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IAM文章分析人工智能芯片专利布局

【摘要】20202月,美国知识产权服务公司Global Prior Art创始人在知识产权商业杂志IAM发表文章分析了当前人工智能(AI)芯片领域知识产权布局,并解析了在AI芯片领域创建强大知识产权组合的机会以及各创新主体的知识产权地位。

20202月,美国知识产权服务公司Global Prior Art创始人Bruce Rubinger在知识产权商业杂志IAM发表文章分析了当前人工智能(AI)芯片领域知识产权布局。文章基于已有的市场信息,分析了在AI芯片领域创建强大知识产权组合的机会以及各创新主体的知识产权地位。通过三个典型案例解读了该领域领军企业的知识产权策略和现状,并针对该领域知识产权管理提出了详细建议。

人工智能及其各种应用(例如机器学习和深度学习)在过去十年中已经取得了显著的市场增长,并且正处于推动许多行业变革的风口浪尖。作为目前最热门的技术之一,人工智能支撑了许多领域的发展,包括数据中心、语音助手、定向广告、医学诊断、产品开发、石油勘探、保险、安防、无人驾驶汽车等。为优化特定应用而设计的专用AI芯片为各行业变革提供了动力。

1. AI芯片领域市场概况

1AI芯片市场规模

AI芯片在半导体领域的市场规模预计将在未来几年大幅增长。麦肯锡公司(MckinseyCompany)预测,AI芯片的收入将从2017年的170亿美元增至2025年的650亿美元,增长三倍(图 7)。到2025年,AI芯片预计将达到半导体销售额的近20%。


7  AI半导体市场规模及增长率预测

2)人工智能计算构架的演进

人工智能基本上有两个主要子领域:云端人工智能和边缘人工智能。当前,对基于云技术的人工智能(数据中心),大多数计算由中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)完成。包括麦肯锡在内的机构开展的多项研究预测了专用集成电路(ASIC)将呈现出显著的增长趋势(图 8)。专利数据证实,诸如IBMIntelQualcomm等半导体公司正在设计ASIC以提高电源效率、增加数据吞吐量,推动自身的技术路线的发展。这些公司还专注于开发可以进行有效训练的AI芯片,通过提供学习数据构建机器学习模型。推理就是获取经训练的模型并利用其进行预测的过程。


8  人工智能计算架构的转变

3)传统处理器公司主导地位的变化

人工智能技术可能终结传统处理器设计公司的主导地位。最初,人工智能是由CPU执行的,然后转移到GPU,因为它们更适合并行处理。尽管GPU仍擅长密集浮点计算,但研究人员发现使用自定义硬件可以提高吞吐量和能效。专利分析发现,大量的IT公司选择了CPU之上定制硬件来构建其神经网络体系结构。定制集成电路逻辑和存储器层次结构可以生成定制硬件神经网络,该硬件神经网络比上一代GPU更快,更节能。

国际竞争改变了该领域的知识产权格局。2017年,中国公布了下一代人工智能发展计划。计划概述了中国为实现到2030年成为人工智能全球领导者采取的战略。华为等领先的中国科技公司已开始在人工智能领域规划和提交知识产权申请。实际上,华为已经公开了其手机中所使用芯片系统的人工智能内核。阿里巴巴是AI芯片设计的另一个新参与者。地平线机器人公司则专注于监控摄像头以及自动驾驶汽车领域的AI芯片设计。

在美国,英特尔、IBM、高通、AMDNVIDIA等传统半导体公司已经发布或交付了云端AI芯片。此外,GoogleMicrosoftAmazon等非传统的半导体公司已投入大量资金开发用于云端AI芯片,以伺机提高其在云计算中的地位。

