一、人工智能芯片定義及分類(lèi)

1.定義

每一篇寫(xiě)人工智能芯片的文章都提到人工智能芯片定義，也從廣義和狹義的角度來(lái)講，但我對(duì)于人工智能芯片的定位為3條：一是確實(shí)做的是芯片且本身有核心IP；二是嵌入或運(yùn)行人工智能算法的芯片；三是具備加速計(jì)算、語(yǔ)音、圖像等處理能力效率提升同時(shí)具備迭代能力的芯片。

2.分類(lèi)

人工智能芯片按照架構(gòu)類(lèi)別分為GPU、FPGA、ASIC和類(lèi)腦芯片，這在大部分的文章都提到了就不贅述了。

人工智能芯片按照功能類(lèi)別分為云端和終端，每一類(lèi)都可以延伸為訓(xùn)練和推理，但目前發(fā)展現(xiàn)狀為在云端以訓(xùn)練為主，GPU/ASIC/FPGA等作為訓(xùn)練的架構(gòu)芯片，英偉達(dá)GPU目前當(dāng)仁不讓占據(jù)龍頭老大地位，但國(guó)內(nèi)外崛起的谷歌TPU、華為昇騰、寒武紀(jì)都有挑戰(zhàn)的機(jī)會(huì)。在邊緣/嵌入設(shè)備中以推理應(yīng)用為主，訓(xùn)練的需求還不明確。

未來(lái)端、云人工智能肯定是結(jié)合的路線，云端和終端芯片，推理和訓(xùn)練作用本質(zhì)上是從通用、半通用到定制化的過(guò)程，體現(xiàn)的是功效、效能，未來(lái)更多的將是ASIC出現(xiàn)在專(zhuān)用的終端，但都離不開(kāi)云端數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，未來(lái)整體市場(chǎng)規(guī)模來(lái)說(shuō)邊緣端芯片在智能終端的帶動(dòng)下將是數(shù)據(jù)中心芯片市場(chǎng)的5倍。

端芯片應(yīng)用的終端包括手機(jī)、電腦、智能音箱、無(wú)人機(jī)、智能攝像頭、頭戴顯示、自動(dòng)駕駛等，最大的量還是在手機(jī)，無(wú)人駕駛成為主流還遠(yuǎn)的狠。

二、人工智能芯片的關(guān)鍵技術(shù)

根據(jù)清華大學(xué)《人工智能芯片技術(shù)白皮書(shū)》，人工智能芯片呈現(xiàn)的結(jié)果或者產(chǎn)品來(lái)說(shuō)是芯片，但在關(guān)鍵環(huán)節(jié)中芯片的新工藝、新型器件、從工具到架構(gòu)優(yōu)化的新芯片，加上不斷迭代的算法和多樣化的應(yīng)用，才真正形成了人工智能芯片的意義和作用，主要體現(xiàn)在要不就是對(duì)應(yīng)用的加速、主芯片的輔助，要不就是成為山頭大王作為主芯片處理數(shù)據(jù)，后者目前還未形成氣候，但未來(lái)全面化、多功能化的SoC又或是ISA架構(gòu)形成，AI芯片引領(lǐng)的潮流才算正式到來(lái)。

對(duì)于關(guān)鍵技術(shù)這一點(diǎn)來(lái)說(shuō)，明顯從架構(gòu)指令集（ARM或RISC-V或新的架構(gòu)）、EDA工具到形成完整芯片的感知、連接、計(jì)算、存儲(chǔ)和場(chǎng)景方面都在AI化，換句話說(shuō)，AI芯片不單是芯片的AI而是全面的智能AI化，大系統(tǒng)、大生態(tài)的AI化。

三、人工智能芯片的發(fā)展特點(diǎn)

通過(guò)梳理國(guó)內(nèi)92家AI芯片企業(yè)（梳理的企業(yè)在此不討論是不是自主的IP、是不是真的做芯片，企業(yè)對(duì)外發(fā)布做AI芯片的就在此列出，如有遺漏或錯(cuò)誤，請(qǐng)補(bǔ)充指正）的進(jìn)行梳理能看出來(lái)整體的時(shí)間（周期，Period）、產(chǎn)品（Product），競(jìng)爭(zhēng)（Competition）、資本（Capital），區(qū)域（人才，Talents）、市場(chǎng)（賽道，Track）等六要素特點(diǎn)，我稱(chēng)之為雙PCT要素，PCT是國(guó)際專(zhuān)利申請(qǐng)的條約，可想而知兩個(gè)PCT多重要！??！也是影響企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素?？偨Y(jié)梳理特點(diǎn)如下：

