現(xiàn)在很多 AI 芯片公司已經(jīng)達(dá)到了一百人或者以上的規(guī)模，也開了發(fā)布會，但是發(fā)布會過后問賣了多少顆，就沒聲了。

撰文 | 王藝

站在 2016 年的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，楊磊回首北極光在芯片領(lǐng)域的投資布局，談到：「成立 11 年，我們一共投了十家公司，其中有三家上市，兩家并購?fù)顺?，其余五家全部融到了B輪或者C輪。換句話說，我們沒有開錯過一槍，零失誤?！?br/>
楊磊是這家成立于 2005 年的投資機(jī)構(gòu)的董事總經(jīng)理，2010 年加入北極光前，他擁有10 余年的技術(shù)開發(fā)、公司戰(zhàn)略和運(yùn)營、以及投資經(jīng)驗(yàn)。在他看來，北極光在芯片投資領(lǐng)域交出了這樣的成績單，并非出于偶然的好運(yùn)氣。

「做通用芯片的話，我們很難干過英偉達(dá)。」楊磊說，「要和英偉達(dá)、英特爾這樣的企業(yè)競爭，我們必須要選擇另外一條道路，把應(yīng)用吃得非常深，并針對應(yīng)用構(gòu)建硬件?！?br/>
因此，北極光的每一個被投企業(yè)都是從一個細(xì)分的角度進(jìn)行切入，例如專注于 IoT 無線射頻的 BlueX，專注傳感器的 Cista、鐳神智能，專注處理器的 Spreadtrum、OURS，專注 DSA（Domain Specific Architecture）的登臨、黑芝麻科技、億智科技等，專注存儲的 Crossbar, 以及專注音頻前端處理的 GMEMS。

五月初的一個下午，在北京華貿(mào)頂層能夠俯瞰全城的北極光辦公室里，楊磊和北極光的芯片投資團(tuán)隊(duì)同我們聊了聊投資這十支團(tuán)隊(duì)背后的邏輯。

只投行業(yè)老兵

「今天的 AI 芯片產(chǎn)業(yè)里有一個怪象?！箺罾谡f：「幾年前開始，有一些企業(yè)進(jìn)入這一領(lǐng)域，我認(rèn)為他們是非常有前瞻性的，但這些公司大多是學(xué)院派。」

楊磊曾是學(xué)院派，2000 年他讀博士的時(shí)候，曾進(jìn)行過芯片設(shè)計(jì)?！府?dāng)時(shí)我博士畢業(yè)，只需要一顆器件能用就可以畢業(yè)。但是真正要做產(chǎn)品的話，良率需要達(dá)到95%以上，這是很難的。因?yàn)槲乙郧耙沧鲞^很多研發(fā)，所以對學(xué)院派一點(diǎn)也不迷信?！顾f

他認(rèn)為，學(xué)院派創(chuàng)業(yè)者只能帶動起二流的產(chǎn)業(yè)人，因?yàn)轫敿壍漠a(chǎn)業(yè)人會親自獨(dú)立操盤，勝算大很多?！肝覀兛吹浆F(xiàn)在很多 AI 芯片公司已經(jīng)達(dá)到了一百人或者以上的規(guī)模，也開了發(fā)布會，但是發(fā)布會過后問賣了多少顆，就沒聲了?！箺罾谡f。

「這些公司在很早期的時(shí)候我們都有接觸到，但是都沒有投。」與楊磊的觀察相對應(yīng)的，北極光的十家被投企業(yè)全部來自產(chǎn)業(yè)，大多擁有核心 IP，團(tuán)隊(duì)經(jīng)歷過半導(dǎo)體領(lǐng)域的幾個起伏周期，很多都有創(chuàng)業(yè)成功經(jīng)驗(yàn)，屬于二次創(chuàng)業(yè)。

「芯片領(lǐng)域，時(shí)間的積累非常重要，我非常崇尚一萬小時(shí)的原則?！贡睒O光投資經(jīng)理趙顧說，在加入北極光之前，他曾是 Intel 人工智能中國區(qū)商務(wù)負(fù)責(zé)人，有逾 14 年的芯片研發(fā)管理、運(yùn)營以及市場銷售經(jīng)驗(yàn)。

趙顧算了一筆賬，一個有經(jīng)驗(yàn)有能力的芯片工程師，在產(chǎn)業(yè)至少需要五年的培養(yǎng)周期、大概幾百萬人民幣量級的投入。如果一個學(xué)院派團(tuán)隊(duì)有一百人，那就意味著幾個億的學(xué)費(fèi)成本。

「從墨菲定律的角度看，學(xué)院派創(chuàng)業(yè)，這個學(xué)費(fèi)是必須要付的?！冠w顧說，「這也是我認(rèn)可北極光投資理念的原因，投資成建制公司，在他們過往的經(jīng)歷中，學(xué)費(fèi)已經(jīng)付過了?！?br/>
馮諾伊曼架構(gòu)將不再適用

