIe交換,而Gaudi單芯片直接可與RoCE RDMA相連,此外Gaudi片上集成了10個100GbE 以太網端口,數量上比NVIDIA更多。

 

而SynapseAI軟件棧,則集可編程的TPC、深度學習庫和編譯器等于一體,支持 TensorFlow和ONNX等深度學習網絡框架,客戶還可添加專有內核,實現完全可編程和可定制。

 

英特爾不想重蹈錯失移動互聯網的覆轍,希望在人工智能市場尤其是數據中心市場上獲得較大份額,與英偉達一決高下,此前,英特爾數據中心芯片的訓練能力較弱,而Habana這樣的數據中心AI芯片廠商正好可以補齊這方面的短板。

 

在全世界范圍內,有數據中心AI芯片的廠商其實也沒幾家,留給英特爾“買買買”的潛在投資標的本來就不多。而Habana,無論從其董事長 Avigdor 的業界號召力和過往經驗積累對英特爾可提供的助益,還是從其本身產品性能卓越性(Habana的產品成熟度比起其它兩家更好,可以很快給英特爾助益)來看,都是首選。

 

“亂世”新機會

 

PC時代,英特爾以90%的市場份額幾乎完全壟斷了CPU市場,但隨著GPU和各類可替代處理器的不斷興起,CPU的市場開始萎縮。隨著移動互聯網時代到來,AI浪潮席卷全球,5G、云計算市場興起、AIoT新業態出現,往日的芯片巨頭們也紛紛陷入了激烈的競爭博弈當中。

 

天下大勢,變則生亂,亂則有機可乘。

 

在2018年 Compass Intelligence 公布的全球AI芯片榜單中,英偉達位列榜首,由于CUDA開發平臺的普及,英偉達的GPU是目前應用最廣的通用AI硬件計算平臺。

 

除了有實力自研芯片的企業(全世界也沒幾家),如果需要做AI相關的工作,必定需要用到Nvidia的芯片。Nvidia的芯片應用普遍,現在所有的AI軟件庫都支持使用CUDA加速,包括谷歌的Tensorflow,Facebook的Caffe,亞馬遜的MXNet等。

 

可見,英偉達目前仍然穩坐AI芯片霸主寶座,對于其它競爭對手和新興創企來說,新機會在哪?

 

首先,M&A對于巨頭和創業來說,都是機會,英特爾收購Habana就是例證。

 

對于巨頭,可以通過M&A迅速補齊自己的短板,在時間差上追平甚至趕超競爭對手,鞏固其技術、產品、業務和人才壁壘。

 

對新秀來說,多了被高價收購的機會,比如2017年FPGA巨頭賽靈思收購深鑒科技,基于機器學習的軟件、算法,以及面向云側和端側(尤其是端側)的全新硬件架構,都是深鑒科技擅長的,也是賽靈思急切需要的。此外,賽靈思還看中了深鑒科技的人才,在這次收購中,深鑒科技的核心團隊要鎖四年。

 

而深鑒科技被收購后既獲得了資金和技術支持,也擁有了賽靈思遍布全球的客戶資源和海外市場機會。成立兩年就賣出3億美金的價格,提前退出了大規模商業化落地艱難、變量諸多而競爭慘烈的AI芯片市場,對于深鑒來說,無疑也是好的出路。

 

當然,M&A在歐美可能尤為明顯,因為歐美巨頭更喜歡靠收購來快速補充能力,他們也常能慷慨地給新銳公司開出一些不錯的價錢。

 

而對中國成長期的芯片企業來說,被高價收購目前還不是常見的退出路徑。

 

從科技公司成色的角度來說,在很多涉及材料、高端裝備和先進工程的領域,中國硬科技的整體積累和全球前沿依然有一定差距,所以好的標的不一定多。

 

從產業資本的角度看,中美貿易摩擦可能會阻礙歐美巨頭對中國新創公司的收購,而中國自己的產業資本還需要成長。這首先是因為A股上市公司的收并購邏輯是以較低的PE收購,然后并表套利,不太會買巨額虧損的科技公司;其次,中國是典型的應用驅動市場,而前沿科技的并購,要考驗買方的整合、吸收技術、二次開發并整合團隊的能力,中國公司在這方面和有多年收并購行為的歐美巨頭仍有差距。

 

耀途資本創始合伙人白宗義說:“過去20年,以色列整個創新創業領域80%的成功退出是靠并購,并購方是以美國為主、歐洲為輔的產業巨頭。”這是因為產業巨頭在以色列有完整的產業生態,龐大的研發中心,超過十家以上的收購案例,有非常強的技術消化、吸收、再創新和跨文化整合能力,他們也愿意慷慨出價。

 

對于創業公司來說,新機會還有哪些?

 

可以總結成3點:

 

新架構

 

北極光創投董事總經理楊磊認為,當前AI行業存在很多的細分場景,可能每個場景都可能做出一億、兩億美金收入的公司。針對這些場景做構架創新,每個細分場景都代表著未來一個重大的機會。華登國際董事總經理黃慶也認為,如果一些企業能夠直接另辟蹊徑,去做一個徹底全新的架構,同時能夠實現靈活的產品應用,讓不同的算法都能在其上運行,而且都能獲得很好的加速,那么機會也同樣十分可觀。

 

比如可重構計算、存算一體等致力于架構創新的公司,未來會有很大發展空間。此外,未來以光子芯片為代表的革命性創新路徑也機會巨大。

 

新市場

 

根據數據顯示,AI芯片推理市場未來增速和空間將會高于訓練端市場,而GPU芯片并不善于推理任務,因此,在當前智能服務器滲透率尚低、GPU產品并非完美解決方案的情況下,對于其它AI芯片廠商而言,云計算中心市場依然存在著較大的市場空間可以進入。隨著5G牌照的發放,將開啟一個萬億連接的物聯網世界,終端接入網的擴容極大,實時性要求進一步提升,邊緣計算勢在必行。邊緣計算AI芯片市場應用前景也將十分廣闊。

 

新場景

 

AIoT市場分散,手機、安防、汽車等應用場景初創公司也有一定機會。

 

此外,AI芯片發展后期,客戶關注的一定是真實場景下的綜合效果,而不僅僅是計算加速。

 

針對特定場景的專用AI芯片以后會越來越多。

 

從“早期科技創新型優秀企業”這個產業鏈的上下游看,楊磊認為中國AI在底層芯片會有較大的創新機會。對手基本都來自大公司,在場景分化的大環境下不夠靈活。因此在未來10到15年間,中國AI芯片公司在芯片和系統的AI解決方案上有很多創新機會。

 

百家爭鳴,“亂世”之中又將涌現多少豪杰梟雄,上演幾多合縱連橫?格局未定,好戲才剛剛開始。

(責任編輯:dnzg)
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