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AI芯片行業(yè)到底是不是泡沫寒潮

Wildesbeast ? 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 作者:佚名 ? 2020-05-30 11:17 ? 次閱讀
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從跑出實(shí)驗(yàn)室到在各行業(yè)落地,人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈正在不斷完善。一方面,算法公司已不再局限于只做軟件,開始走軟硬件一體化道路,發(fā)展全棧能力。另一方面,為求長(zhǎng)久生存,包括AI芯片在內(nèi)的人工智能公司開始爭(zhēng)相登錄二級(jí)市場(chǎng)。AI芯片也被稱為AI加速器或計(jì)算卡,即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計(jì)算任務(wù)的模塊(其他非計(jì)算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé))。AI芯片性能與傳統(tǒng)芯片有很大區(qū)別,在執(zhí)行AI算法時(shí),更快、更節(jié)能。

但與此同時(shí),行業(yè)也一直充斥著泡沫、寒潮等論調(diào),對(duì)于AI芯片的唱衰不絕于耳。

作為星瀚資本的創(chuàng)始合伙人,楊歌投出了AI芯片公司鯤云科技。他長(zhǎng)期關(guān)注智能制造和新基建行業(yè),跟蹤AI芯片、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)動(dòng)態(tài)。鈦媒體對(duì)楊歌進(jìn)行了專訪,就AI芯片上市潮、芯片爆發(fā)機(jī)會(huì)、創(chuàng)企如何生存等問(wèn)題展開討論。

為什么青睞科創(chuàng)板?

在科創(chuàng)板上,AI芯片的上下游企業(yè)掀起了一波上市潮。

國(guó)內(nèi)AI芯片公司寒武紀(jì)將于6月2日正式登錄科創(chuàng)板。此前,全球第五大芯片制造商中芯國(guó)際也宣布回歸科創(chuàng)板。還有一些AI芯片企業(yè)已經(jīng)展露了科創(chuàng)板上市的意向。

早在2019年初科創(chuàng)板開閘時(shí),公布的第一批9家IPO企業(yè)中有3家都是芯片相關(guān)企業(yè),可見(jiàn)芯片企業(yè)成為科創(chuàng)板的首批受益企業(yè)。

為什么芯片上下游企業(yè)瞄準(zhǔn)了科創(chuàng)板?星瀚資本創(chuàng)始合伙人楊歌認(rèn)為,科創(chuàng)板本身為了增加市場(chǎng)流動(dòng)性,其成立就是為了幫助寒武紀(jì)一類的企業(yè)找到通暢的資本流動(dòng)渠道。因?yàn)橹袊?guó)大部分技術(shù)類企業(yè)在中早期成本高企,盈利能力較弱。

“技術(shù)類公司大都是十年磨一劍,這一劍磨成了后會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)的爆發(fā),從而帶動(dòng)自身市值的爆發(fā)。所以這類公司的資本化路徑和曲線,和消費(fèi)、供應(yīng)鏈等正常線性發(fā)展的企業(yè)不同。這時(shí)提供一個(gè)相對(duì)好的政策幫助他們上市,才能使過(guò)程更加公平?!?/p>

AI芯片下個(gè)爆發(fā)點(diǎn)在哪里?

“現(xiàn)在顯然還沒(méi)到通用型AI芯片的水平,最多是從單一場(chǎng)景切成多場(chǎng)景的通用型芯片?!睏罡杞o出的數(shù)據(jù)顯示,過(guò)去五年里,AI芯片有90%以上的方向都是圖像識(shí)別相關(guān)應(yīng)用,主要在安防領(lǐng)域,比如道路、社區(qū)、工業(yè)安防及人臉識(shí)別領(lǐng)域。

為什么AI芯片應(yīng)用會(huì)如此聚焦于圖像識(shí)別,做語(yǔ)音識(shí)別芯片的公司還有多少機(jī)會(huì)?