u雙P：時(shí)間（周期，Period）、產(chǎn)品（Product）

一是周期分水嶺明顯，新興和傳統(tǒng)企業(yè)必然一戰(zhàn)。通過(guò)表格發(fā)現(xiàn)2010年是人工智能芯片的初步分水嶺，2010年之前企業(yè)為14家，大部分為傳統(tǒng)芯片企業(yè)轉(zhuǎn)型或擁抱人工智能企業(yè)，同時(shí)原有業(yè)務(wù)相對(duì)下滑，但在原有業(yè)務(wù)支撐轉(zhuǎn)型AI芯片，具備現(xiàn)金流優(yōu)勢(shì)，避免純正燒投資人的錢(qián)，劣勢(shì)是算法研究和工程化落地經(jīng)驗(yàn)相對(duì)少，整體我認(rèn)為轉(zhuǎn)型相對(duì)快，還有原有開(kāi)拓的市場(chǎng)業(yè)務(wù)作為支撐。2010年之后的企業(yè)達(dá)到78家，明顯的特點(diǎn)50%左右企業(yè)是一開(kāi)始就是從芯片入手的，創(chuàng)始人大多芯片背景；另外50%開(kāi)始直接瞄準(zhǔn)AI算法，是在企業(yè)算法業(yè)務(wù)發(fā)展過(guò)程中同步拓展人工智能芯片業(yè)務(wù)，創(chuàng)始人大部分為算法出身，這類(lèi)企業(yè)相對(duì)都是在需要投資人的錢(qián)推動(dòng)發(fā)展，芯片的門(mén)檻確實(shí)高，需要的資金規(guī)模量大。周期的影響換句話說(shuō)本質(zhì)是風(fēng)口存在的影響，是直接業(yè)務(wù)或轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)的影響，是整體圈層的存在，是資本動(dòng)力的存在的差別，必然不是先后的好壞，但在行業(yè)積累的市場(chǎng)、人脈和圈層對(duì)AI芯片企業(yè)的影響還是綜合考量的要素。

二是產(chǎn)品差異化凸顯，可選全棧式SoC芯片將成為終極BOSS?？傮w92家企業(yè)產(chǎn)品有按照產(chǎn)品形態(tài)有基于FPGA、ASIC、類(lèi)腦、異構(gòu)和特有指令集的芯片、傳感器及模組；按照產(chǎn)品功能有感知、計(jì)算、存儲(chǔ)和場(chǎng)景方面的端云芯片，都想突破馮諾依曼架構(gòu)，解決存儲(chǔ)和計(jì)算速度、時(shí)間和效率問(wèn)題，但目前還是在探索階段。產(chǎn)品的差異化是明顯的，但殊途同隊(duì)，應(yīng)用場(chǎng)景都在幾個(gè)方向，詳細(xì)在競(jìng)爭(zhēng)方面提出注解。這里希望大家關(guān)注一點(diǎn)，無(wú)論是哪種產(chǎn)品形態(tài)、功能還是芯片應(yīng)用的階段，每一類(lèi)產(chǎn)品極限都設(shè)置在那，比如上百TFLOPS/W,28nm工藝等等，各家技術(shù)企業(yè)都可以做到，但現(xiàn)階段已不是一個(gè)技術(shù)產(chǎn)品打遍天下無(wú)敵手的時(shí)代，是滿足功能組合差異化、全棧式服務(wù)的“組合拳”時(shí)代，還需要每種都做到相對(duì)極致才有生意，比如智能家居提供完整的芯片級(jí)系統(tǒng)解決方案，競(jìng)爭(zhēng)力增強(qiáng)，利潤(rùn)點(diǎn)增強(qiáng)。

