5 月 3 日下午，智能芯片公司寒武纪科技在上海举办了 2018 产品发布会。会上，寒武纪正式发布了多个最新一代终端 IP 产品——采用 7nm 工艺的终端芯片 Cambricon 1M、首款云端智能芯片 MLU100 及搭载了 MLU100 的云端智能处理计算卡。
其中MLU100采用寒武纪最新的MLUv01架构和TSMC 16nm的先进工艺，可工作在平衡模式(1GHz主频)和高性能模式(1.3GHz主频)下，平衡模式下的等效理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算，高性能模式下的等效理论峰值速度更可达每秒166.4万亿次定点运算，堪称性能怪兽。

　　联想也推出了基于Cambricon MLU100智能处理卡的ThinkSystem SR650，打破了37项服务器基准测试的世界记录。

　　在中美科技贸易摩擦这个时间点，作为中国AI芯片的独角兽公司，寒武纪推出的新品可谓给国人对芯片产业的疑虑打了一剂强心针。

　　从云端智能芯片 MLU100的推出，我们不难看出，寒武纪正在履行其此前所说的“由端到云”的发展策略。

　　去年年末，寒武纪CEO陈天石曾提出“3年占领10亿智能AI终端，占领中国AI云端高性能芯片1/3市场”的目标，在今天的发布会前，也有媒体就寒武纪的“由端入云”的计划对陈天石进行了的采访。我们从其的回应中，可以看出寒武纪对端和云的认知。

　　以下内容摘选自：新智元

　　新智元：“2018年，寒武纪由端入云”，寒武纪为什么要由端入云?端和云分别有哪些重要性?AI的处理哪些放在云端，哪些放在终端?

　　陈天石：端侧的智能处理是非常重要的，因为端可以最快速的响应用户的需求，能以非常低的功耗、非常低的成本、非常小的延迟，帮助用户理解图像、视频、语音和文本。但是，云侧的智能处理可以把很多端的信息汇聚在一起。比如，在一个城市中有大量的摄像头，如果想要知道一个特定的物体在多个摄像头间的运动轨迹，就需要在云侧进行智能处理。

　　另外，终端的数据量有限，只能根据单个用户的数据对机器学习模型进行微调。而云可以看到大量用户的数据。因此，云端的智能处理在数据方面有其不可替代的巨大优势，可以利用海量数据，训练出非常强大的模型。

　　新智元：请您解释一下“端云一体”。为什么、怎样做到端云一体?目前是不是所有AI芯片厂商都仍然端是端，云是云?端云一体是必然的趋势吗?

　　陈天石：过去大部分芯片厂商都是主攻端(例如ARM)，或者主攻云(例如Intel)。两者兼顾的很少，因为端云的任务生态都区别比较大。但是智能时代，我们认为这个局面会被全面打破，因为端和云的AI任务是一体的，编程和使用的生态也是一致的。作为一个通用机器学习芯片的厂商，寒武纪就是要端云结合，共同推动生态。

　　如陈天石所说，相比终端，云在智能处理在数据方面有着不可替代的巨大优势，端云一体也将是必然趋势。

　　事实上，近来，提出端云一体的并非只有寒武纪一家，在去年九月份，华为在推出全球首款人工智能芯片970时，华为消费者业务CEO余承东也表示，“未来的智慧终端想要不断的发展，相应的人工智能体系一定既要充分发挥终端自身的能力和价值，也要结合大数据和云技术带来的海量信息、服务和超强计算力，人工智能在未来终端上的实现必须通过端云协同，这也是我们当前战略布局的重点。”而华为也在麒麟970中融入了端云结合的技术，用来在执行提高效率的情况下，提升终端本地数据的安全性。

　　此外，大唐电信，紫光集团等国有芯片企业也都纷纷打出了“芯-端-云”、“从芯到云”的战略。似乎在不到一年的时间，芯片，终端和云端就有了密不可分的关系，但不难看出，这与国家加快重科技发展战略方针是高度吻合的。

　　虽然在中兴被美国制裁后，我国在科技实力“过度依赖”的弊端被暴露无遗。国家也重新强调了要加强核心技术自主研发的步伐。但5G，物联网，大数据，云计算，人工智能等移动创新技术早已经成为发展的重中之重。

　　2016年我国开启了5G技术研发试验，而华为在2014年就已经加入到5G的研发中;

　　2012年初，工信部颁布了中国的第一个物联网五年规划——《物联网“十二五”发展规划》;

　　而人工智能，大数据以及云计算的研究则更早。如今，多项创新技术已经处于高度相辅相成的状态：大数据为云计算，人工智能提供数据支持，反过来，云计算人工智能又为其他技术附能。所以，接下来可以预见的将是，高新技术企业想要借助国家政策的东风，在越来越重视核心技术的环境中谋求壮大，与云结合将成为必然趋势。