在 AI 芯片大熱的今天，北極光的著眼點(diǎn)并非 AI 芯片本身，而是計(jì)算架構(gòu)的變革。曾經(jīng)不論是個人計(jì)算機(jī)還是云服務(wù)器，基礎(chǔ)都是 Intel 的 x86 架構(gòu)。在 AI 時(shí)代，底層基礎(chǔ)已經(jīng)從 CPU 轉(zhuǎn)換成 GPU，并即將進(jìn)化為例如 TPU 的其他形態(tài)。

「底層變了，整個生態(tài)都會發(fā)生巨大的改變。」楊磊說，「就像是多米諾骨牌一樣，一個倒了一連串的東西都會發(fā)生變化，所以我花很長時(shí)間去思考，這些變革會在什么地方發(fā)生?！?br/>
首先，楊磊認(rèn)為，雖然當(dāng)前 AI 計(jì)算主要依賴英偉達(dá)的 GPU，但未來 2-3 年，我們能夠看到一些其他的企業(yè)跑進(jìn)來。他看到，雖然英偉達(dá)芯片的靈活性無與倫比，但同時(shí)也存在功耗較高的問題。谷歌的 TPU 雖然是針對 AI 任務(wù)研發(fā)，但在外界看來，太難用，太硬了。

「真正的機(jī)會在這兩個極端之間?！箺罾谡f，「要找到一個平衡態(tài)，但這個平衡態(tài)到底在哪個位置，很少有團(tuán)隊(duì)能想清楚?！?br/>
在北極光看來，這個「平衡態(tài)」并不單單是計(jì)算的「平衡態(tài)」，也是計(jì)算與存儲結(jié)合的「平衡態(tài)」。自計(jì)算機(jī)誕生以來產(chǎn)業(yè)界就在遵循的馮諾伊曼架構(gòu)在未來可能會被下一代人工智能的計(jì)算方式所顛覆。

「今天的芯片一部分做處理，一部分做存儲，但是我們?nèi)祟惖拇竽X不是這樣劃分的。在生物大腦中，計(jì)算和存儲是合二為一的?！箺罾谡f，「我們的一家被投企業(yè)在這方面已經(jīng)有很多的思考。」

云、邊緣、端、傳感器

「是不是未來只有云和端？」楊磊拋出了一個問題?！肝覀兊挠^點(diǎn)：不是的?！?br/>
北極光認(rèn)為，出于響應(yīng)時(shí)間、效率和安全的考慮，未來一定會有一些存儲和計(jì)算放在邊緣。任何一家醫(yī)院就是一個數(shù)據(jù)中心，任何一輛車也是一個數(shù)據(jù)中心，甚至任何一個家庭都是一個數(shù)據(jù)中心，也就是說，邊緣將迎來翻天覆地的變革。

另外，北極光認(rèn)為，在未來，并非所有的終端設(shè)備都會變得智能，而是會呈兩極分化的態(tài)勢——一類非常簡單，而另一類非常智能。

簡單的芯片只需具備連接、簡單的計(jì)算以及存儲幾個基本功能，北極光在這一領(lǐng)域布局了一家公司，并推出「芯片即模組」概念。也就是說，今天模組上需要很多芯片才能完成的任務(wù)，在未來單一芯片上就能完成，且這顆芯片具備成本低、功耗低，體積小的特點(diǎn)。

而智能的芯片涵蓋圖像和聲音兩種能力，北極光在這兩個領(lǐng)域也都有相應(yīng)的布局。

在此基礎(chǔ)上，北極光認(rèn)為傳感器將產(chǎn)生非常重要的價(jià)值，在圖像傳感器、Lidar 等領(lǐng)域都有相關(guān)投資。

AI 芯片，「芯片」的比重更大

「大家在談 AI 芯片的時(shí)候，更多的談的是 AI，但我認(rèn)為芯片的比重更大?！冠w顧說。北極光認(rèn)為，芯片的生產(chǎn)需要實(shí)踐與經(jīng)驗(yàn)的積累，存在較高門檻。

「難點(diǎn)在哪？芯片是一個是產(chǎn)業(yè)鏈很長，流程復(fù)雜的嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓I(yè)，任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)短板都不能達(dá)到預(yù)期產(chǎn)品和商業(yè)目標(biāo)。有一些公司在算法紅利逐漸消失之后，又開始找新的話題，想要通過芯片的方式變現(xiàn)，實(shí)際上沒有那么簡單?！冠w顧說。

對于現(xiàn)階段一些算法公司著手自研芯片的現(xiàn)象，北極光認(rèn)為，算法公司與芯片公司合作將是更可取的方式。