u雙C：競(jìng)爭(zhēng)（Competition）、資本（Capital）

一是系統(tǒng)級(jí)對(duì)手入局，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手強(qiáng)大，但要出頭必須攻堅(jiān)克難?？傮w92家有營(yíng)收的傳統(tǒng)企業(yè)、上市企業(yè)（全志、富瀚微等）、BOSS系統(tǒng)級(jí)（阿里、百度、海思、海康、大華等）共約20余家企業(yè)不僅投資企業(yè)自身投入研發(fā)，核心的有華為海思晟騰系列芯片、阿里平頭哥借助中天微和達(dá)摩院科學(xué)家能力、百度招兵買(mǎi)馬從XPU邁向昆侖、?？底灾餮邪l(fā)加投資京微齊力和肇觀電子等都彰顯系統(tǒng)級(jí)廠商尋求產(chǎn)品差異化、降低產(chǎn)品成本和強(qiáng)化自身競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的決心，主營(yíng)游戲和廣告的騰訊也投資燧原科技布局云端芯片。強(qiáng)力的獨(dú)角獸企業(yè)邁入人工智能芯片行列，崛起的新興勢(shì)力同樣強(qiáng)大，比如寒武紀(jì)技術(shù)及人才實(shí)力、突破云端芯片的決心、中科院和國(guó)家隊(duì)的支持；商湯、曠視等資本、人才助力形成產(chǎn)品相對(duì)容易，但芯片真的不是短期的手藝，Know-How非常多，對(duì)于系統(tǒng)級(jí)廠商和強(qiáng)力獨(dú)角獸是不是全都自己做需要考慮衡量。對(duì)于平穩(wěn)的初創(chuàng)企業(yè)的優(yōu)勢(shì)在于體系不龐大，找到一個(gè)細(xì)分的市場(chǎng)環(huán)節(jié)先慢慢營(yíng)收，養(yǎng)活團(tuán)隊(duì)就OK，不用非要志向遠(yuǎn)大，那是后來(lái)的事情，在如此金融環(huán)境下，活著大于一切，雖然前面的大山有許多座，但人工智能芯片的伴隨人工智能長(zhǎng)周期，總是會(huì)有機(jī)會(huì)。

二是資本成為企業(yè)發(fā)展的“催化劑”，初創(chuàng)企業(yè)融資代表一切。人工智能芯片企業(yè)背后的資本至少應(yīng)該在上百家，美元基金、明星基金、國(guó)家隊(duì)和民營(yíng)資本紛紛布局，總體規(guī)模在幾百億，紅杉中國(guó)、IDG、創(chuàng)新工場(chǎng)、北極光創(chuàng)投、真格基金、華登國(guó)際、啟迪都是投資大戶(hù)，布局至少5個(gè)項(xiàng)目左右，投資的項(xiàng)目進(jìn)入后二輪的概率都比較大，明顯體現(xiàn)項(xiàng)目自身和資本的背書(shū)作用；同樣國(guó)家隊(duì)的基金和阿里等巨頭投資背書(shū)作用同樣凸顯，國(guó)家隊(duì)投資的寒武紀(jì)、探境科技等不僅融資規(guī)模令普通企業(yè)羨慕，對(duì)于人才吸引力、企業(yè)知名度的提升能力凸顯，一個(gè)比較好朋友存算一體的項(xiàng)目一直吐槽招人的詬病，說(shuō)公司再不融資不發(fā)新聞不行了，招人給的錢(qián)多期權(quán)多都不來(lái)，以為沒(méi)新聞不會(huì)有下一輪，所以本不需要融資和耗費(fèi)高成本也不得不面對(duì)現(xiàn)實(shí)。一個(gè)小case插播下，現(xiàn)在真的是技術(shù)人員的黃金時(shí)代，存算一體這個(gè)朋友招5年工作經(jīng)驗(yàn)的都給到至少50-70萬(wàn)，厲害的100萬(wàn)加期權(quán)都還比較難，寒武紀(jì)同樣在應(yīng)屆生招聘中增加了年薪金額才容易招到人，所以不融資能行么？資本不僅僅代表資金，現(xiàn)在是背后的資源的聚合體，與企業(yè)形成關(guān)聯(lián)的共同體，投資業(yè)不在是投出去就OK，不找到輔助路徑怎么退出，雖然幫的有限，但投資人畢竟還是會(huì)出力的。所以在年關(guān)不好的情況下還是早謀劃和打算，哪怕估值低些，再不濟(jì)找校友幫忙，不過(guò)確實(shí)對(duì)于芯片行業(yè)確實(shí)難找到像“清華校友”抱團(tuán)和聯(lián)盟的對(duì)象，最近西電和成電也在崛起，有可能會(huì)成為新的幫扶聯(lián)盟。

u雙T：區(qū)域（人才，Talents）、市場(chǎng)（賽道，Track）

一是區(qū)域代表人才聚集、環(huán)境生態(tài)?？傮w92家人工智能芯片企業(yè)區(qū)域分布前四名分別為北京（38家）、上海（18家）、杭州（9家）、深圳（8家），四個(gè)區(qū)域占據(jù)79.3%的比例，這根整體芯片企業(yè)總體占比我覺(jué)得類(lèi)似，但其中人工智能芯片因?yàn)楸本┖蜕虾８咝５纳疃扔绊?、人才的廣泛聚集，產(chǎn)生了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，但隨著人才成本的增加，成都、合肥、武漢等高校聚集、政府支持的地方將有崛起的可能，然而最終的企業(yè)大部分都會(huì)在上邊四個(gè)地方設(shè)立研究中心，因?yàn)樯鲜鏊膫€(gè)地方還有好多場(chǎng)景應(yīng)用落地和聯(lián)動(dòng)上下游合作的區(qū)域，比如流片在低端工藝下北京、上海將是首選，對(duì)于區(qū)域和人才的要素也是企業(yè)發(fā)展的核心之一。

