疯狂过后，AI芯片走下神坛

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他们代表了这个行业的龙头企业的现状，而有能力的企业正试图从公开市场筹集更多的资金，花掉“钱荒”；在他们身后，更多的中小型人工智能芯片公司将在多重困难下“死亡”。文章来源:全天候技术，身份证号:iawtmt，边肖:姚心怡

目前王身边还没有同事搬到爱达芯片公司。

作为一名资深的芯片从业者，王仍然记得五年前的“芯片热”。当时，这种代表未来的概念打动了许多同事，对许多人工智能芯片公司来说，提供传统芯片职位一半甚至两倍的薪水更有诱惑力。当时，他周围的许多人选择换工作，加入那些如雨后春笋般涌现的人工智能芯片初创企业。

过去的兴奋早已过去。虽然人工智能芯片的市场规模在稳步增长，但据相关研究显示，2022年人工智能市场的整体规模将达到596.2亿美元，但蛋糕越来越倾向于巨头。那些试图在这股热潮中崛起的初创企业正变得越来越尴尬。

不知从什么时候起，兰发现来公司“挖人”的人工智能芯片公司越来越少了，那些以前换过工作的同事似乎都在偷偷地换工作。他慢慢意识到“人工智能芯片”的窗口已经过去了。

在一些投资者眼中，人工智能芯片初创企业不再是好的投资目标。“我不敢说所有人，但我认识的一些做芯片投资的同行确实在绕着人工智能芯片转。”来自风险投资公司的合伙人申(音译)坦言，作为一名曾经的芯片从业者和如今的投资者，他对人工智能芯片的概念不再乐观。

如果寒武纪没有在3月底提交招股说明书，人工智能芯片就不会在公众视野中出现很长时间。

然而，这种"准首股人工智能芯片"带来的消息却不容乐观。在这份招股说明书背后，整个人工智能芯片行业亏损严重、方向不明、商业落地困难的问题是显而易见的。

经过五年的发展，人工智能芯片行业正面临着更加艰难的挑战。

一位芯片从业者说:“在这一波人工智能芯片初创企业中，寒武纪在影响力和技术方面绝对是最好的。”“如果有一家公司能赚钱，那应该是这家。”

但是他没想到寒武纪也在赔钱。

2017年、2018年和2019年，寒武系招股说明书分别显示亏损3.8亿元、4.1亿元和11.8亿元。在财务上，它不是一个表现良好的企业。除亏损外，寒武系业务活动产生的净现金流在2017年至2019年的三年间也为负，从1000万元增加到2019年的1亿元。

来源:官方网站截图

这一损失与寒武系研究开发投入巨大密切相关。2017年，寒武纪研发支出为2986万元，但收入仅为784万元，仅为前者的四分之一。即使在2019年收入增加后，高达5.4亿元的研发支出仍超过总收入。

这份R&D投资高、亏损严重的寒武纪招股说明书代表了几乎所有人工智能芯片企业的现状。当然，中端企业的状况可能更糟。

高投入是芯片研发的特点，特别是在人工智能芯片的细分领域。据十亿欧元智库调查，以28纳米工艺为例，中国人工智能芯片和人工智能协处理器的开发成本分别约为2500万美元和800万美元。

芯片设计是一个漫长的过程，开发周期短至一年，长至两三年，这段时间几乎没有收入。“烧钱”是所有企业的共性。

一家人工智能芯片初创公司的客户经理透露，他的公司是由几位高级芯片工程师创建的。很难说R&D队不专业。然而，在2016年成立后，它直到去年年底才开始开发和制作电影。在过去的三年里，为了给公司带来一些收入，创始团队选择同时销售智能眼镜等消费类电子产品——但销售的智能眼镜并没有配备自己的芯片。

即使研发成功，如何销售自主开发的芯片也是企业面临的另一个难题，这个难题比前一个更加困难。

一家领先的人工智能芯片公司的高级工程师张宇(音译)表示:“许多人工智能芯片初创企业不熟悉下游需求和沟通方式。”“大多数初创企业通常从硬件的角度出发，而不考虑软件经验和缺乏可编程性。经常出现的现象是，与下游企业没有共同语言，难以达成共识。”