楊歌總結(jié)道,原因在于圖像識(shí)別市場(chǎng)需求量大、需求明確且市場(chǎng)成熟。倒逼了像寒武紀(jì)、地平線類型的芯片公司在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用。

首先,圖像識(shí)別的AI算法比較標(biāo)準(zhǔn),應(yīng)用也比較標(biāo)準(zhǔn),已經(jīng)形成模塊化,各場(chǎng)景的應(yīng)用也比較簡(jiǎn)單。其次,圖像識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景商業(yè)需求非常明確,需求量大。比方說(shuō),比方說(shuō),工業(yè)安防會(huì)有倉(cāng)庫(kù)、廠房使用,交通安防則是由政府集體采購(gòu)等。

而從做語(yǔ)音識(shí)別的AI芯片公司來(lái)講,首先,語(yǔ)音識(shí)別對(duì)于當(dāng)點(diǎn)的計(jì)算力要求沒(méi)有那么大,數(shù)據(jù)處理的量級(jí)也小得多。

楊歌列了一組數(shù)據(jù):人眼和耳朵分析數(shù)據(jù)的差距,是100兆/秒比10k/秒的差距。這代表著耳朵其實(shí)不太需要計(jì)算力。

“圖像識(shí)別需要像素很高非常精確,而語(yǔ)音即便沒(méi)那么精細(xì)也能分辨出在說(shuō)什么,所以對(duì)于計(jì)算力的要求更小。而當(dāng)計(jì)算力要求小的時(shí)候,我就沒(méi)必要在終端用AI芯片,而是可以把數(shù)據(jù)傳到云端去分析,這存在一個(gè)非常底層的邏輯。”楊歌解釋道。

據(jù)楊歌預(yù)測(cè),AI芯片下一個(gè)爆發(fā)會(huì)在提高機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)機(jī)能適應(yīng)性方面。比如機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)性反應(yīng)、應(yīng)激性反應(yīng)等是需要AI芯片在終端進(jìn)行處理的。而語(yǔ)音識(shí)別這個(gè)方向則相對(duì)比較劣勢(shì)。

AI芯片的未來(lái):軟硬件一體

當(dāng)前AI公司的發(fā)展有兩種路徑,一種聚焦于算法平臺(tái)和底層框架,橫向覆蓋了很多行業(yè);而另一種則是從底層芯片一直拓展到上層解決方案,走垂直的發(fā)展路徑。這兩者可被概括為“一橫一縱”的發(fā)展模式。其中,前者只做軟件,而后者則實(shí)現(xiàn)了軟硬件一體化。

楊歌認(rèn)為,“從芯片角度而言,考慮到計(jì)算力和邊緣計(jì)算,只有軟硬件一起做才能在未來(lái)人工智能計(jì)算力的市場(chǎng)上占有一席之地。”

原因在于,目前人工智能芯片和邊緣計(jì)算的基礎(chǔ)還不是非常成熟,在不成熟的基礎(chǔ)上做軟件、場(chǎng)景、算法或應(yīng)用,就相當(dāng)于在不成熟的地基上搭建空中樓閣。這就像是最早在移動(dòng)夢(mèng)網(wǎng)上開發(fā)游戲和軟件的公司,因?yàn)橐苿?dòng)夢(mèng)網(wǎng)的底層不行,最后這些公司都會(huì)死掉,會(huì)被移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)所取代。

“因此,芯片公司必須要從底層上在硬件上占有一席之地,或者和當(dāng)下最前沿的硬件公司進(jìn)行深度的綁定,去為他們做服務(wù)?!?/p>

楊歌舉例道,這就像英特爾在1965年前后做的事,英特爾其實(shí)也是一橫一縱在做。既開發(fā)自己的底層硬件和算法,又在外面不斷接項(xiàng)目,在垂直領(lǐng)域進(jìn)行開發(fā)。從1965年直到1969年,當(dāng)日本公司向英特爾提出要將底層封裝成標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品時(shí),英特爾才獲得了爆發(fā)。

“如果你不從需求出發(fā)不接項(xiàng)目,那你就沒(méi)有階段性的穩(wěn)定收入;而一旦太多從需求出發(fā),就會(huì)失去對(duì)底層的控制力,成為一家做項(xiàng)目的公司。因此二者必須是兩手抓,兩手都要硬的過(guò)程。”楊歌解釋道。

當(dāng)創(chuàng)企遇上大廠,還有機(jī)會(huì)嗎?

