半导体 ： 美国在全球人工智能技术竞赛中的战略优势Falan Yinug ， 半导体工业协会工业统计和经济政策主任August 2018执行摘要近年来，人工智能 （ AI ） 已出现在技术发展的最前沿，并有望改变个人，社会和国家的互动方式。人工智能有能力从根本上改变社会几十年。半导体技术是所有当前和未来人工智能相关创新的核心。目前，美国及其私营部门在人工智能相关技术开发和商业部署方面仍处于领先地位。美国最大限度地发挥其独特的人工智能相关优势，最关键的是通过其在半导体技术方面的主导地位; 今天大多数关键的硅驱动人工智能是由美国开发的。S.半导体行业。然而，中国等其他国家正在大力投资以缩小差距。The U.S.政府和业界必须深化伙伴关系，实现突破性创新，以维持和加强人工智能半导体技术的这一重要领导地位。特别是在联邦一级，政府应采取以下行动 ：1)为 AI 硬件的竞争前基础研究提供资金2)开发 AI 劳动力3)推广开放数据政策4)减轻 AI 的潜在不良影响5)保护敏感数据的安全和隐私 半导体 ： 美国在全球人工智能技术竞赛中的战略优势 | 八月 20182AI 是现实 ， 它将改变社会在过去的几年中，人工智能已经从技术领域的几个关键发展的融合中脱颖而出 ： 物联网 （ IoT ） 的扩散和超大数据集的创建 ，大数据分析，由于云计算的采用，计算能力显着提高，数据中心的加速计算和异构计算等新发展。数据收集和聚合、算法和处理能力的进步为计算机科学家在人工智能领域取得重大突破铺平了道路。简而言之，大量数据、大量计算和才华横溢的数据科学家的融合使人工智能成为可能。人工智能的出现意义重大，因为它有能力从根本上改变社会。人工智能已经超越了实验室，许多机器学习系统已经在商业上用于各种各样的应用。虽然我们可能最熟悉支持人工智能的消费者家庭设备，如数字助理，但人工智能有望以电力和计算机技术发明以来从未见过的方式改变我们经济和社会的主要部门。根据一些估计，人工智能可以为美国增加超过 8 万亿美元的总价值。S.到 2035 年，经济将年增长率从 2.6% 提高到 4.6% 。1目前 ， 几乎所有行业都在采用人工智能 ， 尤其是在金融、医疗保健和制造业 ， 但人工智能的应用仅受想象力的限制 (图 1) 。例如 ， 人工智能可以帮助解决的潜在重大挑战或问题领域包括 ：Transportation人工智能正被用于开发自动驾驶汽车 ， 使驾驶更安全、更高效。HealthcareAI 可以帮助更早地诊断疾病 ， 开发更个性化的治疗方法 ， 并加速癌症治疗。什么是人工智能 ？人工智能通常被定义为机器执行与人类思维相关的认知功能的能力。机器学习 （ ML ） 是人工智能的一种特殊方法，涉及强大的计算机消化大量数据以开发模型，当在其他场景中给定类似参数时，这些模型可用于推断所需的输出。这与传统的编程有很大的不同，在传统的编程中，人类会指示一组预定义的算法，而计算机的作用仅仅是处理和执行。在机器学习中，计算机更进一步，从给定的数据中 “学习 ” 并自己找出程序。在计算机系统曾经必须被编程以执行严格定义的任务的地方，它们。现在可以给出一个通用的学习策略 ，使他们能够适应新的数据输入 ， 而无需被明确地重新编程。 半导体 ： 美国在全球人工智能技术竞赛中的战略优势 | 八月 20183DefenseAI 可用于开发更快的网络安全系统。Agriculture人工智能可以帮助农民更好地提高作物产量 ， 减少对环境的影响 ， 并满足不断增长的需求。 执法部门AI 通过自动化和加速处理数千个提示的过程来帮助当局打击犯罪。图 1 ： AI 的潜在领域和用例资料来源 ： 麦肯锡全球研究所。2半导体是推动 AI 增长的核心半导体技术的创新使 AI 成为可能。如果没有半导体工艺技术和芯片设计的进步，再加上大量的数据和计算算法的创新，人工智能就不可能如此迅速地从未来的猜测转变为当今的现实。而美国S.