4AI芯片发布情况

图 9列出了已发布的用于云计算的AI芯片公司。数据显示,美国和中国领跑了AI芯片领域,共有16家公司上榜。相比之下,其他地区(欧洲、以色列、日本和韩国)只有4家公司发布了AI芯片。在发布AI芯片的公司中,缺乏传统芯片设计专业知识的公司数量也很可观,包括初创企业(CerebrasGraphcoreCanaanCambricon)和数据公司(Google、百度、阿里巴巴)。


9  发布了云计算AI芯片的公司

图 10显示了AI芯片发布数量呈现出逐年上升态势。2019年的芯片发布数量是2018年的两倍。由于尚未发布AI芯片的公司(例如IBMAMDMicrosoftFacebook)将在未来几个月内发布其产品,已经发布AI芯片的公司将继续推出新的产品。因此上升趋势可能会延续。


10  AI芯片发布数量

2. 云计算AI芯片知识产权布局

1)重要公司专利申请态势

图 11显示了过去5年来特定公司提交的云计算AI芯片专利家族的数量。可以看出,传统的半导体公司的专利产出量很高。英特尔在过去5年提交了160项专利,其次是IBM82项)。2016年成立的寒武纪拥有60多项专利,而谷歌的34项专利证明了其对于进入这一领域的重视。总部位于中国的云计算AI芯片领域新兴公司云天励飞是这一领域最活跃的申请者,目前已申请了250多项专利,其中大部分仅在中国提交申请(246项),而其余的向美国或通过《专利合作条约》(PCT)提交申请。


11  20152019年重要公司云计算AI芯片专利家族数量(单位:项)

从年度申请趋势来看,云天励飞和Graphcore的大部分云计算AI芯片专利都在近3年提交。同时,对于英特尔来说,2017年的申请量占据大部分,而IBM在近五年间的专利申请量比较均衡。

2)案例分析

文章通过三项研究案例分析了云计算AI芯片领域领军企业的知识产权布局情况。第一项研究比较了两家现有的处理器公司英特尔和IBM,它们是传统的半导体公司,拥有突出的技术专长和庞大的知识产权组合。第二项研究比较了AI芯片新兴公司高通和寒武纪的专利组合,这两家公司都生产了用于移动设备的人工智能处理器,并宣布了云计算AI芯片的开发计划。最后一项案例研究比较了谷歌和百度的知识产权组合,这两家云技术公司正在积极开发人工智能专用集成电路(ASIC)。

英特尔与IBM

英特尔和IBM是半导体领域传统的服务器芯片巨头。随着人工智能专用服务器芯片需求的迅速增长,对于这些公司而言,开发人工智能知识产权和专为云计算设计的芯片在战略上至关重要,以免将市场份额让给新竞争对手。

在过去的20年中,IBM申请了1,000AI芯片相关专利,英特尔申请了558项专利。将分析范围缩小至过去五年间,英特尔申请了约180项美国专利,而IBM申请了75项。分析这一时期的概况将有助于确定每家公司在AI芯片领域的发展重点以及相关的知识产权情况。

英特尔的专利申请似乎受到定于2021年发布基于Xe架构的GPU芯片的强劲推动。该芯片的市场定位是为服务于数据中心人工智能和高性能计算工作负载。它显示了英特尔对数字实现技术以及模拟技术的关注。

英特尔最近的专利体现出该公司对涵盖多种并行处理和矢量处理技术的数字方法十分关注。其知识产权组合中的其他专利涵盖了用于并行处理的存储器和通信方式。相反,英特尔在2015年之前将模拟技术列为核心技术。

过去五年中,IBM的专利申请极为多样化,包括82项专利家族的183件专利。在这些申请中,约有20项专利涉及模拟人工智能内核。其他领域还包括数字实现、连接和存储器。一些最值得关注的专利优先考虑了人工智能的模拟实现技术,这种方法可在较低功耗下实现更快的吞吐量,并有可能在较长时间内成为AI芯片的主流技术。

高通与寒武纪

高通公司是最著名的智能手机处理器设计者。该公司目前提供智能手机的人工智能解决方案,包括智能相机的对象分类。近年来,高通公司一直致力于为数据中心开发AI芯片,并积极寻求专利保护。