这些缺乏成熟度的产品还需要在市场上与英伟达等国际制造商的产品竞争。“技术没有优势，品牌也没有优势，最多价格更便宜，但企业客户看重的不仅仅是价格。”张羽后悔了。

“着陆困难”有无数的原因。例如，芯片开发比人工智能语言的改变要慢。当芯片上市时，它所采用的人工智能语言可能已经过时；另一个例子是，许多人把他们对人工智能芯片的希望寄托在自动驾驶上，但这是一个尚未爆炸的市场。

2018年，沈剑科技被美国的Xilinx收购，Xilinx是沈剑科技的全面投资者和芯片基础设施提供商。沈剑科技与田芸·李飞、寒武纪和地平线一起被称为“中国人工智能芯片四小龙”。因此，此次收购在业内引起了极大的关注和讨论。

当时，清华大学微电子研究所所长魏少军在众多分析此次收购事件战略意义的声音中表达了另一种声音:ai芯片即将迎来一个挫折期，大多数企业家将成为烈士。它的观点意味着企业收购是一个更安全的方向。

曾浩说:“收购沈剑可以说是一个不错的结果，一举解决了资金和商业化的问题。”“到2020年，ai芯片公司将会非常难过，他们中的大多数仍然缺钱，但他们已经发展到一定的规模。融资更加困难，收购更加困难。在这样一个瓶颈期，最重要的是找到钱。”

寒武纪并不是唯一计划上市的人工智能芯片公司。提交招股说明书一周后，田芸李飞宣布已完成近10亿元人民币的ipo前融资，并有望很快完成ipo。

他们代表了这个行业的龙头企业的现状，而有能力的企业正试图从公开市场筹集更多的资金，花掉“钱荒”；在他们身后，更多的中小型人工智能芯片公司将在多重困难下“死亡”。

张宇承认，五年前，他没有预料到今天ai芯片企业的困境。

当时，当他离开英伟达并加入ai芯片公司时，他总结了自己跳槽的三个原因:娱乐、赚钱和做大事。

“一件大事”，张玉自嘲地笑了笑。现在他对它不再抱有期望，但在那一年，他真的相信了。

曾浩回忆说:“很多人对人工智能芯片有很高的期望。”他也是芯片从业者，创建了一家嵌入式软件公司和两家移动互联网公司。正是在人工智能芯片引领市场的那一年，他转变成了一名投资者。

凭着当时武者敏锐的嗅觉，像张羽一样，他相信这个领域大有可为。“起初，我们认为ai芯片的基础架构与以前的芯片不同，不是x86和arm，而且会有一个新的架构。”新的架构可以实现许多新的企业，而空在这一领域的应用非常广泛。”

人们充满信心，“英特尔在中国”和“取代英伟达”，各种各样的目标都写在商业计划中，从业者都在谈论它们。

2015年，是整个国内芯片产业的春天，刚刚成立了被业界称为“大基金”的国家1000亿级芯片产业扶持基金。资金和人员大量涌入，芯片设计企业的数量突飞猛进。根据中国半导体工业协会集成电路设计分会的统计，2015年，中国有736家芯片设计企业，一年后翻了一番，达到1362家。

人工智能芯片是最受欢迎的领域之一:这是一个全新的方向，对于没有巨人的企业家来说是一个很好的机会。

曾浩非常热情。作为团队中专注于半导体投资的投资者，他观察了许多人工智能芯片项目，并对仍在开发中的沈剑科技产生了兴趣。当时，沈剑科技的创始人兼首席执行官姚启才即将大学毕业。他放弃了卡内基梅隆大学的工作，在导师王宇的支持下开始创业。

“我去见了他们的团队。当时，整个行业中很少有公司能够制定计划。他们有一个计划和一个好团队。我真的很想投票给他们的天使之轮。”那时，人工智能芯片很热门，曾浩有点晚了。2016年春节刚过，沈剑科技就收到了高蓉资本和金沙江创业投资的天使轮融资，总额达500万美元。

新企业层出不穷。

中兴通讯芯片设计总监陈宁也感受到了这股浪潮。2014年，他找到了美国佐治亚理工学院的校友田，共同创办了，研究和开发安全领域的人工智能芯片。很快，由华为和深圳龙岗区联合创建的安全项目“深眼”(Deep Eyes)上线，帮助警方破案和找到人。

