編輯 | 王亞峰

AI芯片這一行，已經(jīng)快降溫三年了。

“這三年間，企業(yè)們的戰(zhàn)略搖擺、動(dòng)作變形隨處可見，仿佛是一個(gè)個(gè)行走的創(chuàng)業(yè)記錯(cuò)本。他們趟過的坑、摔過的跟斗，其他玩家即便親眼看見了各種失敗先例，可肉身還是得下場走一遭。這就是創(chuàng)業(yè)，聽過無數(shù)的道理，也逃不過重復(fù)別人失敗的一生，這更是創(chuàng)業(yè)者的宿命：不斷的試錯(cuò)和驗(yàn)證?！?/span>

當(dāng)這位AI芯片創(chuàng)業(yè)者發(fā)出上述感慨時(shí)，不少AI芯片公司正在面臨業(yè)務(wù)調(diào)整、高管離職、大規(guī)模裁員、融資困難、股價(jià)持續(xù)下跌、流片失敗、產(chǎn)品落地困難等問題。

不到五年時(shí)間，AI芯片經(jīng)歷了概念炒作、泡沫破滅、修正預(yù)期和改進(jìn)問題。有人擔(dān)憂AI芯片的未來，也有人堅(jiān)定看好。

多位AI芯片公司的CEO都告訴雷峰網(wǎng)，AI芯片一直在持續(xù)發(fā)展，落地的速度確實(shí)比他們預(yù)期的慢。

不過，2022年，已經(jīng)找到了應(yīng)用和驗(yàn)證了商業(yè)模式的AI芯片將會(huì)快速上量。而大量還在探索的公司，最快在2023年就會(huì)面臨被淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。

也就是說，AI芯片公司接下來將呈現(xiàn)冰火兩重天的格局。

有意思的是，領(lǐng)軍的AI芯片公司，似乎不再把AI作為自己的最大賣點(diǎn)和標(biāo)簽，這是為什么？而落后的AI芯片企業(yè)，面臨的最大挑戰(zhàn)是什么？

AI芯片的火爆，與其說是AI技術(shù)發(fā)展的果實(shí)，不如說是資本的產(chǎn)物。

資本如酒，能壯創(chuàng)業(yè)膽。

AlphaGo的成功，順勢掀起了AI芯片的創(chuàng)業(yè)熱潮，此后的兩三年間，數(shù)十家甚至上百家AI芯片公司宣布成立，AI芯片公司融資的消息也滿天飛，在那段時(shí)間里，如果創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目和AI不相關(guān)，可能都見不到投資人。

因AI而涌入芯片行業(yè)的熱錢，足以讓那些在傳統(tǒng)芯片巨頭的高級(jí)打工者，跳出舒適圈，貿(mào)然下海，投身創(chuàng)業(yè)大潮。也成功讓沒有芯片背景的AI算法工程師，把對(duì)芯片的無知，轉(zhuǎn)為無畏，踏入到集成電路的未知土地。

他們相信，錢可籠絡(luò)不同背景之人，人可搞定他的不懂之事。

而AI芯片這項(xiàng)事業(yè)，單從紙面分析來看，至少是萬億級(jí)的軟硬通吃的市場。

AI初創(chuàng)公司成立數(shù)量變化，來源：IT橘子

但情況在2019年下半年發(fā)生改變，AI芯片公司相關(guān)的消息也顯著減少，AI芯片冷卻嗎？

深聰智能董事長周偉達(dá)對(duì)雷峰網(wǎng)表示：“2017年左右，傳統(tǒng)做芯片的人看到了AI的機(jī)會(huì)，開始了AI芯片的創(chuàng)業(yè)，到了2018年之后，做AI算法的公司也開始了自研芯片。但到了2019年之后，新創(chuàng)立的AI芯片公司越來越少，同時(shí)芯片研發(fā)和產(chǎn)品推出需要一定周期，自然關(guān)注度也隨之下降?！?/strong>

“2018年AI創(chuàng)業(yè)達(dá)到頂峰?！奔伍萍糃EO張楠賡也持有同樣的觀點(diǎn)，“當(dāng)時(shí)資本和業(yè)界對(duì)AI技術(shù)的應(yīng)用抱有很高的期待，但對(duì)于客戶而言，AI沒有配套的技術(shù)和開發(fā)資源支持，對(duì)于AI在業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用和效果評(píng)估都缺乏合理指標(biāo)。另一方面，大量的資本進(jìn)入之后，不免有一些項(xiàng)目倉促上馬，最后的結(jié)果就是在落地層面上出問題?！?/span>