半导体行业 2017 年的年度研发 （ R ＆ D ） 投资为 360 亿美元，这也是对基础研究投资的补充，是推动人工智能应用进步的重要组成部分。 半导体 ： 美国在全球人工智能技术竞赛中的战略优势 | 八月 20184半导体技术和创新的进步是机器学习 （ ML ） 的核心，机器学习是上述 AI 的一种形式。由于 ML 对数据量和计算能力的要求比传统编程高得多，因此还需要更多的半导体存储器 （ 存储数据 ） 和更高效的半导体处理器 （ 满足计算能力的需求 ） 。实际上 ， 半导体在典型 AI 流程的所有三个领域中都至关重要 ： 1 ） 数据生成或数据源- 通过智能手机 ， 汽车和多个 “物联网 ” 设备 ； 2 ） 训练 AI / 深度学习算法 - 使用图形处理器 （ GPU ） ，微处理器或其他以性能为中心的重型处理器 ； 以及 3 ） 在本地或云中的现实世界用例中进行 AI 推理 （ 图 2 ） 。最近，半导体公司和一系列半导体设计的新进入者已经开始开发专门的半导体硬件 - 通常以现场可编程门阵列 （ FPGA ） 和专用集成电路 （ ASIC ） 的形式，当经济上可行时 - 独特地调整 ML 工作负载。特别是对于推理应用，这些专用芯片可以大大加快计算速度，并在边缘而不是云中实现更多计算。专用加速器，包括针对较低精度计算进行调整的 GPU，FPGA 和 ASIC，也越来越多地用于培训应用程序。图 2 ： AI 工艺流程中需要半导体的地方资料来源 ： 摩根大通。3 半导体 ： 美国在全球人工智能技术竞赛中的战略优势 | 八月 20185美国工业在人工智能领域处于领先地位 ， 但存在激烈的竞争美国半导体行业处于有利地位 ， 可以利用 AI 市场的增长。据一些专家称 ， 预计到 2022 年 ， 整个 AI 半导体市场将以 59 ％ 的复合年增长率 （ CAGR ） 增长 ， 达到 330 亿美元 （ 图 3 ） 。4 这种增长将受到 AI 应用程序用例增加 ， 互联网供应商和企业的 AI 培训需求增加以及智能手机 ， 汽车 ， 医疗保健 ， 农业和制造业中推理用例的采用增加的推动。图 3 ： AI 的半导体市场收入资料来源 ： 摩根大通估计。注 ： 2018 - 2022 年全球半导体市场 CAGR 将增长 5 - 6% 。5美国半导体行业目前在人工智能投资方面处于领先地位 ， 使美国处于强大的竞争地位。 2016 年 ， 北美公司 （ 其中美国公司是领导者 ） 总共在人工智能上投资了 150 - 230 亿美元 ， 而亚洲和欧洲公司分别投资了 80 - 120 亿美元和 30 - 40 亿美元。6 除了了解和投资人工智能之外 ， 美国半导体行业已经在人工智能开发的关键子产品领域保持领先地位。也就是说 ， 美国半导体公司目前在满足不断增长的处理器需求和提供更先进的内存解决方案方面处于全球领先地位。 半导体 ： 美国在全球人工智能技术竞赛中的战略优势 | 八月 20186然而，与任何具有巨大增长潜力的市场一样，人工智能半导体市场将面临激烈的全球竞争。许多政府正在优先考虑和支持人工智能的发展。例如，在中国，一个市政府承诺投资 50 亿美元用于人工智能，而政府最近宣布投资 20 亿美元用于人工智能开发园区。韩国 （ 10 亿美元 ） 和加拿大 （ 1.25 亿美元 ） 也承诺投入大量资金开发人工智能。7特别是中国 ， 将人工智能的领导地位视为国家优先事项。 2017 年 7 月 ， 中国政府发布了《新一代人工智能发展计划》。该计划设定了雄心勃勃的目标 ， 即到 2030 年将中国建设成为 “世界主要的人工智能创新中心 ” 。8 但是 ， 就目前的情况而言 ， 中国已经赶上了能够在国内生产 AI 应用所需的高性能 ， 高性能半导体的能力。这些类型的芯片中的大多数 ， 例如图形处理单元 （ GPU ） ， 微处理器和现场可编程门阵列 （ FPGA ） ， 都是由总部位于美国的半导体公司生产的 ， 这给美国工业在未来人工智能技术领导地位的竞争中处于宝贵但并非不可逾越的早期领先地位。