地平线、科技云、寒武纪、兆冠电子等。在2015-2016年间，无数的人工智能芯片企业相继成立，并分别发展到通用人工智能芯片、人工智能视觉等领域。他们的创始人大多来自中国科技大学、清华大学等大学。，并具有国内外知名企业的工作背景。

很少有一个风口能聚集这么多“老于世故的人”。

在此之前和之后，兰宝旺周围的相当多的同事被"挖"或主动转换工作，以新兴的人工智能芯片企业，他们的工资翻了一番，这是有前途的。他所在的原芯片厂也成立了自己的人工智能芯片R&D部门。兰回忆说:“他们都认为如果不跟进，就会落在后面，所以很多传统芯片公司也在建立自己的ai芯片部门。”“我们的人工智能部门有十几个地方，很多人都想去，觉得自己进入了一个前沿领域。”

这场风暴的亮点是寒武纪和华为之间的合作。在寒武纪推出第一款ai处理器cambricon-1a后不久，华为与寒武纪合作，将后者的ai处理器ip集成到手机处理器麒麟970中，共同推出“世界上第一款集成ai处理器的手机芯片”。

这是一次“名利双收”的合作，不仅奠定了寒武纪在人工智能芯片行业的领先地位，而且2017年和2018年的收入分别为771万元和1.14亿元，分别占总收入的98.34%和97.63%。

潜在的风险和挑战也在风中增长。

当蓝金公司增加了人工智能芯片研发部门时，众多传统芯片制造商也增加了这一研发方向——与企业家相比，巨头们可能会迟到，但他们不会缺席。

华为在麒麟970和980 cpu中采用了寒武纪知识产权，与此同时，华为也在争分夺秒地开发自己的人工智能芯片。最后，在2018年10月的华为连接大会上，华为宣布了“达芬奇计划”，宣布了消费终端和公共云等五大类人工智能应用场景的布局，并首次发布了面向云的人工智能芯片Ascension 910和面向边缘计算的Ascension 310。

当然，并非所有大公司都成功进入。

例如，兰宝旺的公司在以极大的热情建立了人工智能部门之后，几乎失去了下面的故事。“起初，它主要是做前期研究，并试图看看它是否可以用于我们自己的芯片。后来发现很难着陆，所以不再投资。”在他的印象中，这个部门一直是“名存实亡”，当时加入这个部门的大部分同事现在都已经调任或离职。

然而，华为在自主开发芯片方面的成功无疑是对寒武纪的一个打击。2019年，华为在中档处理器麒麟810上测试了达芬奇架构的人工智能处理器后，终止了与寒武纪的合作。同年，华为在寒武纪的收入骤降至6365万元，仅占总收入的14.34%。

寒武世和华为之间的恩怨已经成为芯片行业的一个经典案例，引发了激烈的争论。一位资深从业者说:“事实上，在签订合同的那一刻，寒武纪就可以预测这样的未来。”“他们实际上别无选择。展望未来，它们将带来数千万的收入。顾客突然消失了，很难看；但当时，没有一家初创公司能够拒绝这样的订单。”

与大公司相比，初创公司很难“选择客户”，而且他们往往比客户弱得多。上述从业者将初创企业可能面临的客户分为三类:第一，促进产品成熟，但不给钱；第二，不给钱，但能带来其他顾客，比如营造一个生态；第三，带来收入。“能够满足其中一个客户已经是一个好客户，很难再期待更多了。”他说。

尽管大多数企业家都知道未来巨头的进入、竞争和挤压是不可避免的。然而，在创业的头两年，许多企业家都在“押注未来”。博彩业巨头没有这么快进入市场，这让初创企业抓住了一个窗口期，发展成为独立的独角兽；我也赌一个技术门槛。如果门槛像预期的那样高，对手肯定无法快速跟上。

这些期望显然降低了空."突然间，人工智能芯片似乎成了一件容易的事情，每个人都可以做到."王回忆说。

2018年，也就是华为推出独立人工智能芯片架构的那一年，arm也宣布进入人工智能领域，带来了两种人工智能芯片设计。据专业人士称，arm产品迅速降低了人工智能芯片的门槛。“很多人认为人工智能芯片是全新的架构，技术门槛很高，有很好的发展前景。”结果，发现带有arm的内核被改变为人工智能芯片，并且几乎没有阈值。”

