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疯狂过后，AI芯片走下神坛( 二 )

疯狂过后，AI芯片走下神坛
AI芯片是其中最受追捧的一个领域：这是一个全新方向 ， 尚无巨头的加入 ， 正是创业者们的好机会 。曾浩燊兴致勃勃 ， 作为团队中专注半导体投资的投资人 ， 他看了不少AI芯片项目 ， 对还在酝酿中的深鉴科技产生了兴趣 。 当时 ， 深鉴科技的创始人CEO姚祺才即将大学毕业 ， 他放弃了卡耐基梅隆大学的Offer ， 在导师汪玉的支持下 ， 开始了这次创业 。“我去看了他们的团队 ， 当时整个行业能够形成方案的企业很少 ， 他们有方案、团队好 ， 我很想投他们的天使轮 。 ”当时的AI芯片炙手可热 ， 曾浩燊稍稍晚了一步 ， 2016年的春节刚过 ， 深鉴科技就拿到了高榕资本和金沙江创投的天使轮融资 ， 共500万美元 。新企业层出不穷 。中兴通讯的芯片设计总监陈宁也感受到了这一波浪潮 。 2014年 ， 他找到在美国佐治亚理工学院的校友田第鸿 ， 共同创建了云天励飞 ， 研发安防领域的AI芯片 ， 很快 ， 他们与华为和深圳龙岗区共同打造的安防项目“深目”上线 ， 协助公安破案、寻人 。地平线、云从科技、寒武纪、肇观电子等等 ， 无数AI芯片企业在2015至2016年成立 ， 分别向通用型AI芯片、AI视觉等领域发展 ， 他们的创始人大多来自中科大、清华大学等高等学府 ， 拥有着国内外知名企业的工作背景 。很少有一个风口 ， 聚集了如此多的“高精尖” 。同样在这前后 ， 蓝宝王身边的同事 ， 有不少人被“挖”或主动跳槽去了新兴的AI芯片企业 ， 工资翻倍 ， 前景可观 。 他所在的芯片原厂 ， 也成立了自己的AI芯片研发部 ， “都认为不跟进就落后了 ， 所以很多传统的芯片企业也在组建自己的AI芯片部门 ， ”蓝宝王记得 ， “我们的AI部门有十几个名额 ， 很多人都想去 ， 觉得是加入了一个前沿领域 。 ”这阵风口的高光时刻 ， 是寒武纪与华为的合作 。 在寒武纪推出首款AI处理器Cambricon-1A之后不久 ， 华为与寒武纪合作 ， 并将后者的AI处理器IP整合进手机处理器麒麟970中 ， 两者共同推出了“全球首款集成AI处理器的手机芯片” 。这是一场“名利双收”的合作 ， 不仅奠定了寒武纪在AI芯片行业的龙头地位 ， 而且在2017年和2018年 ， 华为分别为其带来了771万和1.14亿元营收 ， 占其总营收的98.34%和97.63% 。来自巨头的挤压潜在的风险和挑战也正在风口中滋长 。当蓝宝王所在的公司新增AI芯片研发部时 ， 无数传统芯片大厂 ， 同样新增了这一研发方向——相比创业者 ， 巨头们可能会迟到 ， 但他们不会缺席 。华为在麒麟970、980两代CPU中采用寒武纪IP的同时 ， 也在争分夺秒地研发自有AI芯片 。 终于 ， 在2018年10月的华为连接大会上 ， 华为向外公布了“达芬奇计划” ， 宣布布局消费终端、公有云等五大类AI应用场景的同时 ， 首次发布了应用于云端的AI芯片昇腾910和应用于边缘计算的昇腾310 。当然 ， 不是所有的大厂都成功进军 。例如蓝宝王的公司 ， 热热闹闹地成立了人工智能部门后 ， 几乎没了下文 ， “开始主要是做预研 ， 尝试看能不能用到我们自己的芯片上 ， 后来发现很难落地 ， 慢慢就不再投入了 ， ”在他的印象中 ， 这个部门已经“名存实亡” ， 当时大多数加入该部门的同事 ， 现都已转岗或离职 。但华为在自研芯片上的成功 ， 无疑是对寒武纪的一个打击——2019年 ， 华为在中端处理器麒麟810上试水“达芬奇架构”的AI处理器之后 ， 结束了与寒武纪的合作 。 同年 ， 华为给寒武纪带来的营收骤降至6365万元 ， 占总营收比例仅14.34% 。疯狂过后，AI芯片走下神坛
寒武纪与华为的恩怨纠葛在芯片行业中成为一个经典案例 ， 被人热议 。 “其实 ， 可能在签合同的那一刻 ， 寒武纪就能够预料到这样的未来了 ， ”一位资深从业者分析说 ， “他们其实是没有选择的 ， 日后回顾 ， 带来几千万营收的客户突然没了 ， 很难看；但放在当时 ， 没有创业公司能拒绝这样的订单 。 ”比起大公司 ， 创业公司很难“挑选客户” ， 他们往往比客户弱势许多 。 前述从业者将创业公司可能面临的客户分为三类：其一 ， 促进产品成熟 ， 但不给钱；其二 ， 不给钱 ， 但能够带来其他客户 ， 例如共建生态；其三 ， 带来营收 。 “能满足其中一个 ， 已经是好客户了 ， 很难奢求更多 。 ”他说 。虽然多数创业者知道巨头的入局、竞争和挤压 ， 在未来是一种必然 。 但在风口来临的最初两年 ， 许多创业者都在“赌一个未来” ， 赌巨头入局没有这么快 ， 能够让创业公司们抢占一个窗口期 ， 得以发展成独立生存的独角兽；也赌一个技术门槛 ， 如果门槛如预期般高耸 ， 对手势必也无法快速跟上 。