“AI芯片熱度很高的時(shí)候，許多人都認(rèn)為AI可以獨(dú)當(dāng)一面，能帶動(dòng)行業(yè)的發(fā)展?！?strong>探境科技CEO魯勇說，“但后來慢慢發(fā)現(xiàn)AI芯片很難成為一個(gè)獨(dú)立的產(chǎn)品。”

在AI芯片領(lǐng)域，英偉達(dá)是一座標(biāo)桿，大量AI芯片初創(chuàng)公司都把替換和超越英偉達(dá)的GPU作為目標(biāo)，并在發(fā)布會(huì)上廣而告之。

“很快，不少AI芯片公司就發(fā)現(xiàn)英偉達(dá)的GPU在AI應(yīng)用中很難被替換，因?yàn)橛ミ_(dá)的GPU除了能處理AI負(fù)載，還能進(jìn)行圖形計(jì)算等。即便AI專用芯片性能有大幅提升，但并不能滿足最終應(yīng)用的所有需求，客戶還要再購買GPU，對(duì)于獨(dú)立AI芯片，有強(qiáng)烈購買意愿的客戶并不是多數(shù)”魯勇指出。

云端AI芯片創(chuàng)業(yè)公司Graphcore大中華區(qū)總裁兼全球首席營收官盧濤直言，“不少用戶可能覺得我們的IPU性能表現(xiàn)好，并且想能在不修改代碼的情況下遷移到IPU，這就需要我們在軟件和生態(tài)方面做大量的工作?！?/span>

一邊要性能的大幅提升，一邊還要構(gòu)建生態(tài)，并且構(gòu)建軟件生態(tài)的時(shí)間比芯片研發(fā)的時(shí)間要長，在云端AI芯片領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的公司成功的難度顯而易見。

典型的比如寒武紀(jì)，其招股說明書就表明，寒武紀(jì)對(duì)于少數(shù)大客戶的依賴過于嚴(yán)重。上市后，寒武紀(jì)的股價(jià)也從2020年7月上市時(shí)最高的297元一路下跌至2022年3月4日的不足86元。今年1月，寒武紀(jì)發(fā)布公告，公司副總經(jīng)理兼首席技術(shù)官梁軍申請辭職。

寒武紀(jì)的人事變動(dòng)以及不被資本市場看好只是行業(yè)的一個(gè)縮影。過去兩年間，還有一家國內(nèi)知名AI芯片公司被爆出AI業(yè)務(wù)線多次調(diào)整，高管變動(dòng)，大規(guī)模裁員、融資困難，還有芯片流片失敗。

對(duì)于AI芯片的負(fù)面的消息，多位業(yè)內(nèi)人士都表示，這是在新技術(shù)發(fā)展過程中難以避免的情況，在前兩代產(chǎn)品落地過程遇到挑戰(zhàn)，業(yè)務(wù)調(diào)整也很正常。不過，走在行業(yè)前面的AI芯片公司已經(jīng)迎來了芯片快速上量的時(shí)刻。

AI芯片初創(chuàng)成立之初都以AI為核心，提供基于AI芯片的解決方案。然而，經(jīng)過三年多的落地探索，跨過的兩大障礙之后，AI芯片公司的AI標(biāo)簽不再那么突出，AI芯片公司間的分水嶺也即將出現(xiàn)。

“相比云端AI芯片，終端的應(yīng)用場景更加聚焦，解決的問題也更加固定，自然落地的門檻也低一些?！濒斢抡f，“雖然場景更加聚焦，但終端市場體量仍然巨大，因?yàn)榻K端產(chǎn)品的數(shù)量更大。”

但終端AI芯片落地的速度也普遍比AI芯片公司預(yù)期的慢。

張楠賡認(rèn)為，現(xiàn)在的AI芯片市場需要積累量變，不期待"基因突變"，不能指望在一兩年內(nèi)就解決所有問題。目前終端AI芯片落地難的一個(gè)關(guān)鍵的原因是，應(yīng)用效果好的模型對(duì)芯片算力的要求很高，但目前芯片的功耗、成本都不能滿足需求，這直接影響了最終消費(fèi)者的體驗(yàn)。另外，在芯片行業(yè)，紙面上的架構(gòu)設(shè)計(jì)和跑分相對(duì)簡單，但要大規(guī)模投產(chǎn)千萬、上億顆，考驗(yàn)的是供應(yīng)鏈管理和整體的工程能力，一些早期的AI公司并不具備這些能力。

