融资金额未予披露。

作者：苗征

编辑：图雅

2021年3月24日。百度(bidu.us；09888.hk)宣布，其昆仑芯片业务已完成独立融资协议的签署。

投资后的估值约为130亿元。

本轮融资由CPE源峰、IDG资本、君联资本、元和普华投资牵头。

百度昆仑是一家人工智能芯片设计和制造商，基于先进的XPU架构，致力于开发云彩通用芯片。这种芯片是为深入学习、机器学习算法云计算和边缘计算而设计的，用于计算机视觉、自然语言处理、大规模语音识别、大规模推荐等场景。

尽管百度在2018年开发者大会上宣布了百度昆仑。

但该公司的核心技术XPU是在2017年推出的。

.XPU的目标是在性能和效率之间取得平衡，并处理各种计算任务。当时，百度计划与半导体领军企业xinx.us合作，推出一款基于XPU架构的FPGA芯片。

然而，FPGA是一种半定制的芯片。传统CPU擅长一般计算任务，特别是基于规则的计算任务，而且非常灵活。相比之下，百度希望xpu专注于计算密集型、基于规则的、多样化的计算任务，提高效率和性能，并带来CPU的灵活性。这就是问题所在，因为xpu是基于FPGA的，而且fpga也存在一个常见的问题--缺乏定制。

因此，

当时，XPU只能被看作是向世界表达XPU架构的概念芯片，不能真正投入使用。

.在2018年百度人工智能开发者大会上，李彦宏发布了百度独立开发的Kunlun，其中包括训练芯片Kunlun818-300和推理芯片Kunlun818-100。Kunlun芯片支持处理自然语言的预训练模型Ernie，与传统的GPU/FPGA模型相比，推理速度可提高三倍。

事实上，另一种类型的ASIC诞生于当时的人工智能芯片领域。ASIC是一种完全定制的芯片类型，它不同于传统芯片。

除了不能扩展外，ASIC在功耗、可靠性和体积方面也有优势。

.加上当时对人工智能的需求增加，许多基于ASIC的初创公司应运而生，比如Horizon和Cambrian(688256.sh)。甚至谷歌也成立了一个ASIC部门，来尝试为人工智能诞生的新宠。

然而，在

在人工智能领域，目前还没有占主导地位的芯片，这意味着百度昆仑倡导的通用芯片并不比ASIC或FPGA差，将来仍有可能成为人工智能领域的领先者。

.百度芯片开发有其固有的优势，这是由于百度自身的业务和人工智能边界，企业的需求几乎涵盖了当前企业对人工智能芯片的全部需求，这相当于明确了研发方向，减少了发展弯路的可能性，进而变相缩短了研发周期，同时提高了产品的效果。

此外，百度昆仑1号在2019年获得成功，在2020年大规模生产。目前，百度昆仑1号的批量生产超过2万片，正在研发中的百度昆仑2号将在2021年下半年实现批量生产，其性能将比百度昆仑1号高出三倍。