在巨人的挤压下，创业公司的空空间日益缩小，人们突然发现这个领域似乎既不盈利也没有前途。

一些终端人工智能芯片公司是第一个走出去的。兰·王宝记得他的一个朋友跳槽去了一家“研究一些技术能力”的公司。起初，有资金，但直到资金用尽，该项目仍然很远。“没有工资，他换了工作。该公司还没有关闭在Takuya。”

更多的公司想活下去。在损失和着陆困难的双重困境下，他们需要一个更合适的方向。

与华为分道扬镳后，寒武纪暂时放弃了知识产权授权之路，转而研发云智能芯片和加速卡业务以及智能计算集群业务，这也为他们带来了2亿元的珠海横琴新区项目。

近年来，人工智能芯片的概念已经基本上分为两类，一类是云服务器的芯片，另一类是终端的人工智能芯片。

与两者相比，云芯片的门槛更高，对半导体技术、封装技术和配套软件的要求也更高。一旦形成，其他企业很难进入，这可能形成竞争壁垒。同时，这一领域更为广阔，前景更为广阔，是企业真正希望成为“中国英伟达”的方向。

然而，云芯片也需要更多的资金和生态支持，高门槛使得大多数初创企业几乎无望加入。尤其是在华为和阿里巴巴相继倒下并推出云芯片之后，寒武纪几乎是唯一一家仍坚持云芯片方向的人工智能初创公司。

但是这个方向同样困难。一位芯片从业者分析说，寒武纪的确有很好的R&D技术能力，但做云服务器的条件是要有生态资源。“例如，您需要拥有数据库资源并训练自己的芯片。对于大型工厂来说，这是很自然的，但初创企业却不是这样，它们不得不花费巨额资金来购买它们。”

招股说明书发表后，业界对寒武纪未来的看法变得更加两极化。支持者强调该公司的技术能力和前景，而那些关注下降的人则关注持续亏损和竞争力低于巨头等因素，并对此充满疑虑。

与寒武纪相比，国内大部分的人工智能芯片企业集中于进入壁垒较低的终端人工智能芯片。例如，田芸李飞、兆冠电子等企业主要开发智能视觉芯片，而一些企业则专注于智能语音芯片。

另一方面，人工智能芯片产业的发展受到了限制，因为像自动驾驶这样的技术还没有真正落地。蓝宝王(音译)表示:“这是目前ai芯片公司难以登陆的一个重要原因。”“因为在自动驾驶的场景中，对人工智能芯片的需求非常大。当这一幕爆发时，人工智能芯片仍将迎来一波机会。”

根据全球市场洞察公司的最新报告，2019年，人工智能芯片组的市场规模约为80亿美元，预计到2026年，将增长至700亿美元。

但不是每个企业都有能力分蛋糕。

在许多从业者眼中，人工智能芯片不是一个独立的存在，“只是场景的一部分”。如果你想让产品真正落地，企业家需要掌握“场景理解能力”。

曾浩给出了答案:“技术其实并不那么重要。”“许多公司都有类似的技术水平。更重要的是了解场景，安全，自动驾驶或其他，找到一个垂直的场景，并了解人工智能芯片在其中的作用。例如，如果您需要低功耗，您将关注低功耗。它越准确，就越有可能被客户接受。”

今年3月，在市场的寒冬，兆冠电子成功完成了3亿元的B轮融资。在许多从业者的眼里，这是一个典型的具有"生存能力"的人工智能芯片企业:变成一个垂直领域，依靠大公司。“兆冠电子只做安全方面的设想，方向是垂直的，背后有Hikvision的投资，解决了资金和落地的问题。即使规模很小，它也总能拥有空的空间。”有从业者要分析。

曾浩坦言，无论从技术门槛、落地场景还是市场竞争来看，ai创业的窗口已经过去，他和一些同行不再考虑投资这个领域。然而，对于那些已经发展了几年的创业公司，他仍然给予了积极的态度。“了解一个场景，深入挖掘和精确研发，甚至整合这个场景的解决方案，企业仍然有机会生存。”

然而，他补充说，如果能够做到这一点，这些企业可能已经转变为一个场景解决方案提供商，而不是"人工智能芯片企业"。

(文中、王、张伟为假名)