“最終用戶接受AI產(chǎn)品的速度還是偏慢?！敝軅ミ_(dá)說，“一個(gè)極致的產(chǎn)品需要至少2-3代的迭代，再加上芯片迭代的周期本來就長，這就讓很多人都覺得AI芯片落地比預(yù)計(jì)慢。”

一般而言，一款芯片從立項(xiàng)到量產(chǎn)，順利的情況大概需要2-3年，然后再基于芯片開發(fā)出開發(fā)平臺(tái)以及比較完善的方案至少又需要半年，到客戶端，客戶從新產(chǎn)品開發(fā)到量產(chǎn)又需要大概1-1.5年，這樣算來，一款全新的AI芯片大約要4年左右的時(shí)間才能大規(guī)模落地。

在這個(gè)過程中，打磨出真正符合客戶需求的產(chǎn)品是AI芯片公司們的第一個(gè)障礙。

“AI芯片公司以AI為出發(fā)點(diǎn)設(shè)計(jì)芯片，但客戶對(duì)AI的需求可能并沒有那么強(qiáng)烈。比如在安防行業(yè)，即便能夠提供優(yōu)秀的AI能力，但客戶更在意的是ISP（圖像信號(hào)處理器）性能，這些領(lǐng)域的客戶只會(huì)選擇ISP性能更好的產(chǎn)品?！濒斢抡f，“AI芯片公司只有在滿足了客戶的非AI功能基本需求之后，才能發(fā)揮自身AI的優(yōu)勢?！?/strong>

于是，過去幾年間成功找到落地場景或者驗(yàn)證商業(yè)模式可行的AI芯片公司，AI的標(biāo)簽越來越弱。AI芯片公司的產(chǎn)品以AI為出發(fā)點(diǎn)，不斷集成客戶所需的各種非AI功能（如控制、通信等）。

這個(gè)難題就足以困住大量的AI芯片公司，因?yàn)槎畱?yīng)用的人不懂AI，懂芯片的人不懂應(yīng)用，芯片提供者和應(yīng)用者之間有巨大的認(rèn)知差。

魯勇說探境科技戰(zhàn)術(shù)前移，選擇更容易挖掘和感知的智能家居市場開發(fā)產(chǎn)品，更快開發(fā)出符合市場需求的產(chǎn)品。

深聰智能的做法則是發(fā)揮思必馳在AI算法領(lǐng)域的優(yōu)勢以及多年市場和產(chǎn)品方案積累，選擇了智能家居、智能車載以及智能辦公（會(huì)議）三個(gè)有明確需求的場景，并且通過直接與客戶和最終用戶溝通獲得反饋持續(xù)改進(jìn)產(chǎn)品。

解決了芯片功能和客戶需求匹配的問題后，AI芯片公司還面臨著另一大落地障礙，客戶不會(huì)開發(fā)AI芯片，也不知道AI芯片能開發(fā)出什么新產(chǎn)品。

"早期，很多傳統(tǒng)廠商客戶不具備成熟的算法團(tuán)隊(duì)和落地能力，甚至不知道拿到AI芯片之后如何進(jìn)行開發(fā)。對(duì)于這部分客戶，我們的理想情況是提供直接開箱即用的AI解決方案。為此，我們的團(tuán)隊(duì)不僅開發(fā)了芯片，還有一系列從模組到終端設(shè)備的產(chǎn)品。在這個(gè)過程中，隨著客戶對(duì)于業(yè)務(wù)場景的理解逐漸加深，對(duì)AI工程最終的實(shí)施效果也更加貼合實(shí)際的預(yù)期。"張楠賡強(qiáng)調(diào)，“提供二次開發(fā)能力也至關(guān)重要，需要做好后續(xù)的技術(shù)支持和服務(wù)?！?/strong>

同樣通過開發(fā)從模組到終端設(shè)備告訴客戶AI芯片價(jià)值的探境科技對(duì)此也感受深刻。魯勇說，“過去的產(chǎn)品線里沒有AI，只有明確給客戶帶來產(chǎn)品附加值的提升，以及營收的提升，才能解決很多公司不知道如何開發(fā)和發(fā)揮AI芯片價(jià)值的問題。”

鎖定目標(biāo)場景，開發(fā)出滿足客戶需求的產(chǎn)品，并且讓產(chǎn)品的價(jià)格到達(dá)客戶可接受的范圍，提供相應(yīng)的軟件，通過模組到終端設(shè)備的產(chǎn)品邁向規(guī)模落地。