寒武纪的首批人工智能设计用于智能手机,其麒麟970芯片的知识产权已授权给华为。与高通类似,寒武纪此后一直专注于发展数据中心,并为此提供了人工智能加速芯片解决方案。人工智能加速芯片是人工智能应用的硬件加速器,多用于人工神经网络、机器视觉和机器学习等。

过去五年间,寒武纪已申请了63项专利家族,主要布局在中国、美国、PCT和欧洲。而同一时期高通公司在美国申请了34项涉及AI芯片的专利。

谷歌与百度

谷歌以其出色的软件实力而闻名,但在过去的几年中,谷歌已经进入了芯片设计领域,相似的是,百度以软件而非硬件而闻名。但是,百度也已经为其服务器场开发了相应的芯片产品。

在过去五年中,百度的专利申请数量是所有研究对象中最低的,共提交了5项专利,分布在中国、美国、PCT和欧洲,主要涉及各种类型的人工网络以及以矩阵格式处理数据的方法。相比之下,谷歌已在神经网络、存储器和矢量领域申请了34AI芯片相关专利。这些专利的技术主题涉及神经网络、并行处理和神经网络连接技术。

3)总体情况

分析重要公司的知识产权组合及其在AI芯片领域的定位发现,新技术的开发、新竞争者进入市场、对多样化应用和更高速、低功耗处理器的追求推动了创新的产生。诸如英特尔和IBM之类的传统半导体处理器设计公司已经构建了庞大的专利组合,这些专利组合反映了公司的创新重点和优先级。这些传统公司既与其他半导体公司(如AMDNVIDIA和高通)竞争,同时也面临该领域新竞争对手的挑战,其中包括正在努力提升在云计算领域地位的非传统半导体公司(例如谷歌、微软、GraphcoreCerebras、寒武纪和亚马逊)。

从华为、云天励飞、百度和阿里巴巴提交的专利申请中可以明显看出中国为成为AI芯片领域领先者所采取的战略及其实现途径。

最后,专利数据突出反映了从CPU到定制硬件策略的转变,不同参与者的差异化创新重点以及企业知识产权高管从专利中获得强大的战略性技术的机会,同时通过专利技术指导内部产品开发。

3. 知识产权管理的最佳实践方式

每家公司都在一个复杂的环境中运作,因此深入了解竞争对手、基础技术、业内所有参与者的创新重点和定位以及随后的机会空间至关重要。AI芯片领域包括2,000多项专利家族,该专业格局说明了实现这一目标所面临的挑战。

有效的知识产权管理策略需要强有力的专利保护,以掌握关键技术和产品功能。最好的知识产权管理者应该意识到,必须在有效的知识产权战略所需的水平上分析现有的2,000AI芯片专利,而强大的专利组合大有裨益。盲目经营会产生劣质的专利,无法保护公司的创新投资。

文章指出,仅分析创新主体的专利数量或专利被引频次很可能掩盖驱动建立有效知识产权策略的关键特征,需分析包括有关基础技术实践、产品功能、预期的收益,权利要求保护范围以及专利与现有技术相比的创新点。尽管这种分析比较困难,但它有助于了解公司应优先考虑的发展机会以及具体的差距,从而支持公司提出有力的权利保护方案。其优势包括提供了对新竞争者及其关注点的重要情报、为避免盲目措施的前瞻性建议、开发创新产品的系统路线图以及抓住创新优势的权利保护范围。

朱月仙  检索,田亦瑶  编译,朱月仙  校译

来源: https://www.iam-media.com/who-leading-ai-chips-ip-race-best-practice-in-ip-management

https://www.iam-media.com/case-study-comparison-of-the-ai-chips-patent-landscape

原文标题:A case study comparison of the AI chips patent landscape

检索日期:2020220

 


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