这些期待显然都落空了 。 “突然之间 ， AI芯片好像变成了一件很容易的事情 ， 人人都能做 。 ”蓝宝王回忆 。在2018年 ， 也正是华为推出独立AI芯片架构的那一年 ， ARM也宣布进入人工智能领域 ， 带来两款AI芯片设计 。 据专业人士介绍 ， ARM的产品 ， 迅速降低了AI芯片的门槛 ， “以前很多人以为是AI芯片是全新架构 ， 技术门槛高 ， 所以前景大 。 结果到这时发现 ， 拿着ARM的core改一改就是一款AI芯片 ， 几乎没有门槛了 。 ”巨头挤压下 ， 创业公司的空间日益缩小 ， 人们突然发现 ， 这个领域似乎既不赚钱 ， 也没有想象中的庞大前景 。一些末端的AI芯片企业率先出局 。 蓝宝王记得 ， 他的一位朋友跳槽去了一家“看着有些技术能力”的公司 ， 起初亦有融资 ， 但直到这笔资金用完时 ， 项目距离落地依然遥遥无期 ， “发不出工资 ， 他换了工作 ， 公司没过多久也倒闭了 。 ”AI芯片企业的“消失”更多企业想要活下去 。 而在亏损和落地难的双重困境下 ， 他们需要更合适的方向 。与华为分道扬镳之后 ， 寒武纪暂时放弃了IP授权的道路 ， 转向研发云端智能芯片及加速卡业务与智能计算集群业务 ， 这也为他们带来了那笔高达2亿元营收的珠海市横琴新区项目 。AI芯片概念发展数年来 ， 基本被分成了两类 ， 一类是用于云端服务器的芯片 ， 一类是用于终端的AI芯片 。两者对比 ， 云端芯片的门槛更高 ， 无论是对半导体工艺、封装技术和配套软件都有很高要求 ， 一旦成型 ， 其他企业亦很难进入 ， 可以形成竞争壁垒 。 同时 ， 这个领域更为通用 ， 前景更广 ， 是让企业真正有希望成为“中国英伟达”的方向 。但云端芯片也需要更多的资金和生态支持 ， 高门槛使得大多数创业公司几乎加入无望 。 尤其是在华为与阿里巴巴两大巨头下场 ， 并先后推出云端芯片之后 ， 如今 ， 寒武纪几乎是唯一一家仍在坚持云端芯片方向的AI创业公司 。可这个方向同样困难重重 。 一位芯片从业者分析说 ， 寒武纪的确拥有不错的研发技术能力 ， 但是做云端服务器的条件是拥有生态资源 。 “比如你需要有数据库资源 ， 要训练自己的芯片 ， 这对于大厂是天然的 ， 可是创业公司没有 ， 要花巨资去购买 。 ”在招股书公布后 ， 行业对于寒武纪未来的看法更加两极化 ， 支持者强调着这家公司的技术能力与前景 ， 而看衰者则着重考虑持续亏损、竞争力低于巨头等因素 ， 对其充满疑虑 。与寒武纪相对 ， 大多国内的AI芯片企业则集中在进入门槛较低的终端AI芯片方面 ， 例如 ， 云天励飞、肇观电子等企业 ， 均以研发智能视觉芯片为主 ， 也有一些企业在集中研究智能语音芯片 。另外一方面 ， 由于自动驾驶等技术尚未实际落地 ， 也限制了AI芯片产业的发展 。 “这是现在AI芯片企业落地难的一个重要原因 ， ”蓝宝王这样理解 ， “因为在自动驾驶这样的场景下 ， 对AI芯片的需求是很大的 ， 等到场景爆发的那天 ， AI芯片还会迎来一波机会 。 ”根据全球市场洞察公司的最新报告显示 ， 在2019年 ， AI芯片组市场规模约为80亿美元 ， 预计到2026年 ， 将增长至700亿美元 。但并非每家企业都有能力去瓜分这块蛋糕 。在多个从业者看来 ， AI芯片并非一个独立的存在 ， “只是场景中的一部分” ， 如果想让产品真正落地 ， 创业者们需要掌握的是“场景理解能力” 。“技术其实没那么重要 ， ”曾浩燊给出这样的答案 ， “很多企业的技术水平差不多 ， 更重要的是理解场景 ， 安防、自动驾驶或者其他 ， 寻找一个垂直场景 ， 理解AI芯片在其中的作用 ， 比如需要低功耗 ， 就专注做低功耗 ， 越精准 ， 越可能被客户接受 。 ”今年3月 ， 在一片市场寒冬中 ， 肇观电子成功完成了3亿元的B轮融资 。 多位从业者看来 ， 这是一家很典型“具备生存能力”的AI芯片企业：转做垂直领域、倚靠大公司 。 “肇观电子只做安防视觉 ， 方向垂直 ， 而且背后有海康威视的投资 ， 解决了钱和落地问题 ， 即使规模不大 ， 但也能一直有空间 。 ”有从业者分析 。曾浩燊坦言 ， 无论从技术门槛、落地场景和市场竞争来看 ， 如今AI创业的窗口期已过 ， 他和一些同行也不再考虑这一领域的投资 。 但对于那些已经前进了几年的创业公司 ， 他依然给予了肯定的态度 ， “理解一个场景 ， 深挖和精准研发 ， 甚至整合这个场景的解决方案 ， 企业还是有机会活下去 。 ”不过 ， 他补充说 ， 如若能做到 ， 这些企业也许已转型为某个场景方案解决商 ， 而不再是“AI芯片企业” 。（文中蓝宝王、章渝为化名）


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