维持美国 AI 快速发展所必需的未来半导体创新为了保持美国在人工智能半导体领域的领导地位 ， 美国必须保持其作为塑造关键技术趋势的主导力量的地位。今天 ， 我们看到了半导体进步革命的开始 ， 这将有助于推动自动驾驶汽车等关键应用的人工智能创新。半导体行业及其生态系统已经找到了将现有半导体技术应用于人工智能应用的创新方法 ，但展望未来 ， 要实现人工智能应用性能的重大突破 ， 全新的材料、架构和设计是必要的。就其本身而言 ， 该行业在 2017 年投入了 360 亿美元的研发支出 ， 以实现其技术发展目标 ， 预计这一数字只会增加。 半导体 ： 美国在全球人工智能技术竞赛中的战略优势 | 八月 20187传统的半导体行业参与者以及谷歌和微软等非传统参与者都在大力投资硬件创新 ， 以加速 AI 培训和推理。行业投资主要集中在设计和制造适合 AI 应用程序的新型硬件加速器上。虽然 GPU 继续很好地服务于许多人工智能应用，但老牌公司和初创公司都在投资革命性的芯片设计，以适应占主导地位的人工智能算法范式 ： 深度神经网络，机器学习的一个分支。这些算法的基本计算是简单的矩阵或张量乘法 - 其中许多单独的乘法可以并行执行并在最后求和。通过设计自然执行这些计算的传统半导体硬件 - 例如，通过将 FPGA 的参数设置为矩阵或张量的值 - 公司发现他们可以显着加快计算速度并提高功率效率。在遥远的边缘 ， 公司正在基于全新的计算范式对芯片进行投资 ， 包括认知 / 神经形态计算和量子计算。当前 ， 新兴设备开始作为高级加速器进入计算生态系统 ， 其功能远远超出了 FPGA 和 ASIC ， 已经涌入目标应用的计算领域。在认知和神经形态计算中 ， 整个行业的公司都在试验硬件 ， 这些硬件自然适合于机器学习 - 例如忆阻器和相变存储器。一些早期的设备已经在市场上找到了有限的应用 ， 作为强大的 AI 推理芯片。 半导体 ： 美国在全球人工智能技术竞赛中的战略优势 | 八月 20188政府政策将在巩固美国在人工智能半导体领域的领导地位方面发挥关键作用为了使美国半导体行业在这个充满活力和激动人心的市场中实现并保持全球领导地位 ， 将需要解决独特的政策挑战。在联邦一级 ， 政府可以在几个特定领域发挥适当的作用 ：1)资助 AI 硬件的竞争前基础研究 - 联邦政府需要增加研究通过 NSF 、 DARPA 和 NIST 等机构为促进人工智能基础研究的项目提供资金。在其他国家优先考虑人工智能研究资金之后 ， 这种资金尤为重要。此外 ， 政府继续为开发更快的超级计算机提供具体资金 ， 如 exascale ， 对于人工智能研究至关重要。2)发展 AI 劳动力 - 联邦政府应支持有助于使工人准备好与 AI 技术一起创建和工作的政策。这首先要支持中小学的 STEM 教育 ， 包括由 NSF 资助的评估有效教学技术和实践的研究 ， 但也包括联邦资助用于培训研究生水平的科学家和工程师 ， 他们是未来的人工智能创新者。这一领域的第二个重点应该是有效解决流离失所问题有再培训和其他支持的工人。人工智能将改变社会 ， 这种变化将清楚地重新定义我们所知道的工作。政府应该预料到这种变化 ， 现在就开始探索政策解决方案。3)促进开放数据政策 - 联邦政府应该提供一些最数据是驱动人工智能的燃料 ， 要实现人工智能的全部潜力 ， 研究人员必须获得大型政府数据集。 半导体 ： 美国在全球人工智能技术竞赛中的战略优势 | 八月 201894)减轻 AI 的潜在不良影响 - 联邦政府应与行业合作 ， 为 AI 的道德使用建立自愿准则 ， 并帮助防止 AI 以可能损害公众的方式使用。这应包括努力确定哪些 AI 应用程序应需要进一步解释 ， 并根据所需的可解释性对研发进行投资。5)保护敏感数据的安全和隐私 - 联邦政府应与业界合作从理论基础到有效的实施和生命周期管理，促进有效的安全