二是市場(chǎng)賽道的選擇關(guān)乎企業(yè)生死存亡。92家企業(yè)落地產(chǎn)品無(wú)論芯片還是模組最終的應(yīng)用場(chǎng)景為智能語(yǔ)音（語(yǔ)音交互）11（專(zhuān)門(mén)語(yǔ)音）+10家（第一款面向語(yǔ)音）、智能安防18家（專(zhuān)門(mén)安防）+15家（未來(lái)產(chǎn)品面向安防）、云端芯片8家、感知圖像8家、汽車(chē)電子4家、物聯(lián)網(wǎng)15家、存儲(chǔ)（4家）等，充分的看出在安防和語(yǔ)音的賽道擁擠，而且對(duì)于加入智能語(yǔ)音市場(chǎng)接受難度低，智能音箱已經(jīng)在路上，未來(lái)的人機(jī)、人居和人車(chē)關(guān)系的改變也未語(yǔ)音帶來(lái)可能，但對(duì)于安防加入智能的成本并不低且回報(bào)還沒(méi)達(dá)到，工程化的落地成本、一體化的方案還需要時(shí)間磨合。對(duì)于云端的芯片難度培養(yǎng)軟件、編譯器和工具的難道相當(dāng)高，資金投入相當(dāng)大，都是長(zhǎng)期艱苦站，但對(duì)于中國(guó)PK英偉達(dá)是0到1的意義，華為海思、寒武紀(jì)、思朗科技、燧原科技、百度昆侖等還是存在機(jī)會(huì)。汽車(chē)電子是中國(guó)差距最大、最需要突破的方向，機(jī)會(huì)一直在，但是面對(duì)車(chē)企、前裝的巨無(wú)霸企業(yè)（博世、電裝、大陸等）、還有車(chē)規(guī)的折磨，相當(dāng)難突破，不過(guò)在國(guó)內(nèi)只要做的好，有些問(wèn)題不是問(wèn)題，但能熬到進(jìn)車(chē)就萬(wàn)事大吉了嗎？低端的芯片沒(méi)什么影響，但主控芯片背后還有十年必須沒(méi)有的安全事故。說(shuō)了這么多，我覺(jué)得在碎片化的時(shí)代，安防、語(yǔ)音和物聯(lián)網(wǎng)總歸是存在機(jī)會(huì)，先賺營(yíng)收落地，找到大市場(chǎng)和細(xì)分市場(chǎng)兩條腿走路才能對(duì)得起流片費(fèi)用，才能盈虧平衡。

四、人工智能芯片的投資邏輯

寫(xiě)在前面，對(duì)于純?nèi)斯ぶ悄苄酒髽I(yè)，背景、技術(shù)和人員沒(méi)問(wèn)題的情況下，天使輪和A之前進(jìn)吧，總是有機(jī)會(huì)的，不過(guò)現(xiàn)在新崛起的AI芯片企業(yè)要真的想好了，賽道不多，看你像進(jìn)哪個(gè)。2019年是端側(cè)人工智能芯片落地元年和商業(yè)化元年，云端芯片步入大考落地的時(shí)期，人工智能芯片企業(yè)準(zhǔn)備考卷吧。（僅僅是自己看法，包括下文）

1.投資真正懂芯片行業(yè)的人，雙PCT要素相對(duì)均衡；如果具備強(qiáng)大管理能力的人，能聚攏人才能力、讓人ALL in的能力、商業(yè)落地能力也可以。

2.投資執(zhí)著芯片事業(yè)或商業(yè)模式轉(zhuǎn)型落地快的項(xiàng)目，抓住在半導(dǎo)體圈積累打磨的核心大牛和海歸團(tuán)隊(duì)。

3.投資量大面廣還是細(xì)分利潤(rùn)高的均衡抉擇，單一芯片強(qiáng)技術(shù)有成功機(jī)會(huì)，但最終的機(jī)會(huì)在SoC。

4.投資經(jīng)歷過(guò)企業(yè)變革和產(chǎn)品更替戰(zhàn)爭(zhēng)的團(tuán)隊(duì)，人工智能芯片的賽道不會(huì)一成不變。

5.投資工程化落地能力強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)，高校和院所只要能突破商業(yè)的束縛，同樣機(jī)會(huì)也是有的。