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2018年以來,人工智能芯片領(lǐng)域熱鬧非凡。尤其在中國,豐富的垂直應(yīng)用場景為AI芯片的發(fā)展提供了沃土。目前,中國已涌現(xiàn)出像深鑒科技、寒武紀、地平線等一批知名創(chuàng)業(yè)公司。
作為在芯片領(lǐng)域駐足長達30年之久的高通,不論在投資賽道上還是對芯片行業(yè)的理解上,其觀點都具備一定的參考價值。
5月9日-10日,2018Demo China創(chuàng)新中國春季峰會在國家會議中心舉行,高通全球副總裁、高通創(chuàng)投董事總經(jīng)理沈勁接受創(chuàng)業(yè)邦獨家專訪。
“人工智能芯片的確是現(xiàn)在創(chuàng)投圈的熱點”,沈勁回答。
高通作為一家無線技術(shù)與芯片公司,在產(chǎn)品定位上一直重視研發(fā)策略。
沈勁談到高通目前在AI芯片上的布局:利用其SoC芯片可編程的異構(gòu)計算能力,用分布式運算單元做AI運算,面向不同的功能、基于不同類型的數(shù)據(jù),在不同的計算精度水平上支持廣泛的人工智能框架、軟件和算法,如TensorFlow、Caffe/Caffe2等人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架。
基于高通自身是一家經(jīng)驗豐富的半導體芯片設(shè)計公司,對行業(yè)規(guī)律的把握為其投資這類企業(yè)提供了“內(nèi)在方法論”。
偏好投資能夠規(guī)?;男酒髽I(yè)
這兩年,高通在AI芯片領(lǐng)域投資布局了AI+IoT方向的創(chuàng)業(yè)公司,比如去年投資的耐能,這類公司在端上的AI 運算要求要具備效率高、發(fā)熱低、功耗低等功能。
另一方面,「高通投資的芯片企業(yè)非??粗仄涫欠衲軌蛞?guī)?;?,沈勁解釋稱「任何芯片,如果不能規(guī)?;?,產(chǎn)品競爭力一定是有問題」。
隨后,沈勁算了“一筆賬”,現(xiàn)階段很多芯片研發(fā),某種程度上靠國家補貼,「但補貼不是永遠的」,后期商業(yè)化時,一旦離開補貼,如果不能拿出性價比高、可規(guī)?;漠a(chǎn)品,最終都會被市場淘汰。
而芯片領(lǐng)域,時間的積累尤為重要,可以說芯片公司的成長歷程遠大于現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)公司的成長周期,芯片產(chǎn)業(yè)鏈長,流程復雜且變現(xiàn)難。
「但現(xiàn)在不管是投資人還是創(chuàng)業(yè)者,有些不能擺脫互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)思維」,認為3到5年就能打造一個大型的公司,「其實有這方面思想做產(chǎn)品很危險」。
3到5年的時間,芯片創(chuàng)業(yè)公司不管在產(chǎn)品還是收入上可能還都無法真正做起來。沈勁提醒到,投資人和創(chuàng)業(yè)者涉足這個領(lǐng)域時,需要做好10、20年的長跑打算。
所以在高通被投企業(yè)上,一定會把這種理念帶入,「長期給予支持,希望在規(guī)模化道路上幫到他們」。
識別“真人才”,少走彎路
「芯片行業(yè)現(xiàn)在很多人都跳進去了,但是很多公司的人才是遠不夠用的」,沈勁拋出了一個現(xiàn)實問題。
芯片不像做軟件,后期能修修補補,這方面的人才非常重要,但從整個芯片發(fā)展歷程來看,主要還是聚集在美國和中國臺灣,中國內(nèi)地人才儲備還有待加強。
「現(xiàn)在很多人說自己會做芯片,但實際上不會做」。
沈勁拿自己舉例,「在高通工作15年,你讓我講講芯片可以,但做芯片真不會」。
所以其實很多公司找到的人并不是真正會做芯片設(shè)計以及半導體工藝的人,「多數(shù)可能是一些軟件人員、或是以前做芯片測試等周邊的人」。
除了告誡公司甄選真正的人才外,沈勁同時強調(diào)了企業(yè)一定找到應(yīng)用場景。沒有好的應(yīng)用場景,前期靠資本注資還能支撐。「但后期資本說走就走了」。
算法和算力同樣都還存在很大的想象空間
大家在談及人工智能時,更多的會涉及各種算法。
但當各大企業(yè)都具有開發(fā)相關(guān)算法能力的時候,甚至初創(chuàng)企業(yè)也可以利用開源的算法庫應(yīng)用到自己的產(chǎn)品中的時候,那么由算法所貢獻的那部分優(yōu)勢就變得越來越小。這也造成很多人認為算法紅利期已過,更多的人將目標轉(zhuǎn)移至算力上。
但沈勁對此有不一樣的解讀,他認為算法還存在很大想象空間。
「拿我們投資的商湯科技舉例,從之前的用單顆攝像頭做人臉識別,到最近用幾萬顆攝像頭識別,后者算法比前者復雜很多。所以說僅在圖像識別方面,依然存在很大的提升空間」。
除此之外,沈勁強調(diào),在設(shè)備識別、云端識別亦或是云端與設(shè)備端的聯(lián)動識別上,都不是簡單的、輕量的代碼就能解決。
同樣,在算力方面,AI芯片主要還是基于中國有很多的應(yīng)用場景,政府也比較鼓勵自主原創(chuàng)的芯片。如果沒有要求自主原創(chuàng)的訴求,實際上在國際市場上還是有很多發(fā)展機會,所以不存在所謂的算法到瓶頸算力還有空間的說法。兩個方面存在的空間都還很大。
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