此次與雷峰網(wǎng)深度溝通的CEO們都表示，他們預(yù)期到了芯片落地過程中可能遇到的技術(shù)挑戰(zhàn)，產(chǎn)品的開發(fā)都達(dá)到預(yù)期甚至超過預(yù)期，但客戶采用AI芯片的速度比預(yù)期慢。在經(jīng)過了產(chǎn)品驗(yàn)證，初始客戶應(yīng)用，以及小規(guī)模應(yīng)用之后，2022年，各家AI芯片將迎來大規(guī)模應(yīng)用。

“今年我們AI芯片出貨量目標(biāo)至少是去年的3倍?！敝軅ミ_(dá)預(yù)計(jì)。

魯勇也表示今年探境的AI芯片會(huì)快速上量，產(chǎn)品線也會(huì)增加數(shù)倍。

"我們目前依舊聚焦在智能語音的場景。從過去幾年的情況看，AI芯片主要的落地場景依舊還是智能家居、智能汽車、智能監(jiān)控、云端服務(wù)器等。"魯勇說。

張楠賡指出，“在端側(cè)AI SoC市場，智能監(jiān)控類依然占據(jù)很大的份額。目前已經(jīng)看到很多本土廠商布局IPC和NVR方案的芯片，和國外廠商爭搶海思系列被'斷供'之后留下的市場空白。尤其是當(dāng)前H.265成為新的編解碼標(biāo)準(zhǔn)之后，本土的一些提前布局的AI SoC廠商已經(jīng)初具競爭實(shí)力，可以預(yù)見2022年智能監(jiān)控SoC市場的競爭將進(jìn)一步加劇。由于智能監(jiān)控的'頭雁效應(yīng)'，也會(huì)進(jìn)一步帶動(dòng)人臉門禁、移動(dòng)終端等安防設(shè)備對(duì)AI SoC芯片的市場需求?！?/span>

業(yè)界人士普遍認(rèn)為，AI語音芯片行業(yè)的競爭依舊還處于藍(lán)海階段。但AI芯片公司接下來將會(huì)出現(xiàn)冰火兩重天的情況，已經(jīng)找到應(yīng)用場景，并且芯片即將快速上量的公司將迎來快速發(fā)展，而大量的AI芯片公司還在尋找應(yīng)用的階段，商業(yè)模式還沒被驗(yàn)證可行。

2022年，AI芯片公司選擇的差異化路線將會(huì)更加明顯，到了明后年，將會(huì)出現(xiàn)AI芯片公司的分水嶺。

“經(jīng)過前幾年的市場培育，需求端結(jié)構(gòu)已經(jīng)出現(xiàn)分層，一些客戶對(duì)AI落地的認(rèn)知更加成熟，更能明白自己需要達(dá)到什么效果，并且工程實(shí)施的能力在增強(qiáng)，這也對(duì)AI芯片公司提出了更高要求。”張楠賡認(rèn)為，AI初創(chuàng)公司面臨的競爭壓力將更大，不僅要在產(chǎn)品指標(biāo)和使用效果上滿足客戶的需求，還要做到成本更低或效率更高才可能被市場接納。

盧濤也表示：“2022年AI芯片公司的競爭會(huì)更加激烈，因?yàn)椴煌墓具x擇了不同的策略和路徑，今年開始能看得更加清晰?！?/strong>

不過周偉達(dá)指出，AI語音芯片的出貨量會(huì)快速上升，但價(jià)格下降的空間已經(jīng)有限。

至于AI芯片公司核心的競爭力，魯勇把技術(shù)放在第一位，周偉達(dá)認(rèn)為則把對(duì)市場需求的理解同樣十分重要，以最短的時(shí)間驗(yàn)證AI芯片商業(yè)化成功是眾多AI芯片公司最急待解決的問題。

但無論如何，AI芯片公司的淘汰賽即將開始，一旦第一梯隊(duì)的AI芯片公司快速上量，留給其他AI芯片公司的時(shí)間就不多了。

特別是，前面提到AI芯片創(chuàng)業(yè)公司的AI標(biāo)簽不再鮮明，與傳統(tǒng)的芯片公司在產(chǎn)品中加入AI功能是殊途同歸，所有參與AI市場競爭的公司都站在同一個(gè)賽場。

不過，芯片行業(yè)的缺貨，又給這場競爭帶來了一些不確定性。

END

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