創(chuàng)業(yè)企業(yè)與大廠合作,自然也避不開競(jìng)爭(zhēng)。以寒武紀(jì)為例,華為曾是寒武紀(jì)的大客戶,而當(dāng)華為海思宣布自研芯片后,寒武紀(jì)不僅失去了大客戶,還多了一位競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

那么,當(dāng)大廠入局,創(chuàng)業(yè)企業(yè)可發(fā)揮空間還有多大?

楊歌認(rèn)為,大公司永遠(yuǎn)無(wú)法替代小公司的創(chuàng)新性,這可以從商業(yè)與技術(shù)兩個(gè)層面解讀。

首先在商業(yè)上,大廠有自己的管理結(jié)構(gòu)、設(shè)計(jì)和技術(shù)基礎(chǔ),其知識(shí)結(jié)構(gòu)是固化的。大廠的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在人力和生產(chǎn),而技術(shù)行業(yè)的研發(fā)就在于關(guān)鍵的一兩個(gè)人的水平。所以大廠傾向于學(xué)習(xí)小公司的技術(shù),在學(xué)習(xí)到一定程度后進(jìn)行并購(gòu)。

從技術(shù)角度上,大廠芯片的研發(fā)過(guò)程,通常是用已有芯片去擬合人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景,它和硬件結(jié)構(gòu)擬合的會(huì)非常生硬。但大廠的優(yōu)勢(shì)在于綜合服務(wù)能力高于小廠,它不光提供計(jì)算服務(wù),還可能提供大量的數(shù)據(jù)服務(wù),比如產(chǎn)業(yè)鏈上下游的信息,所以能給到一套整體化的服務(wù)。

而面對(duì)商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)問(wèn)題,創(chuàng)企該如何與大廠合作,保護(hù)自己的成果。

楊歌對(duì)小廠的建議是,在早期一定要有大客戶,有穩(wěn)定的收入來(lái)源和企業(yè)合作。最好與合作伙伴是有差異化的優(yōu)勢(shì)。比方說(shuō),寒武紀(jì)與華為就是過(guò)于同業(yè)的合作,所以可能一轉(zhuǎn)身就推出了類似的業(yè)務(wù)。

AI芯片企業(yè),要緊的是活下去

總體而言,當(dāng)AI芯片從風(fēng)口期進(jìn)入理性期,業(yè)內(nèi)不乏對(duì)AI芯片的唱衰聲:缺乏大客戶、造血能力差等都是挑戰(zhàn)。芯片頭部公司如寒武紀(jì),在失去華為大客戶后也經(jīng)過(guò)了上交所問(wèn)詢,遭到了市場(chǎng)質(zhì)疑。

對(duì)于唱衰之聲,楊歌表示,“每個(gè)技術(shù)早期研發(fā)投入都遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于收入,所以很多人會(huì)懷疑行業(yè)有問(wèn)題。但是不要懷疑,企業(yè)短期內(nèi)就解決短期內(nèi)的問(wèn)題,比如現(xiàn)金流、融資和成本結(jié)構(gòu)問(wèn)題?!?/p>

他舉例道,摩托羅拉就是在2005-2008年間選錯(cuò)了賽道,在此時(shí)選擇做4G研發(fā)??伤度脒^(guò)多在無(wú)法控制的市場(chǎng)里面,最終死在了4G出來(lái)之前。所以企業(yè)在技術(shù)研發(fā)過(guò)程中一定要階段性的變現(xiàn),這是一種商業(yè)能力,但不代表選錯(cuò)了方向。

楊歌表示,“短期唱衰阻擋不了芯片整體發(fā)展趨勢(shì)。去看看《創(chuàng)新者》這本書就知道了,現(xiàn)在唱衰AI芯片的人在1965年可能就是唱衰英特爾的那群人,但你再堅(jiān)持看5年就知道了,英特爾會(huì)大到不可想象?!?/p>

AI技術(shù)的應(yīng)用日益增長(zhǎng),在教育、醫(yī)療、無(wú)人駕駛等領(lǐng)域都能看到 AI 的身影。然而GPU 芯片過(guò)高的能耗無(wú)法滿足產(chǎn)業(yè)的需求,因此取而代之必將有ASIC 芯片。

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